一种向客户端用户推荐好友的方法及装置制造方法
【专利摘要】本发明公开了一种向客户端用户推荐好友的方法及装置，所述方法包括：对所述客户端用户所创建的圈子中所有成员的分享内容进行解析，生成所述圈子的特征信息；对所述客户端用户所创建的好友列表中各成员的分享内容进行解析，生成所述好友列表中各成员的特征信息；计算所述好友列表中各成员的特征信息和所述圈子的特征信息的相似度，生成相似度集，根据相似度集生成所述圈子的推荐好友；向所述客户端用户提示所述圈子的推荐好友。本发明所提出的技术方案其推荐机制更加全面、可靠，避免了因过多的无效推荐所造成的系统资源的浪费。
【专利说明】-种向客户端用户推荐好友的方法及装置
【技术领域】
[0001] 本发明涉及计算机【技术领域】，具体涉及互联网【技术领域】，尤其涉及一种向客户端 用户推荐好友的方法及装置。
【背景技术】
[0002] 随着移动互联网时代的到来，一些社交分享类应用（例如微博、朋友网、人人网、开 心网)不断涌现。在社交分享类应用中，每个客户端注册用户不仅能够通过创建好友列表来 实现与各好友之间的信息交流，而且还可以创建一个或多个好友圈子来实现圈子内各好友 之间的信息交流。目前，圈子内的好友可以由创建该圈子的客户端用户主动添加或从后台 所提示的所述圈子的推荐好友中选择。
[0003] 后台在向创建该圈子的客户端用户提示所述圈子的推荐好友时，通常采用两种方 式：第一种是新注册用户推荐方式，即当创建该圈子的客户端用户的关系链(通讯录关系 链、微博关系链、即时通讯关系链）中有新注册该社交分享类应用的用户时，将该新注册的 用户作为所述圈子的推荐好友提示给创建该圈子的客户端用户；第二种是随机选取推荐方 式，即按一定的时间间隔从创建该圈子的客户端用户的好友列表中随机选择一个用户作为 该圈子的推荐好友提示给创建该圈子的客户端用户。
[0004] 在对现有技术的研究和实践过程中，发明人发现现有技术至少存在以下问题：后 台所提示的某个圈子的推荐好友与该圈子内各好友成员的相关性很低，创建该圈子的客户 端用户将该圈子的推荐好友加入该圈子的可能性较小，使得推荐机制不可靠，并且过多的 无效推荐会造成大量的系统资源浪费。
【发明内容】
[0005] 鉴于以上理由，本发明实施例提出一种向客户端用户推荐好友的方法及装置，来 解决以上【背景技术】部分提到的技术问题。
[0006] -方面，本发明实施例提供了 一种向客户端用户推荐好友的方法，所述方法包 括：
[0007] 对所述客户端用户所创建的圈子中所有成员的分享内容进行解析，生成所述圈子 的特征信息；
[0008] 对所述客户端用户所创建的好友列表中各成员的分享内容进行解析，生成所述好 友列表中各成员的特征信息；
[0009] 计算所述好友列表中各成员的特征信息和所述圈子的特征信息的相似度，生成相 似度集，根据所述相似度集生成所述圈子的推荐好友；
[0010] 向所述客户端用户提示所述圈子的推荐好友。
[0011] 一方面，本发明实施例提供了一种向客户端用户推荐好友的装置，所述装置包 括：
[0012] 第一特征信息生成模块，用于对所述客户端用户所创建的圈子中所有成员的分享 内容进行解析，生成所述圈子的特征信息；
[0013] 第二特征信息生成模块，用于对所述客户端用户所创建的好友列表中各成员的分 享内容进行解析，生成所述好友列表中各成员的特征信息；
[0014] 好友生成模块，用于计算所述好友列表中各成员的特征信息和所述圈子的特征信 息的相似度，生成相似度集，根据所述相似度集生成所述圈子的推荐好友；
[0015] 好友推荐模块，用于向所述客户端用户提示所述圈子的推荐好友。
[0016] 相较于现有技术，本发明实施例通过计算好友列表中各成员的特征信息和某个 圈子的特征信息的相似度，根据所述相似度来生成所述圈子的推荐好友，使得创建所述圈 子的所述客户端用户将所述圈子的推荐好友加入所述圈子的可能性较大，推荐机制更加全 面、可靠，避免了因过多的无效推荐所造成的系统资源的浪费。
【专利附图】
【附图说明】
[0017] 通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它 特征、目的和优点将会变得更明显：
[0018] 图1为本发明第一实施例提供的一种向客户端用户推荐好友的方法的流程示意 图；
[0019] 图2为本发明第二实施例提供的一种向客户端用户推荐好友的方法的流程示意 图；
[0020] 图3为本发明第三实施例提供的一种向客户端用户推荐好友的装置的结构示意 图；
[0021] 图4为本发明第四实施例提供的一种向客户端用户推荐好友的装置的结构示意 图。
【具体实施方式】
[0022] 下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描 述的具体实施例仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于 描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部内容。
[0023] 图1示出了本发明的第一实施例。
[0024] 图1为本发明第一实施例提供的一种向客户端用户推荐好友的方法的流程示意 图。该方法可应用于安装有社交分享类应用客户端的终端上，所述终端可以智能手机、平板 电脑、笔记本电脑、个人数字助理是等中的任意一种，也可应用于管理的社交分享类应用的 服务器上。参见图1，所述方法包括：
[0025] 步骤S101、对客户端用户所创建的圈子中所有成员的分享内容进行解析，生成所 述圈子的特征信息；
[0026] 步骤S102、对所述客户端用户所创建的好友列表中各成员的分享内容进行解析， 生成所述好友列表中各成员的特征信息；
[0027] 步骤S103、计算所述好友列表中各成员的特征信息和所述圈子的特征信息的相似 度，生成相似度集，根据所述相似度集生成所述圈子的推荐好友；
[0028] 步骤S104、向所述客户端用户提示所述圈子的推荐好友。
[0029] 对于本实施例中的步骤S101，可通过对所述客户端用户所创建的圈子中所有成员 的分享内容进行文本分析，采用关键词提取算法(例如基于模糊处理的关键词提取算法、基 于高维聚类技术的关键词提取算法）来提取其中的关键词，根据所提取的关键词生成所述 圈子的特征信息，例如所述圈子的特征信息可以为所提取的互不相同的关键词及每个互不 相同的关键词在所提取的所有的关键词中出现的概率。
[0030] 当然本领域的普通技术人员应该理解，还可通过对所述客户端用户所创建的圈子 中所有成员的分享内容进行文本分析，来提取所有成员的分享内容的主题词，根据所述主 题词生成所述圈子的特征信息，例如所述圈子的特征信息可以为所提取的互不相同的主题 词及每个互不相同的主题词在所提取的所有的主题词中出现的概率。
[0031] 同样的，对于本实施例的步骤S102,可通过对所述客户端用户所创建的好友列表 中各成员的分享内容进行文本分析，采用关键词提取算法(例如基于模糊处理的关键词提 取算法、基于高维聚类技术的关键词提取算法）来提取所述好友列表各成员的分享内容的 关键词，根据所提取的关键词生成所述好友列表中各成员的特征信息，例如所述好友列表 中各成员的特征信息可以为该成员的分享内容中所包含的互不相同的关键词及每个互不 相同的关键词在该成员的分享内容中所包含的所有的关键词中出现的概率或次数。
[0032] 当然本领域的普通技术人员应该理解，还可通过所述客户端用户所创建的好友列 表中各成员的分享内容进行文本分析，采用现有技术中的关键词提取算法(例如基于模糊 处理的关键词提取算法、基于高维聚类技术的关键词提取算法）来提取所述好友列表各成 员的分享内容的主题词，根据所提取的主题词生成所述好友列表中各成员的特征信息，例 如所述好友列表中各成员的特征信息可以为该成员的分享内容中所包含的互不相同的主 题词及每个互不相同的主题词在该成员的分享内容中所包含的所有的主题词中出现的概 率或次数。
[0033] 需要说明的是，所述圈子的特征信息和所述好友列表中各成员的特征信息的生成 过程应相互对应，例如，如果在执行步骤S101时所述圈子的特征信息是根据在圈子中所有 成员的分享内容中所提取的关键词生成，则在执行步骤S102时，所述好友列表中各成员的 特征信息也应为根据在该成员的分享内容中所提取的关键词而非主题词生成。
[0034] 在本实施例，所述好友列表中各成员的特征信息和所述圈子的特征信息的相似度 可以是所述好友列表中各成员的特征信息中与所述圈子的特征信息中所有相同的关键词 在两种特征信息中对应概率之积的和，或者是所述好友列表中各成员的特征信息中与所述 圈子的特征信息中所有相同的关键词在两种特征信息中对应概率之差的平方和等其他形 式的计算值。
[0035] 在本实施例的一个优选的实施方式中，对于步骤S103,可通过将上述相似度集中 达到设定阈值的相似度所对应的所述好友列表中的成员作为所述圈子的推荐好友。
[0036] 在本实施例的另一个优选的实施方式中，对于步骤S103,可通过将上述相似度集 中的各相似度依次按照从大到小的顺序进行排列，选取排列在最前面的预设数目（例如10 个）相似度所对应的所述好友列表中的成员作为所述圈子的推荐好友。
[0037] 在本实施中，可通过无线或有线通信技术向所述客户端用户提示所述圈子的推荐 好友。
[0038] 本实施例提供的技术方案，通过计算好友列表中各成员的特征信息和圈子的特征 信息的相似度，根据所述相似度来生成所述圈子的推荐好友，使得创建该圈子的所述客户 端用户将所述圈子的推荐好友加入该圈子的可能性较大，推荐机制更加全面、可靠，避免了 因过多的无效推荐所造成的系统资源的浪费。
[0039] 图2示出了本发明的第二实施例。
[0040] 图2为本发明第二实施例提供的一种向客户端用户推荐好友的方法的流程示意 图。该方法可应用于安装有社交分享类应用客户端的终端上，所述终端可以智能手机、平板 电脑、笔记本电脑、个人数字助理是等中的任意一种，也可应用于管理社交分享类应用的服 务器上。参见图2,所述方法包括：
[0041] 步骤S201、对客户端用户所创建的圈子中所有成员的分享内容进行解析，生成所 述圈子的特征信息。
[0042] 在本实施例中，步骤S201进一步包括：
[0043] 子步骤A1、获取客户端用户所创建的圈子中所有成员的分享内容，作为圈子分享 内容；
[0044] 子步骤A2、对所述圈子分享内容进行文本分析，提取所述圈子分享内容中所包含 的关键词；
[0045] 子步骤A3、根据所述圈子分享内容中所包含的关键词，生成所述圈子的特征信息。
[0046] 步骤S202、对所述客户端用户所创建的好友列表中各成员的分享内容进行解析， 生成所述好友列表中各成员的特征信息。
[0047] 在本实施例中，步骤S202进一步包括：
[0048] 子步骤B1、获取所述客户端用户所创建的好友列表中各成员的分享内容；
[0049] 子步骤B2、对所述好友列表中各成员的分享内容进行文本分析，提取所述各成员 的分享内容中所包含的关键词；
[0050] 子步骤B3、根据所述各成员的分享内容中所包含的关键词，生成所述好友列表中 各成员的特征信息。
[0051] 步骤S203、计算所述好友列表中各成员的特征信息和所述圈子的特征信息的相似 度，生成相似度集，根据所述相似度集生成所述圈子的推荐好友。
[0052] 步骤S204、删除所述圈子的推荐好友中当前所述圈子内已经存在的成员。
[0053] 步骤S205、向所述客户端用户提示经过所删除操作后的所述圈子的推荐好友。
[0054] 在本实施例的子步骤A1和子步骤B1中，当所述方法应用于安装有社交分享类应 用客户端的终端上时，终端是从所述客户端用户获取管理社交分享类应用的服务器发送的 所述客户端用户所创建的圈子中所有成员的分享内容及所述客户端用户所创建的好友列 表中各成员的分享内容。当所述方法应用于管理社交分享类应用的服务器上时，所述服务 器直接从本地存储器中获取所述客户端用户所创建的圈子中所有成员的分享内容及所述 客户端用户所创建的好友列表中各成员的分享内容。
[0055] 在本实施的一个优选的实施方式中，所述圈子的特征信息U为：
[0056] U = {(w i, cntj/cnt) | 1 < = i < = a}
[0057] 其中，％为所述圈子分享内容中所包含的互不相同的第i个关键词；cnti为所述 第i个关键词在所述圈子分享内容中的出现次数；cnt为所述圈子分享内容中所有的互不 相同的关键词在所述圈子分享内容中的出现次数的和；a为所述圈子分享内容中所包含的 互不相同的关键词个数；i为整数。
[0058] 所述好友列表中第k个成员的特征信息UK为：
[0059] UK = {(w kJ, cntkJ) | 1 < = j < = bj
[0060] 其中，为所述第k个成员的分享内容中所包含的互不相同的第j个关键词； cntw为所述第j个关键词在所述第k个成员的分享内容中的出现次数；b k为第k个成员的 分享内容中所包含的互不相同的关键词个数；j为整数；k为整数。
[0061] 所述好友列表中第k个成员的特征信息UK和所述圈子的特征信息U的相似度s k 为：
【权利要求】
1. 一种向客户端用户推荐好友的方法，其特征在于，所述方法包括： 对所述客户端用户所创建的圈子中所有成员的分享内容进行解析，生成所述圈子的特 征信息； 对所述客户端用户所创建的好友列表中各成员的分享内容进行解析，生成所述好友列 表中各成员的特征信息； 计算所述好友列表中各成员的特征信息和所述圈子的特征信息的相似度，生成相似度 集，根据所述相似度集生成所述圈子的推荐好友； 向所述客户端用户提示所述圈子的推荐好友。
2. 根据权利要求1所述的向客户端用户推荐好友的方法，其特征在于，所述根据所述 相似度集生成所述圈子的推荐好友的步骤包括： 将所述相似度集中达到设定阔值的相似度所对应的所述好友列表中的成员作为所述 圈子的推荐好友。
3. 根据权利要求1所述的向客户端用户推荐好友的方法，其特征在于，所述根据所述 相似度集生成所述圈子的推荐好友的步骤包括： 将所述相似度集中的各相似度依次按照从大到小的顺序进行排列，选取排列在最前面 的预设数目相似度所对应的所述好友列表中的成员作为所述圈子的推荐好友。
4. 根据权利要求1所述的向客户端用户推荐好友的方法，其特征在于，所述向所述客 户端用户提示所述圈子的推荐好友的步骤包括： 删除所述圈子的推荐好友中当前所述圈子内已经存在的成员； 向所述客户端用户提示经过所删除操作后的所述圈子的推荐好友。
5. 根据权利要求1所述的向客户端用户推荐好友的方法，其特征在于，所述对所述客 户端用户所创建的圈子中所有成员的分享内容进行解析，生成所述圈子的特征信息的步骤 包括： 获取所述客户端用户所创建的圈子中所有成员的分享内容，作为圈子分享内容； 对所述圈子分享内容进行文本分析，提取所述圈子分享内容中所包含的关键词； 根据所述圈子分享内容中所包含的关键词，生成所述圈子的特征信息。
6. 根据权利要求5所述的向客户端用户推荐好友的方法，其特征在于，所述对所述客 户端用户所创建的好友列表中各成员的分享内容进行解析，生成所述好友列表中各成员的 特征信息的步骤包括： 获取所述客户端用户所创建的好友列表中各成员的分享内容； 对所述好友列表中各成员的分享内容进行文本分析，提取所述各成员的分享内容中所 包含的关键词； 根据所述各成员的分享内容中所包含的关键词，生成所述好友列表中各成员的特征信 息。
7. 根据权利要求6所述的向客户端用户推荐好友的方法，其特征在于，所述圈子的特 征信息U为： U = {(?。cnti/cnt) 11 < = i < = a} 其中，为所述圈子分享内容中所包含的互不相同的第i个关键词；cnti为所述第i 个关键词在所述圈子分享内容中的出现次数；cnt为所述圈子分享内容中所有的互不相同 的关键词在所述圈子分享内容中的出现次数的和；a为所述圈子分享内容中所包含的互不 相同的关键词个数；i为整数。
8. 根据权利要求7所述的向客户端用户推荐好友的方法，其特征在于，所述好友列表 中第k个成员的特征信息Uk为： Uk = {(?kj，cnty) 11 <= j <= bj 其中，.为所述第k个成员的分享内容中所包含的互不相同的第j个关键词；cntkj 为所述第j个关键词在所述第k个成员的分享内容中的出现次数；bk为第k个成员的分享 内容中所包含的互不相同的关键词个数；j为整数；k为整数。
9. 根据权利要求8所述的向客户端用户推荐好友的方法，其特征在于，所述好友列表 中第k个成员的特征信息Uk和所述圈子的特征信息U的相似度Sk为：
其中，cntm为所述圈子的特征信息U中与所述好友列表中第k个成员的特征信息Uk所 共有的第m个关键词在所述圈子分享内容中的出现次数；cnt为所述圈子分享内容中所有 的互不相同的关键词在所述圈子分享内容中的出现次数的和；cnti^为所述圈子的特征信 息U中与所述好友列表中第k个成员的特征信息Uk所共有的第m个关键词在所述第k个 成员的分享内容中的出现次数；m为所述圈子的特征信息U中与所述好友列表中第k个成 员的特征信息Uk所共有的关键词的个数。
10. -种向客户端用户推荐好友的装置，其特征在于，所述装置包括： 第一特征信息生成模块，用于对所述客户端用户所创建的圈子中所有成员的分享内容 进行解析，生成所述圈子的特征信息； 第二特征信息生成模块，用于对所述客户端用户所创建的好友列表中各成员的分享内 容进行解析，生成所述好友列表中各成员的特征信息； 好友生成模块，用于计算所述好友列表中各成员的特征信息和所述圈子的特征信息的 相似度，生成相似度集，根据所述相似度集生成所述圈子的推荐好友； 好友推荐模块，用于向所述客户端用户提示所述圈子的推荐好友。
11. 根据权利要求10所述的向客户端用户推荐好友的装置，其特征在于，所述好友生 成模块用于根据所述相似度集生成所述圈子的推荐好友时包括： 将所述相似度集中达到设定阔值的相似度所对应的所述好友列表中的成员作为所述 圈子的推荐好友。
12. 根据权利要求10所述的向客户端用户推荐好友的装置，其特征在于，所述好友生 成模块用于根据所述相似度集生成所述圈子的推荐好友时包括： 将所述相似度集中的各相似度依次按照从大到小的顺序进行排列，选取排列在最前面 的预设数目相似度所对应的所述好友列表中的成员作为所述圈子的推荐好友。
13. 根据权利要求10所述的向客户端用户推荐好友的装置，其特征在于，所述好友推 荐模块包括： 删除子模块，用于删除所述圈子的推荐好友中当前所述圈子内已经存在的成员； 提示子模块，用于向所述客户端用户提示经过所删除操作后的所述圈子的推荐好友。
14. 根据权利要求10所述的向客户端用户推荐好友的装置，其特征在于，所述第一特
征信息生成模块包括： 第一获取子模块，用于获取所述客户端用户所创建的圈子中所有成员的分享内容，作 为圈子分享内容； 第一关键词提取子模块，用于对所述圈子分享内容进行文本分析，提取所述圈子分享 内容中所包含的关键词； 第一特征信息生成子模块，用于根据所述圈子分享内容中所包含的关键词，生成所述 圈子的特征信息。
15. 根据权利要求14所述的向客户端用户推荐好友的装置，其特征在于，所述第二特 征信息生成模块包括： 第二获取子模块，用于获取所述客户端用户所创建的好友列表中各成员的分享内容； 第二关键词提取子模块，用于对所述好友列表中各成员的分享内容进行文本分析，提 取所述各成员的分享内容中所包含的关键词； 第二特征信息生成子模块，用于根据所述各成员的分享内容中所包含的关键词，生成 所述好友列表中各成员的特征信息。
16. 根据权利要求15所述的向客户端用户推荐好友的装置，其特征在于，所述圈子的 特征信息U为： U = {(C0J, cntj/cnt) 11 < = i < = a} 其中，为所述圈子分享内容中所包含的互不相同的第i个关键词；cnti为所述第i 个关键词在所述圈子分享内容中的出现次数；cnt为所述圈子分享内容中所有的互不相同 的关键词在所述圈子分享内容中的出现次数的和；a为所述圈子分享内容中所包含的互不 相同的关键词个数；i为整数。
17. 根据权利要求16所述的向客户端用户推荐好友的装置，其特征在于，所述好友列 表中第k个成员的特征信息Uk为： Uk = {(?kj，cnty) 11 <= j <= bj 其中，为所述第k个成员的分享内容中所包含的互不相同的第j个关键词；cntkj 为所述第j个关键词在所述第k个成员的分享内容中的出现次数；bk为第k个成员的分享 内容中所包含的互不相同的关键词个数；j为整数；k为整数。
18. 根据权利要求17所述的向客户端用户推荐好友的装置，其特征在于，所述好友列 表中第k个成员的特征信息Uk和所述圈子的特征信息U的相似度Sk为：
其中，cntm为所述圈子的特征信息U中与所述好友列表中第k个成员的特征信息Uk所 共有的第m个关键词在所述圈子分享内容中的出现次数；cnt为所述圈子分享内容中所有 的互不相同的关键词在所述圈子分享内容中的出现次数的和；cnti^为所述圈子的特征信 息U中与所述好友列表中第k个成员的特征信息Uk所共有的第m个关键词在所述第k个 成员的分享内容中的出现次数；m为所述圈子的特征信息U中与所述好友列表中第k个成 员的特征信息Uk所共有的关键词的个数。
【文档编号】G06F17/30GK104424187SQ201310362415
【公开日】2015年3月18日 申请日期:2013年8月19日 优先权日:2013年8月19日
【发明者】刘建中 申请人:腾讯科技（深圳）有限公司