网络社交系统中准好友的推荐方法和系统的制作方法
【技术领域】
[0001]本申请涉及计算机和互联网数据处理技术领域，尤其涉及一种网络社交系统中准好友的推荐方法和系统。
【背景技术】
[0002]目前，随着互联网技术的发展，网络逐渐成为人们获取信息以及进行相互沟通的主要方式。目前出现了许多基于互联网的网络社交系统，所述网络社交系统是一种用户之间的关系网络，旨在帮助人们建立社会性网络的互联网应用服务。例如，即时通讯网络系统、微博客(MicroBlog)系统、社交网络服务系统(SNS, Social Network Service))、社区论fe；系统、知识分孚系统等等。
[0003]在网络社交系统中存在着一种关系链数据。所述关系链数据例如包括:即时通讯中用户的好友关系、微博的收听关系(有些微博中是关注关系)、文章转载关系、评论回复关系等，所述关系链信息取决与相关文章推荐的具体应用场景等。
[0004]目前，同一个用户往往在多个网络社交系统中注册了用户，且在每个网络社交系统中其用户帐号有可能不同。目前有一种帐号系统可以利用某一网络社交系统的用户帐号来查询出该用户是否在其他网络社交系统中注册了帐号以及其帐号名称。由于同一用户往往会在不同的网络社交系统中将本人帐号绑定了用户自身的同一个唯一标识，如手机号、身份证号、电子邮件地址、即时通信号等等，那么所述帐号系统就可以根据该用户在某一个网络社交系统中的帐号查找到其绑定信息，再用该绑定信息查询到该用户在其他网络社交系统中的帐号。
[0005]在现有的网络社交系统中，还出现了一种为目标用户推荐准好友的推荐系统。所述准好友是指在本网络社交系统上还不是目标用户的好友，但是推荐系统推荐给该目标用户作为好友的已注册帐号。图1为现有技术所述在网络社交系统中为目标用户推荐准好友的方法流程图。图2为现有技术所述在网络社交系统中为目标用户推荐准好友的数据结构进行合并去重处理的示意图。参见图1和图2，该方法包括:
[0006]步骤101、通过所述帐号系统，用本网络社交系统的目标用户(简称用户)帐号所绑定的信息如手机号、即时通信号、电子邮件地址等，分别查询出该用户在其他关系链的帐号otherkey。所述其它关系链具体是指其它网络社交系统对应的关系链。
[0007]步骤102、分别在这些其它关系链中查询该帐号otherkey对应的好友数据，其中包括好友在其所述关系链上的帐号otherkey，以及昵称、简介等数据。例如，如图2所示，假设其它关系链有关系链A和关系链B，则如211和212所述分别获取关系链A和关系链B上的好友数据。
[0008]由于各个关系链之间的帐号系统各异(可能相容，如一些网络社交系统可统一使用即时通讯号；也有可能不相容，如邮箱和手机号)，各个关系链的好友数据分别存放在各自网络社交系统的存储空间中。存储方式一般使用哈希表这类key-value存储结构，好友在对应关系链上的帐号为Key，对应关系链上的好友资料为Value。
[0009]步骤103、将步骤102所查询到的各个关系链的好友数据，分别存储在多个哈希表中。
[0010]例如如图2所示，将步骤102所查询到的关系链A上的好友数据存在HASH表221中，将关系链B上的好友数据存在HASH表222中。
[0011]步骤104、通过所述帐号系统，查询上述步骤102所查询到的好友在本网络社交系统上是否注册，若好友已注册，则获取该好友在本网络社交系统上注册的帐号UIN。
[0012]步骤105、遍历上述各个HASH表中的记录，进行合并和去重。合并结果存在一个单独的哈希表中，其中所述好友在本网络社交系统的帐号UIN为Key，好友在高优先级关系链上的好友资料为Value，在某好友在两个以上的关系链中都注册的情况下，需要根据关系链优先级判断进行去重处理。
[0013]例如如图2所示，在合并去重处理时，由于好友2在关系链A和关系链B中都有注册，因此需要判断关系链A的优先级是否大于关系链B的优先级，参见图2的203，如果是则保留关系链A中的好友2的信息，得到合并去重后的HASH表如241所示，否则保留关系链B中的好友2的信息，得到合并去重后的HASH表如242所示。
[0014]步骤106、对合并后的结果进行过滤和排序。
[0015]步骤107、生成推荐列表。
[0016]但是，上述现有技术存在以下缺陷:
[0017](I)计算复杂:由于各个关系链好友数据分别存放在不同的HASH表中，在进行合并等操作时需要对多个HASH表进行操作处理，实现成本较高。如图2所示，生成合并好友数据Hash，需要遍历关系链A、B...等等。若需要动态配置关系链的种类，如增加或减少若干个关系链，则在获取好友数据和合并好友数据得到一个HASH表这两个步骤都需要动态配置，例如具体需要建立多个HASH表，而且要遍历多个HASH表才能实现合并，实现起来比较复杂，如果关系链的数量众多，则计算量更大。
[0018](2)不利于功能扩展，系统维护成本高:对于推荐系统本身来讲，由于每加入或去除一种关系链，则需要对应修改数据结构即HASH表的数目，以及修改计算方式(如针对新增加的多个HASH表的合并去重计算的逻辑方式需要修改)，不利于在推荐系统中进行变更关系链数据的功能扩展，系统维护成本高。
【发明内容】
[0019]有鉴于此，本发明的主要目的是提供一种网络社交系统中准好友的推荐方法和系统，以降低在动态配置关系链种类情况下的计算复杂度，利于推荐系统的功能扩展。
[0020]本发明的技术方案是这样实现的:
[0021]一种网络社交系统中准好友的推荐方法，包括:
[0022]查询本网络社交系统的目标用户在外部关系链中的帐号otherkeyi ；
[0023]查询所述外部关系链中所述otherkeyi对应的好友数据；
[0024]将所述好友在其所属外部关系链的帐号otherkeyij转换为全网唯一帐号Ukeyij ；
[0025]以所述全网唯一帐号Ukeyij作为关键词，将在所述各外部关系链中查询到的所述好友数据合并存储在一哈希数据结构中；
[0026]遍历所述哈希数据结构，查询Ukeyij在本网络社交系统上对应的帐号UINij,根据UINij对所述哈希数据结构中的好友数据进行去重处理；
[0027]根据去重后的好友数据，生成准好友推荐数据结构。
[0028]一种网络社交系统中准好友的推荐系统，包括:
[0029]外部帐号查询模块，用于查询本网络社交系统的目标用户在外部关系链中的帐号otherkeyi ；
[0030]好友数据查询模块,用于查询所述外部关系链中所述otherkeyi对应的好友数据；
[0031]转换模块，用于将所述好友在其所属外部关系链的帐号otherkeyij转换为全网唯一帐号Ukeyij ；
[0032]哈希存储模块，用于以所述全网唯一帐号Ukeyij作为关键词，将在所述各外部关系链中查询到的所述好友数据合并存储在一哈希数据结构中；
[0033]UIN帐号查询模块，用于遍历所述哈希数据结构，查询Ukeyij在本网络社交系统上对应的帐号UINij，根据UINij对所述哈希数据结构中的好友数据进行去重处理；
[0034]推荐模块，用于根据去重后的好友数据，生成准好友推荐数据结构。
[0035]与现有技术相比，本发明在查询所述外部关系链中所述otherkeyi对应的好友数据后，将所述好友在其所属外部关系链的帐号otherkeyij转换为全网唯一帐号Ukeyij,然后以所述全网唯一帐号Ukeyij作为关键词，将在所述各外部关系链中查询到的所述好友数据合并存储在一哈希数据结构中，通过这种处理，不论动态配置的关系链有多少种，也不论是增加关系链还是减少关系链，从各关系链查询到的好友数据都合并在一个哈希数据结构中，降低了数据结构的复杂度；在合并去重处理时不必建立多个哈希数据结构即多个哈希表，也不必对多个哈希数据结构进行遍历，而是只需要遍历所述一个哈希数据结构即可，而且在建立所述哈希数据结构时可以暂不进行去重处理，而是在哈希数据结构建立后进行遍历去重处理。这样可以大大降低在动态配置关系链种类情况下的计算复杂度。同时，每加入或去除一种关系链，也不需要对应修改数据结构即HASH表的数目，也不需要针对新增加的多个HASH表的合并去重计算的逻辑方式进行修改，有利于在推荐系统中进行变更关系链数据的功能扩展，降低了系统维护成本。
【附图说明】
[0036]图1为现有技术所述在网络社交系统中为用户推荐准好友的方法流程图；
[0037]图2为现有技术所述在网络社交系统中为用户推荐准好友的数据结构进行合并去重处理的示意图；
[0038]图3为本发明所述网络社交系统中准好友的推荐方法的一种流程图；
[0039]图4为本发明所述在网