本發(fā)明屬于于社交網(wǎng)絡(luò)研究中基于符號的社交關(guān)系的研究領(lǐng)域，主要的研究對象是在符號網(wǎng)絡(luò)中對家庭成員間的關(guān)系親疏程度進行界定，具體涉及一種基于符號網(wǎng)絡(luò)的家庭成員間關(guān)系的親疏程度計算方法。

背景技術(shù)：

隨著社交網(wǎng)絡(luò)的迅猛發(fā)展，社交網(wǎng)絡(luò)中呈現(xiàn)形態(tài)各異的各種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)關(guān)系。在線社交網(wǎng)絡(luò)已逐漸成為連接各類網(wǎng)絡(luò)信息和人類現(xiàn)實世界不可或缺的紐帶。對社交網(wǎng)絡(luò)的深度剖析能幫助人們更好的理解社交網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造機理、網(wǎng)絡(luò)中用戶的行為模式和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的演化過程(文獻1-3)。其中，著名的社交平衡理論(文獻4)對社交網(wǎng)絡(luò)中最基本的群體結(jié)構(gòu)做了深刻的詮釋，最簡單的三角關(guān)系是無向網(wǎng)絡(luò)中的三角結(jié)構(gòu)。三角結(jié)構(gòu)描述了社交網(wǎng)絡(luò)中用戶關(guān)系的四種結(jié)構(gòu)，如圖1所示。

圖1中給出了用戶間構(gòu)造朋友和非朋友關(guān)系的四種可能性組合，對三人間友好或敵對的關(guān)系進行了研究。但是，社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶關(guān)系并非只是友好或敵對關(guān)系這么簡單。事實上，對建立朋友關(guān)系的用戶之間，受到某些因素的影響和制約時，這種看似牢固的用戶關(guān)系也會隨之被打破(朋友與非朋友會相互轉(zhuǎn)化)。而這種社交關(guān)系被破壞的現(xiàn)象在家庭成員關(guān)系間表現(xiàn)的尤為常見。本專利通過引入符號網(wǎng)絡(luò)的思想，以典型的社交網(wǎng)絡(luò)(新浪微博、微信和twitter)為研究平臺，通過構(gòu)建基于符號網(wǎng)絡(luò)的家庭社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并在此基礎(chǔ)上研究各家庭成員關(guān)系間的親密度。由此，可從符號社交網(wǎng)絡(luò)的視角，建立一套專門針對家庭社交網(wǎng)絡(luò)的親密度計算方法。當(dāng)前，國內(nèi)外學(xué)者針對社交網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的研究做了很多的相關(guān)工作。現(xiàn)把與本文研究密切相關(guān)的研究進行總結(jié)，主要可概括為以下幾個方面：

社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的定性分析：主要涉及用戶建立關(guān)聯(lián)與地理分布、同質(zhì)性的關(guān)系，和它們在隱式交互、社交平衡理論中存在的用戶關(guān)系。

地理分布：社交網(wǎng)絡(luò)中，用戶行為與地理位置呈現(xiàn)關(guān)聯(lián)關(guān)系，例如，基于微博平臺上“互粉”關(guān)系與現(xiàn)實生活中人們的地理區(qū)域劃分存在互推斷關(guān)系(文獻5-6)。社交網(wǎng)絡(luò)打破了現(xiàn)實生活中人們的地理差距，用戶關(guān)聯(lián)的建立不會過于受到地理因素的限制。

同質(zhì)性：具有相似特性(性別、身份等)的用戶更傾向于建立彼此間的社交關(guān)系，即基于某種特性的社交網(wǎng)絡(luò)(文獻7)。用戶間的多鏈路關(guān)聯(lián)關(guān)系會使得鏈路同質(zhì)性表現(xiàn)的愈加明顯，而基于某種特性的同質(zhì)性會大大加強用戶間建立關(guān)聯(lián)關(guān)系的概率(文獻8-0)。

隱式交互：隱式交互的提取來自于用戶的“提到”(“@”)和“轉(zhuǎn)發(fā)”行為。當(dāng)用戶間存在互動(“提到”或“轉(zhuǎn)發(fā)”)行為時，用戶間建立關(guān)聯(lián)的概率將增大(文獻10-11)。

社交平衡理論：主要研究三人間的友好或敵對關(guān)系(文獻4、12)。該理論認為，“朋友-朋友-朋友”的社會關(guān)系比“朋友-朋友-敵人”更常見，也更加穩(wěn)定。而建立雙邊結(jié)構(gòu)關(guān)系的用戶形成平衡結(jié)構(gòu)的概率比單邊結(jié)構(gòu)更大。

閉合社交網(wǎng)絡(luò)的規(guī)律的研究主要包括動態(tài)性規(guī)律和傳播性規(guī)律兩大類。

閉合社交網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)規(guī)律：主要涉及用戶屬性和他們所對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以及他們相應(yīng)的社會屬性。

用戶屬性：主要包括用戶的check-ins(登入所在地理位置)、用戶資料、用戶興趣點等(文獻13-17)。這些用戶屬性可以由同質(zhì)性構(gòu)成一定的社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并且這種結(jié)構(gòu)會隨著時間的變化而展現(xiàn)出動態(tài)性的變化規(guī)律。同樣，用戶屬性與地理位置相結(jié)合的研究對于構(gòu)造社交網(wǎng)絡(luò)的閉合概率具有一定的指導(dǎo)意義[(文獻14、15)。

閉合社交網(wǎng)絡(luò)的傳播定律：社交網(wǎng)絡(luò)中構(gòu)造的閉合用戶結(jié)點間會相互產(chǎn)生影響，繼而形成三角形閉合傳播效應(yīng)(文獻16)。

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技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于：

1、利用符號社交網(wǎng)絡(luò)的理論解釋在符號網(wǎng)絡(luò)中如何定義家庭關(guān)系親密度；

2、隨著時間的推移，符號社交網(wǎng)絡(luò)中的家庭關(guān)系親密度將如何變化，子網(wǎng)中的節(jié)點正負變化對子網(wǎng)成員間的家庭親密度將會造成怎樣的影響；

3、子網(wǎng)間相接觸的家庭成員的每一次交互行為將對子網(wǎng)中其它家庭成員的親密度變化造成怎樣的影響等。

為了達到上述目的，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是：一種基于符號網(wǎng)絡(luò)的家庭親密度計算方法，其特征在于：首先計算網(wǎng)間成員的交互性ini、網(wǎng)間親密度的擴展性inie、網(wǎng)間親密度的繼承性iniih、網(wǎng)間親密度的時效性init、網(wǎng)間的家庭關(guān)系親密度inhri；

所述網(wǎng)間成員的交互性ini，若符號網(wǎng)絡(luò)中的分屬兩個子網(wǎng)的成員間存在交互行為，則網(wǎng)間成員的存在交互性，分別表示為和其中i和j分別表示兩個家庭間的交互成員或成員組合；表示交互性為正，即親密度為正；表示交互性為負，即親密度為負；若其后代成員在交互過程中延續(xù)上述交互關(guān)系，則第k代的家庭成員的交互性分別表示為和若后代成員在交互過程中發(fā)生了導(dǎo)致交互關(guān)系發(fā)生扭轉(zhuǎn)，導(dǎo)致交互關(guān)系發(fā)生轉(zhuǎn)化，則第k代的家庭成員的交互性分別表示為和其中k’表示第k代網(wǎng)間成員關(guān)系的交互性發(fā)生轉(zhuǎn)化后的情形；

所述網(wǎng)間親密度的擴展性inie，用于描述親密度可在不同子網(wǎng)間進行擴散的性質(zhì)；為了規(guī)范親密度在子網(wǎng)間通過交互成員為媒介的擴展方向，對交互性的表示方法進行修正為和其中k+和k-分別表示親密度在交互成員的下溯第k代成員和上溯第k代成員進行了擴展；

所述網(wǎng)間親密度的繼承性iniih，特指各子網(wǎng)中相交互的成員節(jié)點間親密度能被該節(jié)點所屬的網(wǎng)內(nèi)其它節(jié)點繼承的特性；假設(shè)相交互的成員節(jié)點為第m代節(jié)點，若繼承的方向為上溯，繼承的節(jié)點為上溯一個節(jié)點，則用表示；若繼承的方向為下溯，繼承的節(jié)點為下溯一個節(jié)點，則用表示；若被同輩節(jié)點繼承，則只需在繼承節(jié)點的次數(shù)上加以區(qū)分，在第m代節(jié)點被同級節(jié)點繼承了n次，則表示為

所述網(wǎng)間親密度的時效性init為：

其中，a表示子網(wǎng)中交互成員數(shù)占交互成員總數(shù)的比值，t表示交互停止的時長，即交互成員不產(chǎn)生交互的持續(xù)時間；

所述網(wǎng)間的家庭關(guān)系親密度inhri，指兩個子網(wǎng)間的關(guān)系親密度，計算方法為：

其中，hi和h'i'分別表示兩個子網(wǎng)，h1,h2,…,hn和h'1',h'2',…,h'm'分別表示兩個子網(wǎng)中的成員；hrii→i'表示子網(wǎng)hi中各成員對子網(wǎng)h'i'中各成員的親密度；hrii'→i表示子網(wǎng)h'i'中各成員對子網(wǎng)hi中各成員的親密度；

根據(jù)inhri的取值得出兩個子網(wǎng)間的關(guān)系如下：

①若0<inhri<1，則表明子網(wǎng)i對子網(wǎng)j的親密度小于子網(wǎng)j對子網(wǎng)i的親密度；

②若inhri>1，則表明子網(wǎng)i對子網(wǎng)j的親密度大于子網(wǎng)j對子網(wǎng)i的親密度；

③若inhri＝1，則表明子網(wǎng)i對子網(wǎng)j的親密度等于子網(wǎng)j對子網(wǎng)i的親密度；

④若inhri<0，則表明子網(wǎng)i對子網(wǎng)j的關(guān)系為友好，而子網(wǎng)j對子網(wǎng)i的親密關(guān)系為敵對；

⑤若inhri<0，則表明子網(wǎng)i對子網(wǎng)j的關(guān)系為敵對，而子網(wǎng)j對子網(wǎng)i的親密關(guān)系為友好；

⑥若inhri無效，則表明子網(wǎng)i與子網(wǎng)j的關(guān)系為敵對；

然后構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)親密度模型

其中，ni用于標(biāo)識網(wǎng)絡(luò)親密度，i和j為符號網(wǎng)絡(luò)中的任意兩個成員；

rrse表示影響關(guān)系重構(gòu)的因素集合，rii→j和矩陣中的行標(biāo)識表示網(wǎng)絡(luò)中一個成員對另一個成員的親密度；

依次算出兩個成員之間在時間、空間、知識、社會地位和社會背景上的親密度分別為和那么兩兩成員間的親密度的計算值為其中i＝1,j＝1|2|3...|m，j＝1|2|3...|m，表示每次j只取1,2,3,...,m上的一個參與計算。

本發(fā)明以數(shù)學(xué)公式描述的方式和關(guān)系矩陣運算的度量方法，用于精確計算和衡量家庭關(guān)系中，基于符號網(wǎng)絡(luò)的親密度在時間序列上分別對子網(wǎng)間和子網(wǎng)中家庭成員關(guān)系的親疏程度造成的重要影響。通過利用本專利中基于符號網(wǎng)絡(luò)的家庭親密度計算方法的相關(guān)研究內(nèi)容，可較準(zhǔn)確描述和解釋家庭成員關(guān)系間隨時間序列變化所呈現(xiàn)的不同子網(wǎng)結(jié)構(gòu)，對家庭關(guān)系中各成員間親疏關(guān)系可依據(jù)符號社交網(wǎng)絡(luò)進行推斷與描述。另外，可對隨時間變化的家庭關(guān)系親密度從符號社交網(wǎng)絡(luò)的角度進行合理化解釋與量化計算。

相對于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明的有益效果是：通過本發(fā)明的符號網(wǎng)絡(luò)家庭親密度的計算方法，可利用子網(wǎng)親密度擴展性提前對兩個家庭(子網(wǎng))的網(wǎng)絡(luò)親密度進行預(yù)測；利用子網(wǎng)親密度繼承性和時效性，可合理把握時機以扭轉(zhuǎn)陷入僵局的兩個家庭(子網(wǎng))間的僵持關(guān)系；通過利用移植性，由于較好的子網(wǎng)(家庭)關(guān)系親密度具有較高的家庭成員親密度，且基于符號網(wǎng)絡(luò)的親密度(或符號)取值為正，因此可讓較好的子網(wǎng)(即家庭)關(guān)系親密度被移植到較差的子網(wǎng)(即家庭)關(guān)系親密度中，從而達到改善子網(wǎng)(即家庭)關(guān)系親密度的目的。另外，通過計算網(wǎng)間親密度可即時把握子網(wǎng)的親密度變化，達到及時提醒不同家庭改善他們之間親密度的目的。而改善子網(wǎng)間親密度的一種有參考意義的思路就是移植具備高親密度的子網(wǎng)屬性(子網(wǎng)結(jié)構(gòu)、子網(wǎng)層次等)。

附圖說明

圖1為本發(fā)明背景技術(shù)中無向網(wǎng)絡(luò)中的四種三角結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2為本發(fā)明實施例的基于符號社交網(wǎng)絡(luò)的家庭關(guān)系親密度的研究體系示意圖。

具體實施方式

為了便于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員理解和實施本發(fā)明，下面結(jié)合附圖及實施例對本發(fā)明作進一步的詳細描述，應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的實施示例僅用于說明和解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

本專利以《一種家庭成員關(guān)系親密度計算方法》專利為基礎(chǔ)，將家庭關(guān)系親密度擴展到符號社交網(wǎng)絡(luò)中；每個家庭均構(gòu)成一組家庭社交子網(wǎng)，大量子網(wǎng)構(gòu)成家庭社交網(wǎng)絡(luò)的全集。雖然單個子網(wǎng)中的家庭成員間的交互行為可直接采納家庭關(guān)系親密度計算方法的研究成果，但子網(wǎng)間的家庭成員交互卻無法采用其中的相關(guān)內(nèi)容進行解釋。即，本專利的相關(guān)研究成果將對家庭關(guān)系親密度計算方法的相關(guān)內(nèi)容擴展到符號網(wǎng)絡(luò)中進行研究，單個子網(wǎng)中成員間的關(guān)系親密度計算方法將被擴展為子網(wǎng)間的關(guān)系親密度計算方法。由此，便可得出相應(yīng)的研究成果來解釋單個子網(wǎng)所不能解釋的問題。例如，a和b為原本很要好的朋友，但他們有可能因為上一輩的恩怨而影響他們的私人感情，由原本的“友好”變?yōu)椤皵硨Α?，在符號社交網(wǎng)絡(luò)中二者間親密度的符號表示形式為a⁺～b⁺→a^-～b^-，其中+表示友好，-表示敵對，0表示中立或陌生。像這類問題根據(jù)子網(wǎng)成員間家庭親密度的可擴展性是無法解釋的。由此便使本專利的研究成果和研究內(nèi)容具有不可替代的理論價值和現(xiàn)實意義。

本實施例的子網(wǎng)中的家庭成員關(guān)系親密度，又稱子網(wǎng)關(guān)系親密度。它是專門針對符號社交網(wǎng)絡(luò)中各子網(wǎng)中家庭成員關(guān)系親密度的度量而設(shè)定的。詳細內(nèi)容可參見專利“一種家庭成員關(guān)系親密度計算方法”。

子網(wǎng)中的家庭成員關(guān)系親密度，又稱網(wǎng)間關(guān)系親密度。它是專門針對符號社交網(wǎng)絡(luò)中各子網(wǎng)間相交互的家庭成員關(guān)系親密度的度量而設(shè)定的。同時，網(wǎng)間關(guān)系親密度的研究也是本專利研究的重點內(nèi)容。

如圖2所示，給出了基于符號網(wǎng)絡(luò)的家庭關(guān)系親密度的研究體系和主要研究內(nèi)容。

從圖2中可以看出，基于符號社交網(wǎng)絡(luò)的家庭關(guān)系親密度研究的內(nèi)容主要包括：網(wǎng)間成員的交互性，網(wǎng)間親密度的擴展性，網(wǎng)間親密度的繼承性，網(wǎng)間親密度的時效性，網(wǎng)間的家庭關(guān)系親密度。其中，網(wǎng)間成員的交互性具體可采用子網(wǎng)間成員關(guān)系交互點加以描述；網(wǎng)間親密度的擴展性主要可分為網(wǎng)間關(guān)系的可移植性和網(wǎng)間關(guān)系結(jié)構(gòu)的擴展兩類；網(wǎng)間親密度的繼承性可運用于網(wǎng)絡(luò)成員間的親疏關(guān)系推斷和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的預(yù)測和描述；網(wǎng)間親密度的時效性可導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)關(guān)系或者網(wǎng)絡(luò)中的成員關(guān)系的重組。而網(wǎng)絡(luò)親密度模型可用于在描述網(wǎng)間親密度時效性的同時，其計算方法亦可用于計算網(wǎng)間的家庭及其成員關(guān)系的親密度。

在闡述網(wǎng)間成員的交互性之前，首先提出網(wǎng)間關(guān)系交互點的概念。

網(wǎng)間關(guān)系交互點：又稱子網(wǎng)間交互成員間的交互點，用inrp表示，它決定子網(wǎng)間交互成員間關(guān)系親密度的取值。所謂交互點指的是導(dǎo)致子網(wǎng)成員間從事各種交互活動時所產(chǎn)生的契合點，契合點越多則表明交互成員間的關(guān)系越密切，該親密度可在網(wǎng)間成員各自所在的子網(wǎng)中進行親密度傳遞。例如，兩個關(guān)系友好的朋友可使各自家庭中的其他成員建立友好的交互關(guān)系。值得說明的，交互點與親密度的關(guān)系可類比于加速度與速度的關(guān)系，交互點的變化可代表親密度變化的趨勢。在符號社交網(wǎng)絡(luò)中，若網(wǎng)間成員關(guān)系的交互點增多而導(dǎo)致成員相互間的符號為正，則隨著時間推移，二者間的親密度取值將逐漸增大。若交互點變化為零(如，陌生人)，則二者間的親密度取值不變。若交互點減少，則二者間的親密度取值逐漸減小。

網(wǎng)間成員的交互性：特指符號網(wǎng)絡(luò)中子網(wǎng)間交互成員的交互性，用ini表示。一般而言，符號網(wǎng)絡(luò)中的分屬兩個子網(wǎng)的成員中并不是所有成員間都存在交互行為。因此，存在交互行為的網(wǎng)間成員對子網(wǎng)間的交互行為往往具有較大的影響作用。例如，兩個家庭間的父母間的長期交互，會導(dǎo)致他們的子女間逐漸都成為較好的朋友或敵人，這就形成了所謂的“世家”或“世仇”。但事實上，他們的子女之間的友好或敵視僅僅只來源于上一代的恩怨。由此，可分別得出網(wǎng)間成員符號關(guān)系分別為“世家”和“世仇”的表示形式為和其中i和j分別表示兩個家庭間的交互成員或成員組合。那么，其第k代的家庭成員受這種“世家”或“世仇”效應(yīng)影響的交互性可分別表示為和但這種表示方法并非一成不變。如果后代成員在交互過程中發(fā)生了導(dǎo)致“世家”或“世仇”關(guān)系發(fā)生扭轉(zhuǎn)的事情，這樣便可導(dǎo)致上述兩類關(guān)系的相互轉(zhuǎn)化。那么，這種網(wǎng)間成員符號關(guān)系交互性的轉(zhuǎn)化可分別表示為和其中k’表示第k代網(wǎng)間成員關(guān)系的交互性發(fā)生轉(zhuǎn)化后的情形。

網(wǎng)間親密度的擴展性：特指家庭社交網(wǎng)絡(luò)中子網(wǎng)間親密度的可擴展特性，用inie表示。這種可擴展性在本專利中主要體現(xiàn)在兩個方面：網(wǎng)間關(guān)系的可移植性和網(wǎng)間關(guān)系結(jié)構(gòu)的擴展，分別用inre和inse。因此inie＝<inre,inse>。親密度的擴展性體現(xiàn)在子網(wǎng)間用于描述親密度可在不同子網(wǎng)間進行擴散的性質(zhì)。而這種子網(wǎng)間的親密度擴散主要通過上文中描述的交互成員為接口進行。為了規(guī)范親密度在子網(wǎng)間通過交互成員為媒介的擴展方向，對交互性的表示方法進行修正為和其中k+和k-分別表示親密度在交互成員的下溯第k代成員和上溯第k代成員進行了擴展。例如，上溯第1代成員為交互成員的父輩，下溯第1代成員為交互成員的子輩，以此類推。

網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的可移植性：特指具備相同子網(wǎng)結(jié)構(gòu)不同子網(wǎng)規(guī)模、相同子網(wǎng)結(jié)構(gòu)不同子網(wǎng)層次、相同子網(wǎng)規(guī)模(子網(wǎng)中具有節(jié)點的數(shù)目、子網(wǎng)層次)不同子網(wǎng)層次的子網(wǎng)間可通過移植的方式達到網(wǎng)間關(guān)系可移植性的目的；網(wǎng)間關(guān)系的可移植性除了能在子網(wǎng)間通過交互成員完成各子網(wǎng)內(nèi)部的上下溯成員的移植以外，還能進行平行移植；因此，不同的網(wǎng)間移植方式就構(gòu)成了不同的網(wǎng)間關(guān)系結(jié)構(gòu)進行擴展上的差異性。雖然親密度在擴散后會導(dǎo)致網(wǎng)間結(jié)構(gòu)的差異性，但通過移植方式形成的相似子網(wǎng)在擴散之初仍可短時間保持結(jié)構(gòu)的相似性。例如，在第k代對網(wǎng)間關(guān)系進行移植，則被移植子網(wǎng)a和移植子網(wǎng)b在移植前后的網(wǎng)間關(guān)系分別可表示為移植前：nre(a,k)、nre(b,k)和移植后：nre(a,k')＝<nre(b,k)→nre(a,k)>、nre(b,k')＝<nre(a,k)→nre(b,k)>。其中，k’表示移植后子網(wǎng)a和子網(wǎng)b的網(wǎng)間關(guān)系。網(wǎng)絡(luò)關(guān)系結(jié)構(gòu)的可移植性體現(xiàn)了子網(wǎng)間通過移植操作造成的交叉影響。

網(wǎng)絡(luò)關(guān)系結(jié)構(gòu)的擴展：特指網(wǎng)間關(guān)系在移植后所形成的各子網(wǎng)結(jié)構(gòu)的差異性。子網(wǎng)結(jié)構(gòu)通過移植行為后有可能導(dǎo)致子網(wǎng)結(jié)構(gòu)發(fā)生改變。常見的子網(wǎng)結(jié)構(gòu)有平行結(jié)構(gòu)ps，總線結(jié)構(gòu)bs，星型結(jié)構(gòu)sc，樹形結(jié)構(gòu)ts和倒樹結(jié)構(gòu)rts等。因此，inse＝<ps,bs,sc,ts,rts,…>。因此，可將網(wǎng)間關(guān)系結(jié)構(gòu)在擴展前后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行表示。例如，被擴展子網(wǎng)c和移植子網(wǎng)d在第k代擴展前后的網(wǎng)間結(jié)構(gòu)分別可表示為擴展前：inse(c,k)＝ps、inse(d,k)＝ts和擴展后：inse(c,k')＝<inse(d,k)→inse(c,k)>＝bs、inse(d,k')＝<inse(c,k)→inse(d,k)>＝rts。其中，k’表示第k代在移植后子網(wǎng)c和子網(wǎng)d各自的子網(wǎng)結(jié)構(gòu)。通過網(wǎng)間關(guān)系結(jié)構(gòu)的擴展性可依次推斷出基于符號網(wǎng)絡(luò)的家庭親密度網(wǎng)絡(luò)的全網(wǎng)結(jié)構(gòu)。例如，基于符號網(wǎng)絡(luò)的家庭親密度網(wǎng)絡(luò)在第k代的全網(wǎng)結(jié)構(gòu)為其中sns表示子網(wǎng)結(jié)構(gòu)，其取值范圍為上述子網(wǎng)結(jié)構(gòu)集合{ps,bs,sc,ts,rts,…}，θ為子網(wǎng)標(biāo)號。該網(wǎng)絡(luò)在上溯(或下溯)后的第l代的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為其中l(wèi)的取值為自然數(shù)，各個子網(wǎng)中的l取值可以相同，也可以各不相同。子網(wǎng)結(jié)構(gòu)的取值仍舊為{ps,bs,sc,ts,rts,…}。

網(wǎng)間親密度的繼承性：特指各子網(wǎng)中相交互的成員節(jié)點間親密度能被該節(jié)點所屬的網(wǎng)內(nèi)其它節(jié)點繼承的特性，用iniih表示。假設(shè)相交互的成員節(jié)點為第m代節(jié)點，若繼承的方向為上溯，繼承的節(jié)點為上溯一個節(jié)點(即m的父輩節(jié)點)，則用表示；若繼承的方向為下溯，繼承的節(jié)點為上溯一個節(jié)點(即m的子輩節(jié)點)，則用表示；若被同輩節(jié)點繼承，則只需在繼承節(jié)點的次數(shù)上加以區(qū)分。如在第m代節(jié)點被同級節(jié)點繼承了n次，則表示為

網(wǎng)絡(luò)成員間的親疏關(guān)系推斷：特指包括子網(wǎng)內(nèi)部節(jié)點和子網(wǎng)間的交互節(jié)點在內(nèi)所有節(jié)點間的親密度推斷。這種推斷的依據(jù)可參照親密度的移植性、擴展性和繼承性。具體的推斷計算方法詳見后文的網(wǎng)絡(luò)親密度模型與計算方法。

網(wǎng)間親密度的時效性：特指子網(wǎng)間交互成員節(jié)點在交互過程中計算所得的親密度具有時間限制的特性，用init。事實上，無論是在子網(wǎng)內(nèi)還是在子網(wǎng)間，交互節(jié)點間的親密度都不可能保持不變(隨時間流逝而衰減)。因此，親密度取值存在如下關(guān)系：

其中，a表示子網(wǎng)中交互成員數(shù)占交互成員總數(shù)的比值，t表示交互停止的時長，即交互成員不產(chǎn)生交互的持續(xù)時間。從公式(1)中可以看出，當(dāng)網(wǎng)間親密度大于0時，表明兩個子網(wǎng)間的關(guān)系為友好，而隨著時間t的增大，親密度的取值逐漸會趨向于0；當(dāng)網(wǎng)間親密度小于0時，表明兩個子網(wǎng)間的關(guān)系為敵對，而隨著時間t的增大，親密度的取值也逐漸會趨向于0。這與現(xiàn)實生活中的情形也是相吻合的。無論兩個家庭或家族存在多大的友情或仇視，隨著時間的推移，友好的感情由于長時間不接觸也會慢慢淡忘，仇視的情感由于時間的推移也會慢慢盡釋前嫌。

正是由于網(wǎng)間親密度時效性的存在，才會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)或成員關(guān)系重組的現(xiàn)象發(fā)生。

網(wǎng)絡(luò)或成員關(guān)系重組：特指子網(wǎng)交互成員間的交互行為由于對親密度的改變而導(dǎo)致子網(wǎng)結(jié)構(gòu)發(fā)生成員關(guān)系重新組合的現(xiàn)象。上文所述時效性對親密度的影響是導(dǎo)致這種關(guān)系重組的原因之一。除時間因素外，空間距離因素和社會因素(知識、社會地位和社會背景等)的改變都是造成關(guān)系重組的重要因素，因此將導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)或成員關(guān)系重組的因素采用如下關(guān)系表示式予以詮釋。

rrse＝{t,sp,k,st,bg,...}(2)；

其中，rrse表示影響關(guān)系重構(gòu)的因素集合，t表示時間因素，sp表示空間因素，k表示知識因素，st表示社會地位，bg表示社會背景，等等。上文闡述的時效性是一種典型的時間因素，而空間因素主要體現(xiàn)在交互成員的交互距離上，其本質(zhì)體現(xiàn)在交互心理和交互習(xí)慣上。這種距離因素的原因來源于人們長期以來養(yǎng)成的交互習(xí)慣。即，距離越近的成員交互頻次越高，隨著距離要素的增加，交互頻次逐漸降低。雖然社交網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)對空間距離與交互頻次的反比例關(guān)系有所改觀。但事實證明，虛擬網(wǎng)絡(luò)帶給人們的生活體驗和交互并不那么真實和觸手可及。

網(wǎng)間家庭關(guān)系親密度：特指兩個子網(wǎng)(或家庭)間的關(guān)系親密度，用inhri表示。其計算方法如下：

其中，hi和h'i'分別表示兩個子網(wǎng)(或家庭)，h1,h2,…,hn和h'1',h'2',…,h'm'分別表示兩個子網(wǎng)中的成員，在(3)中分別用于標(biāo)識矩陣的行和列。hrii→i'表示子網(wǎng)hi中各成員對子網(wǎng)h'i'中各成員的親密度；hrii'→i表示子網(wǎng)h'i'中各成員對子網(wǎng)hi中各成員的親密度。

該值表明兩個子網(wǎng)間親密度的相對關(guān)系，因此根據(jù)inhri的取值便可得出兩個子網(wǎng)間的關(guān)系如下：

①若0<inhri<1，則表明子網(wǎng)i對子網(wǎng)j的親密度小于子網(wǎng)j對子網(wǎng)i的親密度；

②若inhri>1，則表明子網(wǎng)i對子網(wǎng)j的親密度大于子網(wǎng)j對子網(wǎng)i的親密度；

③若inhri＝1，則表明子網(wǎng)i對子網(wǎng)j的親密度等于子網(wǎng)j對子網(wǎng)i的親密度；

④若inhri<0，則表明子網(wǎng)i對子網(wǎng)j的關(guān)系為友好，而子網(wǎng)j對子網(wǎng)i的親密關(guān)系為敵對；

⑤若inhri<0，則表明子網(wǎng)i對子網(wǎng)j的關(guān)系為敵對，而子網(wǎng)j對子網(wǎng)i的親密關(guān)系為友好；

⑥若inhri無效，則表明子網(wǎng)i與子網(wǎng)j的關(guān)系為敵對。

網(wǎng)絡(luò)親密度模型與計算方法：用于計算網(wǎng)絡(luò)中任意兩個成員間的網(wǎng)絡(luò)親密度(包括各子網(wǎng)的網(wǎng)內(nèi)成員或網(wǎng)間成員在內(nèi)的所有成員)。由(3)中可以看出，但凡類似hri1'→1/hri1→1'的位置均是需要計算取值的。該位置之所以這樣表示是用于表明成員間的網(wǎng)絡(luò)親密度是一種相互關(guān)系。這樣表示也正是為了印證人與人之間的關(guān)系也是相互的。那么至此便可給出網(wǎng)絡(luò)親密度的模型如(5)，可表示為其中ni用于標(biāo)識網(wǎng)絡(luò)親密度，i和j為符號網(wǎng)絡(luò)中的任意兩個成員。

其中，從(5)中可以看出，rrse和矩陣中的列標(biāo)識可參見(2)，變量a的含義與(1)中含義相同。rii→j和矩陣中的行標(biāo)識表示網(wǎng)絡(luò)中一個成員對另一個成員的親密度。通過(5)可依次算出兩個成員之間在五個維度(時間、空間、知識、社會地位和社會背景)上的親密度分別為和(以i＝1,j＝1|2|3...|m為例，j＝1|2|3...|m表示每次j只取1,2,3,...,m上的一個參與計算)，那么兩兩成員間的親密度的計算值為

值得說明的，本專利中的時間和空間被看作是連續(xù)的變化量，因此可采用積分的形式計算。而知識、社會地位和社會背景均是由多方面因素所構(gòu)成的，因此被看作離散量參與計算。例如，用戶i相對于用戶j具有地理知識，但地理知識并不是一種連續(xù)性的知識，該知識由許多分支知識(山川和河流分布、地理板塊結(jié)構(gòu)等)所構(gòu)成，因此具備某種知識與否就可用布爾量進行描述。同樣的情形適用于社會地位和社會背景，均可采用具備社會地位或社會背景與否的布爾量來進行度量。

應(yīng)當(dāng)理解的是，本說明書未詳細闡述的部分均屬于現(xiàn)有技術(shù)。

應(yīng)當(dāng)理解的是，上述針對較佳實施例的描述較為詳細，并不能因此而認為是對本發(fā)明專利保護范圍的限制，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員在本發(fā)明的啟示下，在不脫離本發(fā)明權(quán)利要求所保護的范圍情況下，還可以做出替換或變形，均落入本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)，本發(fā)明的請求保護范圍應(yīng)以所附權(quán)利要求為準(zhǔn)。