CN101446961A - 在网络社区中对用户及其好友进行关联的方法及系统 - Google Patents

在网络社区中对用户及其好友进行关联的方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及通信领域，提供了一种在网络社区中对用户及其好友进行关联的方法及系统。所述方法包括以下步骤：A.从用户个人信息中提取出特征元素；B.在网络社区中搜索与所述特征元素相关的资源；C.根据搜索到的资源确定待推荐的好友，并将所述好友关联到用户。所述系统包括提取单元、搜索单元和关联单元。本发明提高了用户与被推荐好友间的关联性，增强了网络社区中用户与好友间的交流。

Description

在网络社区中对用户及其好友进行关联的方法及系统
技术领域
本发明涉及计算机及通信领域，更具体地说，涉及一种在网络社区中对用户及其好友进行关联的方法及系统。
背景技术
随着互联网的兴起，网络社区已为用户所熟知。在网络社区中，用户可以建立自己的档案，其中包括照片和个人兴趣等，用户之间可以进行公开或私下留言，还可以加入其他朋友的小组。而网络社区为了进一步增强用户粘性，还会向用户推荐好友。本申请中涉及的“用户”与“好友”的概念是相对的，对网络社区中的某个用户而言，其他用户都可作为该用户的潜在好友，成为被推荐的对象。
现有技术一中，网络社区采取随机推荐的方式向用户推荐好友，在部分网络社区中，这种方式主要针对VIP用户。但是由于该方式是完全的随机推荐，用户与好友之间毫无关联，用户对推荐给他的好友没有更深层的了解，不清楚为什么把该好友推荐给自己，因此缺乏长期关注的动力。
现有技术二中，网络社区通过关系链向用户推荐好友，具体过程是：(1)获取用户的好友列表；(2)扫描其好友的好友列表，从中找到那些在用户的好友列表中不存在的好友；(3)将这些好友随机推荐给用户。这种方式较现有技术一有所改进，但是在实际应用中，用户与其好友间的好友关系链差异可能很大，例如用户可能完全不认识其好友的好友，而在这种情况下，该现有技术又难以确定用户与被推荐好友间的关联，导致所推荐的好友无法引起用户的关注。
因此需要一种新的在网络社区中对用户及其好友进行关联的方法，提高用户与被推荐好友间的关联性，从而增强网络社区中用户与好友间的交流。
发明内容
本发明的目的之一在于提供一种在网络社区中对用户及其好友进行关联的方法及系统，旨在提高用户与被推荐好友间的关联性。
为了实现发明目的，所述在网络社区中对用户及其好友进行关联的系统包括：
提取单元，从用户个人信息中提取出特征元素；
搜索单元，在网络社区中搜索与所述特征元素相关的资源；
关联单元，根据所述搜索单元搜索到的资源确定待推荐的好友，并将所述好友关联到用户。
其中，所述用户个人信息包括：用户的个人档案资料，和/或用户发表的内容。
其中，所述提取单元对用户个人信息中的特征元素进行优先级划分，并提取出优先级最高的特征元素。
其中，所述系统还包括：限定单元，对提取单元提取出的特征元素添加限定词，并将带有所述限定词的特征元素发送至搜索单元。
其中，所述搜索单元的搜索方式包括：将所述特征元素或带有限定词的特征元素作为关键词，在网络社区中搜索包含所述关键词的资源。
其中，所述资源包括网络日志。
其中，所述关联单元中设置有相关度阈值；所述关联单元对搜索单元搜索到的资源进行文本相关性分析，并将达到所述相关度阈值的好友作为待推荐的好友关联到用户。
其中，所述关联单元将好友关联到用户的方式包括：将好友列入推荐名单中，并将所述推荐名单显示到用户界面上。
所述在网络社区中对用户及其好友进行关联的方法包括以下步骤：
A.从用户个人信息中提取出特征元素；
B.在网络社区中搜索与所述特征元素相关的资源；
C.根据搜索到的资源确定待推荐的好友，并将所述好友关联到用户。
其中，所述步骤A中用户个人信息包括：用户的个人档案资料，和/或用户发表的内容。
其中，所述用户个人信息中的特征元素包括：用户的个人档案资料中的兴趣爱好项。
其中，所述步骤A包括：
A1.对用户个人信息中的特征元素进行优先级划分；
A2.提取出优先级最高的特征元素。
其中，所述步骤A和B之间还包括：对所述特征元素添加限定词，并将带有所述限定词的特征元素发送至搜索单元。
其中，所述步骤B包括：将所述特征元素或带有限定词的特征元素作为关键词，在网络社区中搜索包含所述关键词的资源。
其中，所述资源包括网络日志。
其中，所述步骤C之前包括：设置相关度阈值；
所述步骤C中确定待推荐的好友的步骤包括：对搜索单元搜索到的资源进行文本相关性分析，并将达到所述相关度阈值的好友作为待推荐的好友关联到用户。
其中，所述步骤C中将好友关联到用户的步骤包括：将好友列入推荐名单中，并将所述推荐名单显示到用户界面上。
由上可知，本发明提高了用户与被推荐好友间的关联性，增强了网络社区中用户与好友间的交流。
附图说明
图1是本发明其中一个实施例在网络社区中对用户及其好友进行关联的系统结构图；
图2是本发明其中一个实施例在网络社区中对用户及其好友进行关联的系统结构图；
图3是本发明其中一个实施例在网络社区中对用户及其好友进行关联的方法流程图；
图4是本发明其中一个实施例在网络社区中对用户及其好友进行关联的方法流程图。
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。
具体实施方式
在本发明中，提取单元从用户个人信息中提取出特征元素，再由搜索单元从网络社区中搜索与特征元素相关的资源，再由关联单元根据搜索到的资源确定待推荐的好友，并将所述好友关联到用户。因此本发明将原有的随机推荐方式转变成了一定程度的定向推荐，提高了用户与被推荐好友间的关联度，因此可使用户对被推荐好友有更强烈和更持久的关注兴趣。
图1示出了本发明其中一个实施例在网络社区中对用户及其好友进行关联的系统结构，该系统包括提取单元10、搜索单元20和关联单元30。其中：
(1)提取单元10，从用户个人信息中提取出特征元素。
(2)搜索单元20，与提取单元10相连，在网络社区中搜索与特征元素相关的资源。
(3)关联单元30，与搜索单元20相连，根据搜索到的资源确定待推荐的好友，并将所述好友关联到用户。
在一个实施方式中，提取单元10确定用户个人信息中的特征元素，并将其提取出来，发送给搜索单元20。
用户个人信息包括所有与用户相关的信息，主要是用户创建的信息。在一个实例中，个人信息包括：用户填写的个人档案资料，或者用户发表的日志、相册、用户的心情感言等。
特征元素，是指用户个人信息中与要建立起关联的对象有关的内容，例如是可能引起其他人共鸣的内容。在一个实例中，若个人信息是指用户填写的个人档案资料，那么该特征元素可以是该个人当资料中的兴趣爱好项。当然，特征元素也可以是其他内容，只要是与用户本身有关的、可能引起他人关注的内容即可，本发明并不限定其具体表现形式。
在一个实施方式中，搜索单元20在网络社区中搜索与特征元素相关的资源。该搜索单元20可为一般意义上所称的搜索引擎，其搜索方式包括多种。在一个实例中，其搜索方式是以特征元素为关键词，在网络社区中搜索包含该关键词的资源。
本发明所称的资源，包括网络社区中的所有数据。而在一个实例中，该资源是指网络日志。当然，还可以是相册、用户的心情感言等，本发明并不以此限定保护范围。
在一个实例中，搜索单元20根据特征元素进行搜索，返回限定时间(例如3天)内具有相关性的所有网络日志，所称的相关性，最简单的一种情况就是，该特征元素在所有这些网络日志中均出现过至少一次。
在一个实施方式中，关联单元30首先根据搜索到的资源确定待推荐的好友，然后将该好友推荐给用户。本发明可通过多种方式确定待推荐的好友，也可通过多种方式将好友推荐给用户。
在一个实例中，关联单元30确定待推荐的好友的方式是：对搜索到的资源进行文本相关性分析，选取相关度达到一阈值的好友，将其确定为待推荐的好友。该相关度的计算可通过多种方式，例如，可通过对该资源中出现前述特征元素的次数进行统计，设定相关度的阈值为K，若统计得到某资源中特征元素出现的次数达到K，则将该资源对应的好友确定为待推荐的好友。在本发明的一个实例中，相关度的表现形式也可有多种，可通过一个数值，例如百分比的形式向用户展示相关度的大小，从而使得用户可根据该数值进而确定最终接受的好友。当然，本发明并不以上述的实现方式限定保护范围。
在一个实例中，关联单元30将好友推荐给用户的方式是：将好友列入推荐名单中，并将所述推荐名单显示到用户界面上。当然，本发明并不以此限定保护范围。
图2示出了本发明其中一个实施例在网络社区中对用户及其好友进行关联的系统结构，包括提取单元10、搜索单元20和关联单元30，此外还包括限定单元40。
该限定单元40与提取单元10及搜索单元30相连，对提取出来的特征元素添加限定词，并将带有所述限定词的特征元素发送至搜索单元30。该限定词，如电影、汽车等一起提交到搜索引擎。
在一个实例中，若用户在个人档案资料中填写了“正在看的电视剧”是“我们俩的婚姻”，那么提取单元10提取出的特征元素为：我们俩的婚姻。为了控制推荐的相关性，限定单元40此时就会给该特征元素增加限定词，例如给“我们俩的婚姻”加上“电视剧”，然后以两者的结合去搜索。
图3示出了本发明其中一个实施例在网络社区中对用户及其好友进行关联的方法流程。具体过程如下：
在步骤S301中，从用户个人信息中提取出特征元素。
在步骤S302中，在网络社区中搜索与该特征元素相关的资源。
在步骤S303中，根据搜索到的资源确定待推荐的好友，并将该好友推荐给用户。
在步骤S301的一个实施方式中，用户个人信息包括所有与用户相关的信息，主要是用户创建的信息。在一个实例中，个人信息包括：用户填写的个人档案资料，或者用户发表的日志、相册、用户的心情感言等。
特征元素，是指可能引起其他人共鸣的内容。在一个实例中，若个人信息是指用户填写的个人档案资料，那么该特征元素则可以是该个人当资料中的兴趣爱好项。当然，特征元素也可以是其他内容，只要是与用户本身有关的、可能引起他人关注的内容即可，本发明并不限定其具体表现形式。
在步骤S302中，搜索方式包括多种。在一个实例中，其搜索方式是以特征元素为关键词，在网络社区中搜索包含该关键词的资源。
本发明所称的资源，包括网络社区中的所有数据。而在一个实例中，该资源是指网络日志。当然，还可以是相册、用户的心情感言等，本发明并不以此限定保护范围。
在一个实例中，搜索单元20根据特征元素进行搜索，返回限定时间(例如3天)内具有相关性的所有网络日志，所称的相关性，最简单的一种情况就是，该特征元素在所有这些网络日志中均出现过至少一次。
在步骤S303中，可通过多种方式确定待推荐的好友，也可通过多种方式将好友推荐给用户。
在一个实例中，确定待推荐的好友的方式是：对搜索到的资源进行文本相关性分析，选取相关度达到一阈值的好友，将其确定为待推荐的好友。该相关度的计算可通过多种方式，例如，可通过对该资源中出现前述特征元素的次数进行统计，设定相关度的阈值为K，若统计得到某资源中特征元素出现的次数达到K，则将该资源对应的好友确定为待推荐的好友。在本发明的一个实例中，相关度的表现形式也可有多种，可通过一个数值，例如百分比的形式向用户展示相关度的大小，从而使得用户可根据该数值进而确定最终接受的好友。当然，本发明并不上述的实现方式限定保护范围。
在一个实例中，关联单元30将好友推荐给用户的方式是：将好友列入推荐名单中，并将所述推荐名单显示到用户界面上。当然，本发明并不以此限定保护范围。
图4示出了本发明其中一个实施例在网络社区中对用户及其好友进行关联的方法流程，其具体过程包括：
在步骤S401中，对用户在个人档中兴趣爱好项的内容进行优先级划分。在本步骤中，进行优先级划分的目的，是为了找到陌生人之间更容易合拍的元素。在一个实例中，优先级是根据用户的填写量和更新频率、潜在的商业价值等来制定的，例如可分为多个等级，并在不同的兴趣爱好项与各等级之间建立映射关系。
在步骤S402中，提取出优先级最高的特征元素。在一个实例中，最期待的电影、最近在玩的游戏、最喜欢的香水品牌，这3项的优先级会高于“最擅长的运动项目”。
在步骤S403中，对该兴趣爱好项添加限定词，以其整体作为关键词。
在一个实例中，若用户在个人档案资料中填写了“正在看的电视剧”是“我们俩的婚姻”，那么提取单元10提取出的特征元素为：我们俩的婚姻。为了控制推荐的相关性，限定单元40此时就会给该特征元素增加限定词，例如给“我们俩的婚姻”加上“电视剧”，然后以两者的结合作为关键词。
在步骤S404中，在网络社区中搜索与该关键词相关的资源。具体的搜索方式与现有技术类似。
在步骤S405中，根据搜索到的资源进行文本相关性分析，将相关度最高者作为待推荐的好友。
在步骤S406中，将该好友列入推荐名单中，并将推荐名单显示到用户界面上。应当说明的是，除上述方式外，还可采取其他的推荐方式。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (17)

1、一种在网络社区中对用户及其好友进行关联的系统，其特征在于，所述系统包括：
提取单元，从用户个人信息中提取出特征元素；
搜索单元，在网络社区中搜索与所述特征元素相关的资源；
关联单元，根据所述搜索单元搜索到的资源确定待推荐的好友，并将所述好友关联到用户。
2、根据权利要求1所述的在网络社区中对用户及其好友进行关联的系统，其特征在于，所述用户个人信息包括：用户的个人档案资料，和/或用户发表的内容。
3、根据权利要求2所述的在网络社区中对用户及其好友进行关联的系统，其特征在于，所述提取单元对用户个人信息中的特征元素进行优先级划分，并提取出优先级最高的特征元素。
4、根据权利要求3所述的在网络社区中对用户及其好友进行关联的系统，其特征在于，所述系统还包括：
限定单元，对提取单元提取出的特征元素添加限定词，并将带有所述限定词的特征元素发送至搜索单元。
5、根据权利要求4所述的在网络社区中对用户及其好友进行关联的系统，其特征在于，所述搜索单元的搜索方式包括：
将所述特征元素或带有限定词的特征元素作为关键词，在网络社区中搜索包含所述关键词的资源。
6、根据权利要求5所述的在网络社区中对用户及其好友进行关联的系统，其特征在于，所述资源包括网络日志。
7、根据权利要求1至6中任一项所述的在网络社区中对用户及其好友进行关联的系统，其特征在于，所述关联单元中设置有相关度阈值；
所述关联单元对搜索单元搜索到的资源进行文本相关性分析，并将达到所述相关度阈值的好友作为待推荐的好友关联到用户。
8、根据权利要求7所述的在网络社区中对用户及其好友进行关联的系统，其特征在于，所述关联单元将好友关联到用户的方式包括：
将好友列入推荐名单中，并将所述推荐名单显示到用户界面上。
9、一种在网络社区中对用户及其好友进行关联的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
A.从用户个人信息中提取出特征元素；
B.在网络社区中搜索与所述特征元素相关的资源；
C.根据搜索到的资源确定待推荐的好友，并将所述好友关联到用户。
10、根据权利要求9所述的在网络社区中对用户及其好友进行关联的方法，其特征在于，所述步骤A中用户个人信息包括：用户的个人档案资料，和/或用户发表的内容。
11、根据权利要求10所述的在网络社区中对用户及其好友进行关联的方法，其特征在于，所述用户个人信息中的特征元素包括：用户的个人档案资料中的兴趣爱好项。
12、根据权利要求11所述的在网络社区中对用户及其好友进行关联的方法，其特征在于，所述步骤A包括：
A1.对用户个人信息中的特征元素进行优先级划分；
A2.提取出优先级最高的特征元素。
13、根据权利要求12所述的在网络社区中对用户及其好友进行关联的方法，其特征在于，所述步骤A和B之间还包括：
对所述特征元素添加限定词，并将带有所述限定词的特征元素发送至搜索单元。
14、根据权利要求13所述的在网络社区中对用户及其好友进行关联的方法，其特征在于，所述步骤B包括：
将所述特征元素或带有限定词的特征元素作为关键词，在网络社区中搜索包含所述关键词的资源。
15、根据权利要求14所述的在网络社区中对用户及其好友进行关联的方法，其特征在于，所述资源包括网络日志。
16、根据权利要求15所述的在网络社区中对用户及其好友进行关联的方法，其特征在于，所述步骤C之前包括：设置相关度阈值；
所述步骤C中确定待推荐的好友的步骤包括：对搜索单元搜索到的资源进行文本相关性分析，并将达到所述相关度阈值的好友作为待推荐的好友关联到用户。
17、根据权利要求16所述的在网络社区中对用户及其好友进行关联的方法，其特征在于，所述步骤C中将好友关联到用户的步骤包括：
将好友列入推荐名单中，并将所述推荐名单显示到用户界面上。
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