[发明专利]一种服务于社交网络的短信策略的构建方法及其装置在审

专利信息
申请号: 201410052304.2 申请日: 2014-02-11
公开(公告)号: CN104834652A 公开(公告)日: 2015-08-12
发明(设计)人: 孔亮 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: 酆迅;郑振
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: 一种 服务 社交 网络 短信 策略 构建 方法 及其 装置
【说明书】:

技术领域

发明的各实施方式社交网络,更具体地涉及一种服务于社交网络的短信策略的构建方法及其装置。

背景技术

随着Web2.0时代的不断发展,SNS已经融入到了人们的生活中,人们在社交网络上结识新老朋友,互相分享生活点滴。当前,智能手机越来越普及,移动互联网越来越完善。如何利用好移动互联网所带来的全新信息,以及合理地处理它同时带来的挑战,是一个日趋重要的课题。

众所周知,影响用户注册、登录、活动、交友等行为的特征不胜枚举,如何提高这些用户的注册、登录、活动、交友等行为的参与度或者活跃度是社交网络运营者关心的问题。

因此,现在需要构建一个完善的模型,其能够学习并抽取关键的特征,从而基于该模型能够实施最佳的短信邀请注册和/或召回策略,以提高社交网络的参与度或活跃度,以及还能够随时间的演进自动化地更新其自身模型,以提高模型的准确度。

发明内容

鉴于以上现状,本发明一个目的至少在于提供一种服务于社交网络的短信策略的构建方法和装置,基于该方法和装置,可以实施最佳的短信策略,从而提高社交网络的短信邀请注册和/或召回的成功率。

根据本发明的另一目的至少还在于实现模型的动态更新。

根据本发明的第一方面,提供了一种服务于社交网络的短信策略的构建方法,包括:选择用户角度和系统角度的特征,其中每个用户角度和每个系统角度均具有多个维度;对所述用户角度和系统角度的特征的数据集进行训练,构建贝叶斯概率模型;以及针对社交网络中的用户,基于所述贝叶斯概率模型,产生最佳的所述短信策略。

根据本发明优选的实施例,所述短信策略包括短信邀请注册策略和短信召回策略中的至少一个。

根据本发明优选的实施例,当实施所述短信邀请注册策略时,所述用户角度的特征包括邀请者数量、邀请热度、邀请时间距离以及用户是否有通过其他渠道注册过所述社交网络中的至少一个;以及所述系统角度的特征包括送达邀请的时间、邀请的短信文案以及发送邀请的时间间隔和频度中的至少一个。

根据本发明优选的实施例,当实施所述短信召回策略时,所述用户角度的特征包括邀请者数量、邀请热度、邀请时间距离、用户是否有通过其他渠道注册过所述社交网络、召回前登录频率以及召回前登录时间中的至少一个;以及所述系统角度的特征包括送达邀请的时间、邀请的短信文案、发送邀请的时间间隔和频度、短信推送好友的不同内容、以及推送的好友与被推送用户的亲密程度中的至少一个。

根据本发明优选的实施例,还在于,基于随时间获得的新样本集,判断是否需要对所述贝叶斯概率模型进行自动化在线更新。

根据本发明优选的实施例,所述判断的步骤包括基于皮尔森卡方检验的算法,计算卡方值,并且基于所述卡方值估计接受或拒绝原始假设的概率。

根据本发明的第二方面,提供了一种服务于社交网络的短信策略的构建装置,包括:特征选择装置,被配置为选择用户角度和系统角度的特征,其中每个用户角度和每个系统角度均具有多个维度;模型训练装置,被配置为对所述用户角度和系统角度的特征的数据集进行训练,构建贝叶斯概率模型;以及策略输出装置,被配置为针对社交网络中的用户,基于所述贝叶斯概率模型,产生最佳的所述短信策略。

根据本发明优选的实施例,还在于,模型更新装置,被配置为基于随时间获得的新样本集,判断是否需要对所述贝叶斯概率模型进行自动化在线更新。

根据本发明优选的实施例,还在于,所述判断的步骤包括基于皮尔森卡方检验的算法,计算卡方值,并且基于所述卡方值估计接受或拒绝原始假设的概率。。

附图说明

当结合附图阅读下文对示范性实施方式的详细描述时,这些以及其他目的、特征和优点将变得显而易见,在附图中:

图1示出了根据本发明优选实施例的实施短信邀请注册策略的贝叶斯概率模型;

图2示出了根据本发明优选实施例的一种服务于社交网络的短信策略的构建方法的流程图;

图3示出了根据本发明优选实施例的一种服务于社交网络的短信策略的构建装置的方框图;以及

图4示出了本发明各实施方式可以在其中实现的示例性计算机/服务器的方框图。

具体实施方式

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