[发明专利]社交网络中好友的推荐方法、装置、存储介质及终端

权利要求书

1.一种社交网络中好友的推荐方法，其特征在于，包括：

当接收到社交网络中目标用户的好友推荐请求时，获取所述社交网络中的用户行为数据；

确定所述用户行为数据所涉及的各个行为类型；

分别基于所述用户行为数据中所述各个行为类型对应的目标行为数据集，构造与所述各个行为类型对应的用户-物品二分图；

基于各个用户-物品二分图确定将所述用户行为数据所涉及的各个用户推荐给所述目标用户的推荐分数；

基于所述推荐分数向所述目标用户进行好友推荐。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，分别基于所述用户行为数据中所述各个行为类型对应的目标行为数据集，构造与所述各个行为类型对应的用户-物品二分图，包括：

分别针对所述用户行为数据中所述各个行为类型对应的目标行为数据集，确定当前目标行为数据集所涉及的各个主动行为用户的操作记录集合；其中，当目标行为数据集中的用户行为数据为用户对用户的操作数据时，将被操作用户作为与所述被操作用户对应的物品进行记录；

根据所述操作记录集合确定与行为类型对应的用户-物品二分图。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于各个用户-物品二分图确定将所述用户行为数据所涉及的各个用户推荐给所述目标用户的推荐分数，包括：

基于随机游走算法确定各个用户-物品二分图中每个节点的用户排名PR值；

基于预先设定的各个行为类型对应的权重值及所述各个用户-物品二分图中每个节点的PR值确定将所述用户行为数据所涉及的各个用户推荐给所述目标用户的推荐分数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于随机游走算法确定各个用户-物品二分图中每个节点的用户排名PR值，包括：

针对各个用户-物品二分图，以目标用户为初始出发节点，将所述初始出发节点的初始PR值设置为1，所述用户-物品二分图中其他节点的初始PR值设置为0；

在所述用户-物品二分图中，分别根据如下公式逐轮更新所述用户-物品二分图中各个节点的PR值，直至所述用户-物品二分图中的所有节点的PR值保持不变为止；其中，第一轮更新操作中以各个节点的初始PR值为参考值，第二轮更新操作中以第一轮更新操作更新后的各个节点的PR值为参考值，第三轮更新操作中以第二轮更新操作更新后的各个节点的PR值为参考值，以此类推，直至完成最后一轮更新操作；

其中，v表示用户-物品二分图中任一节点，PR(v)表示节点v的PR值，in(v)表示在用户-物品二分图中节点v的各个入节点构成的集合，v′表示in(v)中的任一节点，|out(v′)|表示在用户-物品二分图中节点v′的出节点的个数，u表示所述目标用户对应的节点，α表示预设概率值。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于预先设定的各个行为类型对应的权重值及所述各个用户-物品二分图中每个节点的PR值确定将所述用户行为数据所涉及的各个用户推荐给所述目标用户的推荐分数，包括：

分别根据各个用户-物品二分图中的每个节点的PR值确定各个用户-物品二分图中的每个用户节点的PR值；其中，当用户-物品二分图中的物品节点为将被操作用户作为物品的节点时，将所述物品节点的PR值与物品对应的同一用户的目标用户节点PR值的和作为所述目标用户节点的最终PR值；

基于预先设定的各个行为类型对应的权重值及所述各个用户-物品二分图中的每个用户节点的PR值确定将所述用户行为数据所涉及的各个用户推荐给所述目标用户的推荐分数。