一种关联用户的推荐方法和装置制造方法及图纸

本说明书实施例提供一种关联用户的推荐方法和装置，其中，所述方法用于向目标用户推荐关联用户；所述方法包括：获取第一用户群体，所述第一用户群体中包括多个第一用户，每个所述第一用户的联系信息库中都存储了所述目标用户的联系信息；将各个所述第一用户分别对应一个用户节点；分别确定每个用户节点对应的节点关系值，所述节点关系值用于表示所述用户节点与目标用户之间的联系紧密程度；根据所述节点关系值，选择至少部分用户节点作为关联用户推荐给所述目标用户。

A Recommendation Method and Device for Associated Users

The embodiment of this specification provides a recommendation method and device for associated users, in which the method is used to recommend associated users to the target user; the method includes acquiring a first user group, including a plurality of first users, and storing contact information of the target user in the contact information database of each first user; and the method includes acquiring a first user group, including a plurality of first users; A user corresponds to a user node separately; the node relationship values corresponding to each user node are determined separately, which are used to indicate the degree of tightness between the user node and the target user; according to the node relationship values, at least some user nodes are selected as the associated users to recommend to the target user.

【技术实现步骤摘要】
一种关联用户的推荐方法和装置
本公开涉及计算机
，特别涉及一种关联用户的推荐方法和装置。
技术介绍
现有的朋友推荐系统，一般都是根据类似朋友的朋友这种几度连接来进行推荐，虽然可以满足大部分朋友推荐的需求，但是类似冷启动这种情况(冷启动即一个新用户刚加入系统，没有跟任何人相关联，系统中尚没有该新用户的相关信息)，现有系统无法有效解决。同时，如果攻击者可以通过伪造账户，跟某个用户建立连接，现有系统这时候会将该用户的朋友推荐给这些攻击者，从而泄露了用户的社交关系，使得攻击者可以获取大量信息，存在极高的泄露用户隐私的概率。
技术实现思路
有鉴于此，本说明书一个或多个实施例提供一种关联用户推荐方法和装置，以解决冷启动的问题，同时加强对用户隐私的保护。具体地，本说明书一个或多个实施例是通过如下技术方案实现的：第一方面，提供一种关联用户的推荐方法，所述方法用于向目标用户推荐关联用户；所述方法包括：获取第一用户群体，所述第一用户群体中包括多个第一用户，每个所述第一用户的联系信息库中都存储了所述目标用户的联系信息；将各个所述第一用户分别对应一个用户节点；分别确定每个用户节点对应的节点关系值，所述节点关系值用于表示所述用户节点与目标用户之间的联系紧密程度；根据所述节点关系值，选择至少部分用户节点作为关联用户推荐给所述目标用户。第二方面，提供一种关联用户的推荐装置，所述装置包括：信息获取模块，用于取第一用户群体，所述第一用户群体中包括多个第一用户，每个所述第一用户的联系信息库中都存储了目标用户的联系信息；信息处理模块，用于将各个所述第一用户分别对应一个用户节点；分别确定每个用户节点对应的节点关系值，所述节点关系值用于表示所述用户节点与目标用户之间的联系紧密程度；推荐处理模块，用于根据所述节点关系值，选择至少部分用户节点作为关联用户，推荐给所述目标用户。第三方面，提供一种关联用户的推荐设备，所述设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：获取第一用户群体，所述第一用户群体中包括多个第一用户，每个所述第一用户的联系信息库中都存储了所述目标用户的联系信息；将各个所述第一用户分别对应一个用户节点；分别确定每个用户节点对应的节点关系值，所述节点关系值用于表示所述用户节点与目标用户之间的联系紧密程度；根据所述节点关系值，选择至少部分用户节点作为关联用户推荐给所述目标用户。本说明书一个或多个实施例的关联用户的推荐方法和装置，通过利用用户存储的联系人信息来进行关联用户推荐，可以有效进行冷启动，因为即使是新用户也会有联系人信息。此外，已有用户中不太可能添加一些恶意用户账户到自己的通讯录中，所以攻击者将无法通过伪造账户来进行攻击，可以有效保护用户社交隐私。附图说明为了更清楚地说明本说明书一个或多个实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书一个或多个实施例中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本说明书一个或多个实施例提供的一种关联用户的推荐方法的流程；图2为本说明书一个或多个实施例提供的多个用户群体的获得示意图；图3为本说明书一个或多个实施例提供的一条关联路径的示意图；图4为本说明书一个或多个实施例提供的模型示意图；图5为本说明书一个或多个实施例提供的一种关联用户的推荐装置。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本说明书一个或多个实施例中的技术方案，下面将结合本说明书一个或多个实施例中的附图，对本说明书一个或多个实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书一个或多个实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。本说明书至少一个实施例提供了一种关联用户的推荐方法，该方法可以应用于向某个用户推荐关联用户，当然，这里的“关联用户”包括多种情况，例如：可能是该用户当前认识但尚未建立联系的人；或者，可能是该用户不认识但是希望认识的人；或者，可能是该用户将产生联系意愿的陌生人；等。通过该关联用户推荐方法，可以为用户提供一种与其他人建立联系的途径，所述的联系包括日常生活的社交联系，也可以包括工作业务中所需的联系或者商业场景下的联系。图1示例了一种关联用户的推荐方法的流程，该方法可以由关联用户推荐装置执行，该方法可以包括：在步骤100中，获取包括多个第一用户的第一用户群体，每个所述第一用户的联系信息库中都存储了目标用户的联系信息。其中，该方法应用于向目标用户推荐关联用户，例如，假设要通过该方法给用户User-A推荐一些关联用户，那么用户User-A就可以称为目标用户。例如，关联用户推荐方法开始执行的触发条件可以是：当用户打开了某个应用APP，或者点击使用应用APP中的关联用户推荐功能时，可以接收到执行该方法的触发。比如，User-A打开了自己手机上的一个应用，并点击了应用中的关联用户推荐功能，则关联用户推荐装置就可以将该用户User-A作为目标用户，并开始执行本例子的关联用户推荐方法为目标用户进行关联用户推荐。当然，还可以是在用户使用关联用户推荐功能之前，就预先通过该方法获得了待推荐的关联用户，待用户使用关联用户推荐功能时将准备好的关联用户列表直接推荐给用户即可。本步骤中所述的联系信息，可以包括多种形式的联系信息，例如，可以是电话联系信息，或者网络通信的账号信息。比如，可以是手机通讯录中的联系人电话，或者可以是用户在某个购物应用中的注册账号，等。如下的描述中，以手机通讯录的联系人电话为例进行描述，但可以理解，不局限于此。本步骤中，关联用户推荐装置开始执行关联用户推荐方法时，可以获取目标用户自身的联系信息，比如目标用户的手机号。并且还可以读取目标用户的通讯录中的各个联系人电话，比如，目标用户通讯录中存储的小王的电话、小李的电话，等。该读取的目标用户的通讯录中的联系人电话，可以是用于为其他用户推荐关联用户时使用。在获取了目标用户自身的联系信息的基础上，关联用户推荐装置可以基于已有的数据库，检测哪些用户的通讯录中存储了该目标用户的联系信息。其中，所述关联用户推荐装置已有的数据库中存储的数据，可以是在其他时间获取的大量用户的通讯录数据。比如，当关联用户推荐装置为User-B推荐关联用户时，读取了User-B通讯录中存储的各个联系人的联系信息，当关联用户推荐装置为User-C推荐关联用户时，读取了User-C通讯录中存储的各个联系人的联系信息，从而形成一个通讯录数据库，并且在存储时记录了各个用户及其对应的通讯录之间的对应关系。例如，User-B的通讯录(该通讯录也可以称为联系信息库，即包括多个联系人的联系信息的集合)中存储了User-A的联系信息，则User-B可以称为一个第一用户。同样，如果User-C的通讯录中存储了User-A的联系信息，User-C也可以称为一个第一用户。通过该步骤，可以得到包括多个第一用户的第一用户群体。请结合参见图2所示，用户11、用户12…..用户1M构成第一用户群本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种关联用户的推荐方法，所述方法用于向目标用户推荐关联用户；所述方法包括：获取第一用户群体，所述第一用户群体中包括多个第一用户，每个所述第一用户的联系信息库中都存储了所述目标用户的联系信息；将各个所述第一用户分别对应一个用户节点；分别确定每个用户节点对应的节点关系值，所述节点关系值用于表示所述用户节点与目标用户之间的联系紧密程度；根据所述节点关系值，选择至少部分用户节点作为关联用户推荐给所述目标用户。

【技术特征摘要】
1.一种关联用户的推荐方法，所述方法用于向目标用户推荐关联用户；所述方法包括：获取第一用户群体，所述第一用户群体中包括多个第一用户，每个所述第一用户的联系信息库中都存储了所述目标用户的联系信息；将各个所述第一用户分别对应一个用户节点；分别确定每个用户节点对应的节点关系值，所述节点关系值用于表示所述用户节点与目标用户之间的联系紧密程度；根据所述节点关系值，选择至少部分用户节点作为关联用户推荐给所述目标用户。2.根据权利要求1所述的方法，在所述获取第一用户群体之后，分别确定每个用户节点对应的节点关系值之前，所述方法还包括：获取第二用户群体，所述第二用户群体中包括多个第二用户，每个所述第二用户的联系信息库中都存储了至少一个所述第一用户的联系信息；将各个所述第二用户分别对应一个所述用户节点。3.根据权利要求2所述的方法，在所述获取第二用户群体之后，分别确定每个用户节点对应的节点关系值之前，所述方法还包括：获取第三用户群体，所述第三用户群体中包括多个第三用户，每个所述第三用户的联系信息库中都存储了至少一个所述第二用户的联系信息；将各个所述第三用户分别对应一个所述用户节点。4.根据权利要求2或3所述的方法，所述分别确定每个用户节点对应的节点关系值，包括：将待确定节点关系值的用户节点作为目标节点；所述目标节点与所述目标用户之间间隔至少一个用户节点；在由目标节点至目标用户的关联路径上，确定每个用户节点与在前相邻的用户节点之间的关系权重，所述用户节点对应的联系信息库中存储了所述在前相邻的用户节点对应的联系信息；所述关系权重表示相邻的两个用户节点之间的联系紧密程度；根据所述关联路径上的各个关系权重，获取所述目标节点对应的节点关系值。5.根据权利要求4所述的方法，所述根据所述关联路径上的各个关系权重，获取所述目标节点对应的节点关系值，包括：根据训练样本训练机器学习模型，所述训练样本的样本特征包括：训练样本至目标用户的关联路径上的各个关系权重；所述训练样本的样本标签包括：根据阈值确定的所述训练样本是否属于待推荐关联用户的结果；使用训练得到的机器学习模型，将所述目标节点对应的各个关系权重输入模型，得到是否属于...

【专利技术属性】
技术研发人员：周俊，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛,KY