[发明专利]一种结合SNS和搜索引擎技术的推荐系统与方法

权利要求书

1.一种结合SNS和搜索引擎技术的推荐系统，其特征在于包括以下模块：

获取好友信息模块，用于从相应的SNS平台获取与用户最亲密的前150个好友的交互信息数据；

基于SNS好友亲密度的推荐结果生成模块，用于根据所述获取信息模块所获得的用户好友交互信息数据来计算目标用户与任一好友间的亲密度和计算该用户对某产品的分类值，然后根据所得的好友亲密度和分类值信息再计算出用户的该好友关注某产品的推荐优先值，并将推荐优先值从大到小排序来获得结合SNS的产品推荐列表，最后暂存该列表；

获取搜索行为信息模块，用于从用户的搜索行为信息数据库中，获取目标用户和目标用户好友的行为信息并生成用户——产品二维浏览矩阵；

基于搜索行为信息的推荐结果生成模块，用于根据获取搜索行为信息模块得到的产品二维浏览矩阵，得出与用户行为最接近的相似用户群，并根据该相似用户群计算出其中任一产品在该相似用户群中的拥有人数，最后按照拥有人数从大到小排序从而获得一个结合搜索引擎技术的产品推荐列表，并暂存；

结果整合模块，用于将由所述基于SNS好友亲密度的推荐结果生成模块生成的结合SNS的产品推荐列表和所述基于搜索行为信息的推荐结果生成模块生成的结合搜索引擎技术的产品推荐列表，同时分别输出显示。

2.根据权利要求1所述的一种结合SNS和搜索引擎技术的推荐系统，其特征在于：所述获取好友信息模块获取的交互信息包括用户与任一好友的联系次数和联系时间，另外还需要获取该好友浏览过的应用记录，拥有的应用记录，评论了的应用记录和推荐了的应用记录信息。

3.根据权利要求1所述的一种结合SNS和搜索引擎技术的推荐系统，其特征在于：所述获取与用户最亲密的前150个好友的依据是罗宾·邓巴提出的“150定律”。

4.根据权利要求1所述的一种结合SNS和搜索引擎技术的推荐系统，其特征在于：所述基于SNS好友亲密度的推荐结果生成模块的实现过程如下：

（1）使用以下公式来计算用户与好友的亲密度：

Li=Ci+tiT]]>

其中L_i代表用户i与好友的亲密度，C_i表示好友i与目标用户的联系次数，t_i表示好友i与目标用户的联系时间，T表示所有好友与目标用户的联系总时间，此处i用于区别不同的用户和好友；

（2）使用以下公式来计算产品的分类值：

S_i=X₁+2X₂+4X₃+8X₄

其中S_i代表产品i的分类值，此处i用于区别不同的产品，X₁、X₂、X₃、X₄为特征函数，表示分别如下：

（3）使用以下公式来计算用户的某好友i关注某产品j的推荐优先值：

Kij=Sj+LiΣLi]]>

其中K_ij代表用户好友i关注的产品j的推荐优先值；

（4）将K_ij从大到小排列，即得出用户好友间最关注的产品，从而得出结合SNS的一个推荐列表。