基于亲密度和信誉度的社交网络关系推荐方法技术

技术编号:20920113 阅读:21 留言:0更新日期:2019-04-20 10:26
本发明专利技术提供了一种基于亲密度和信誉度的社交网络关系推荐方法,属于人工智能技术领域。本发明专利技术通过定义社交网络关系中的亲密度和信誉度,并据此分析、计算出人与人关系的度量,判断关系的亲密程度,并据此为用户智能推荐建立新的社交关系,运算过程相对简单,且智能推荐结果更为精准,提升了用户体验。

Social Network Relations Recommendation Method Based on Intimacy and Credit

The invention provides a social network relationship recommendation method based on intimacy and credibility, which belongs to the field of artificial intelligence technology. By defining the intimacy and credibility in the social network relationship, analyzing and calculating the measurement of the relationship between people, judging the intimacy of the relationship, and establishing a new social relationship for the intelligent recommendation of users, the calculation process is relatively simple, and the result of the intelligent recommendation is more accurate, and the user experience is improved.

【技术实现步骤摘要】
基于亲密度和信誉度的社交网络关系推荐方法
本专利技术属于人工智能
,特别涉及一种基于亲密度和信誉度的社交网络关系推荐方法。
技术介绍
随着互联网技术的飞速发展,人们的工作和生活与互联网的交集越来越来紧密,社交网络已成为人们生活不可或缺的一部分。社交网络在维护用户个体关系的同时,可进一步拓展新关系。用虚拟的网络去嫁接现实社会中人与人之间的情感关系,可以在社交网络上拓展更多的新关系,它改变的人们的生活方式。如何有效的拓展用户关系,维护个体之间的关系,是每个社交网络平台(SNS)(SocialNetworkService)都必须解决的核心问题。社交网络为用户在网络上交友提供了方便,但随着互联网络的发展,用户数量越来越大,如何为用户找到合适的交友对象,是社交网络服务需要解决的重要问题。为用户智能推荐好友并建立新的社交关系,是每一个社交网络平台发展必须要解决的问题。现有技术中,为用户推荐好友并建立新的社交关系的方法,运算过程较为复杂,且智能推荐的结果不太精准,用户体验较差。
技术实现思路
本专利技术的目的在于解决现有技术中好友智能推荐存在的问题,提出了一种从亲密度和信誉度指标出发,通过一系列的计算和操作步骤,为用户自动推荐社交关系,拓展用户的好友空间的方法。一种基于亲密度和信誉度的社交网络关系推荐方法,包括以下步骤:S1、获取用户A的直接好友集合,其中,所述直接好友为维度为1的用户,所述维度等于用户之间中间人数量加一;S2、计算用户A的直接好友集合中每一个好友与用户A的关系权值,得到与用户A关系权值最大的好友Uk,令好友Uk为目标好友;S3、获取所述目标好友的直接好友集合,所述目标好友的好友集合中的好友与用户A的维度相对于所述目标好友与用户A的维度加一,计算所述目标好友的好友集合中每一个好友与用户A的关系权值,并将关系权值不小于预设权值阈值的好友加入用户A的推荐好友集合;S4、判断加入所述推荐好友集合的好友与用户A的维度是否小于预设维度阈值,当小于所述预设维度阈值时,令加入所述推荐好友集合的好友为目标好友,流程回到所述步骤S3;S5、当加入所述推荐好友集合的好友与用户A的维度不小于预设维度阈值时,得到用户A的推荐好友集合。进一步地,所述步骤S1包括以下流程:获取用户A的维度为1的直接好友集合FA={U1,U2,...,Um},其中,所述维度为1表示好友之间无中间人。进一步地,所述步骤S2包括以下流程:初始化用户A的推荐好友集合为空,即FRA={},且对每一个用户A的好友Ui∈FA,计算Ui与用户A的关系权值其中,ρ表示在中所占比重,其取值范围为[0,l];I表示用户间的亲密度,其取值范围为[0,1],表示用户A和Ui之间的亲密度;R表示用户的直接好友中的最大信誉度,定义C表示用户的信誉度,C取值范围为[0,l],即表示Ui的直接好友中的最大信誉度;得到的最大值即用户A的直接好友Uk具有最大的令Uk为目标好友。进一步地,所述步骤S3包括以下流程:获取所述目标好友的直接好友集合F={V1,V2,...,Vn},计算每一个目标好友的直接好友Vi与用户A的关系权值其中,表示用户A与Vi之间的维度,其值等于用户A与Vi之间的中间人加一;σ表示用户对中间人的数量的关注度,其取值范围为[0,l];对每一个的Vi,将加入用户A的推荐好友集合FRA,其中,M为预设权值阈值。进一步地,所述步骤S4包括以下流程:对于每一个加入FRA的Vi,判断是否小于预设维度阈值,当加入FRA的Vi的维度小于预设维度阈值时,将Vi设置为所述目标好友,流程回到所述步骤S3。本专利技术的有益效果:本专利技术提供了一种基于亲密度和信誉度的社交网络关系推荐方法,本专利技术通过定义社交网络关系中的亲密度和信誉度,并据此分析、计算出人与人关系的度量,判断关系的亲密程度,并据此为用户智能推荐建立新的社交关系,运算过程相对简单,且智能推荐结果更为精准,提升了用户体验。附图说明图1为本专利技术实施例的流程图。具体实施方式以下为本专利技术涉及的一些技术原理:1.关系链接在社交网络中,人与人之间的关系是以链接的方式存在的。包括“弱链接”和“强链接”两种形式。其中弱链接体现的是信息流通的过程,是跨行业跨领域的信息传播,“强链接”则反映了每个人身边最为亲密的关系。SNS通过互联网的方式,可以将人际关系网的资源完全挖掘出来,这里既包含了那些亲近的“强链接”也包含了那些久不见面的“弱链接”。通过SNS,用户可以轻松地认识“朋友的朋友”,从而通过认识的人找到自己需要的人,扩展自己的人脉。与此同时,用户也可以通过SNS这个平台来科学地管理自己的人际网络资源,为自己赢得更多的机会。SNS的价值根源就在于这个平台信息的真实性,用户提供自己的真实资料,整个社会网络完全基于现实的人物和关系,从而提供一个真实、可信、有效的社交舞台。如何在这个虚拟的社交舞台上开发出有价值的应用,来切实地促进朋友间的感情和信息交流,是发挥SNS价值的关键。2.六度空间理论“六度空间”理论又称作六度分隔(SixDegreesofSeparation)理论。这个理论可以通俗地阐述为:“你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过六个,也就是说,最多通过六个人你就能够认识任何一个陌生人。”该理论产生于20世纪60年代,由美国心理学家米尔格伦提出。该理论认为,人们通过六层人际关系便可以找到地球上的任何一个人。虽然它至今仍然只停留在备受争议的“假说”阶段,但却引起了各个领域学者的研究和关注。3.亲密度新密度是描述用户和好友之间关系远近亲疏程度的,新密度越高,说明用户对好友关系越近,则从该好友处获取信息的可靠性越大,同时,好友推荐的网页、发表过的文章、对问题的回答被关注采纳的机会也越大。因此那些新密度高的人,应该在关系推荐中处于较靠前的位置。4.信誉度信誉度是表示一个人被公众知道、了解的程度,社会影响的广度和深度,是评价名气大小的客观尺度。一个人的信誉度与他的个人经历有着密切的关系,例如一个在计算机网络领域有过十几年经验并负责过多项大型网络架构设计的专家的信誉度会明显大于一个初涉此领域没什么经验的人。一个人的信誉度越高,他推荐的网页、发表过的blog、回答问题的权威性就越高,应该在关系推荐中处于更高的优先级。本专利技术中,为了实现为好友请求者A找到合适的用户B的目的,要求A和B满足以下三个条件:使得A和B的关系尽量亲密,则A从B处取得有用信息的可能性越大,这里我们使用亲密度来衡量A和B之间的亲密程度。目标人物B的信誉度应尽可能高,则A从B处获取的信息的可信程度就越高。从A到B经历的中间人应尽可能少,因为没经过一个介绍人,亲密度就会衰减一次,B帮助A的意愿也会逐渐减小。在实现此目的的过程中,本专利技术定义了如下变量:亲密度I,用于描述用户间的亲密度,其取值范围为[0,l]。IAB表示用户A和B的亲密度,其值越高则用户A和B亲密度越高,反之则亲密度越低。如果如果A和B完全不认识,则IAB=0,IAB=1当且仅当A=B时成立。另外,IAB表示从用户A出发,即A认不认识B的情况,由于可能存在A认识B而B不认识A的情况,所以IAB≠IBA。初始状态时,IAB可由用户A设定,以后自动根据A、B之间的活动和操作进行更新。亲密度的维度D,用于度量亲密度传递的指标本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于亲密度和信誉度的社交网络关系推荐方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、获取用户A的直接好友集合,其中,所述直接好友为维度为1的用户,所述维度等于用户之间中间人数量加一;S2、计算用户A的直接好友集合中每一个好友与用户A的关系权值,得到与用户A关系权值最大的好友Uk,令好友Uk为目标好友;S3、获取所述目标好友的直接好友集合,所述目标好友的好友集合中的好友与用户A的维度相对于所述目标好友与用户A的维度加一,计算所述目标好友的好友集合中每一个好友与用户A的关系权值,并将关系权值不小于预设权值阈值的好友加入用户A的推荐好友集合;S4、判断加入所述推荐好友集合的好友与用户A的维度是否小于预设维度阈值,当小于所述预设维度阈值时,令加入所述推荐好友集合的好友为目标好友,流程回到所述步骤S3;S5、当加入所述推荐好友集合的好友与用户A的维度不小于预设维度阈值时,得到用户A的推荐好友集合。

【技术特征摘要】
1.一种基于亲密度和信誉度的社交网络关系推荐方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、获取用户A的直接好友集合,其中,所述直接好友为维度为1的用户,所述维度等于用户之间中间人数量加一;S2、计算用户A的直接好友集合中每一个好友与用户A的关系权值,得到与用户A关系权值最大的好友Uk,令好友Uk为目标好友;S3、获取所述目标好友的直接好友集合,所述目标好友的好友集合中的好友与用户A的维度相对于所述目标好友与用户A的维度加一,计算所述目标好友的好友集合中每一个好友与用户A的关系权值,并将关系权值不小于预设权值阈值的好友加入用户A的推荐好友集合;S4、判断加入所述推荐好友集合的好友与用户A的维度是否小于预设维度阈值,当小于所述预设维度阈值时,令加入所述推荐好友集合的好友为目标好友,流程回到所述步骤S3;S5、当加入所述推荐好友集合的好友与用户A的维度不小于预设维度阈值时,得到用户A的推荐好友集合。2.如权利要求1所述的基于亲密度和信誉度的社交网络关系推荐方法,其特征在于,所述步骤S1包括以下流程:获取用户A的维度为1的直接好友集合FA={U1,U2,...,Um},其中,所述维度为1表示好友之间无中间人。3.如权利要求2所述的基于亲密度和信誉度的社交网络关系推荐方法,其特征在于,所述步骤S2...

【专利技术属性】
技术研发人员:唐雪飞李金海马晨曦胡茂秋
申请(专利权)人:成都康赛信息技术有限公司
类型:发明
国别省市:四川,51

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