CN103136705A - 一种人际关系热度统计方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于移动互联网领域，提供了一种人际关系热度统计方法，包括：识别目标人员的社交互动方式；统计与目标人员的社交互动种类；统计每种社交方式的互动次数；根据人际关系热度算法计算人际关系热度积分；根据人际关系热度积分绘制人际关系热谱图。本发明提供的人际关系热度统计方法，用以解决传统人际关系统计方法无法涵盖新兴的移动互联网社交方式。采用本发明提供的一种人际关系热度统计方法可以直观地显示人际之间最近联系情况，方便用户统计和分析与不同联系人的联系情况，分析和维护人际关系，方便用户处理和维护人际沟通，增强和促进人们的沟通与生活。

Description

一种人际关系热度统计方法

技术领域

本发明涉及移动互联网领域，尤其涉及一种在移动互联网领域中根据社交互动情况来统计人际关系热度的方法。

背景技术

人际关系是人们生活中不可或缺的一部分，而拥有良好的人际关系更是充实自我、学习沟通以及掌握社会脉动的重要因素。随着移动互联网的兴起以及社交网络的普及，人们之间的交流方式不再局限于电话、短信、彩信，而开始呈现多样化的趋势，例如：即时通信(QQ、微信)、微博等等。因此，随着人们交流互动方式的多样化，传统的通过统计通话时间以及短信数量来计算人际关系热度的方法不足以体现当前基于移动互联网模式下人际之间的交流热度以及人际关系的亲疏。

发明内容

本发明的目的在于提供一种人际关系统计方法，用以解决传统人际关系统计方法无法涵盖新兴的移动互联网社交方式。

本发明提供了一种人际关系热度统计方法，包括通过需要统计人际关系热度的目标人员的电话号码关联目标人员的社交互动方式；统计与目标人员之间的社交互动方式种类；统计与目标人员之间每种社交方式的互动次数；设置每种社交互动类型系数；设置需要统计人际关系热度的时间天数；带入每种社交互动类型的时间衰减系数；将每种社交互动次数、每种社交互动类型系数以及时间衰减系数进行乘积；通过加权算法统计所有社交互动类型得出人际关系热度积分。

较优的，所述社交互动方式包括但不限于：电话、短信、微博、社交网络、即时通信。

较优的，所述设置每种社交互动类型系数包括将每种社交互动类型设置一个社交互动类型系数。

较优的，所述时间衰减系数中包括需要统计热度积分的天数N，以及与统计当天距离天数n，所述时间衰减系数为

较优的，所述人际关系热度统计方法还包括根据人际关系热度积分，依照积分从大到小顺序绘制人际关系热谱图。

较优的，所述人际关系热谱图是分级同心圆雷达图。

较优的，所述分级同心圆雷达图中所采用的分级方法为绝对邓巴数分级或相对邓巴数分级。

较优的，所述分级同心圆雷达图分级等级为至少两级。

本发明提供的一种人际关系热度统计方法，可以直观地显示人际之间最近联系情况，方便用户统计和分析与不同联系人的联系情况，分析和维护人际关系，方便用户处理和维护人际沟通，增强和促进人们的沟通与生活。

附图说明

图1是本发明实施例提供的一种人际关系热度统计方法。

图2是本发明实施例提供的人际关系热谱图示例。

具体实施方式

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。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明提供的一种人际关系热度统计方法，根据当前移动互联网社交互动方式，例如：电话、短信、彩信、即时通信以及微博等，收集目标人员的上述互动方式经过加权计算，并根据时间的衰减算法，得到目标人员的当前人际关系热度积分，并在所有目标人群人际关系热度积分统计全局的基础上通过热度等级评定算法进行人际关系等级评定，绘出以用户为圆心，以不同热度等级的人际分布为同心圆的人际关系热度图谱。本发明提供的一种人际关系热度统计方法，可以直观地显示人际之间最近联系情况，方便用户统计和分析与不同联系人的联系情况，分析和维护人际关系，方便用户处理和维护人际沟通，增强和促进人们的沟通与生活

为了更好的理解本发明的技术方案，申请人通过以下具体描述来阐述本发明的具体实施例：

步骤S110：识别社交互动方式，具体为识别目标人员的电话号码、email地址、即时通信账号、社交平台账号及其其他移动互联网领域内的社交互动方式，需要说明的是，上述识别方法是现有技术方法，在此不赘述；

步骤S120：对于已经关联社交平台的目标人员，通过openAPI(ApplicationProgramming Interface，应用程序接口)读取IM(Instant Message，即时通信)、社交网站、社交APP等的目标人员交互信息；

步骤S130：统计与目标人员的社交互动次数，例如：通过电话、短信、彩信、email、微信、社交网站(微博、人人网、Facebook、Twitter、Linkedin等)等的社交互动次数；

步骤S140：计算目标人员的人际关系热度积分，在本发明实施例中，具体目标人员A的人际关系热度积分的P_A算法为：

$P_A=\underset{n=0}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{T}_n\left[\underset{x=1}{\overset{\mathrm{all}}{\mathrm{\Σ}}}\left(W_x{M}_{\mathrm{xn}}\right)\right]$

其中，上述公式中的变量含义如下：

P_A：人际关系热度积分；

N：需要统计热度积分的天数，n为统计当天的距离天数，可见0≤n≤N；

x：社交互动的类型，比如用户与目标人员A涉及的互动类型为：电话、短信、email、微博4种，则x＝4：

W：社交互动类型系数，W_x为某种社交互动类型的积分系数，如电话为W₁、短信为W₂、email为W₃等；

M：社交互动次数，M_xn也即社交互动类型为x的第n天的互动次数。

T：时间衰减系数，

也即当天n＝0的衰减系数为第N天的衰减系数为

不做时间衰减的算法相当于设T为1

具体得，申请人为了更好的阐述上述算法，举例如下：

N：假设需要统计热度积分的天数为60天，N＝60，需要说明的是，所述统计时间天数可以由移动终端用户自己设定，本发明不做限定。

x：社交互动类型，假设与需要统计人际关系热度积分的目标人员A涉及的互动类型为：电话、短信、email、微博、facebook共5种，则x＝5

W：社交互动类型系数，设定电话为W₁＝5、短信为W₂＝3、email W₃＝2、微博W₄＝1、facebook W₅＝1

M：社交互动次数的数据，具体为：

今天n＝0：电话2次，短信3次，email 1次：

昨天n＝1：短信2次，email 1次，facebook 2次；

前天n＝2：电话1次，微博6次，再之前没有任何互动。

则：60天以来与A的P_A计算：

$P_A=\underset{n=0}{\overset{60}{\mathrm{\Σ}}}{T}_n\left[\underset{x=1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\left(W_x{M}_{\mathrm{xn}}\right)\right]$

$=\frac{N-0}{N}\underset{1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\left(W_x{M}_{x0}\right)+\frac{N-1}{N}\underset{1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\left(W_x{M}_{x1}\right)+\frac{N-2}{N}\underset{1}{\overset{5}{\mathrm{\Σ}}}\left(W_x{M}_{x2}\right)$

$\begin{array}{c}=\frac{60-0}{60}*[(5*2)+(3*3)+(2*1)]+\frac{60-1}{60}*[(3*2)+(2*1)+(1*2)]+\frac{60-2}{60}\\ *[(5*1)+(1*6)]\end{array}$

$=41.47$

需要说明的是，即使是同一类型的互动方式，也可以将社交互动类型系数W进行细分设置，例如打电话这种社交互动类型，也可以分为主叫和被叫，此时，打电话这种社交互动类型系数W可以设为主叫时，W＝5，被叫时，W＝4，即把打电话的互动方式拆分为两个子类型。同理微博互动中，有私信，也有提及等不同方式，也可以根据微博中的互动类型将W进行细分。

此外，上述人际关系指数统计算法中引入了时间衰减系数T_n，所述时间衰减系数T_n为本发明人际关系热度积分统计的可选项，引入时间衰减系数T_n这是为了更加有效评估和衡量时间和人际关系热度之间的关系。具体来说，今天和10天前的一次通话的热度积分是不同的。

步骤S150：根据步骤S140统计出的人际关系热度积分，绘制人际关系热谱图，具体方式如下：

根据上述步骤统计出目标人员的人际关系热度积分，并将该热度积分绘制成人际关系热度的多级同心圆雷达图上，如图2所示。具体得，根据上述人际关系热度统计积分依照从大到小分布在以目标用户为圆心的同心圆的周围。其中，人际关系热度可以分为若干级，例如3级至5级，1级为最亲密好友。

需要说明的是，热度分级方式有很多种，在本发明实施例中，采用的是直观的罗宾·邓巴(Robin Dunbar)数原则：根据统计各级目标人员数目通常为：5、15、35、150、500。具体得可采用两种方式：1、绝对邓巴数分级：把积分从高到低排列，前5人作为1级热度好友，最为亲密，将其5人头像绘画到目标用户为圆心的最小同心圆，后续的15人作为2级热度好友，将其15人头像绘画到第二级同心圆，以此类推。2、相对邓巴数分级：按比例将目标人员按比例相对均匀绘画到热度级别中，如按三级热度分类，第一级占：5/(5+15+35)*100％＝9％，第二级27％，第三级64％，按比例将目标人员分散到三个级别中。

本发明实施例提供的上述技术方案的全部或部分可以通过程序指令相关的硬件来完成，所述程序可以存储在可读取的存储介质中，该存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本发明实施例提供的一种人际关系热度统计方法，可以有效的体现了移动互联网时代新的社交手段，统计范围从传统的手机通信延展到移动互联网社交模式，并通过加权不同有效区别在热度积分中的重要程度。可以直观地显示人际之间最近联系情况，方便用户统计和分析与不同联系人的联系情况，分析和维护人际关系，方便用户处理和维护人际沟通，增强和促进人们的沟通与生活。

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 (9)

1.一种人际关系热度统计方法，其特征在于，包括以下步骤： 

识别人际关系热度的目标人员的社交互动方式； 

统计与目标人员之间的社交互动方式种类； 

统计与目标人员之间每天、每种社交方式的互动次数； 

设置每种社交互动类型系数； 

设置需要统计人际关系热度的时间天数； 

将每天每种社交互动次数、每种社交互动类型系数进行乘积得到每天的关系热度积分； 

合计统计时间范围内的每天关系热度积分得出目标人员的人际关系热度积分。 

2.如权利要求1所述的人际关系热度统计方法，其特征在于，所述社交互动方式包括但不限于：电话、短信、微博、社交网络、即时通信。 

3.如权利要求2所述的人际关系热度统计方法，其特征在于，所述设置每种社交互动类型系数包括，将每种社交互动类型设置一个社交互动类型系数。 

4.如权利要求1所述的人际关系热度统计方法，其特征在于，还包括：时间衰减系数，所述时间衰减系数中包括需要统计热度积分的天数N，以及与统计当天距离天数n，所述时间衰减系数为

5.如权利要求4所述的人际关系热度统计方法，其特征在于，所述每天的关系热度积分为：将每天每种社交互动次数、每种社交互动类型系数以及时间衰减系数进行乘积得到每天的关系热度积分。 

6.如权利要求1所述的人际关系热度统计方法，其特征在于，还包括根据人际关系热度积分，依照积分从大到小顺序绘制人际关系热谱图。 

7.如权利要求6所述的人际关系热度统计方法，其特征在于，所述人际关系热谱图是分级同心圆雷达图。 

8.如权利要求7所述的人际关系热度统计方法，其特征在于，所述分级同心圆雷达图中所采用的分级方法为绝对邓巴数分级或相对邓巴数分级。 

9.如权利要求8所述的人际关系热度统计方法，其特征在于，所述分级同心圆雷达图分级等级为至少两级。 

Images