一种识别网络用户之间关联关系的方法和装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本申请涉及互联网领域，更具体地涉及一种识别网络用户之间关联关系的方法和 装直。
【背景技术】
[0002] 在社交网络平台，不同关联关系的用户之间会产生互动。这些关联关系在某些社 交网络平台上可以是显性的，例如同学、朋友、情侣等关系，并且这种关联关系的生命周期 可以是持久的。然而，在电子商务平台，主要通过交易的形式产生互动，而互动的双方主要 是买家和卖家，这种交易关系会随着交易生命周期的结束而结束。事实上，在电子商务平 台，某些用户之间，例如不同买家之间也存在对应的关联关系，如同学、朋友或情侣等关系。 但是由于这些用户彼此之间在电子商务平台上没有进行直接的社交联系，因此他们之间的 关联关系是隐性的。
[0003] 目前，用于在社交网络平台识别用户之间关联关系的方法，一般是针对有互动的 用户之间，根据各种联系行为的特征，通过各种社交网络分析技术计算出用户之间的各种 关联关系的可能性大小。具体地，例如，对于情侣关系的识别，大部分社交网络分析技术会 针对所有有互动联系的用户对，先选取一些明显具有情侣关系的用户对样本，分析其互动 时间，互动频度，互动强度等维度的特征，然后利用社交网络的权重拟合方法，计算出各互 动用户对之间具有情侣关系的概率，从而根据定义的阈值确定用户之间是否具有情侣关 系。
[0004] 但是，在电子商务平台，上述技术方案存在缺陷。一方面，由于具有关联关系的用 户对可能根本不存在任何的买卖关系，即不存在互动，因此无法根据社交网络平台的识别 技术识别出是否具有关联关系，例如无法确定具有情侣关系的用户对；另一方面，即使确 定了可能具有关联关系的用户对，根据电子商务中的买卖行为特征来识别是否具有关联关 系，也具有很大的挑战。
[0005] 因此，在本领域中，需要一种在电子商务平台的大量的无社交互动的用户中，快速 地识别出用户之间是否具有关联关系的方案，以便能够快速、准确地从海量数据中找出具 有特定的各种关联关系的用户对，进而据此进行后续的更多数据挖掘和处理等操作操作。
【发明内容】
[0006] 本申请的主要目的在于提供一种识别网络用户之间关联关系的技术，以解决快 速、准确地从海量的无互动的用户数据中，识别出这些用户之间是否具有关联关系的问题。
[0007] 根据本申请的第一方面，提供了一种识别网络用户之间关联关系的方法，其特征 在于，包括：根据用户的标识性属性特征确定用户对；判断所述用户对的用户之间是否对 具有特定属性特征的数据对象发生过用户行为；以及当所述用户对的用户之间对具有特定 属性特征的数据对象发生过用户行为时，利用该用户行为的参数计算所述用户对的用户之 间的关联关系权重，以识别用户对的用户之间是否具有关联关系。
[0008] 根据本申请的第二方面，提供了一种识别用户之间关联关系的装置，其特征在于， 包括：确定模块，用于根据用户的标识性属性特征确定用户对；判断模块，用于判断所述用 户对的用户之间是否对具有特定属性特征的数据对象发生过用户行为；以及识别模块，用 于当所述用户对的用户之间对具有特定属性特征的数据对象发生过用户行为时，利用该用 户行为的参数计算所述用户对的用户之间的关联关系权重，以识别用户对的用户之间是否 具有关联关系。
[0009] 与现有技术相比，根据本申请的技术方案，能够在电子商务平台的大量的无社交 互动的用户中，快速地识别出用户之间是否具有关联关系的方案，以便能够快速、准确地从 海量数据中找出具有特定的各种关联关系的用户对，进而据此进行后续的更多数据挖掘和 处理等操作。
【附图说明】
[0010] 此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申 请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
[0011] 图1是根据本申请一个实施例的识别网络用户之间关联关系的方法的流程图；
[0012] 图2a至图2b是图1中步骤101的根据本申请一个实施例的示意图；
[0013] 图3是根据本申请一个实施例的识别网络用户之间关联关系的方法的更详细的 流程图；以及
[0014] 图4是根据本申请一个实施例的识别网络用户之间关联关系的装置的框图。【具体实施方式】
[0015] 本申请的主要思想在于，根据用户的标识性属性特征确定用户对；判断所述用户 对的用户之间是否对具有特定属性特征的数据对象发生过用户行为；以及当对具有特定属 性特征的数据对象发生过用户行为时，利用该用户行为的参数计算所述用户对的用户之间 的关联关系权重，即，用户之间具有关联关系的概率，以识别用户对的用户之间是否具有关 联关系。该技术方案能够在全部用户中快速、准确地识别出用户之间是否具有关联关系。
[0016] 为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及 相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一 部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做 出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0017] 参考图1，图1是根据本申请一个实施例的识别网络用户之间关联关系的方法100 的流程图。如图1所示，方法100开始于步骤101。
[0018] 在步骤101，根据用户的标识性属性特征确定用户对。
[0019] 具体而言，用户的标识性属性特征是指对用户具有标识作用的一个或多个属性特 征。当发生用户行为时，可以根据该用户行为所对应的标识性属性特征确定可能具有关联 关系的用户对。
[0020]例如，在电子商务平台，每个用户通常都具有一个主手机号，该主手机号可以作为 用户的标识性属性特征。该主手机号可以是绑定手机号、登陆手机号或是在收货信息中使 用频度最高的手机号。此外，在电子商务平台，用户的标识性属性特征还可以是发生交易时 的收货地址、用户登录的IP地址或用户登录所使用机器的UMID (唯一素材识别码）等等。 例如，当产生订单时，可以根据订单所对应的收货手机号或收货地址等一个或多个用户的 标识性属性特征，确定可能具有关联关系的用户对。
[0021] 图2a至图2b是图1中步骤101的根据本申请一个实施例的示意图。
[0022] 在本实施例中，Ui (i=l，2,3……n)为用户，Mi (i=l，2,3……n)为订单0i (i=l，2, 3……n)的收货手机号。当收货手机Mi为用户Ui的主手机时，用入向边进行连接， 否则，用出向边连接。
[0023] 在图2a中，01，02, 03为用户U0的3个订单，这3个订单所对应的收货手机号分 别是組^2，1〇;同时，110为而的主手机号（用入向边连接)^1^2，1〇分别为用户瓜，似， U3的主手机号（用出向边连接)。另外，还存在用户U1的订单04,在该订单中，收货手机号 是U0的主手机号M0,用出向边进行连接。此时，U0和U1形成双向边(双向联系，即，U0对 U1有联系，同时U1对U0也有联系）。
[0024] 为了清楚的显示以上订单所涉及的用户的网络拓扑关系，可以将图2a转化为网 络拓扑图，即去除收货手机号节点，如图2b所示。这样，便得到了三对可能具有关联关系的 用户对：U0和UI、U0和U2、U0和U3,其中，U0和U1具有双向边(双向联系，即，U0与U3彼 此都有联系)，U0和U2、U0和U3具有单向边(单向联系，即，U0对U3有联系）。
[0025] 通过图2a和图2b所示的示例可知，通过将收货手机号作为用户的标识性属性特 征，可以确定可能具有关联关系的用户对。
[0026] 在步骤102,判断用户对的用户之间是否对具有特定属性特征的数据对象发生过 用户行为。
[0027] 具体而言，步骤101中确定的用户对的用户之间可以针对各种不同的数据对象发 生用户行为，其中，可能有部分用户对的用户之间对具有特定属性特征的数据对象发生过 用户行为。因此，需要判断用户对的用户之间是否对具有特定属性特征的数据对象发生过 用户行为，以对步骤101中确定的用户对进行筛选。
[0028] 例如，在电子商务平台，用户可以购买各种不同的商品，但某些商品如玫瑰、领带 等属于具有情侣属性的商品。因此，为了识别出哪些用户对的用户之间具有情侣关系，可以 通过判断用户对的用户之间是否对玫瑰、