基于SNS的用户推荐方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于SNS的用户推荐方法及装置。该方法包括：预先建立微博分类体系，并生成描述各微博分类对应的特征词库，获取发送推荐请求的微博用户的自标签，进行关键词提取，与预先生成的各微博分类对应的特征词库进行匹配，获取该微博用户关键词匹配的微博分类；根据获取的微博分类对应的特征词库，借助全量的微博用户关系以及各微博用户的自标签，获取与特征词库匹配的候选微博用户集合；根据发送推荐请求的微博用户对候选微博用户集合的二度关注，使用链接分析算法进行运算，获取各微博用户的归一化链接分值，选取归一化链接分值前S位的微博用户，向请求推荐的微博用户推送。应用本发明专利技术，可以提升微博用户推荐的效率。

【技术实现步骤摘要】
基于SNS的用户推荐方法及装置
本专利技术涉及社会性网络服务（SNS，SocialNetworkingServices）推荐技术，尤其涉及一种基于SNS的用户推荐方法及装置。
技术介绍
随着互联网技术的发展，通过点对面的技术实现社交的SNS产品应用越来越普遍，SNS已经被大多数互联网用户所接受并成为用户日常生活以及工作中必不可少的一部分，互联网用户通过SNS产品，可以实现朋友、同事以及同学之间的交流与沟通。微型博客（微博）作为SNS产品的一种，是一个基于微博用户关系的信息分享、传播以及获取平台，微博用户可以通过个人PC、移动电话等终端设备，通过微博消息或者微博图片与关注自己的微博用户分享，从而实现个人信息即时分享以及微博用户间互动，是目前发展最为迅猛的互联网业务。在以微博为代表的社交网络上，互联网用户如何获取自身感兴趣或满足自身业务需求的微博用户，一直是研究的热点。例如，期望获取某一领域内有影响的微博用户，从而从该微博用户发布的微博中获取有价值的优质分类/领域信息。现有技术中，微博服务器通过分析微博用户之间的关注关系和粉丝数等，基于链接分析算法，计算微博用户的链接分值，根据链接分值对本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于SNS的用户推荐方法，预先建立微博分类体系，并生成描述各微博分类对应的特征词库，该方法包括：获取发送推荐请求的微博用户的自标签，进行关键词提取，与预先生成的各微博分类对应的特征词库进行匹配，获取与该微博用户关键词匹配的微博分类；根据获取的微博分类对应的特征词库，借助全量的微博用户关系以及各微博用户的自标签，获取与特征词库匹配的候选微博用户集合；根据发送推荐请求的微博用户对候选微博用户集合的二度关注，使用链接分析算法进行运算，获取各微博用户的归一化链接分值，选取归一化链接分值前S位的微博用户，形成链接微博用户集合，向请求推荐的微博用户推送。

【技术特征摘要】
1.一种基于SNS的用户推荐方法，其特征在于，预先建立微博分类体系，并生成描述各微博分类对应的特征词库，该方法包括：获取发送推荐请求的微博用户的自标签，进行关键词提取，与预先生成的各微博分类对应的特征词库进行匹配，获取与该微博用户关键词匹配的微博分类；根据获取的微博分类对应的特征词库，借助全量的微博用户关系以及各微博用户的自标签，获取与特征词库匹配的候选微博用户集合；根据发送推荐请求的微博用户对候选微博用户集合的二度关注，使用链接分析算法进行运算，获取各微博用户的归一化链接分值，选取归一化链接分值前S位的微博用户，形成链接微博用户集合，向请求推荐的微博用户推送；其中，所述形成链接微博用户集合之后，向请求推荐的微博用户推送之前，所述方法进一步包括：根据链接微博用户集合中微博用户的关注关系，获取除链接微博用户集合中的微博用户之外的、且二度关注的微博用户，滤除关注数小于预先设置关注数阈值的微博用户，生成扩充微博用户集合；融合链接微博用户集合以及扩充微博用户集合，生成待推荐微博用户集合，根据待推荐微博用户集合中微博用户的关注关系，使用链接分析算法进行运算，获取各微博用户的归一化链接分值，选取归一化链接分值前Q位的微博用户，执行向请求推荐的微博用户推送的步骤。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述预先建立微博分类体系，并生成描述各微博分类对应的特征词库包括：提取微博服务器存储的微博文档中的关键词；对提取的关键词进行聚类运算，获取聚类结果，设置每一聚类结果对应一微博分类，每一微博分类中包含的关键词为表征该微博分类的特征词库。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述与预先生成的各微博分类对应的特征词进行匹配，获取该微博用户关键词匹配的微博分类包括：根据提取的关键词，遍历每一预先生成的各微博分类对应的特征词库，如果特征词库中包含有提取的关键词，则该微博用户属于包含有提取关键词的特征词库对应的微博分类。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述使用链接分析算法进行运算，获取各微博用户的归一化链接分值包括：根据候选微博用户集合中包含的微博用户，基于微博用户的关注关系，构建关注关系矩阵；在关注关系矩阵中，设置第i个微博用户Ni与第j个微博用户Nj的关注关系为aij，设置aij＝1，表示微博用户Ni与微博用户Nj具有关注关系，设置aij＝0，表示微博用户Ni与微博用户Nj不具有关注关系；根据构建的关注关系矩阵，计算各微博用户对候选微博用户集合归一化后的链接分值。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述根据构建的关注关系矩阵，计算各微博用户对候选微博用户集合归一化后的链接分值包括：初始化迭代计数器为0，预设置各微博用户对候选微博用户集合的初始链接分值；在候选微博用户集合中，分别获取与待计算微博用户具有关注关系的微博用户集合；基于关注关系矩阵以及获取的微博用户集合，计算各微博用户对候选微博用户集合的迭代链接分值；计算当前各微博用户对候选微博用户集合的迭代链接分值与上一次相应的迭代链接分值之差的绝对值，如果绝对值小于预先设置的收敛阈值，对当前各微博用户对候选微博用户集合的迭代链接分值进行归一化，得到各微博用户对候选微博用户集合归一化后的链接分值；否则，返回执行所述基于关注关系矩阵以及获取的微博用户集合的步骤。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述计算各微博用户对候选微博用户集...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜贵彬，张俊林，
申请(专利权)人：微梦创科网络科技中国有限公司，
类型：发明
国别省市：