本发明涉及计算机网络领域,尤其涉及一种社交网络人际关系的分析方法及装置。
背景技术:
社交网络(socialnetworkservices)即社会性网络服务,专指旨在帮助人们(一群拥有相同兴趣与活动的人)建立社会性网络的互联网应用服务。这类服务往往是基于互联网,为用户提供各种互相联系、交流的方式,比如电子邮件、即时消息服务qq、微博、微信等等。在国内,代表性的社交网络之一是微博,其已经成为目前国内最具影响力的社交平台之一,微博的用户之间的网络关系主要包括微博用户的粉丝信息和/或目标微博用户的关注用户信息,其中粉丝是在微博里对某一微博用户保持持续关注的用户群体。
目前,现有的获取微博网络关系的方法,缺少线下关系的分析,忽略了关系网中漏掉线下关系亲密而线上不互动的情况,不能得到准确的关系。
技术实现要素:
本发明实施例的目的是提供一种社交网络人际关系的分析方法及装置,能有效解决现有技术获得的关系网并未考虑线下关系的难题,能获得更准确的人际关系。
为实现上述目的,本发明实施例提供了一种社交网络人际关系的分析方法,包括步骤;
采集微博用户的数据;其中,所述微博用户的数据包括所述微博用户的基本信息和交互内容;
根据所述微博用户的基本信息和交互内容获取所述微博用户的初级关系网络;
采集线下关系,收集线下场景共现频率;
通过联动分析技术分析所述微博用户在互动平台的互动信息,将所述互动信息和线下场景共线频率进行分析获得互动关系网;
根据所述互动关系网对所述初级关系网络进行修正获得深层关系网络。
与现有技术相比,本发明公开的社交网络人际关系的分析方法通过先采集微博用户的数据,再根据所述微博用户的基本信息和交互内容获取所述微博用户的初级关系网络,接着采集线下关系,收集线下场景共现频率,通过联动分析技术分析所述微博用户在互动平台的互动信息,将所述互动信息和线下场景共线频率进行分析获得互动关系网,然后根据所述互动关系网对所述初级关系网络进行修正获得深层关系网络,解决了现有技术获得的关系网并未考虑线下关系的难题,并不局限于线上互动,能获得更准确的人际关系。
作为上述方案的改进,采集微博用户的数据具体为:
利用大规模并行技术采集所述微博用户的数据。
作为上述方案的改进,采集微博用户的数据具体为:
用于接收大量所述微博用户的数据,将所述微博用户的数据分发到多台服务器,进入消息队列系统后快速写入硬盘进行存储和备份。
本发明实施例还提供了一种社交网络人际关系的分析装置,包括:
采集模块,用于采集微博用户的数据;其中,所述微博用户的数据包括所述微博用户的基本信息和交互内容;
初级关系网络获取模块,用于根据所述微博用户的基本信息和交互内容获取所述微博用户的初级关系网络;
共现频率采集模块,用于采集线下关系,收集线下场景的共现频率;
互动关系网获取模块,用于通过联动分析技术分析所述微博用户在互动平台的互动信息,将所述互动信息和线下场景的共线频率进行分析获得互动关系网;
深层关系网络获取模块,用于根据所述互动关系网对所述初级关系网络进行修正获得深层关系网络。
与现有技术相比,本发明公开的社交网络人际关系的分析装置先通过采集模块采集微博用户的数据,再通过初级关系网络获取模块根据所述微博用户的基本信息和交互内容获取所述微博用户的初级关系网络,接着通过共现频率采集模块,采集线下关系,收集线下场景共现频率,然后通过深层关系网络获取模块互动关系网获取模块通过联动分析技术分析所述微博用户在互动平台的互动信息,将所述互动信息和线下场景共线频率进行分析获得互动关系网,最后通过深层关系网络获取模块根据所述互动关系网对所述初级关系网络进行修正获得深层关系网络,解决了现有技术获得的关系网并未考虑线下关系的难题,并不局限于线上互动,能获得更准确的人际关系。
作为上述方案的改进,所述采集模块具体用于利用大规模并行技术采集所述微博用户的数据。
作为上述方案的改进,所述采集模块具体用于接收大量所述微博用户的数据,将所述微博用户的数据分发到多台服务器,进入消息队列系统后快速写入硬盘进行存储和备份。
附图说明
图1是本发明实施例中一种社交网络人际关系的分析方法的流程示意图。
图2是本发明实施例中一种社交网络人际关系的分析装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
参见图1,是本发明实施例1提供的一种社交网络人际关系的分析方法的流程示意图,包括步骤:
s1、采集微博用户的数据;其中,所述微博用户的数据包括所述微博用户的基本信息和交互内容;
s2、根据所述微博用户的基本信息和交互内容获取所述微博用户的初级关系网络;
s3、采集线下关系,收集线下场景共现频率;
s4、通过联动分析技术分析所述微博用户在互动平台的互动信息,将所述互动信息和线下场景共线频率进行分析获得互动关系网;
s5、根据所述互动关系网对所述初级关系网络进行修正获得深层关系网络。
具体实施时,先采集微博用户的数据,再根据所述微博用户的基本信息和交互内容获取所述微博用户的初级关系网络,接着采集线下关系,收集线下场景共现频率,通过联动分析技术分析所述微博用户在互动平台的互动信息,将所述互动信息和线下场景共线频率进行分析获得互动关系网,然后根据所述互动关系网对所述初级关系网络进行修正获得深层关系网络,解决了现有技术获得的关系网并未考虑线下关系的难题,并不局限于线上互动,能获得更准确的人际关系。
在一优选实施例中,步骤s1中采集微博用户的数据具体为:
用于接收大量所述微博用户的数据,将所述微博用户的数据分发到多台服务器,进入消息队列系统后快速写入硬盘进行存储和备份。
通过上述方案,解决了数据的消费差问题.既能快速的接收海量的数据,从而又保证数据的完整性.存储上采用hadoop系统进行存储和备份,数据更可靠。
参见图2,是本发明实施例2提供的一种社交网络人际关系的分析装置的结构示意图,包括:
采集模块101,用于采集微博用户的数据;其中,所述微博用户的数据包括所述微博用户的基本信息和交互内容;
初级关系网络获取模块102,用于根据所述微博用户的基本信息和交互内容获取所述微博用户的初级关系网络;
共现频率采集模块103,用于采集线下关系,收集线下场景的共现频率;
互动关系网获取模块104,用于通过联动分析技术分析所述微博用户在互动平台的互动信息,将所述互动信息和线下场景的共线频率进行分析获得互动关系网;
深层关系网络获取模块105,用于根据所述互动关系网对所述初级关系网络进行修正获得深层关系网络。
具体实施时,先通过采集模块101采集微博用户的数据,再通过初级关系网络获取模块102根据所述微博用户的基本信息和交互内容获取所述微博用户的初级关系网络,接着通过共现频率采集模块103采集线下关系,收集线下场景共现频率,然后通过深层关系网络获取模块104互动关系网获取模块通过联动分析技术分析所述微博用户在互动平台的互动信息,将所述互动信息和线下场景共线频率进行分析获得互动关系网,最后通过深层关系网络105获取模块根据所述互动关系网对所述初级关系网络进行修正获得深层关系网络,解决了现有技术获得的关系网并未考虑线下关系的难题,并不局限于线上互动,能获得更准确的人际关系。
优选地,所述采集模块具体用于利用大规模并行技术采集所述微博用户的数据。
在另一优选实施例中,所述采集模块具体用于接收大量所述微博用户的数据,将所述微博用户的数据分发到多台服务器,进入消息队列系统后快速写入硬盘进行存储和备份。
综上,本发明实施例公开了一种社交网络人际关系的分析方法通过先采集微博用户的数据,再根据所述微博用户的基本信息和交互内容获取所述微博用户的初级关系网络,接着采集线下关系,收集线下场景共现频率,通过联动分析技术分析所述微博用户在互动平台的互动信息,将所述互动信息和线下场景共线频率进行分析获得互动关系网,然后根据所述互动关系网对所述初级关系网络进行修正获得深层关系网络,解决了现有技术获得的关系网并未考虑线下关系的难题,并不局限于线上互动,能获得更准确的人际关系。
以上所述是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。