的用戶，社交探索期的用戶根據(jù)需求自行選擇互動。
[0046]下面對各模塊工作進行具體舉例說明:
[0047]1、社交探索期用戶識別模塊
[0048]為了避免過度騷擾處于社交穩(wěn)定期的用戶或以熟人交友為主的用戶，需要將社交探索期用戶識別出來。識別社交探索期用戶的方法如下:
[0049]第一步:采集用戶在最近一段時間內(nèi)(如3個月內(nèi))的交友記錄。計算新增好友與用戶的共同好友數(shù)。共同好友數(shù)是指用戶的好友與新增好友的好友重復(fù)的個數(shù)。例如，用戶有50個好友，新增好友有30個好友，其中有20個是重復(fù)的，那么用戶與新增好友的共同好友數(shù)為20。
[0050]第二步:定義陌生好友為與用戶的共同好友等于O的新增好友;定義熟人好友為與用戶的共同好友數(shù)大于O的新增好友。
[0051]第三步:依據(jù)一定的規(guī)則，篩選得出處于社交探索期的用戶，形成社交探索期用戶列表。例如:如果用戶新增好友數(shù)大于5，并且新增好友中陌生好友所占的比例>50%，則視此用戶為社交探索期用戶。
[0052]2、交友匹配計算模塊
[0053]交友匹配計算模塊用于計算兩個用戶的匹配程度。假設(shè)有兩個用戶Ul和U2，定義其雙吸引指數(shù)為AI(U1〈>U2)，計算方式如下:
[0054]第一步:采集Ul和U2的個人屬性，并形成個人屬性向量A。例如，假定所采集屬性包括性別(男、女)和年齡(小于30歲、大于等于30歲)；假設(shè)Ul為男，23歲;Ul的個人屬性向量Al為(I，O，I，O)，其中前兩位表示性別，第一位表示男，第二位表示女；后兩位表示年齡，小于30歲，大于等于30歲；I表示是，O表示否。
[0055]個人屬性向量不限于上述兩項，可以多至數(shù)千項甚至數(shù)萬項。
[0056]第二步:采集Ul和U2在一定時間段內(nèi)新增好友的個人屬性向量Af，計算平均的個人屬性P。例如，假設(shè)Ul新增了4個好友，其屬性分別是(女，21歲)，(女，25歲)，(男，23歲)，(女，20歲)，則對應(yīng)的好友個人屬性向量厶€分別為(0，1，1，0)，(0，1，1，0)，(1，0，1，0)，(0，1，I，0)。計算得到平均Pl = (0.25,0.75，I，0)。
[0057 ] 第三步，計算U2對UI的吸引指數(shù)，以及UI對U2的吸引指數(shù)。U2對UI的吸引指數(shù)的計算方法如下:Al (U2>U1) = Pl.A2/( I Pl I * IA2 I)，其中Pl.A2是向量積，I Pl I是向量的模。該公式計算Pl與A2向量的余弦，通過兩個向量的夾角來判斷其匹配程度。類似地，Ul對U2的吸引指數(shù)計算公式為AI(U1>U2) =Ρ2.Al/( | P2 | * | Al |)
[0058]第四步，計算1]2與1]1之間的雙吸引指數(shù)41(1]1〈>1]2)=六1(1]1>1]2)讀1(1]2>1]1)。也就是說，只有Ul吸引U2，而且U2吸引Ul時，其吸引度才會得高分;而Ul與U2之間單方面的吸引不會得到高分。
[0059]3、結(jié)果展不板塊
[0060]推薦結(jié)果展示界面如圖2所示，結(jié)果展示模塊按照如下規(guī)則展示結(jié)果:
[0061](I)按照雙吸引指數(shù)得分由高到低將被推薦人順序推薦;并用一定的方式展示雙吸引指數(shù)。例如，下圖中使用雙吸引指數(shù)乘以100來指示雙吸引指數(shù)。
[0062](2)當(dāng)用戶瀏覽過推薦結(jié)果后，推薦結(jié)果失效并消失。例如，下圖中，當(dāng)用戶可點擊左右的三角形來瀏覽推薦結(jié)果。關(guān)閉此推薦窗口時，瀏覽過的推薦結(jié)果在下次打開窗口時不再顯示。
[0063](3)當(dāng)未瀏覽的推薦結(jié)果小于一定數(shù)量時，重新啟動計算下一批推薦結(jié)果。
【主權(quán)項】
1.一種基于雙吸引度計算的社交網(wǎng)絡(luò)陌生交友推薦方法，其特征在于，包括以下步驟: 步驟一，通過社交網(wǎng)絡(luò)用戶交友數(shù)據(jù)庫，識別處于社交探索期的用戶，構(gòu)建社交探索期用戶列表； 步驟二，在社交探索期用戶列表中，根據(jù)社交探索期的用戶個人屬性，計算兩個處于社交探索期的用戶的雙吸引指數(shù)，得出二者的匹配程度； 步驟三，根據(jù)匹配程度將推薦結(jié)果動態(tài)展示給社交探索期的用戶，社交探索期的用戶根據(jù)需求自行選擇互動。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于雙吸引度計算的社交網(wǎng)絡(luò)陌生交友推薦方法，其特征在于，步驟一所述的構(gòu)建社交探索期用戶列表，具體操作包括如下步驟: 1)采集某一用戶在最近某一時間段內(nèi)的交友記錄，計算新增好友與該用戶的共同好友數(shù)； 2)定義與該用戶的共同好友數(shù)等于O的新增好友為陌生好友；定義與該用戶的共同好友數(shù)大于O的新增好友為熟人好友； 3)根據(jù)自定義規(guī)則，篩選得出處于社交探索期的用戶，形成社交探索期用戶列表。3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于雙吸引度計算的社交網(wǎng)絡(luò)陌生交友推薦方法，其特征在于，步驟3)自定義規(guī)則為:若用戶新增好友數(shù)大于5，并且新增好友中的陌生好友所占的比例大于50%，則視此用戶為社交探索期用戶。4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于雙吸引度計算的社交網(wǎng)絡(luò)陌生交友推薦方法，其特征在于，共同好友數(shù)指用戶的好友與新增好友的好友重復(fù)個數(shù)。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于雙吸引度計算的社交網(wǎng)絡(luò)陌生交友推薦方法，其特征在于，步驟二所述的根據(jù)社交探索期的用戶個人屬性，計算兩個處于社交探索期的用戶的雙吸引指數(shù)，具體操作包括如下步驟: 1)假設(shè)有兩個用戶Ul和U2，采集Ul和U2的個人屬性，并形成個人屬性向量A; 2)采集Ul和U2在某一時間段內(nèi)新增好友的個人屬性向量Af，計算平均個人屬性P； 3)計算U2對Ul的吸引指數(shù)以及Ul對U2的吸引指數(shù): U2對Ul的吸引指數(shù)的計算公式為:Al (U2>U1) =Pl.A2/( | Pl | * | A2 | ); 其中PI.Α2是向量積，IPII是向量的模，該公式計算PI與A2向量的余弦，通過兩個向量的夾角來判斷其匹配程度； UI對U2的吸引指數(shù)計算公式為:AI (UI >U2) = Ρ2.AI / (I Ρ2 I * IA11 ); 4)定義Ul和U2間的雙吸引指數(shù)為AI(U1〈>U2)，計算兩個用戶Ul和U2間的雙吸引指數(shù)，計算公式如下:AI(U1〈>U2)=AI(U1>U2)*AI(U2>U1)。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于雙吸引度計算的社交網(wǎng)絡(luò)陌生交友推薦方法，其特征在于，步驟三所述的根據(jù)匹配程度將推薦結(jié)果動態(tài)展示給社交探索期的用戶，是按照雙吸引指數(shù)得分由高到低將推薦結(jié)果按順序推薦給用戶，并通過用戶終端能夠識別的方式展示。7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于雙吸引度計算的社交網(wǎng)絡(luò)陌生交友推薦方法，其特征在于，當(dāng)用戶瀏覽過推薦結(jié)果后，推薦結(jié)果失效并消失。8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于雙吸引度計算的社交網(wǎng)絡(luò)陌生交友推薦方法，其特征在于，當(dāng)未瀏覽的推薦結(jié)果小于用戶設(shè)定的數(shù)量時，重新啟動計算下一批推薦結(jié)果。9.一種基于雙吸引度計算的社交網(wǎng)絡(luò)陌生交友推薦系統(tǒng)，其特征在于，包括: 社交探索期用戶識別模塊，該模塊基于用戶交友數(shù)據(jù)庫，用于識別處于社交探索期的社交網(wǎng)絡(luò)用戶，并構(gòu)建社交探索期用戶列表； 交友匹配計算模塊，用于計算兩個處于社交探索期的用戶的雙吸引指數(shù)，得出二者的匹配程度； 結(jié)果展示模塊，用于將推薦結(jié)果動態(tài)展示給用戶，并允許用戶根據(jù)需求進行互動。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于雙吸引度計算的社交網(wǎng)絡(luò)陌生交友推薦方法及系統(tǒng)，屬于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，首先通過識別處于社交探索期的用戶，構(gòu)建社交探索期用戶列表；然后根據(jù)社交探索期的用戶個人屬性，計算兩個處于社交探索期的用戶的雙吸引指數(shù)，得出二者的匹配程度；最后，根據(jù)匹配程度將推薦結(jié)果動態(tài)展示給社交探索期的用戶。該方法較現(xiàn)有方法優(yōu)勢主要體現(xiàn)在：該方法通過識別社交探索期的用戶，只為社交探索期的用戶推薦其它社交探索期的用戶，杜絕對用戶的騷擾。同時，通過設(shè)計“雙吸引指數(shù)”概率計算模型，推薦相匹配的用戶，提高推薦的準(zhǔn)確度。
【IPC分類】G06F17/30, G06Q50/00
【公開號】CN105574139
【申請?zhí)枴緾N201510937707
【發(fā)明人】劉躍文, 陳川, 黃偉, 劉盈, 姜錦虎, 孫永洪, 孟佩君, 孫金鑫, 張舟
【申請人】西安交通大學(xué), 騰訊科技（深圳）有限公司
【公開日】2016年5月11日
【申請日】2015年12月14日