技能担保方法与流程

本发明涉及互联网和人力资源技术领域，具体涉及一种技能担保方法。

背景技术：

现在的招聘系统中，基本都是由求职者自己填写自身具有的技能，求职者为了提高自己被录用的可能性，往往会夸大自己的技能，使得用户简历可信度降低。这给招聘方者增加了不必要的面试量，而且面试效果较差，招聘效率不高。

技术实现要素：

本发明将招聘系统和社交网络结合，可以借助诸如钉钉的社交网络应用提高求职者简历上的技能的真实性和可信度。

根据本发明的第一方面，提供了一种技能担保方法，包括：从社交网络中的担保者的设备接收所述担保者对社交网络中的接收者的技能的担保；基于所述担保者关于所述技能的声誉分数确定所述担保者的担保者值；基于所述担保者和所述接收者的工作信息和教育信息确定所述担保者和所述接收者之间的共同履历值；基于所述担保者值和所述共同履历值计算所述担保的可信分数；以及当所述可信分数大于或等于预设阈值时，在所述接收者的用户资料页面上显示所述技能经过担保。

在一个实施例中，所述工作信息包括公司名称、行业、职位中的一个或多个，所述教育信息包括学校、学位、专业中的一个或多个。

在一个实施例中，确定所述担保者值具体包括：从社交网络系统的用户数据库中获取所述声誉分数，所述用户数据库存储用户的用户资料数据，所述用户资料数据包括用户的工作信息、教育信息和在用户的用户资料页面上列出的技能；确定所述共同履历值包括具体包括：从存储多个技能的技能声誉数据库获取所述担保者和所述接收者的工作信息和教育信息，每个技能具有与社交网络中具有该技能的用户相关联的声誉分数；确定所述担保者值包括在担保数据库中存储所述担保，每个担保包括担保者、接收者和技能。

在一个实施例中，所述担保者值基于以下一项或多项：所述担保者接收到的担保的数量；所述担保者给出的担保的数量；所述担保者的职级；所述担保者在社交网络中的一级社交连接；以及所述担保者的每个一级社交连接上的担保数量。

在一个实施例中，所述共同履历值还基于社交连接密度值，所述社交密度值基于所述担保者和所述接收者之间的共同一级社交关系用户数量与他们的一级社交关系用户数量之比。

在一个实施例中，所述方法还包括：基于所述接收者已经接收的对所述技能的担保的数量，更新所述可信分数；和/或，基于所述接收者已经接收的对所述技能的高质量担保的数量，更新所述可信分数，所述高质量担保是可信分数大于或等于预设阈值的担保。

根据本发明的第二方面，提供了一种计算机系统，包括：处理器；和存储器，存储能够被所述处理器执行的计算机指令，所述计算机指令在被执行时使得所述计算机系统实施如下步骤：从社交网络中的担保者的设备接收所述担保者对社交网络中的接收者的技能的担保；基于所述担保者关于所述技能的声誉分数确定所述担保者的担保者值；基于所述担保者和所述接收者的工作信息和教育信息确定所述担保者和所述接收者之间的共同履历值；基于所述担保者值和所述共同履历值计算所述担保的可信分数；以及当所述可信分数大于或等于预设阈值时，在所述接收者的用户资料页面上显示所述技能经过担保。

在一个实施例中，所述计算机系统还包括：用户数据库，存储社交网络的用户的用户资料数据，所述用户资料数据包括用户的工作信息、教育信息和在用户的用户资料页面上列出的技能；技能声誉数据库，存储多个技能，每个技能具有与所述社交网络系统中拥有所述技能的用户相关联的声誉分数；以及担保数据库，存储多个担保，每个担保包括担保者、接收者和技能。

在一个实施例中，所述计算机指令在被执行时还使得所述计算机系统实施：在所述担保数据库中存储接收到的对所述接收者的技能的担保以及所述担保者值。

根据本发明的第三方面，还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机指令，所述计算机指令在被处理器执行时使得所述处理器实施如第一方面所述的方法。

本发明通过社交网络中的用户对另一用户的技能进行担保，并且计算担保的可信分数，衡量了简历技能的真实性和可信度，降低了招聘方筛选简历的难度和招聘的人力成本。

本发明的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明实施例而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。通过附图所示，本申请的上述及其它目的、特征和优势将更加清晰。在全部附图中相同的附图标记指示相同的部分。并未刻意按实际尺寸等比例缩放绘制附图，重点在于示出本申请的主旨。

图1示出了根据本发明实施例的适用于社交网络系统的网络环境的网络图。

图2示出了根据本发明实施例的社交网络系统的示意框图。

图3示出了根据本发明实施例的一种技能担保方法的流程图。

图4示出了根据本发明实施例的用于计算技能的可信分数的方法的示意流程图。

图5示出了用于实现本发明实施例的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

以下，将参照附图来描述本发明的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。

在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本发明。这里使用的词语“一”、“一个(种)”和“该”等也应包括“多个”、“多种”的意思，除非上下文另外明确指出。此外，在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。

在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。

诸如钉钉的社交网络系统可以维护关于用户、公司或组织、员工和企业的信息。社交网络系统可以维护用户的用户资料页面，其可以包括关于特定用户的教育信息、工作信息和位置信息。另外，社交网络系统可以存储关于用户与社交网络系统的其他用户的关系(例如，是否互为好友)的信息。此外，社交网络系统可以存储用户的担保和建议。例如，社交网络上的第一用户可以使用担保行为来担保第二用户的技能，并且这种担保关系可以呈现在第二用户的用户资料页面上。

在一些实施方式中，社交网络系统的第一用户可以通过发送对社交网络系统的第二用户的关于特定技能的担保来担保(例如，推荐)该特定技能。第一用户可以是向第二用户发送对特定技能的担保的“担保者”。第二用户可以被称作担保的“接收者”。另外，担保行为可以呈现在接收者的用户资料页面上。第二用户收到第一用户的担保，意味着担保者将接收者推荐为专家或熟悉相应的技能。例如，java编程的担保表明了担保者证明了接收者具有该技能。

在一些现有的实施方式中，接收者所接收的所有担保并不都具有相同的参照价值。例如，从专家水平特定技能的第一担保者接收的担保应该比从不具有该技能并且不认识接收者的第二担保者接收的担保更有价值和意义。

根据一些现有的实施方式，社交网络系统可以通过计算担保的可信分数来确定担保的质量。例如，可信分数可以与担保者掌握该技能的可能性和水平相关联。此外，可信分数还可以取决于担保者和接收者之间的关系亲疏程度。例如，当担保者熟悉java编程并且也在同一家公司与接收者一起工作时，则担保的可信分数可以高于来自不具备该技能或不认识接收者的另一担保者的担保的可信分数。

当可信分数高于预定阈值(例如，满分100的80)时，社交网络系统可以显示出对该担保的确认。大于或等于预定阈值的可信分数通常被认为是高可信分数。而且，具有高可信分数的担保可以被分类为高质量担保。在一些情况下，高质量的担保可以在接收者的用户资料页中高亮显示。例如，当可信分数高于预定阈值时，通过在接收者的用户资料页面上列出作为亮点技能的特定技能来，从而表明了对担保的确认。可选地，当可信分数低于预定阈值时，特定技能在接收者的用户资料页面上不被列为亮点技能。

在一些情况下，社交网络系统的用户(例如企业招聘方)可能想要搜索具有特定技能的用户。在一些现有的实施方式中，可以基于所接收的针对技能的担保的数量来搜索结果进行排序。然而，简单地基于所接收的担保的数量进行排序可能具有许多局限性，排序结果不理想。例如，用户资料页面上可以包括与特定技能相关联的担保，而这些担保是未经担保的。与此不同，本发明描述了一种使用担保的可信分数来寻找具有经过担保的技能的用户的技术。通过找到技能专家，诸如招聘方的用户可以获得社交网络用户的准确信息，这可以节省了招聘方的时间和资源。

根据本发明实施例，可以使用与担保相关联的可信分数对用户进行排序。例如，如果用户具有特定技能的高质量担保，则关于该特定技能的搜索结果中该用户可以具有更高的排名。当可信分数高于预定阈值(例如，满分100的80)时，担保可以被确定为高质量担保。另外，用户资料页面可以只显示具有高质量担保的亮点技能。在一些情况下，用户资料页面可以包括列出用户的亮点技能的部分。例如，亮点技能部分可以呈现用户同事或认识该用户的担保者的担保。在亮点技能部分上列出的高质量担保还可以包括关于担保者的教育信息、工作信息等。

根据本发明实施例，社交网络系统包括担保数据库，其可以使用机器学习模型来确定每个担保的可信分数。担保数据库可以包括为担保而定制的数据库体系结构。由此，担保数据库可以实现更快的数据检索速度，允许担保者更快地发送担保，并且实现与担保相关的更快的数据处理。例如，当第一用户查看第二用户的用户资料页面时，可以更快地呈现关于第二用户的建议担保，供第一用户参考。此外，担保数据库还可以包括质量担保标准，其可通过分析担保者和接收者的社交关系程度和技能水平来更深入地揭示所产生的担保的价值水平。

另外，本发明能够在社交网络系统中的用户的用户资料页面上呈现经过担保的特定技能。根据与每个担保相关联的可信分数来确定技能的真实性和可信度。此外，由于使用了定制的数据结构，本发明可以以更快速度处理担保数据，创建担保的索引和检索担保数据。

图1示出了根据本发明实施例的适用于社交网络系统的网络环境的网络图。网络环境100包括服务器110、用户数据库115、技能声誉数据库118、担保数据库120、第一用户132的第一设备130、第二用户152的第二设备150，上述组件通过网络1903彼此通信耦合。服务器110、用户数据库115、技能声誉数据库118以及担保数据库120可以构成基于网络的系统105的全部或部分(例如，被配置为向设备提供一个或多个服务的基于云的服务器系统)。服务器110、第一设备130和第二设备150可以全部或部分地在计算机系统中实现，如下文关于图5的实施方式。在一些示例中，服务器110、用户数据库115、技能声誉数据库118以及担保数据库120可以实现在同一台机器上，也可以实现在一台或多台不同的机器上。

用户数据库115可以存储社交网络系统服务的用户数据、公司数据、教育数据、社交关系数据和用户活动数据。在一些情况下，用户数据库115可以包括多个数据库(例如，存储用户资料数据的第一数据库、存储社交关系数据的第二数据库、存储用户活动数据的第三数据库)。在一些实施例中，服务器110可以通过诸如互联网的网络190访问用户数据库中的信息115。可替代地，基于网络的系统105的组件可以在本地或通过局域网相互访问。

技能声誉数据库118可以存储用户的多个声誉分数。每个声誉分数可以与拥有技能的用户相关联。可以使用用户的用户数据(例如，职位名称、公司名、教育信息、工作年限)来计算用户的技能的声誉分数。例如，拥有10年以上java编程经验的用户的java编程技能的声誉分数可以是95(满分100)，这表明该用户精通java编程的专家。服务器110可以使用网络190访问技能声誉数据库118中的信息。

担保数据库120可以存储多个担保。担保125是存储在担保数据库120中的多个担保中的一个示例担保。担保125包括担保者126、接收者127、技能128。例如，担保者126担保了接收者127的特定技能。担保者126和接收者127可以都是社交网络系统的用户。服务器110可以使用网络190访问担保数据库120中的信息。

图1示出的用户132和152可以是人类用户(例如，社交网络系统的用户)、机器用户(例如，由软件程序配置的用于与设备交互的计算机130或150)或任何合适的组合。用户132不是网络环境100的一部分，但是与设备130相关联。例如，设备130可以是台式计算机、车载计算机、平板计算机、导航设备、便携式媒体设备、智能手机或用户132的可佩戴设备(例如，智能手表或智能眼镜)。同样地，用户152不是网络环境的一部分100，但是与设备150相关联。例如，设备150可以是台式计算机、车载计算机、平板计算机、导航设备、便携式媒体设备、智能手机或用户152的可佩戴设备(例如，智能手表或智能眼镜)。在一些情况下，用户132是可以对用户152进行担保的担保者，用户152是接收者。在另一示例中，用户132可以是想要搜索精通某特定技能的用户，比如招聘方，并且用户152的特定技能是经过担保的，比如求职者。例如，服务器110可以代表用户132，使用网络190向用户152发送消息152。

网络190可以是能够用于在机器、数据库和设备(例如，服务器110和设备130、150)之间进行通信的任何网络。因此，网络190可以是有线网络、无线网络(例如，移动或蜂窝网络)或它们的任何适当组合。网络190的一个或多个部分可以是专用网络、公用网络(例如互联网)或其任何适当组合。因此，网络190可以包括局域网(lan)、广域网(wan)、互联网、移动电话网络(例如蜂窝网络)、有线电话网络(例如普通老式电话系统(pots)网络)、无线数据网络(例如wi-fi网络或wimax网络)或它们的任何适当组合。

本文描述的机器、数据库和设备可以在经由软件配置过的通用计算机中实现，用于执行本文所描述的机器、数据库或设备描述的一个或多个功能。例如，能够实现本文描述的任何一种或多种方法的计算机系统将在下面参考图5进行讨论。本文中，“数据库”是数据存储资源，并且可以存储结构化为文本文件、表格、电子表格、关系数据库(例如对象-关系数据库)、三元存储、分层数据存储或它们的任何适当组合的数据。而且，本文描述的任何两个或更多个机器、数据库或设备可以组合成单个机器、数据库或设备，任何单个机器、数据库或设备描述的功能可以在多个机器、数据库或设备之间细分。

图2示出了根据本发明实施例的社交网络系统210的示意框图。社交网络系统210是图1所示的基于网络的系统的一个示例。社交网络系统210可以包括用户界面202、可信分数计算器204、担保者值计算器206、接收者值计算器207和共同履历值计算器208。组件202-208中的一个或多个可以被配置为彼此通信(例如，经由总线、共享存储器或交换机)。用户界面202可以提供信息或使界面呈现在用户的客户端设备上。例如，当担保的可信分数高于预定阈值时，用户界面202可以在接收者的用户资料页面上呈现特定技能经过担保。

另外，社交网络系统210可以与图1的用户数据库115、技能声誉数据库118和担保数据库120进行通讯。用户数据库115可以存储用户数据220。技能声誉数据库118可以存储每个用户的特定技能的声誉数据225。如图2的示例所示，声誉数据225可以存储在技能声誉数据库中。担保数据库120可以存储担保数据230。

用户数据220可以包括用户资料数据212，其包括用户的用户资料页面上的信息。此外，用户数据220可以包括社交关系图数据214(例如社交关系图)以及用户活动数据。如下文图3所描述，担保者值计算器206可以使用担保者的126的用户数据220来确定担保者126的担保者值。另外，接收者值计算器207可以使用接收者的用户数据来确定接收者的接收者值。此外，共同履历值计算器208可以使用担保者和接收者两者的用户数据来确定共同履历值。另外，可信分数计算器204可以使用担保者值、接收者值和共同履历值来确定担保的可信分数。在一些情况下，可以由离线数据处理器定期(例如在夜间)执行用于确定担保者值、接收者值和共同履历值的数据处理，以便更快返回计算结果。

用户资料数据212可以用于确定关于特定技能的担保者值和接收者值。例如，担保者的关于特定技能的担保者值取决于其具有与特定技能相关的用户资料数据(例如，职位名称、学历、行业)。类似地，接收者的关于特定技能的接收者值取决于具有与特定技能相关的用户资料数据(例如，职位名称、学历、行业)。与特定技能相关的用户资料数据包括具有在用户资料页面上列出的特定技能、特定技能的推荐、与特定技能相关联的学历、与特定技能相关联的职位名称、以及与特定技能相关联的其它教育和/或职业数据。另外，本发明还公开了一种维护各种技能之间的关联关系的社交网络系统210，并且该系统可以将与特定技能相关联的技能确定为相同或相关。

例如，对于许多社交网络系统服务，当使用者注册成为用户时，提示该用户提供可以显示在用户资料页面中的各种个人和工作信息。这里，个人和/或工作信息被称为用户资料数据212。用户资料数据212可以用于确定关于特定技能的担保者值和接收者值。常见的被请求和显示的用户资料数据212包括用户的年龄、出生日期、性别、兴趣、联系方式、地址、教育背景(例如学校、专业，毕业时间等)、工作经历、工作地、技能以及其它个人和/或工作信息。在一些实施例中，用户资料数据212可以包括每个用户已经表明他或她所拥有的各种技能。另外，用户资料数据212可以包括该用户的已被另一用户担保过的技能。此外，用户资料数据212可以包括用户对另一用户(例如同事)的推荐。

在一些社交网络系统服务中，用户资料数据212可以包括通常包括在专业简历或履历中的信息，例如，教育信息、公司、公司位置、个行业、职位名称、工作经历、拥有的技能等。另外，社交网络系统服务向其用户提供了用于定义他们与其他人的关系的机制。真实世界中的关系在网络通常称为社交关系图，其可以存储在社交关系图数据214中。

社交关系图数据214可以与社交网络系统服务内的实体的存在相关联。例如，根据本发明实施例，用专门的图数据结构来实现社交关系图，其中各种实体(例如，人、公司、学校、政府机构以及其它组织)表示为通过边连接的节点，其中边具有表示不同实体之间的不同类型的关联和/或关系。社交关系图数据214中的连接关系可以包括一级连接、二级连接等。在一个实施例中，当第一用户和第二用户直接连接在社交网络系统中时，第一用户是第二用户的一级连接210。类似地，当第一用户和第二用户彼此不连接但都连接到第三用户时，第一用户和第二用户是二级连接。以此类推，n级连接是第一节点和第二节点被n-1个节点分隔开的连接。

在一些情况下，担保者值计算器206可以使用担保者126的用户资料数据212和社交关系图数据214来确定担保者126的担保者值。例如，担保者值计算器206可以访问用户资料数据212，获得担保者126给出或接收到的担保的数量、在担保者126的用户资料页面上列出的技能的数量。另外，担保者值计算器206可以访问社交关系图数据214以确定社交连接的数量和每个社交连接上的担保的数量。例如，可以使用公式1来确定担保者值。

担保者值＝k0(担保者给出的担保数)+k1(接收到的担保数)+k2(技能数量)+k3(工作年限)+k4(社交连接数)+k5(每个社交连接上的担保数)。(公式1)

其中k0至k5是范围在0到1之间的系数。

在一些情况下，接收者值计算器207可以使用接收者127的用户资料数据212和社交关系图数据214确定接收者127的接收者值127。例如，接收者值计算器207可以访问用户资料数据212以获得接收者127给出或接收的担保的数量、在接收者127的用户资料页面上列出的技能的数量。另外，担保者值计算器206可以访问社交关系图数据214以确定连接的数量。例如，使用公式2来确定接收者值。

接收者值＝k0(接收者给出的担保数量)+k1(接收到的担保数)+k2(技能数量)+k3(工作年限)+k4(社交连接数量)(公式2)

其中k0至k5是取值范围在0到1之间的系数。

在一些情况下，共同履历值计算器208可以使用社交关系图数据214(例如，担保者和接收者具有社交连接关系)来确定担保者126和接收者127之间的共同履历值。例如，共同履历值计算器208可以访问社交关系图数据214来确定担保者126和接收者127之间的社交连接密度，如下文参照图3所述。可以基于社交连接密度值来确定担保者126和接收者127之间的共同履历值126。例如，使用公式3来确定共同履历值。

共同履历值＝k0(共同的雇主)+k1(共同的行业)+k2(共同的职位名称)+k3(共同的学校)+k4(共同的学历)+k5(共同的位置)(公式3)

其中，共同的雇主、共同的行业、共同的职位名称、共同的学校、共同的学历、共同的位置的值可以是二进制数，其中1表示担保者126和接收者127具有共同的用户资料属性，并且k0至k5是取值范围在0到1之间的系数。

社交网络系统210可以提供各种应用和服务，用户可以分享和接收信息，这些信息通常是针对用户兴趣定制的。在一些实施例中，用户能够自发组织，形成关于感兴趣主题的群组。在一些实施例中，社交网络系统210可以提供各种求职平台，其中招聘方提供职位信息，求职者提供个人简历信息。在一些情况下，用户数据220可以包括用户活动数据。用户活动数据包括用户经由社交网络系统与各种应用、服务和内容进行交互210的用户行为(例如，查看内容、点击链接等)，这些用户行为可以用于确定用户的特定技能的熟练程度。例如，担保者126经常查看与java编程相关联的内容可以增加java编程技能担保的担保者值。

声誉数据225包括用户关于特定技能的声誉分数228。例如，用户可以具有第一技能的第一声誉分数和第二技能的第二声誉分数。可以从图1所示的技能声誉数据库118获取声誉分数228。技能声誉数据库118可以维护在服务器110中。例如，可以使用公式4来确定第一技能的声誉分数。

声誉分数＝k0(用户资料中有该技能)+k1(用户的技能有担保)+k2(该技能是用户的推荐技能)+k3(用户资料具有相关技能)(公式4)

其中k0至k3是取值范围在0到1之间的系数。

担保数据230包括每个用户的经过担保的技能。例如，如图1所述，担保者126可以担保接收者127的特定技能128，形成担保125。另外，担保数据230可以包括每个用户表明他或她拥有的各种技能。在一些情况下，专家确认过程可以使用与担保125相关联的可信分数235对特定技能的相关专家进行搜索和排序。如下文参照图3所述，可信分数计算器204可以使用担保者值、接收者值和共同履历值来计算担保125的可信分数235。

进一步地，社交网络系统210可以被配置为使用离线数据处理器240离线或周期性地处理数据。在一些情况下，可信分数计算器204执行担保者值计算器206、接收者值计算器207以及共同履历值计算器208中的一个或多个。例如，离线数据处理器240可以包括用于周期性地存取(例如在夜间)用户数据230、声誉数据225和担保数据230的大规模处理服务器，以计算可信分数、担保者值、接收者值和社交连接密度。

处理用户数据220(例如计算担保的可信分数)可能需要强算力。因此，一些计算和选择可以离线进行，例如与可信分数相关联的一个或多个参数。例如，用户数据220可以由担保者值计算器离线处理206确定担保者的担保者值126另外，接收者值计算器207离线处理可以离线处理用户数据220，以确定接收者关于特定技能的接收者值127。通过将一个或多个参数实现为离线计算，可信分数计算器204、担保者值计算器206、接收者值计算器207和共同履历值计算器208计算产生每个担保的可信分数的时间变少。由此，这些参数可以被实时输入到可信分数计算器中204、担保者值计算器206、接收者值计算器207和共同履历值计算器208，从而以接近即时的方式在接收者127的用户资料页面上呈现担保技能。

如下文参照图3和图4所述，结合担保者值计算器206、接收者值计算器207和共同履历值计算器208，可信分数计算器204可以计算担保125的可信分数235。此外，用户界面202可以使用可信分数235呈现担保技能。

图3示出了根据本发明实施例的一种技能担保方法300的流程图。通过如图2所示的可信分数计算器204、担保者值计算器206、接收者值计算器207和共同履历值计算器208，社交网络系统210执行方法300。

如上所述，社交网络系统210可以包括存储用户的用户资料数据212的用户数据库115。此外，用户数据库115可以包括社交关系图数据214。用户资料数据212包括用户的工作信息(例如，职位名称、行业、工作年限)和教育信息(例如，学历、专业，学校、毕业时间)。

此外，社交网络系统210可以访问存储用户的多个声誉分数的技能声誉数据库118。每个声誉分数228可以与拥有技能的用户相关联。社交网络系统210可以使用离线数据处理器240，根据用户的用户数据220确定声誉分数228。

在步骤310，从社交网络系统中的担保者的设备接收担保者对社交网络中的接收者的技能的担保。接收到的担保可以存储担保数据库中，包括担保者、接收者和技能。在一些情况下，用户界面可以直接访问担保数据库中的担保。可以通过服务器来接收担保。例如，担保者可以对接收者的java编程技能进行担保，在担保数据库中形成相应的担保数据。

在步骤320，基于担保者关于技能的声誉分数确定担保者的担保者值。例如，担保者值计算器可以确定担保者的担保者值，例如，上述公式1描述了一种计算担保者值的算法。在一些实施例中，步骤320可以包括使用声誉分数来计算担保者值。担保者值计算器获取技能声誉数据库中的担保者的声誉数据，并根据所获取的声誉数据得到与特定技能相关联的声誉分数，例如，上述公式4描述了一种计算声誉分数的算法。如上所述，声誉分数表示担保者的关于该特定技能的技能水平。在一些实施例中，作为步骤320的一部分，使用公式4计算担保者的声誉分数，然后，担保者值计算器使用声誉分数来计算担保者值。服务器中的处理器可以实时或离线执行该计算。

在一个实施例中，担保者值可以与担保者的技能的声誉分数直接相关，例如，担保者值等于声誉分数。在另一个实施例中，担保者值可以等于声誉分数加上预设值或乘以预设比率。在一个实施例中，担保者的技能的声誉分数可以取决于在担保者的用户资料页面上列出的技能，例如，当特定技能列出在用户资料页面上时，担保者的该特定技能的声誉分数提高，并且当特定技能经过担保时，声誉分数可以进一步提高。另外，当担保者的职位与特定技能相关联时，声誉分数可以提高；当担保者的学历与特定技能相关联时，声誉分数可以提高。

担保者值计算器可以访问担保者的用户资料数据，用户资料数据可以包括工作年限，并且担保者值可以与工作年限相关联。例如，担保者值可以与工作年限直接相关，例如，担保者值等于工作年限。在另一个实施例中，担保者值可以等于工作年限加上预设值或乘以预设比率。需要注意的是，担保者还可以是技能声誉分数、工作年限等的任何组合。

在步骤330，基于担保者和接收者的工作信息和教育信息确定担保者和接收者之间的共同履历值。公式3描述了一种用于确定共同履历值的算法。共同履历值计算器使用用户数据库中的用户数据来计算共同履历值。用户数据库还包括用户资料数据和社交关系图数据。用户资料数据包括担保者和接收者的工作信息和教育信息。用户资料数据可以包括用户技能的担保、用户的推荐、工作年限、职位、当前公司、项目经历、学术论文、学校、证书、获奖证书等。社交关系图数据包括担保者和接收者的一级社交连接、二级社交连接等。服务器中的处理器可以实时或离线执行该计算。

根据本发明实施例，使用担保者和接收者的工作信息和教育信息之间的相似度来确定共同履历值。例如，当担保者和接收者曾经在同一学校学习或在同一公司工作时，共同履历值提高。此外，共同履历值还可以取决于担保者和接收者的用户资料数据的相似度，例如，位置、职位、行业、证书等。另外，共同履历值还可以基于担保者和接收者之间的社交连接关系密度值。共同履历值计算器可以计算担保者和接收者之间的社交连接密度值，用于计算共同履历值。在一个实施例中，社交连接密度值可以基于担保者和接收者之间的共同一级社交关系用户数量与他们各自的一级社交关系用户数量之间比例来确定。应理解，二者的共同社交关系用户占比越大，担保者和接收者之间的关系越接近。此外，共同履历值还可以取决了担保者和接收者之间的共同地理位置，例如，当担保者和接收者在同一地区时，共同履历值提高。

在步骤340，基于担保者值和共同履历值计算担保的可信分数。在步骤.320和步骤330计算出担保者值和共同履历值。一个实施例中，可以通过将担保者值和共同履历值相加、计算平均值等方式得到担保的可信分数。在一个实施例中，可信分数的取值范围可以是0到100之间。

在步骤350，当可信分数大于预定阈值时，在接收者的用户资料页面上显示被担保的技能。在一个实施例中，可信分数之和超过预设阈值时，用户界面上呈现相应的技能经过担保。预设阈值可以是社交网络管理员设置的，例如50。此外，预设阈值可以用户经过担保的技能的数量相关联，例如，经过担保的技能越少，可以调低该预设阈值。在技能被担保过，则该技能可以作为亮点技能呈现在用户的用户资料页面上。

在一个实施例中，可信分数计算器还可以用于将在步骤310接收到的担保进行分类当担保的可信分数高于预设阈值时，担保被分类为高质量担保，当担保的可信分数低于另一预设阈值时，担保被分类为低质量担保。还可以在用户资料页面上呈现担保分类。

图4示出了根据本发明实施例的用于计算技能的可信分数的方法400的示意流程图。通过如图2所示的可信分数计算器204、担保者值计算器206、接收者值计算器207和共同履历值计算器208，社交网络系统210执行方法400。

在步骤410，担保者值计算器确定担保者值。图3的步骤320描述了确定担保者值的一个示例。例如，可以基于担保者接收到的担保的数量、担保者给出的担保的数量、在担保者用户资料中列出的技能的数量、担保者的职级、担保者的一级社交连接、每个社交连接上的担保数量和担保者的其它用户数据来确定担保者值。

在步骤420，接收者值计算器确定接收者值。可以使用图3的步骤320描述的确定接收者值的类似方式来确定接收者值。例如，可以基于接收者接收到的担保的数量、接收者给出的担保的数量、在接收者用户资料中列出的技能的数量、接收者的职级、接收者的一级社交连接、每个社交连接上的担保数量和担保者的其它用户数据来确定接收者值。

在步骤430，共同履历值计算器确定担保者和接收者之间的共同履历值。图3的步骤330描述了确定共同履历值的示例。另外，可以基于工作信息、教育信息、位置信息和社交连接密度值来确定共同履历值。工作信息包括公司名称、行业、职位名称等。教育信息包括学校、学历、领域。位置信息包括国家、省市、地区等。

在步骤440，担保者值计算器获得担保者的声誉分数。可以从存储在技能声誉数据库中的声誉数据获取声誉分数。在一些情况下，担保者值还可以基于声誉分数。例如，图3的步骤320描述了获得声誉分数的示例。

在步骤450，可信分数计算器基于担保者值、接收者值、共同履历值和声誉值计算与担保相关联的可信分数。例如，可以使用公式5计算可信分数：

可信分数＝k0(担保者值)+k1(接收者值)+k2(共同履历值)+k3(声誉值)(公式5)

其中k0至k3是取值范围在0到1之间的系数。

在一些情况下，公式1至5中的系数可以使用逻辑回归模型来确定。例如，逻辑回归模型可以求出将担保分类为高质量担保的可能性最大的系数k0-k3。本领域技术人员可以理解，可以使用诸如线性回归模型、决策树模型、支持向量机模型、朴素叶斯模型或其它机器学习算法。

另外，在一些情况下，可以基于接收者已经接收到的对特定技能的担保的数量来更新可信分数。可以基于接收者已经接收到的对于特定技能的高质量担保的数量来更新可信分数。

可信分数计算器可以基于所计算的技能的可信分数，从多个用户中找出技能专家。计算出的专家技能的可信分数可以高于第二预定阈值(例如，90)。第二预定阈值高于在步骤350使用的预定阈值。这些预定阈值可以由社交网络系统的管理员设置，或者基于用户输入和技能以前的可信分数来动态地确定。

根据本发明实施例，经过担保的技能可以作为亮点技能显示在用户的用户资料页面上。在显示亮点技能时，可以显示以下一项或多项：技能名称(例如java编程、数据库技术等)，该技能的经过担保的担保总数、担保者当前同事给出的担保数量、与查看者具有社交连接关系的用户给出的担保数量、指示查看者是否提出担保的显示组件等

本发明提出的针对技能的担保处理使得求职者、招聘方和招聘平台的分析人员可以快速地在社交网络系统中找到精准信息，例如每一个技能的专家用户。

图5示出了用于实现本发明实施例的计算机系统的结构示意图。如图5所示，计算机系统500包括中央处理单元(cpu)501，其可以根据存储在只读存储器(rom)502中的程序或者从存储部分508加载到随机访问存储器(ram)503中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram503中，还存储有计算机系统500操作所需的各种程序和数据。cpu501、rom502以及ram503通过总线504彼此相连。输入/输出(i/o)接口505也连接至总线504。

以下部件连接至i/o接口505：包括键盘、鼠标等的输入部分506；包括诸如阴极射线管(crt)、液晶显示器(lcd)等以及扬声器等的输出部分507；包括硬盘等的存储部分508；以及包括诸如lan卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分509。通信部分509经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器510也根据需要连接至i/o接口505。可拆卸介质511，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器510上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分508。

特别地，根据本发明实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明的实施例包括一种计算机程序产品，包括承载指令的在计算机可读介质，在这样的实施例中，该指令可以通过通信部分509从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质511被安装。在该指令被中央处理单元(cpu)501执行时，执行本发明中描述的各个方法步骤。

尽管已经描述了示例实施例，但是对于本领域技术人员来说显而易见的是，在不脱离本发明构思的精神和范围的情况下，可以进行各种改变和修改。因此，应当理解，上述示例实施例不是限制性的，而是说明性的。