CN103383703B - 一种微博用户组推荐方法 - Google Patents

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Abstract

本发明适用于互联网技术领域,提供了一种微博用户组推荐方法,所述方法包括:通过微博系统开放平台提供的API接口获取当前用户和设定数量的其他用户的关注列表和粉丝列表;依据该关注列表和粉丝列表建立用户互粉关系图;查找用户互粉关系图中所有的极大团以及该极大团的兴趣爱好;获取当前微博用户的兴趣爱好,将与当前微博用户的兴趣爱好相同的极大团内的所有用户推荐给当前微博用户。本发明具体的技术方案具有易实现,召回率高的优点。

Description

一种微博用户组推荐方法
技术领域
本发明属于互联网领域,尤其涉及一种微博用户组推荐方法。
背景技术
微博(MicroBlog),即微博客,相比于博客内容更加短小,是一种当前最流行的社会化网络服务媒体。用户可随时随地通过电脑、手机或者其他各种客户端组件从微博上获取、分享以及传播消息。
微博上每天传送的信息量巨大,但用户一般仅关注某一特定方面的消息,比如与某位影视明星相关的娱乐资讯或者某一专业领域最新研究成果等。为了能够及时获取这些信息,用户可使用微博系统中的“关注”功能关注这些能够提供感兴趣信息或与自己具有相同兴趣爱好的微博用户,这样被关注用户发布的任何消息都会及时地显示在当前用户的主页上,当前用户成为被关注用户的“粉丝”,当然被关注用户也可以成为当前用户的“粉丝”。
在微博中,用户的“关注”行为是用户获取外部信息的重要手段。但微博中每天产生大量的消息,仅凭单个用户的“关注”行为获取所感兴趣的消息不太现实。为此,微博运营商推出了基于“热点人物”和好友的好友的“间接关注”的推荐模式向用户推荐与自己具有一定影响力或相同兴趣爱好的用户。
现有微博推荐用户方法一般基于“热点人物”和“好友的好友”的原则向用户推荐具有一定影响力或者相同兴趣爱好的用户,而与用户具有相同兴趣爱好的用户并不局限于热点人物和好友的好友,另外推荐用户的好友中也有一部分用户也具有一定影响力或与当前用户和推荐用户具有相同兴趣爱好,他们也适合推荐给用户。
所以现有的微博推荐技术的局限度高,无法向用户推荐其感兴趣的用户。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种微博用户组推荐方法,旨在解决现有技术无法向用户推荐其感兴趣的用户的问题。
本发明实施例是这样实现的,一种微博用户组推荐方法,所述方法包括:
通过微博系统开放平台提供的API接口获取当前用户和设定数量的其他用户的关注列表和粉丝列表;
依据该关注列表和粉丝列表建立用户互粉关系图;
查找用户互粉关系图中所有的极大团以及该极大团的兴趣爱好;
获取当前微博用户的兴趣爱好,将与当前微博用户的兴趣爱好相同的极大团内的所有用户推荐给当前微博用户。
所述用户互粉关系图具体以包括:所有微博用户和所有微博用户之间的互粉标示,所述所有微博用户内的任一用户至少与用户互粉关系图内的一个用户为互粉关系;
所述极大团具体为:多个微博用户组成的团且多个微博用户之间均为互粉关系。
可选的,所述依据该关注列表和粉丝列表建立用户互粉关系图具体为:
201、将当前用户对应的顶点增加到空的用户互粉关系图中;
202、赋予一ID号给当前用户在用户互粉关系图中的对应的顶点;
203、获取关注列表和粉丝列表之间的交集,该交集即为互粉用户列表,读取当前用户的互粉用户列表中的一粉丝用户,检查此粉丝用户是否有对应的点在用户互粉关系图中,如果没有,则跳转到步骤204,否则跳转到步骤205;
204、在用户互粉关系图中添加该粉丝用户对应的顶点,并将另一ID号赋予该粉丝用户在用户互粉关系图中对应的顶点;
205、向用户互粉关系图中当前用户对应顶点及另一ID号对应顶点之间添加一条互粉标示;
206、重复203—205直至当前用户的互粉用户列表为空;
207、重复201—206直至处理完用户互粉关系图中的所有用户。
本发明实施例与现有技术相比,有益效果在于:本发明的技术方案的具有数据采集简单的优点。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种微博用户组推荐方法的流程图;
图2是本发明实施例提供的用户互粉关系图的建立流程图。
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。
本发明具体实施方式提供一种微博用户组推荐方法,该方法由服务器完成,该方法如图1所示,包括:
101、通过微博系统开放平台提供的API接口获取当前用户和设定数量的其他用户的关注列表和粉丝列表;
102、依据该关注列表和粉丝列表建立用户互粉关系图;
103、查找用户互粉关系图中所有的极大团以及该极大团的兴趣爱好;
104、获取当前微博用户的兴趣爱好,将与当前微博用户的兴趣爱好相同的极大团内的所有用户推荐给当前微博用户。
上述用户互粉关系图具体可以包括:所有微博用户和所有微博用户之间的互粉标示,上述所有微博用户内的任一用户至少与用户互粉关系图内的一个用户为互粉关系;上述互粉标示可以为直线,也可以为其他的标示,本发明具体实施方式并不限制上述标示的具体表现形式,另外,所有微博用户的表现形式也可以多样,例如直接用微博用户的用户名表示,也可以为用ID号以及点来表示,上述互粉关系具体可以为:用户A为用户B的粉丝,同时用户B也是用户A的粉丝,此时两个用户同时均为对方的粉丝称为两个用户为互粉关系。
上述极大团具体可以为:多个微博用户且多个微博用户之间均为互粉关系。例如,用户A与用户B属于互粉关系,同时用户A与用户C属于互粉关系,但是用户B与用户C不属于互粉关系,则用户A、用户B、用户C不是极大团,只有用户A与用户B属于互粉关系,同时用户A与用户C属于互粉关系,同时用户B与用户C属于互粉关系时,则用户A、用户B、用户C组成一个极大团。
本发明数据采集简单。在构建用户互粉关系图时通过微博系统提供的API接口仅需要获取用户的关注列表和粉丝列表,无需编程人员设置URL和解析规则通过HTTP协议从微博系统中获取相关数据。
易于实现。根据用户的关注列表和粉丝列表即可建立用户之间的互粉关系,仅需读取两次磁盘即可构建用户互粉关系图。对现有极大团发现技术稍加修改即可快速地从用户互粉关系图中发现与指定用户相关的极大团。采用递归设计思想本发明所描述的与特定顶点相关的极大团发现方法。
召回率高。极大团要求每一个顶点与其他顶点均相连,即微博用户互粉关系图中的极大团中的每一个用户具有相同的影响力或兴趣爱好。相对于社区中用户之间的关系,极大团中用户具有更加紧密的关系。因此,相对于社区推荐方法,极大团推荐方法召回率更高。
耗时短。与特定顶点相关的极大团发现方法直接从用户互粉关系图中找出包含特定顶点相关的极大团,相对于现有的极大团发现技术在找出图中所有极大团的基础上逐个判断满足条件的极大团的方法,耗时更短。在面向更大规模大的用户互粉关系图时,本发明中的方法时间优势非常明显。
应用广泛。微博互粉关系图中的极大团的独有特征不仅可用于用户推荐,还可以用于微博内容推荐,另外,也可用于用户影响力评估、微博营销等方面。
上述102的实现方法如图2所示,具体可以为:
201、将当前用户对应的顶点增加到空的用户互粉关系图中;
202、赋予一ID号给当前用户在用户互粉关系图中的对应的顶点;
203、获取关注列表和粉丝列表之间的交集,该交集即为互粉用户列表,读取当前用户的互粉用户列表中的一粉丝用户,检查此粉丝用户是否有对应的点在用户互粉关系图中,如果没有,则跳转到步骤204,执行204及后续步骤,如有,不执行204,跳转到步骤205;
204、在用户互粉关系图中添加该粉丝用户对应的顶点,并将另一ID号赋予该粉丝用户在用户互粉关系图中对应的顶点;
205、向用户互粉关系图中当前用户对应顶点及另一ID号对应顶点之间添加一条互粉标示(这里以直线标示);
206、重复203—205直至当前用户的互粉用户列表为空;
207、重复201—206直至处理完用户互粉关系图中的所有用户。
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 (1)

1.一种微博用户组推荐方法,其特征在于,所述方法包括:
通过微博系统开放平台提供的API接口获取当前用户和设定数量的其他用户的关注列表和粉丝列表;
依据该关注列表和粉丝列表建立用户互粉关系图;
查找用户互粉关系图中所有的极大团以及该极大团的兴趣爱好,所述极大团中的用户具有相同的影响力或者兴趣爱好;
获取当前微博用户的兴趣爱好,将与当前微博用户的兴趣爱好相同的极大团内的所有用户推荐给当前微博用户;
所述用户互粉关系图具体包括:所有微博用户和所有微博用户之间的互粉标示,所述所有微博用户内的任一用户至少与用户互粉关系图内的一个用户为互粉关系;
所述极大团具体为:多个微博用户组成的团且多个微博用户之间均为互粉关系;
所述依据该关注列表和粉丝列表建立用户互粉关系图具体为:
201、将当前用户对应的顶点增加到空的用户互粉关系图中;
202、赋予一ID号给当前用户在用户互粉关系图中的对应的顶点;
203、获取关注列表和粉丝列表之间的交集,该交集即为互粉用户列表,读取当前用户的互粉用户列表中的一粉丝用户,检查此粉丝用户是否有对应的点在用户互粉关系图中,如果没有,则跳转到步骤204,否则跳转到步骤205;
204、在用户互粉关系图中添加该粉丝用户对应的顶点,并将另一ID号赋予该粉丝用户在用户互粉关系图中对应的顶点;
205、向用户互粉关系图中当前用户对应顶点及另一ID号对应顶点之间添加一条互粉标示;
206、重复203—205直至当前用户的互粉用户列表为空;
207、重复201—206直至处理完用户互粉关系图中的所有用户。
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