社群层次结构构建方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种社群层次结构构建方法，所述方法包括：获取社群中的社交数据；根据所述社交数据构建数据网络，所述数据网络中以所述社群中的用户为节点，以用户之间的社交关系为边；根据所述数据网络计算所述社群中的用户层级数据，所述用户层级数据反映了用户在所述社群中的重要性；根据所述用户层级数据构建所述社群的层次结构数据。由于所获取的社交数据能够体现出用户在社群中所生成与用户在社群中的地位、作用或重要性等，因而根据社交数据所构建出的社群层次结构的准确性更高。此外，还对应提供了一种社群层次结构构建装置。

Construction method and device of community hierarchy structure

【技术实现步骤摘要】
社群层次结构构建方法和装置
本专利技术涉及信息处理
，特别是涉及一种社群层次结构构建方法和装置。
技术介绍
社群是某种特殊的社会关系、地区性的社区群体，由多个具有相同关联关系的用户所构成。不同的社群具有相同或不同的层次结构。社群的层次结构是以一定的标准区分出来的，反映社群用户在社群体系架构中的地位及作用的组织结构。传统的社群结构层次的构建方法一般是通过对社群用户基本信息来构建社群层次结构，由于网络上的用户的基本信息不一定真实，因而传统的方法所构建的社群的层次结构的准确度不高。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高社群层次结构的构建的准确度的社群层次结构构建方法和装置。一种社群层次结构构建方法，所述方法包括：获取社群中的社交数据；根据所述社交数据构建数据网络，所述数据网络中以所述社群中的用户为节点，以用户之间的社交关系为边；根据所述数据网络计算所述社群中的用户层级数据，所述用户层级数据反映了用户在所述社群中的重要性；根据所述用户层级数据构建所述社群的层次结构数据。一种社群层次结构构建装置，所述装置包括：社交数据获取模块，用于获取社群中的社交数据；数据网络构建模块，用于根据所述社交数据构建数据网络，所述数据网络中以所述社群中的用户为节点，以用户之间的社交关系为边；用户层级数据计算模块，用于根据所述数据网络计算所述社群中的用户层级数据，所述用户层级数据反映了用户在所述社群中的重要性；层次结构数据构建模块，用于根据所述用户层级数据构建所述社群的层次结构数据。本实施例中，通过根据社交数据构建数据网络，并根据所构建的社交网络来计算处社群中的用户层级数据，进而根据用户层级数据来构建该社群的层次结构数据，由于所获取的社交数据能够体现出用户在社群中所生成与用户在社群中的地位、作用或重要性等，因而根据社交数据所构建出的社群层次结构的准确性更高。附图说明图1为一个实施例中用于实现社群层次结构构建方法的服务器的内部结构图；图2为一个实施例中社群层次结构构建方法的流程图；图3为一个实施例中用户层级数据分布的示意图；图4为一个实施例中根据数据网络计算社群中的用户层级数据的步骤的流程图；图5为一个实施例中根据初始权值向量和邻接矩阵进行计算，得到社群中的用户层级数据的步骤的流程图；图6为一个实施例中社群层次结构构建装置的结构框图；图7为另一个实施例中社群层次结构构建装置的结构框图；图8为一个实施例中用户层级数据计算模块的结构框图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。在一个实施例中，如图1所示，提供了一种服务器，该服务器用于实现社群层次结构构建方法，包括通过系统总线连接的处理器、存储介质和内存。其中，该服务器的存储介质存储有操作系统、数据库和一种社群层次结构构建装置。数据库用于存储数据，如存储每个社群的用户信息以及该社群中的社交数据等。该操作系统用于实现一种社群层次结构构建方法。该服务器的处理器用于提供计算和控制能力，支撑整个接入服务器的运行。该服务器的内存为存储介质中的社群层次结构构建装置的运行提供环境。在一个实施例中，如图2所示，提供了一种社群层次结构构建方法，该方法可应用于如图1所示的服务器中，具体包括以下步骤：步骤202，获取社群中的社交数据。本实施例中，社群是由多个具有某种相同关系属性的网络用户所构成的一种的社区群体，一般表示为具有相互关系的网络。一个班级、一个企业或者一种依托网络存在的新媒体平台都可以看作一个社群。比如为由相互之间具有同学关系的用户所构成的一个班级社群，或者为同一企业之间的同事所构成的企业社群等等。社群可由一个群组所构成，也可由多个具有关联性的社群所构成，该群组包括即时通信中的聊天群或讨论组等。每个社群对应设置有一个社群标识，通过该社群标识可唯一识别和确定相应的社群。服务器可根据企业挖掘数据及好友关系链数据来构建所要识别用户身份的社群。进一步的，社群中的信息包括社群的描述信息、社群中的用户的基本信息以及社群中的社交数据等。社群的描述信息包括社群的名称以及社群的类别，社群的类别包括企业类社群和学校类社群等，不同类别的社群用户的用户层级数据也不相同。用户层级数据用于反映相应用户在该社群中的地位及作用。比如企业类社群，其内用户的级别层次可包括领导层、经理层、组长层以及普通员工等，对于学校类的社群，其内用户的级别层次可包括校长、年级主任、普通老师、学生等。具体的，服务器可记录用户在社群中的社交数据，社交数据为用户在社群中所生成与用户在社群中的地位、作用或重要性等具有关联性的社交数据。该社交数据可包括用户在社群中发送的文章或评论等信息，还可包括社群中的用户之间的资源转移数据等。资源可以是但不限于货币金额、虚拟货币金额、积分数额、电子代金券、电子凭证、电子优惠券、购物券等，其在第三方平台上的展示形式通常是以“电子红包”的样式进行展示。服务器可记录每个资源的发送用户、接收用户以及资源数额等数据，根据该所记录的信息构成相应的资源转移数据。在一个实施例中，获取社群中的社交数据的步骤，包括：获取预设时间段内所生成的社交数据，其中，预设时间段可为任意设置的时间段，比如，可为最近一个月、半年或一年等。服务器在记录社交数据的过程中，可对应记录该社交数据所生成的时间，根据该生成时间来判断相应的社交数据是否在预设时间段内。服务器在准备构建社或更新群层次结构的时候，可获取该社群在最近的一段时间内所产生的社交数据。步骤204，根据社交数据构建数据网络，数据网络中以社群中的用户为节点，以用户之间的社交关系为边。本实施例中，可将社群中的用户作为节点，将用户与用户之间的社交关系作为边。其中，边所表示的社交关系可以是好友关系或者用户之间的互动联系。比如，用户A所生成的一条社交数据，该社交数据和用户B之间具有互动联系，则记有用户A到用户B(B->A)的一条有向边。通过所形成的用户节点与边可构成相应的数据网络。比如该社交数据为用户A在社群中所发送的一篇文章，该文章被用户B所评论、收藏或转发等，使得与用户B产生了互动联系。又比如，该社交数据为用户A在社群中所发送的一个资源，该资源被用户B所获取。步骤206，根据数据网络计算社群中的用户层级数据，用户层级数据反映了用户在社群中的重要性。本实施例中，可通过数据网络中的节点与边构建相关的计算模型，将所构建的边中所反映的社交关系进行量化，生成相应的数值。具体的，服务器可根据具体的社交数据设置对应的量化规则，根据社交数据在社群中所体现的用户的重要性大小来以及用户之间的社交关系的紧密程度来进行相匹配的量化，对于重要性越大、或社交关系越紧密的社交数据，其所量化到数据网络中的用户节点或边所对应的数值也越大。根据所构建的模型采用对应的数值计算，以计算出社群中的用户层级数据，该用户层级数据为根据量化后的社交数据所计算出的具体数值，该数值的大小可反映出对应用户在社群中的重要性。一般的，同一社群中，数值越大的用户层级数据，其对应用户在该社群中的重要性越大。步骤208，根据用户层级数据构建社群的层次结构数据。本实施例中，根据社群中的整体用本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种社群层次结构构建方法，其特征在于，所述方法包括：获取社群中的社交数据；根据所述社交数据构建数据网络，所述数据网络中以所述社群中的用户为节点，以用户之间的社交关系为边；根据所述数据网络计算所述社群中的用户层级数据，所述用户层级数据反映了用户在所述社群中的重要性；根据所述用户层级数据构建所述社群的层次结构数据。

【技术特征摘要】
1.一种社群层次结构构建方法，其特征在于，所述方法包括：获取社群中的社交数据；根据所述社交数据构建数据网络，所述数据网络中以所述社群中的用户为节点，以用户之间的社交关系为边；根据所述数据网络计算所述社群中的用户层级数据，所述用户层级数据反映了用户在所述社群中的重要性；根据所述用户层级数据构建所述社群的层次结构数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取社群中的社交数据的步骤之前，包括：获取第一群组和与所述第一群组具有关联关系的至少一个第二群组，根据所述第一群组的群组信息和第二群组的群组信息生成社群。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述数据网络计算所述社群中的用户层级数据的步骤，包括：获取所述数据网络中的用户节点的初始权值，根据所述初始权值构建初始权值向量；计算所述数据网络中的用户节点之间的关联度，根据所述关联度构建邻接矩阵；根据所述初始权值向量和所述邻接矩阵进行计算，得到社群中的用户层级数据。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始权值向量和所述邻接矩阵进行计算，得到社群中的用户层级数据的步骤，包括：将所述初始权值向量与所述邻接矩阵相乘，得到目标向量，将所述目标向量不断与所述邻接矩阵相乘，进行迭代，直到得到最终的目标向量收敛，所述最终的目标向量为所述用户层级数据。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始权值向量和所述邻接矩阵进行计算，得到社群中的用户层级数据的步骤，包括：将单位向量与第一预设系数相乘，得到第一中间向量；将所述初始权值向量与所述邻接矩阵以及第二预设系数相乘，得到第二中间向量，所述第一预设系数与第二预设系数之和为1；将所述第一中间向量与所述第二中间向量之和作为目标向量；将所述目标向量与所述邻接矩阵以及第一预设系数相乘，得到新的第二中间向量；将所述新的第二中间向量与所述第一中间向量之和作为新的目标向量，实现迭代运算，直到得到的最终的目标向量收敛，所述最终的目标向量为所述用户层级数据。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述社交数据包括社群中的用户之间的资源转移数据。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述资源转移数据包括资源发送用户、资源接收用户和资源数额；所述获取所述数据网络中的用户节点的初始权值的步骤，包括：获取所述用户节点对应的用户作为资源发送用户所对应的用户资源总数额，计算所述用户节点的初始权值为所述获取的用户资源总数额占社群资源总数额的比例；所述计算所述数据网络中的用户节点之间的关联度的步骤，包括：根据所述用户节点对应的用户作为资源发送用户所对应的资源接收用户的数量，计算用户节...

【专利技术属性】
技术研发人员：张功源，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44