[发明专利]一种社交账号的分类方法及分类装置

权利要求书

1.一种社交账号的分类方法，其特征在于，所述分类方法包括：

获取未知类别的目标社交账号和已知类别的多个比对社交账号；

计算所述目标社交账号与每个比对社交账号之间的差异度，并基于每个比对社交账号对应的差异度从所述多个比对社交账号中选取多个候选社交账号；

获取每个候选社交账号对应的账号类别，并确定获取的每个账号类别与所述目标社交账号之间的关联度评分；

基于所述关联度评分，确定所述目标社交账号的账号类别；

获取所述多个比对社交账号包括：

通过网络爬虫爬取任一社交用户的社交数据，其中所述社交数据包括所述社交用户关注的社交关注账号；

获取所述社交关注账号对应的粉丝数量和账号类别，并验证所述社交关注账号的账号类别是否准确；

若所述社交关注账号的粉丝数量大于或等于第一预设阈值，且所述社交账号的账号类别准确，确定所述社交关注账号为比对社交账号。

2.根据权利要求1所述的分类方法，其特征在于，根据以下步骤计算差异度：

获取关注所述目标社交账号和所述多个比对社交账号的所有的社交用户的账号关注信息；

基于所述账号关注信息，构建所述目标社交账号的特征向量和每个比对社交账号的特征向量；

根据所述目标社交账号的特征向量和每个比对社交账号的特征向量，计算所述目标社交账号与每个比对社交账号之间的差异度；

其中，所述特征向量的维度数等于所述所有的社交用户的总数量；所述目标社交账号的特征向量中的每个元素表示所述所有的社交用户中每个社交用户是否关注所述目标社交账号；每个比对社交账号的特征向量中的每个元素表示所述所有的社交用户中每个社交用户是否关注每个比对社交账号。

3.根据权利要求2所述的分类方法，其特征在于，所述根据所述目标社交账号的特征向量和每个比对社交账号的特征向量，计算所述目标社交账号与每个比对社交账号之间的差异度，包括：

计算所述目标社交账号的特征向量与每个比对社交账号的特征向量之间的欧氏距离，并将所述欧氏距离确定为所述差异度；或

计算所述目标社交账号的特征向量与每个比对社交账号的特征向量之间的余弦距离，并将所述余弦距离确定为所述差异度；或

计算所述目标社交账号的特征向量与每个比对社交账号的特征向量之间的马氏距离，并将所述马氏距离确定为所述差异度。

4.根据权利要求1所述的分类方法，其特征在于，所述基于每个比对社交账号对应的差异度从所述多个比对社交账号中选取多个候选社交账号，包括：

从所述多个比对社交账号中选取预设数量的比对社交账号，并将被选取的比对社交账号确定为候选社交账号；

其中，每个被选取的比对社交账号对应的差异度小于每个未被选取的比对社交账号对应的差异度。

5.根据权利要求1所述的分类方法，其特征在于，所述基于每个比对社交账号对应的差异度从所述多个比对社交账号中选取多个候选社交账号，包括：

判断每个比对社交账号对应的差异度是否小于或等于第二预设阈值；

若所述差异度小于或等于所述第二预设阈值，将所述差异度对应的比对社交账号确定为候选社交账号。

6.根据权利要求1所述的分类方法，其特征在于，所述确定获取的每个账号类别与所述目标社交账号之间的关联度评分，包括：

基于每个账号类别所属的候选社交账号对应的差异度，确定每个账号类别与所述目标社交账号之间的关联度评分。

7.根据权利要求6所述的分类方法，其特征在于，根据以下公式计算关联度评分：

其中，S为每个账号类别与所述目标社交账号之间的关联度评分，i为正整数，n为每个账号类别所属的候选社交账号的数量，d_i为每个账号类别所属的候选社交账号对应的差异度。