[发明专利]在社交网络中确定用户选择好友的偏好的方法和设备在审
申请号: | 201110379652.7 | 申请日: | 2011-11-10 |
公开(公告)号: | CN103106225A | 公开(公告)日: | 2013-05-15 |
发明(设计)人: | 张叶银 | 申请(专利权)人: | 北京千橡网景科技发展有限公司 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30 |
代理公司: | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人: | 吴立明 |
地址: | 100041 北京市石*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 社交 网络 确定 用户 选择 好友 偏好 方法 设备 | ||
技术领域
本发明的实施方式总体上涉及网络信息技术领域,更具体地,涉及在社交网络中确定用户选择好友的偏好的方法和设备。
背景技术
社交网络服务(SNS)网站已经发展为一种重要的网络服务平台。通过SNS网站,用户可以与其他人进行多种形式的交流和互动,完成各种各样的操作。具体而言,SNS网站向对特定对象感兴趣或只是一起“闲逛”的人们提供虚拟社区的web站点。在注册和登录之后,社交网络的成员可以通过语音、聊天、即时消息、视频会议和博客等进行通信。社交网络通常向成员提供了联系其他成员的方法。社交网络还可以用作亲自会面的媒介。
当一个人向SNS网站进行了注册并且可能还通过了相关认认证之后,他/她称为该SNS网站的“用户”或“成员”。此外,SNS网站的成员可以与一个或多个其他用户通过SNS网站而形成彼此之间的连接、关联或者关系。这些用户被称为彼此的“好友”。注意,SNS网站中的连接通常是双向的(但这不是必须的),因此术语“好友”可能依赖于参照系。用户之间的连接可以是直接连接;然而,SNS网站的某些实施方式允许经由一级或者多级连接的间接连接。另外,术语“好友”并非必须要求用户在现实生活中实际上是朋友,它仅仅表示SNS网站中的关系。
在SNS网站中,用户往往会基于其他用户的属性来选择和添加好友。这里所说的“属性”是指存在于SNS网站中的、可用来表示用户或成员在各个方面的特性的任何信息。例如,与一个用户相关联的属性通常可以包含在SNS网站为该用户创建的“简档(profile)”中。作为示例,与SNS网站的用户相关联的属性例如可以包括:年龄、性别、籍贯、毕业学校、兴趣爱好,等等。
在实践中,在SNS网站的用户选择和添加好友时,往往会将其他用户相关联的属性纳入考虑。例如,某些用户倾向于选择毕业于特定学校的其他用户作为好友。又如,某些用户可能希望选择居住地与自己比较靠近的社区作为好友。此时,认为该用户对相应的属性“具有偏好”,即,用户总是倾向于添加那些在该属性上具有特定值的其他用户作为好友。例如,考虑“毕业学校”这一属性,如果一个用户的多数好友具有属性值是“大学A”,则说明该用户在选择好友时对“毕业学校”具有一定偏好。反之,如果用户的好友的“毕业学校”属性值比较分散,没有集中性的规律,则可以认为该用户对“毕业学校”不具偏好。
确定用户在选择好友时对哪个或哪些属性具有偏好是有益的,例如可以用于好友推荐等操作。对于给定属性,可用于确定用户对该属性是否具有偏好的一种直接方法是:根据用户的好友在该属性上的属性值的数目或比例来确定用户偏好。然而,这种简单的方法在准确性方面存在着缺陷。考虑这样的示例性情况:用户在SNS网站中一共具有10个好友。对于属性“毕业学校”,具有属性值“学校A”和“学校B”的好友数目各自为5个。同时,对于属性“兴趣爱好”,具有属性值“登山”的好友有4个,其他6个用户的“兴趣爱好”属性的值各不相同。这时,仅凭属性值的数目或比例断言用户对于“毕业学校”这一属性具有偏好而对于“兴趣爱好”不具有偏好可能是不准确的。
因此,本领域中需要一种更为准确和有效地确定用户对特定好友类别是否具有偏好的解决方案。
发明内容
鉴于以上问题,本发明提出一种新颖的用于在SNS网站中确定用户在选择好友时的偏好的解决方案。
在一方面,本发明提供一种在社交网络服务SNS网站中确定用户选择好友的偏好的方法,所述用户在所述SNS网站中具有多个好友。所述方法包括:获取所述多个好友的属性的分布;以及根据所述分布来确定所述用户在选择好友时对所述属性是否具有偏好。
在一方面,本发明提供一种在社交网络服务SNS网站中确定用户选择好友的偏好的设备,所述用户在所述SNS网站中具有多个好友。所述设备包括:获取装置,配置用于获取所述多个好友的属性的分布;以及确定装置,配置用于根据所述分布来确定所述用户在选择好友时对所述属性是否具有偏好。
根据本发明的实施方式,用户对某个属性是否具有偏好是根据用户已经添加的好友在该属性上的“分布”来确定的。更具体地,如下文所述,如果好友在一个属性上的分布不具备显著的倾向性规律(或者说比较“散乱”),则可以认为用户对该属性的偏好程度较低。反之,如果好友在某个属性上的分布较有比较明显的倾向性规律,则可以认为用户对该属性的偏好程度较高。在某些实施方式中,好友的属性分布可以通过信息熵来获得。以此方式,可以更为有效和准确地确定用户在选择好友时对于一个或多个属性是否具有偏好,从而为诸如好友推荐等后续操作提供基础。
附图说明
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