[发明专利]关系链画像方法、装置、存储介质和计算机设备

说明书

本申请涉及一种关系链画像方法、装置、存储介质和计算机设备，所述方法包括：获取待分析用户的自我中心网络，自我中心网络的节点表示待分析用户的好友，节点与节点之间的边表示对应的两个节点为好友关系；针对自我中心网络的各节点，生成对应的分圈向量，并根据各节点之间的距离，生成节点团，分圈向量的每个维度表示节点属于该维度对应的圈子的概率；根据各节点的特征向量，判别节点团与待分析用户之间的关系类别；在满足判别结束条件时，根据各节点的分圈向量确定各节点所属圈子，并根据各圈子内存在的节点团与待分析用户之间的关系类别，确定该圈子与待分析用户之间的关系类别。本申请提供的方案可以对具有多种关系类型的关系链进行画像。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种关系链画像方法、装置、存储介质和计算机设备。

背景技术

随着社交产品的不断发展，对用户的深入理解为各项业务，如广告、社交推荐等等，带来了巨大的收益。社交网络中，理解用户不仅仅在于对于用户本身的属性，如年龄、兴趣等方面的了解，更重要的是在于充分挖掘用户与用户之间的关系，如亲人、同事和同学等等。将社交网络中用户之间的关系称为关系链，通过社交网络中用户的公开数据对于用户之间的关系进行分类的工作称为关系链画像。

传统关系链画像方法中，将用户的好友进行分圈并对圈子进行打标，进而通过圈子的标签来确定用户与好友的关系类型。然而，该方法得到的分圈结果不可重叠，导致每个好友只能在一个圈子里，即同一对好友只能保留一种关系类型，而社交关系往往是错综复杂的，比如大学同学进入同一家公司便成了同事，传统方法无法对这种具有多种关系类型的关系链进行画像。

发明内容

基于此，有必要针对传统方法无法对具有多种关系类型的关系链进行画像的技术问题，提供一种关系链画像方法、装置、存储介质和计算机设备。

一种关系链画像方法，所述方法包括：

获取待分析用户的自我中心网络，所述自我中心网络的节点对应的用户为所述待分析用户的好友，所述自我中心网络的节点与节点之间的边，表示对应的两个节点之间为好友关系；

针对所述自我中心网络的各节点，生成对应的分圈向量，并根据各节点之间的距离，生成节点团，所述分圈向量的每个维度表示所述节点属于该维度对应的圈子的概率；

根据各节点的特征向量，判别所述节点团与所述待分析用户之间的关系类别；

在满足判别结束条件时，根据各节点的分圈向量确定各节点所属圈子，并根据各圈子内存在的节点团与所述待分析用户之间的关系类别，确定该圈子与所述待分析用户之间的关系类别。

一种关系链画像装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取待分析用户的自我中心网络，所述自我中心网络的节点对应的用户为所述待分析用户的好友，所述自我中心网络的节点与节点之间的边，表示对应的两个节点之间为好友关系；

生成模块，用于针对所述自我中心网络的各节点，生成对应的分圈向量，并根据各节点之间的距离，生成节点团；

判别模块，用于根据各节点的特征向量，判别所述节点团与所述待分析用户之间的关系类别；

分圈画像模块，用于在满足判别结束条件时，根据各节点的分圈向量确定各节点所属圈子，并根据各圈子内存在的节点团与待分析用户之间的关系类别，确定该圈子与待分析用户之间的关系类别。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取待分析用户的自我中心网络，所述自我中心网络的节点对应的用户为所述待分析用户的好友，所述自我中心网络的节点与节点之间的边，表示对应的两个节点之间为好友关系；