[发明专利]一种社交网站好友推荐方法及装置

说明书

本发明公开了一种社交网站好友推荐方法及装置。该方法包括：计算每两个用户在步数统计周期内的平均步数分布曲线的相关性，得到相关性参数；根据统计得到的用户的日常运动的地理位置和运动路线，确定每两个用户的运动路线质心距离；统计每两个用户的共同好友数量；根据所述相关性参数、运动路线质心距离、共同好友数量及其各自所占的权重，计算得到好友推荐参考分值；根据所述好友推荐参考分值为用户推荐好友。本发明还公开了用于实现所述方法的装置。

技术领域

本发明涉及网络服务技术领域，尤其涉及一种社交网站好友推荐方法及装置。

背景技术

现有社交网络的好友推荐一般是按照社交关系中用户的共同好友数量或相熟度为规则，朋友网、开心网、飞信、微博等都是这样的推荐方法；而这种方式建立在社交网站的用户数量大且用户之间广泛建立了好友关系的基础上，对于诸如运动社交网站之类的用户数量不够大且用户之间没有广泛建立好友关系的社交网站，其一般需要推荐运动爱好相同或相近的用户建立好友关系，由于其用户数量和好友关系上的欠缺，采用上述方法将不能很好地进行网站好友的推荐。

目前还有一种建立好友关系的好友推荐机制，就是初始定义每个好友的优先级，再根据用户的选择调整每个好友的优先级，进而决定向用户的推荐好友的顺序。这种方式也不太适合运动社交网站这种需要找寻具有相同或相近运动爱好的好友的社交网站的好友推荐需求。

因此，对于用户数量不够大且用户之间没有广泛建立好友关系的社交网站，缺少一种有效的好友推荐机制，不能很好的为用户推荐同一个运动社交平台上最有可能与其成为好友关系的用户，促使其建立联系。例如，对于运动社交网站，为用户推荐好友使其建立运动伙伴关系等，上述两种方式都不能满足这种需求。

可见，现有的好友推荐规则不能完全满足运动类社交网络的用户需求，即不能满足在行为相似的用户之间建立好友关系的好友推荐需求。

发明内容

本发明实施例提供一种社交网站好友推荐方法及装置，用于解决现有技术中的好友推荐机制不能满足在行为类似的用户之间建立好友关系的好友推荐需求的问题。

本发明实施例提供一种社交网站好友推荐方法，包括以下步骤：

计算每两个用户在步数统计周期内的平均步数分布曲线的相关性，得到相关性参数；

根据统计得到的用户的日常运动的地理位置和运动路线，确定每两个用户的运动路线质心距离；

统计每两个用户的共同好友数量；

根据所述相关性参数、运动路线质心距离、共同好友数量及其各自所占的权重，计算得到好友推荐参考分值；

根据所述好友推荐参考分值为用户推荐好友。

在一些可选的实施例中，所述得到相关性参数的过程，具体包括：

按设定的步数统计周期，统计每个用户在步数统计周期内的平均步数，得到平均步数分布曲线；

根据设定的相关性计算公式，计算每两个用户的平均步数分布曲线的相关性，得到所述相关性参数。

在一些可选的实施例中，通过下列公式计算每两个用户的平均步数分布曲线的相关性A：

A＝(X_i·Y_j)/|X_i·Y_j|

其中，[X_i]表示一个用户的平均步数分布曲线，i＝1,2,......,M；[Y_j]表示一个用户的平均步数分布曲线，j＝1,2,......,M；M为步数统计周期与统计粒度的比值。

在一些可选的实施例中，所述确定每两个用户的运动路线质心距离，具体包括：