[发明专利]一种在社交网络中确定用户特征的方法和系统

权利要求书

1.一种在社交网络中确定用户特征的方法，其特征在于，在服务器中实现如下步骤：

接收用户1联络用户2的信号；

获取所述用户1的用户特征向量；

获取所述用户2的用户特征向量；

更新所述用户1的用户特征向量和所述用户2的用户特征向量；

更新后的所述用户1的用户特征向量是更新前的所述用户1的用户特征向量和所述用户2的用户特征向量的函数；更新后的所述用户2的用户特征向量是更新前的所述用户1的用户特征向量和所述用户2的用户特征向量的函数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述联络是在如下应用中的一种操作，包括微博中的加关注、转发、发私信和评论，脸书中的加为好友、捅、送礼物和浏览墙，即时通信中的加为好友和点对点发信，通信系统中的呼叫、发短信和发电子邮件。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述方法的一个应用实例中，所述用户1和所述用户2分别是用户集J＝{1，2，...，M}中的用户i和用户j，所述用户i和所述用户j具有相同的特征集K＝{1，2，...，L}，其中M为用户个数，L为特征个数；

所述用户i的用户特征向量为(uw_i1，uw_i2，...，uw_ik，...，uw_iL)，所述用户j的用户特征向量为(uw_j1，uw_j2，...，uw_jk，...，uw_jL)，其中uw_ik表示所述用户i与特征k(k∈K)的相关度，uw_jk表示所述用户j与特征k(k∈K)的相关度；

当所述服务器收到所述用户j联络所述用户i的信号后，更新所述用户i的用户特征向量和所述用户j的用户特征向量，具体算法包括：

uw_ik＝uw_ik+λ₁(t)·f₁(uw_jk)；其中k∈UK_j；

uw_jk＝uw_jk+λ₂(t)·f₂(uw_ik)；其中k∈UK_i；

UK_i是所述用户i的主要特征集合，UK_j是所述用户j的主要特征集合，f₁(x)和f₂(x)为增函数，t为所述联络的类型，λ₁(t)和λ₂(t)分别为t的函数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述UK_i是由所述用户i的用户特征向量(uw_i1，uw_i2，...，uw_ik，...，uw_iL)中数值最大的P_i个分量所对应的特征组成的特征集合，所述UK_j是由所述用户j的用户特征向量(uw_j1，uw_j2，...，uw_jk，...，uw_jL)中数值最大的P_j个分量所对应的特征组成的特征集合，P_i和P_j为设定参数。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括以下步骤：

首先在特征集K中选定特征k，然后将数据集合{uw_jk|uw_jk≥uC_k，j∈J}中的每个uw_jk映射为区间[a，b]上一实数值f₃(uw_jk)，最后用f₃(uw_jk)给uw_jk赋值；其中f₃(x)为增函数，uC_k、a和b均为设定常数。