即时通讯消息提示的全排序方法技术

本发明专利技术涉及互联网通信领域，公开了即时通讯消息提示的全排序方法，包括行为分析和排序网络两个模块：行为分析即为根据大数据统计和区分用户感兴趣的消息和不感兴趣的消息；排序网络，即基于行为分析评估用户对接收到的消息的兴趣度，当新的通讯消息到达时，根据朴素贝叶斯网络获取兴趣度结果，并经排序网络输出。本发明专利技术提供的即时通讯消息提示的全排序方法括能够有效的融合环境，使用者习惯等因素，根据用户的行为习惯及使用场景进行消息的排序。

【技术实现步骤摘要】
即时通讯消息提示的全排序方法
本专利技术涉及互联网通信领域，尤其涉及即时通讯消息提示的全排序方法。
技术介绍
在移动互联网即时通讯类的APP中，消息提示排序的方式一般按照时间进行倒序，即根据时间，最新的消息排在最顶部。虽然这种方式在很多场景下均比较适用，但并没有考虑到使用者的环境场景等客观因素，如使用者不希望在工作时间内将娱乐性质的消息置顶，则传统的消息提示排序方式则不能满足使用者的需求。为了解决上述类似问题，授权公告号为CN101288061B的中国专利公开了基于活动的电子邮件排序的方法和系统，其可以根据关于消息的用户动作所导出的量度对用户的消息做排名，还可以对消息的分组做排名，诸如会话或被确定为相似的一组消息。当接收新消息时，根据各消息的排名和所述新消息所涉及的消息分组的排名来估计用户对它的兴趣，根据所估计的用户兴趣来使新消息更突出或更不突出。但是上述技术方案仅仅基于用户对同类消息的历史操作判断用户对类似消息的兴趣度，即根据用户对某一类消息读取的比例而进行排名，并没有考虑用户在不同的时间段或不同的使用场景等多维度因素下，对同一种类型的消息的所采取的操作的差异性，因此，该仍然不能满本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.即时通讯消息提示的全排序方法，其特征在于，包括行为分析和排序网络两个模块：行为分析，根据大数据统计和区分用户感兴趣的消息和不感兴趣的消息；排序网络，基于行为分析评估用户对接收到的消息的兴趣度，当新的通讯消息到达时，根据朴素贝叶斯网络获取兴趣度结果，并经排序网络输出。

【技术特征摘要】
1.即时通讯消息提示的全排序方法，其特征在于，包括行为分析和排序网络两个模块：行为分析，根据大数据统计和区分用户感兴趣的消息和不感兴趣的消息；排序网络，基于行为分析评估用户对接收到的消息的兴趣度，当新的通讯消息到达时，根据朴素贝叶斯网络获取兴趣度结果，并经排序网络输出。2.根据权利要求1所述的即时通讯消息提示的全排序方法，其特征在于，所述行为分析具体方法包括：S101：将消息定义为消息向量(A[1],A[2],…,A[N]),其中向量的坐标A[1]、A[2]、…、A[N]对应根据消息的特征定义分配的向量特征；S102：判断任意消息间的相似性，根据消息间的相似性得到消息的聚类。3.根据权利要求2所述的即时通讯消息提示的全排序方法，其特征在于，所述S101中，每个消息向量的坐标均包括接收时间、内容类型及点击频率三个向量特征，定义每个向量特征的区间为[0,100]。4.根据权利要求3所述的即时通讯消息提示的全排序方法，其特征在于，时间特征按照24小时制时间段映射至区间，其中0代表0时，50代表12时，100代表24时；内容类型特征根据其分类映射至区间，其中类型Ⅰ为0-100/N，类型Ⅱ为100/N-100/N×2，…,类型N为100/N×(N-1)-100，其中N为容类型的总量；点击频率特征的频度数值越大代表越频繁。5.根据权利要求4所述的即时通讯消息提示的全排序方法，其特征在于，所述S102中，采用球面K均值的方式判断任意消息间的相似性，即采用两个向量之间余弦大小来度量，任意两个消息向量间余弦夹角越小则越相似。6.根据权利要求3所述的即时通讯消息提示的全排序方法，其特征在于，所述排序网络包括步骤：S201：基于用户点击消息的行为，根据点击消息的时间、被点击消息的内容类型以及点击的频率，把点击的消息划分至具有对应向量特征的聚类，以实现消息的归...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈超，
申请(专利权)人：深圳知云网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44