[发明专利]一种产品用户网络构建方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种产品用户网络构建方法和装置。

背景技术

在当前互联网技术下的各种产品中，有很多Web应用，比如即时通讯(IM，instant Messaging)以及社会性网络服务(SNS，Social Networking Services)等等。而这些Web应用涉及海量的用户，并且在这些应用中的用户之间可能还存在着很强的关联。另外，这些应用往往会延伸出一些与应用相关的虚拟产品或服务，如IM应用就存在与IM产品应用相关的增值业务，并且这些服务与产品是推销给用户使用的。

通过分些这些产品及其用户可以实现如下几种网络营销，包括：

基于用户关系的用户推荐。用户推荐是指根据用户的关系网络，向用户推荐用户，例如两个IM用户的有很多共同联系人，经过推荐，他们很可能会成为好友。此技术主要通过两个用户的关联用户相似程度进行用户推荐，例如SNS社区个人主页中显示的“可能认识的人”。但此类技术只限于用户关系网，而无法利用用户兴趣爱好等特征，更精确地向用户推荐用户。

基于分类技术的精准营销。精准营销是指在精准定位的基础上，依托现代信息技术手段建立个性化的顾客沟通服务体系，精准地向客户推荐个性化产品。此技术主要通过抽取用户特征，例如上个月的消费额等，整理为一个<向量，目标>对，然后根据历史数据进行建模，判断一个用户是否为产品的潜在用户或潜在流失用户，从而实现精准营销。但此类技术有两个缺点，一个是难以考虑到用户整体的相关性，即使用同一个产品的用户往往之间有着紧密的关系，例如在一个经常使用产品A的IM用户联系人中，很多也会使用产品A；另一个是建模依赖于产品，对一种产品做一次精准营销就需要建立一个新模型。

基于支持度的产品捆绑销售。捆绑销售是共生营销的一种形式，从产品的用户中提取共同特征，对两个或两个以上用户结构相似的产品一起销售，从而扩大它们的影响力。此技术主要通过分析两种产品的用户结构相似性，从而对相似性高的产品进行捆绑销售，例如如果两个产品的用户都是10-20岁的男性，那在面向这部分用户销售时可以推荐他们购买捆绑的产品。但此类技术对用户群体的细分是处于一个很粗的粒度，很难真正找出一个对两种产品都非常喜好的小用户群体。

综上所述可知，在现有技术建立的关系模型中无法准确而完整的体现用户之间、产品之间以及用户与产品之间的关系，进而无法根据该网络有效的实现用户推荐、精准营销、捆绑销售等功能。

发明内容

本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种产品用户网络构建方法和装置，以实现获得可体现用户之间、产品之间以及用户与产品之间的关系的产品用户网络，进而可根据该网络有效的实现用户推荐、精准营销、捆绑销售等功能。

为此，本发明实施例提供了一种产品用户网络构建方法，包括：获取关系信息，所述关系信息包括用户与产品关系信息、用户与用户关系信息、产品与产品关系信息；根据所述关系信息生成以所述用户与产品为节点的关系网络；对所述关系网络进行链接预测，获得预测后关系网络；对所述预测后关系网络进行链接分析获得链接分析信息，所述链接分析信息中包括所述链接与用户推荐、产品推荐或是捆绑销售中的一个或多个有关的信息。

其中，对关系网络进行链接预测包括：根据预测规则对所述关系网络进行链接预测；其中，所述预测规则包括下述规则中的一种或多种：判断所述关系网络中的两个节点之间的相关性，若所述相关性大于相关性阈值，则在所述两个节点间添加一条边；挖掘所述关系网络的拓扑结构，并据此修改所述关系网络的链接；对存在于所述关系网络中的已知节点的结构进行抽象，并对这些抽象的结构学习一个概率模型，由模型导出合理的未存在结构，然后再根据导出的结构添加链接或删去链接。

相应的，本发明实施例还提供了一种产品用户网络构建装置，包括：关系获取模块，用于获取关系信息，所述关系信息包括用户与产品关系信息、用户与用户关系信息、产品与产品关系信息；网络生成模块，用于根据所述关系信息生成以所述用户与产品为节点的关系网络；链接预测模块，用于对所述关系网络进行链接预测，获得预测后关系网络；链接分析模块，用于对所述预测后关系网络进行链接分析获得链接分析信息，所述链接分析信息中包括所述链接与用户推荐、产品推荐或是捆绑销售中的一个或多个有关的信息。