[发明专利]一种基于社交关系的用户推荐方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种基于社交关系的用户推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

获取用户社交数据；

基于社交网络能量传递属性，将所述社交数据基于复杂网络进行基础特征加工，得到欧式结构数据；将所述欧式结构数据基于复杂网络进行算法特征加工，得到特征数据；社交网能量传递属性是指根据用户社交网传递信息时，信息的传播扩散能力越来越小的属性；

将所述特征数据输入组合模型中的第一模型得到第一数据；

将所述特征数据输入组合模型中的第二模型得到第二数据；

将所述第一数据和第二数据合并后输入组合模型中的第三模型，得到潜在用户概率；

根据所述潜在用户概率向用户联系人发送推荐信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述欧式结构数据基于复杂网络进行算法特征加工包括：

根据社交网之间的关系通过社群发现算法确定属于同一社交网的社群用户；

基于同一社交网中所有社群用户的欧式结构数据确定所述社交网的传播值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述欧式结构数据基于复杂网络进行算法特征加工包括：

根据用户的欧式结构数据确定用户与其他社交网用户沟通的最短距离。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一模型为XGB模型，所述第二模型为标签传播算法模型，所述第三模型为DNN模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述潜在用户概率向用户联系人发送推荐信息包括：

根据所述潜在用户概率生成不同的人群包；

向同一人群包中的用户联系人发送该人群包对应的推荐信息。

6.一种基于社交关系的用户推荐装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取用户社交数据；

基础加工模块，用于基于社交网络能量传递属性将所述社交数据基于复杂网络进行基础特征加工，得到欧式结构数据；社交网能量传递属性是指根据用户社交网传递信息时，信息的传播扩散能力越来越小的属性；

算法加工模块，用于将所述欧式结构数据基于复杂网络进行算法特征加工，得到特征数据；

第一模型处理模块，用于将所述特征数据输入组合模型中的第一模型得到第一数据；

第二模型处理模块，用于将所述特征数据输入组合模型中的第二模型得到第二数据；

第三模型处理模块，用于将所述第一数据和所述第二数据合并后输入组合模型中的第三模型得到潜在用户概率；

发送模块，用于根据所述潜在用户概率向用户联系人发送推荐信息。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述算法加工模块包括：

第一确定模块，用于根据社交网之间的关系通过社群发现算法确定属于同一社交网的社群用户；

第二确定模块，用于基于同一社交网中所有社群用户的欧式结构数据确定所述社交网的传播值。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述算法加工模块，具体用于根据用户的欧式结构数据确定用户与其他社交网用户沟通的最短距离。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一模型为XGB模型，所述第二模型为标签传播算法模型，所述第三模型为DNN模型。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述发送模块包括：

生成模块，用于根据所述潜在用户概率生成不同的人群包；

子发送模块，用于向同一人群包中的用户联系人发送该人群包对应的推荐信息。

11.一种电子设备，包括：

处理器；以及

存储计算机可执行指令的存储器，所述计算机可执行指令在被执行时使所述处理器执行根据权利要求1-5中任一项所述的方法。

12.一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被处理器执行时，实现权利要求1-5中任一项所述的方法。