CN103428165A - 社交网络节点分组方法和装置 - Google Patents

社交网络节点分组方法和装置 Download PDF

Info

Publication number
CN103428165A
CN103428165A CN2012101499982A CN201210149998A CN103428165A CN 103428165 A CN103428165 A CN 103428165A CN 2012101499982 A CN2012101499982 A CN 2012101499982A CN 201210149998 A CN201210149998 A CN 201210149998A CN 103428165 A CN103428165 A CN 103428165A
Authority
CN
China
Prior art keywords
nodes
node
correlation
degree
grouping
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN2012101499982A
Other languages
English (en)
Other versions
CN103428165B (zh
Inventor
刘跃文
陈川
贺鹏
麦君明
李玉煌
陈伟华
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Tencent Technology Shenzhen Co Ltd
Original Assignee
Tencent Technology Shenzhen Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Tencent Technology Shenzhen Co Ltd filed Critical Tencent Technology Shenzhen Co Ltd
Priority to CN201210149998.2A priority Critical patent/CN103428165B/zh
Priority to PCT/CN2013/071038 priority patent/WO2013170643A1/zh
Priority to JP2015511906A priority patent/JP5946956B2/ja
Priority to US14/401,271 priority patent/US10169476B2/en
Priority to KR1020147035105A priority patent/KR101678115B1/ko
Publication of CN103428165A publication Critical patent/CN103428165A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN103428165B publication Critical patent/CN103428165B/zh
Priority to US16/197,231 priority patent/US11361045B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/955—Retrieval from the web using information identifiers, e.g. uniform resource locators [URL]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/901—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
    • G06F16/9024—Graphs; Linked lists
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/10—Office automation; Time management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/01—Social networking

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明涉及一种社交网络节点分组方法及装置。该方法包括以下步骤：获取与目标节点存在潜在关联关系的候选节点、与目标节点存在关联关系的关联节点以及所述关联节点的分组标识；获取每个分组关联节点及候选节点与所述目标节点的相关度；根据所述相关度对每个分组内关联节点及候选节点进行组合输出。上述社交网络节点分组方法及装置，获取候选节点、关联节点及关联节点的分组标识，获取候选节点及每个分组标识中关联节点与目标节点的相关度，并按相关度对分组标识内关联节点和候选节点进行组合输出，方便操作，减少了用户添加候选节点的操作，提高了系统的响应效率。

Description

社交网络节点分组方法和装置
技术领域
本发明涉及互联网技术，特别是涉及一种社交网络节点分组方法和装置。
背景技术
互联网技术的发展促进了社交网络的兴起，社交网络是指所有能提供人与人之间联系的网站和产品，包括但不限于即时通信产品、社交网站、聊天室、BBS、虚拟社区、网络游戏等。社交网络中，用户可作为一个节点，用户之间存在直接好友关系或间接关系，即节点之间存在关联关系或者节点之间可能存在关联关系。社交网络提供节点之间可能存在关联关系，可促进节点之间发展其关系链，使得可能存在关联关系转变为存在关联关系。在社交网络中，将某一用户作为目标节点，与该目标节点存在关联关系的节点作为关联节点，与该目标节点存在潜在关联关系的节点作为候选节点。例如，关联节点为用户好友，候选节点为潜在好友，其中，潜在好友是指可能成为用户好友的用户，如此能为用户提供了潜在好友推荐，以促进用户发展其线上关系链。
传统的社交网络中一般是将“关联节点和候选节点”分成两大区块，分别展示给目标节点。目标节点只能和其存在关联关系的关联节点进行数据交互，如果要与存在潜在关联关系的候选节点交互，则需把候选节点变为关联节点。当目标节点需获取候选节点的数据时，则需去候选节点所在区块查找，操作不方便，且也不方便目标节点快速拓展其关系链。
发明内容
基于此，有必要提供一种操作方便的社交网络节点分组方法。
一种社交网络节点分组方法，包括以下步骤：
获取与目标节点存在潜在关联关系的候选节点、与目标节点存在关联关系的关联节点以及所述关联节点的分组标识；
获取每个分组关联节点及候选节点与所述目标节点的相关度；
根据所述相关度对每个分组关联节点及候选节点进行组合输出。
此外，还有必要提供一种操作方便的社交网络节点分组装置。
一种社交网络节点分组装置，包括：
提取模块，用于获取与目标节点存在潜在关联关系的候选节点、与目标节点存在关联关系的关联节点以及所述关联节点的分组标识；
处理模块，用于按分组标识获取每个分组关联节点及候选节点与所述目标节点的相关度；
输出模块，用于根据所述相关度对每个分组关联节点及候选节点进行组合输出。
上述社交网络节点分组方法及装置，获取候选节点、关联节点及关联节点的分组标识，获取候选节点及每个分组标识中关联节点与目标节点的相关度，并按相关度对分组标识内关联节点和候选节点进行组合输出，方便操作，减少用户添加候选节点的操作，提高系统响应效率。
附图说明
图1为一个实施例中社交网络节点分组方法的流程示意图；
图2为一个实施例中步骤S20的具体流程示意图图；
图3为一个实施例中节点关系示意图；
图4为一个实施例中展示关联节点及候选节点的示意图；
图5为一个实施例中展示好友及潜在好友的示意图；
图6为一个实施例中社交网络节点分组装置的结构示意图；
图7为一个实施例中处理模块的内部结构示意图；
图8为一个实施例中输出模块的内部结构示意图；
图9为另一个实施例中社交网络节点分组装置的结构示意图。
具体实施方式
下面结合具体的实施例及附图对社交网络节点分组方法及装置的技术方案进行详细的描述，以使其更加清楚和完整。
如图1所示，在一个实施例中，一种社交网络节点分组方法，包括以下步骤：
步骤S10，获取与目标节点存在潜在关联关系的候选节点、与目标节点存在关联关系的关联节点以及关联节点的分组标识。
具体的，社交网络中选取某一个用户作为目标节点，与用户存在好友关系的用户，即与目标节点存在关联关系的节点为关联节点；与用户可能存在好友关系的用户，即与目标节点存在潜在关联关系的节点为候选节点。其中，潜在关联关系是指候选节点将可能与目标节点存在关联关系。目标节点存在潜在关联关系的候选节点可预先获取得到，将候选节点放置候选节点列表中，然后从候选节点列表中获取目标节点对应的候选节点。候选节点列表中候选节点的获取方式多种。例如预设目标节点的属性信息的匹配权值，然后再将与目标节点不存在关联关系的节点的属性信息与目标节点的属性信息进行比对，得到与目标节点不存在关联关系的节点的权值，将权值大于阈值的与目标节点不存在关联关系的节点作为候选节点。节点的属性信息可包括性别、年龄、星座、血型、毕业学校、所学专业、毕业时间、籍贯、所在地、所从事的行业、兴趣爱好等真实信息；若为虚拟社交网络，还可包括虚拟世界中所在的地区、虚拟人物属性、虚拟人物等级等。
分组标识可包括初中同学、高中同学、大学同学、同事、家人等但不限于此。此外，分组标识还可为分组ID号，如001分组、002分组。
步骤S20，获取每个分组标识内关联节点及候选节点与目标节点的相关度。
具体的，按分组标识分别获取候选节点与目标节点的相关度、以及每个分组标识内关联节点与目标节点的相关度。相关度是指候选节点或关联节点与目标节点的属性信息匹配的程度。本实施例中，相关度可为用户与用户之间的属性信息相似程度。
在一个实施例中，如图2所示，步骤S20具体包括：
步骤S210，预设与组内节点存在关联关系的条件。
具体的，目标节点、关联节点和候选节点均为节点。统计节点与每个组内节点存在的关联关系。获取节点的相关度时分两种方式，第一种方式是组内的节点仅包括关联节点，获取节点的相关度时仅统计与节点存在关联关系的组内关联节点的个数；第二种是组内的节点包括关联节点和目标节点，获取节点的相关度时需统计与节点存在关联关系的组内的关联节点的个数及目标节点。
本实施例中，预设与组内节点存在关联关系的条件可包括以下至少一种：
（1）节点自身为组内节点。
具体的，如目标节点A的001分组内存在关联节点B，关联节点B为组内关联节点，关联节点B作为节点统计存在关联关系的组内节点个数时，关联节点B自身算一个。
（2）节点与组内节点存在关联关系。
具体的，如目标节点A的001分组内存在关联节点B、关联节点C、关联节点D，且关联节点B与关联节点C存在关联关系，关联节点B作为节点统计存在关联关系的001分组内节点个数时，关联节点C符合该条件，作为关联节点B的一个存在关联关系的001分组内节点。
（3）节点与预设数量的候选节点存在关联关系，且预设数量的候选节点与一个组内节点存在关联关系，则该节点与组内该节点存在关联关系。
具体的，组内关联节点即为用户的好友，候选节点即为可能成为用户的好友。目标节点A的001分组内存在关联节点B、关联节点C、关联节点D，分组外的候选节点为E、F、G、H，预设数量为3个，若E与F、G、H存在关联关系，B与F、G、H存在关联关系，则候选节点E作为节点统计存在关联关系的001分组内节点个数时，关联节点B符合该条件，将关联节点B作为候选节点E的一个存在关联关系的001分组内节点。
步骤S220，按照条件分别获取每个节点的存在关联关系的组内节点个数。
具体的，例如按照条件统计关联节点B的存在关联关系的001分组内节点个数，统计关联节点B的存在关联关系的002分组内节点个数。
步骤S230，将每个节点的存在关联关系的组内节点个数与组内节点个数的比值作为每个节点与目标节点的相关度。
为了进一步说明获取每个节点与目标节点的相关度的过程，如图3所示，设有一个与目标节点A存在关联关系的分组G1，其中有关联节点B1到B7共七个节点，有候选节点A1到A4共四个节点。预设数量为3个，按组内节点仅包括关联节点进行处理，则与A1存在关联关系的G1组内节点包括B1（符合条件（2））、B3（符合条件（2））、B6（符合条件（2）（3））、B5（符合条件（3）），因此其相关度为4/7；与B5存在关联关系的组内节点包括B5（符合条件（1））、B1（符合条件（2））、B2（符合条件（2））、B4（符合条件（2））、B7（符合条件（2））、B6（符合条件（3）），其相关度为6/7。按照组内节点包括关联节点获取相关度，有利于得到候选节点的相关度大于关联节点的相关度，若按照相关度从高到低排序，可得到较多的候选节点排在前面，方便对候选节点进行相关的操作。
若按照组内节点包括关联节点和目标节点，即目标节点作为获取相关度的一个统计节点。则与A1存在关联关系的G1组内节点包括B1（符合条件（2））、B3（符合条件（2））、B6（符合条件（2）（3））、B5（符合条件（3）），因此其相关度为4/8；与B5存在关联关系的组内节点包括B5（符合条件（1））、B1（符合条件（2））、B2（符合条件（2））、B4（符合条件（2））、B7（符合条件（2））、B6（符合条件（3）），目标节点A，其相关度为7/8。
步骤S30，根据相关度对每个分组标识内关联节点及候选节点进行组合输出。
具体的，可将每组内关联节点及候选节点任意组合，然后输出。
在一个实施例中，步骤S30具体为：根据相关度对每个分组标识内关联节点及候选节点进行排序；按分组标识展示排序后的关联节点及候选节点。
具体的，每个分组标识内，根据相关度对分组内关联节点及候选节点进行排序。如图3所示，分组标识G1，A1到A4的相关度分别为4/7、2/7、2/7、2/7，B1到B7的相关度分别为5/7、5/7、4/7、4/7、6/7、6/7、3/7，按相关度从高到低排序为B5、B6、B3、B4、A1、B7、A2、A3、A4。此外，也可按相关度从低到高排序。
对每一分组进行排序后，按分组标识展示排序后的关联节点及候选节点，如图4所示，展示界面上设有显示：关联节点、候选节点、全部的三个选择控件，关联节点列表：分组1中包括关联节点1、候选节点1，关联节点2、候选节点2、关联节点3、候选节点3和候选节点4，分组2中包括关联节点4、关联节点5、候选节点5和关联节点6。此外，关联节点和候选节点展示时，可标记不同的标识以区别，如图4中，关联节点前标记实线笑脸，候选节点标记虚线笑脸，该标识可由用户自行设定，或由系统设定。
另外，当候选节点在分组标识内的相关度为0时，在该分组标识内隐藏该候选节点或将该候选节点不加入该分组标识内。首先处理001分组时，候选节点H与目标节点的相关度为0，则候选节点H不加入001分组，再处理002分组时，候选节点H与目标节点的相关度不为0，则候选节点H加入002分组。
在其他实施例中，上述社交网络节点分组方法，根据相关度对每个分组标识内关联节点及候选节点进行排序的步骤具体为：按相关度从高到低对每个分组标识内关联节点及候选节点进行排序。
按分组标识展示排序后的关联节点及候选节点的步骤具体为：在每个分组标识内展示预设个数或用户选择数量的相关度高的排序结果。具体的，再参图3，分组G1，A1到A4的相关度分别为4/7、2/7、2/7、2/7，B1到B7的相关度分别为5/7、5/7、4/7、4/7、6/7、6/7、3/7，按相关度从高到低排序为、A3、A4，预设个数为7个，则展示B5、B6、B3、B4、A1、B7、A2。用户选择数量为6个，则展示B5、B6、B3、B4、A1、B7。此外，用户选择数量可由用户随时调整。
在其他实施例中，上述社交网络节点分组方法，在获取每个分组关联节点及候选节点与目标节点的相关度的步骤之后，还包括步骤：设置相关度阈值；隐藏相关度小于相关度阈值的候选节点。然后再根据相关度对每个分组内隐藏了相关度小于相关度阈值的候选节点后的关联节点及候选节点进行排序，并按照分组标识展示排序后的关联节点及候选节点。具体的，相关度阈值可由用户或系统根据需要设定，预先设置相关度阈值后，仅针对候选节点进行判断，当候选节点的相关度小于相关度阈值时，隐藏该候选节点，当大于等于时，显示该候选节点。对于目标节点的关联节点可全部展示给用户。此外，用户可根据需要随时设置相关度阈值，具体实现可如在界面上设置滑块控件，滑动该滑块调节相关度阈值。也可在展示排序后的关联节点及候选节点后，根据用户选择设置的相关度阈值，隐藏相关度小于相关度阈值的候选节点。
在其他实施例中，上述社交网络节点分组方法，还可以按相关度从高到低对每个分组内隐藏了相关度小于相关度阈值的候选节点后的关联节点及候选节点进行排序，并在每个分组标识内展示预设个数或用户选择数量的相关度高的排序结果。
在其他实施例中，上述社交网络节点分组方法，还包括步骤：获取用户选择的显示设置；根据显示设置及分组标识展示排序后的关联节点及候选节点。具体的，用户选择的显示设置可为仅显示关联节点、仅显示候选节点、显示全部中任意一种，则根据显示设置进行相应的展示。如仅显示关联节点，则显示B 1至B7，仅显示候选节点，则显示A1至A4，显示全部，则展示排序后的所有关联节点及候选节点。
在一个实施例中，社交网络节点分组方法应用于用户好友及用户的潜在好友分组的具体步骤包括：
（a）获取用户的潜在好友、好友组别以及组内好友。
具体的，用户的潜在好友是指用户可能认识的人或可能成为好友的人。潜在好友即为候选节点，好友组别为分组标识，组内好友即为关联节点。可预先获取得到潜在好友列表，从潜在好友列表中获取用户的潜在好友。潜在好友列表中潜在好友的获取方式多种，例如预设用户的个人属性信息的匹配权值，然后再将非好友用户的个人属性信息与用户的个人属性信息进行比对，得到非好友用户的权值，将权值大于阈值的非好友用户作为潜在好友。用户的个人属性信息可包括性别、年龄、星座、血型、毕业学校、所学专业、毕业时间、籍贯、所在地、所从事的行业、兴趣爱好等真实信息；若为虚拟社交网络，还可包括虚拟世界中所在的地区、虚拟人物属性、虚拟人物等级等。
好友组别可包括初中同学、高中同学、大学同学、同事、家人等但不限于此。组内好友，例如用户A的初中同学组内初中同学用户B。
（b）获取每组好友及潜在好友与用户的相关度。
具体的，预设潜在好友及组内好友为节点，并预设与组内节点存在关系的条件。所述条件如上述描述的预设与分组标识内节点存在关联关系的条件，在此不再赘述。
（c）根据相关度对每组好友及潜在好友进行组合输出。
（c）具体为：（c1）根据相关度对每组好友及潜在好友进行排序。
（c2）按好友组别展示排序后的好友及潜在好友。
具体的，对每一组进行排序后，按好友组别展示排序后的好友及潜在好友，如图5所示，展示界面上设有显示：好友、潜在好友、全部的三个选择控件，好友列表：分组1中包括好友1、潜在好友1，好友2、潜在好友2、好友3、潜在好友4和潜在好友4，分组2中包括好友4、好友5、潜在好友5和好友6。
进一步的，社交网络节点分组方法应用于用户好友及用户的潜在好友分组中，在步骤（b）之后包括步骤：
（e）设置相关度阈值，隐藏相关度小于相关度阈值的潜在好友。
具体的，相关度阈值可由用户或系统根据需要设定，预先设置相关度阈值后，仅针对潜在好友进行判断，当潜在好友的相关度小于相关度阈值时，隐藏该潜在好友，当大于等于时，显示该潜在好友。对于用户的好友可全部展示给用户。此外，用户可根据需要随时设置相关度阈值，具体实现可如在界面上设置滑块控件，滑动该滑块调节相关度阈值。
进一步的，社交网络节点分组方法应用于用户好友及用户的潜在好友分组的具体步骤还包括：
（f）获取用户选择的显示设置，根据显示设置及好友组别展示排序后的好友及潜在好友。
具体的，用户选择的显示设置可为仅显示好友、仅显示潜在好友、显示全部中任意一种，则根据显示设置进行相应的展示。如仅显示好友，则显示好友1至好友6，仅显示潜在好友，则显示潜在好友1至潜在好友5，显示全部，则展示排序后的所有好友及潜在好友。
如图6所示，在一个实施例中，一种社交网络节点分组装置，包括提取模块10、处理模块20和输出模块30。其中：
提取模块10用于获取与目标节点存在潜在关联关系的候选节点、与目标节点存在关联关系的关联节点以及所述关联节点的分组标识。
具体的，社交网络中选取某一个用户作为目标节点，与用户存在好友关系的用户，即与目标节点存在关联关系的节点为关联节点；与用户可能存在好友关系的用户，即与目标节点存在潜在关联关系的节点为候选节点。与目标节点存在潜在关联关系的候选节点可预先获取得到，将候选节点放置候选节点列表中，然后从候选节点列表中获取目标节点对应的候选节点。候选节点列表中候选节点的获取方式多种。例如预设目标节点的属性信息的匹配权值，然后再将与目标节点不存在关联关系的节点的属性信息与目标节点的属性信息进行比对，得到与目标节点不存在关联关系的节点的权值，将权值大于阈值的与目标节点不存在关联关系的节点作为候选节点。节点的属性信息可包括性别、年龄、星座、血型、毕业学校、所学专业、毕业时间、籍贯、所在地、所从事的行业、兴趣爱好等真实信息；若为虚拟社交网络，还可包括虚拟世界中所在的地区、虚拟人物属性、虚拟人物等级等。
分组标识可包括初中同学、高中同学、大学同学、同事、家人等但不限于此。此外，分组标识还可为分组ID号，如001分组、002分组。
处理模块20用于获取每个分组标识内关联节点及候选节点与目标节点的相关度。具体的，按分组标识分别获取候选节点与目标节点的相关度、以及每个分组标识内关联节点与目标节点的相关度。相关度是指候选节点或关联节点与目标节点的属性信息匹配的程度。本实施例中，相关度可为用户与用户之间的属性信息相似程度。
在一个实施例中，如图7所示，处理模块20包括初始化单元210、统计单元220和获取单元230。其中：
初始化单元210用于预设与组内节点存在关联关系的条件。
具体的，目标节点、关联节点和候选节点均为节点。统计节点与每个分组标识内节点存在的关联关系。获取节点的相关度时分两种方式，第一种方式是组内的节点仅包括关联节点，获取节点的相关度时仅统计与节点存在关联关系的组内关联节点的个数；第二种是组内的节点包括关联节点和目标节点，获取节点的相关度时需统计与节点存在关联关系的组内的关联节点的个数及目标节点。
本实施例中，预设与组内关联存在关联关系的条件可包括以下至少一种：
（1）节点自身分为组内节点。
具体的，如目标节点A的001分组内存在关联节点B，关联节点B为001分组内关联节点，关联节点B作为节点统计存在关联关系的组内节点个数时，关联节点B自身算一个。
（2）节点与组内节点存在关联关系。
具体的，如目标节点A的001分组内存在关联节点B、关联节点C、关联节点D，且关联节点B与关联节点C存在关联关系，关联节点B作为节点统计存在关联关系的001分组内节点个数时，关联节点C符合该条件，作为关联节点B的一个存在关联关系的001分组内节点。
（3）节点与预设数量的候选节点存在关联关系，且预设数量的候选节点与一个组内节点存在关联关系，则该节点与组内该节点存在关联关系。
具体的，组内关联节点即为用户的好友，候选节点即为可能成为用户的好友。目标节点A的001分组内存在关联节点B、关联节点C、关联节点D，分组外的候选节点为E、F、G、H，预设数量为3个，若E与F、G、H存在关联关系，B与F、G、H存在关联关系，则候选节点E作为节点统计存在关联关系的001分组内节点个数时，关联节点B符合该条件，将关联节点B作为候选节点E的一个存在关联关系的001分组内节点。
统计单元220用于按照条件分别获取每个节点的存在关联关系的组内节点个数。具体的，按照条件统计关联节点B的存在关联关系的001分组内节点个数，统计关联节点B的存在关联关系的002分组内节点个数。
获取单元230用于将每个节点的存在关联关系的组内节点个数与组内节点个数的比值作为每个节点与目标节点的相关度。具体如图3所示，在此不再赘述。
若按照分组标识内节点包括关联节点和目标节点，即目标节点作为获取相关度的一个统计节点。则与A1存在关联关系的G1组内节点包括B1（符合条件（2））、B3（符合条件（2））、B6（符合条件（2）（3））、B5（符合条件（3）），因此其相关度为4/8；与B5存在关联关系的组内节点包括B5（符合条件（1））、B1（符合条件（2））、B2（符合条件（2））、B4（符合条件（2））、B7（符合条件（2））、B6（符合条件（3）），目标节点A，其相关度为7/8。
输出模块30用于根据所述相关度对每个分组标识内关联节点及候选节点进行组合输出。
具体的，输出模块30将每组内的关联节点及候选节点进行任意组合然后输出。
在一个实施例中，如图8所示，输出模块30包括排序单元310和展示单元320。其中：
排序单元310用于根据所述相关度对每个分组标识内关联节点及候选节点进行排序。具体的，每个分组标识内，根据相关度对分组标识内关联节点及候选节点进行排序。如图3所示，分组标识G1，A1到A4的相关度分别为4/7、2/7、2/7、2/7，B1到B7的相关度分别为5/7、5/7、4/7、4/7、6/7、6/7、3/7，按相关度从高到低排序为B5、B6、B3、B4、A1、B7、A2、A3、A4。此外，也可按相关度从低到高排序。
展示单元320用于按分组标识展示排序后的关联节点及候选节点。
具体的，对每一分组进行排序后，按分组标识展示排序后的关联节点及候选节点，如图4所示，展示界面上设有显示：关联节点、候选节点、全部的三个选择控件，关联节点列表：分组1中包括关联节点1、候选节点1，关联节点2、候选节点2、关联节点3、候选节点3和候选节点4，分组2中包括关联节点4、关联节点5、候选节点5和关联节点6。
此外，关联节点和候选节点展示时，可标记不同的标识以区别，如图4中，关联节点前标记实线笑脸，候选节点标记虚线笑脸，该标识可由用户自行设定，或由系统设定。
此外，当候选节点在分组标识内的相关度为0时，在该分组标识内隐藏该候选节点或将该候选节点不加入该该分组标识内。首先处理001分组时，候选节点H与目标节点的相关度为0，则候选节点H不加入001分组，再处理002分组时，候选节点H与目标节点的相关度不为0，则候选节点H加入002分组。
在其他实施例中，排序单元310还用于按相关度从高到低对每个分组内关联节点及候选节点进行排序；展示单元320还用于每个分组标识内展示预设个数或用户选择数量的相关度高的排序结果。具体的，再参图3，分组标识G1，A1到A4的相关度分别为4/7、2/7、2/7、2/7，B1到B7的相关度分别为5/7、5/7、4/7、4/7、6/7、6/7、3/7，按相关度从高到低排序为、A3、A4，预设个数为7个，则展示B5、B6、B3、B4、A1、B7、A2。用户选择数量为6个，则展示B5、B6、B3、B4、A1、B7。
如图9所示，在一个实施例中，上述社交网络节点分组装置，除了包括提取模块10、处理模块20和输出模块30，还包括预设模块40、判断模块50、隐藏模块60和输入模块70。其中：
预设模块40用于设置相关度阈值。具体的，相关度阈值可由用户或系统根据需要设定。
判断模块50用于判断候选节点的相关度是否小于相关度阈值。
隐藏模块60用于当候选节点的相关度小于相关度阈值时，隐藏该候选节点。
排序单元310还用于根据相关度对每个分组内隐藏了相关度小于相关度阈值的候选节点后的关联节点及候选节点进行排序。
展示单元320还用于展示隐藏了相关度小于相关度阈值的候选节点并根据相关度排序后的关联节点及候选节点。
输入模块70用于获取用户选择的显示设置。具体的，用户选择的显示设置可为仅显示关联节点、仅显示候选节点、显示全部中任意一种，则根据显示设置进行相应的展示。如仅显示关联节点，则显示B1至B7，仅显示候选节点，则显示A1至A4，显示全部，则展示排序后的所有关联节点及候选节点。
展示单元320还用于根据显示设置及分组标识展示排序后的关联节点及候选节点。
在其他实施例中，上述社交网络节点分组装置，排序单元310还可以按相关度从高到低对每个分组内隐藏了相关度小于相关度阈值的候选节点后的关联节点及候选节点进行排序，展示单元320在每个分组标识内展示预设个数或用户选择数量的相关度高的排序结果。
社交网络节点分组装置应用于用户好友及用户的潜在好友分组的具体过程如方法中所描述，对应的步骤由相应的模块完成，在此不再赘述。
上述社交网络节点分组方法及装置，获取目标节点存在潜在关联关系的候选节点、与目标节点存在关联关系的关联节点及关联节点的分组标识，获取候选节点及每个分组标识内关联节点的相关度，并按相关度对分组标识内关联节点和候选节点进行组合输出，方便操作，减少了用户添加候选节点的操作，提高了系统的响应效率。
另外，设置相关度阈值，可将一部分候选节点隐藏，节省展示空间；根据用户选择的显示设置，展示相应的关联节点及候选节点，展示灵活。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体（Read-Only Memory，ROM）或随机存储记忆体（Random Access Memory，RAM）等。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (14)

1.一种社交网络节点分组方法，包括以下步骤：
获取与目标节点存在潜在关联关系的候选节点、与目标节点存在关联关系的关联节点以及所述关联节点的分组标识；
获取每个分组关联节点及候选节点与所述目标节点的相关度；
根据所述相关度对每个分组内关联节点及候选节点进行组合输出。
2.根据权利要求1所述的社交网络节点分组方法，其特征在于，所述获取每个分组关联节点及候选节点与目标节点的相关度的步骤包括：
预设与所述组内节点存在关联关系的条件；
按照所述条件分别获取每个节点的存在关联关系的组内节点个数；
将每个节点的存在关联关系的组内节点个数与组内节点个数的比值作为每个节点与目标节点的相关度。
3.根据权利要求2所述的社交网络节点分组方法，其特征在于，所述预设与所述组内节点存在关联关系的条件包括以下至少一种：
节点自身为组内节点；
节点与组内节点存在关联关系；
节点与预设数量的候选节点存在直接关联关系，且所述预设数量的候选节点与一个组内节点存在关联关系，则所述节点与所述组内所述节点存在关联关系。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的社交网络节点分组方法，其特征在于，所述根据所述相关度对每个分组内关联节点及候选节点进行组合输出的步骤具体为：
根据所述相关度对每个分组内关联节点及候选节点进行排序；
按分组标识展示排序后的关联节点及候选节点。
5.根据权利要求4所述的社交网络节点分组方法，其特征在于，在所述根据对每个分组内关联节点及候选节点进行排序的步骤之前还包括步骤：
根据预先设置相关度阈值，隐藏相关度小于所述相关度阈值的候选节点；
所述根据对每个分组内关联节点及候选节点进行排序的步骤具体为：
根据所述相关度对每个分组内隐藏了相关度小于相关度阈值的候选节点后的关联节点及候选节点进行排序。
6.根据权利要求4所述的社交网络节点分组方法，其特征在于，所述根据所述相关度对每个分组内关联节点及候选节点进行排序的步骤具体为：
按相关度从高到低对每个分组标识内关联节点及候选节点进行排序；
所述按所述分组标识展示排序后的关联节点及候选节点的步骤具体为：
在每个分组标识内展示预设个数或用户选择数量的相关度高的排序结果。
7.根据权利要求4所述的社交网络节点分组方法，其特征在于，还包括步骤：
获取用户选择的显示设置；
根据所述显示设置及所述分组标识展示排序后的关联节点及候选节点。
8.一种社交网络节点分组装置，其特征在于，包括：
提取模块，用于获取与目标节点存在潜在关联关系的候选节点、与目标节点存在关联关系的关联节点以及所述关联节点的分组标识；
处理模块，用于获取每个分组关联节点及候选节点与所述目标节点的相关度；
输出模块，用于根据所述相关度对每个分组关联节点及候选节点进行组合输出。
9.根据权利要求8所述的社交网络节点分组装置，其特征在于，所述处理模块包括：
初始化单元，用于预设与所述组内节点存在关联关系的条件，；
统计单元，用于按照所述条件分别获取每个节点的存在关联关系的分组标识内节点个数；
获取单元，用于将每个节点的存在关联关系的组内节点个数与组内节点个数的比值作为每个节点与目标节点的相关度。
10.根据权利要求9所述的社交网络节点分组装置，其特征在于，所述初始化单元预设与所述组内节点存在关联关系的条件包括以下至少一种：
节点自身为组内节点；
节点与组内节点存在关联关系；
节点与预设数量的候选节点存在关联关系，且所述预设数量的候选节点与一个组内节点存在直接关联关系，则所述节点与所述组内所述节点存在关联关系。
11.根据权利要求8至10中任一项所述的社交网络节点分组装置，其特征在于，所述输出模块包括：
排序单元，根据所述相关度对每个分组内关联节点及候选节点进行排序；
展示单元，用于按所述分组标识展示排序后的关联节点及候选节点。
12.根据权利要求11所述的社交网络节点分组装置，其特征在于，还包括：
预设模块，用于设置相关度阈值；
判断模块，用于判断候选节点的相关度是否小于所述相关度阈值；
隐藏模块，用于隐藏相关度小于所述相关度阈值的候选节点；
所述排序单元还用于根据所述相关度对每个分组内隐藏了相关度小于相关度阈值的候选节点后的关联节点及候选节点进行排序。
13.根据权利要求11所述的社交网络节点分组装置，其特征在于，所述排序单元还用于按相关度从高到低对每个分组内关联节点及候选节点进行排序；所述展示单元还用于在每个分组标识内展示预设个数或用户选择数量的相关度高的排序结果。
14.根据权利要求11所述的社交网络节点分组装置，其特征在于，还包括：
输入模块，用于获取用户选择的显示设置；
所述展示单元还用于根据所述显示设置及所述分组标识展示排序后的关联节点及候选节点。
CN201210149998.2A 2012-05-15 2012-05-15 社交网络节点分组方法和装置 Active CN103428165B (zh)

Priority Applications (6)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201210149998.2A CN103428165B (zh) 2012-05-15 2012-05-15 社交网络节点分组方法和装置
PCT/CN2013/071038 WO2013170643A1 (zh) 2012-05-15 2013-01-28 社交网络节点分组方法和装置、计算机存储介质
JP2015511906A JP5946956B2 (ja) 2012-05-15 2013-01-28 ソーシャルネットワークのノードをグループ化する方法、装置、およびコンピュータ記憶媒体
US14/401,271 US10169476B2 (en) 2012-05-15 2013-01-28 Method, apparatus, and computer-readable storage medium for grouping social network nodes
KR1020147035105A KR101678115B1 (ko) 2012-05-15 2013-01-28 소셜 네트워크 노드 그루핑 방법, 장치 및 컴퓨터 저장 매체
US16/197,231 US11361045B2 (en) 2012-05-15 2018-11-20 Method, apparatus, and computer-readable storage medium for grouping social network nodes

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201210149998.2A CN103428165B (zh) 2012-05-15 2012-05-15 社交网络节点分组方法和装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN103428165A true CN103428165A (zh) 2013-12-04
CN103428165B CN103428165B (zh) 2015-07-01

Family

ID=49583085

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201210149998.2A Active CN103428165B (zh) 2012-05-15 2012-05-15 社交网络节点分组方法和装置

Country Status (5)

Country Link
US (2) US10169476B2 (zh)
JP (1) JP5946956B2 (zh)
KR (1) KR101678115B1 (zh)
CN (1) CN103428165B (zh)
WO (1) WO2013170643A1 (zh)

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104052651A (zh) * 2014-06-03 2014-09-17 西安交通大学 一种建立社交组的方法和装置
CN105426375A (zh) * 2014-09-22 2016-03-23 阿里巴巴集团控股有限公司 一种关系网络的计算方法及装置
CN106357418A (zh) * 2015-07-15 2017-01-25 阿里巴巴集团控股有限公司 一种基于复杂网络的特征提取方法及装置
CN109408543A (zh) * 2018-09-26 2019-03-01 蓝库时代(北京)科技有限公司 一种智能关系网嗅探方法
CN109446359A (zh) * 2018-09-26 2019-03-08 深圳壹账通智能科技有限公司 一种图形数据库构建方法及终端设备
CN110335164A (zh) * 2019-06-26 2019-10-15 腾讯科技（深圳）有限公司 人际关系信息生成方法和装置
CN111046237A (zh) * 2018-10-10 2020-04-21 北京京东金融科技控股有限公司 用户行为数据处理方法、装置、电子设备及可读介质
CN112333085A (zh) * 2020-10-30 2021-02-05 维沃移动通信有限公司 社交方法和电子设备

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10380629B2 (en) * 2012-05-25 2019-08-13 Microsoft Technology Licensing, Llc Leveraging a social graph to deliver relevant recommendations
CN110910242B (zh) * 2018-09-14 2022-12-02 北京布洛城科技有限公司 区块链生成方法、装置、终端设备及存储介质
CN110022270B (zh) * 2019-03-27 2020-07-10 阿里巴巴集团控股有限公司 具有多种资源类型的资源分配方法和装置
US20220180420A1 (en) * 2019-03-28 2022-06-09 Nec Corporation Intermediary device, control device, control method and storage medium

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101399785A (zh) * 2008-10-16 2009-04-01 腾讯科技（深圳）有限公司 Im平台好友列表展现系统及展现方法
CN101931707A (zh) * 2010-09-27 2010-12-29 北京开心人信息技术有限公司 一种移动通讯设备即时交互中查找联系人的方法及装置
CN101968818A (zh) * 2010-11-08 2011-02-09 北京开心人信息技术有限公司 一种社交网站中向用户推荐好友的方法及系统

Family Cites Families (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4260702B2 (ja) * 2004-07-28 2009-04-30 株式会社データサーフ 対象関連表示装置および対象関連表示プログラム
US8510737B2 (en) * 2005-01-07 2013-08-13 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and system for prioritizing tasks made available by devices in a network
US8249903B2 (en) * 2006-10-10 2012-08-21 Accenture Global Services Limited Method and system of determining and evaluating a business relationship network for forming business relationships
US8954500B2 (en) * 2008-01-04 2015-02-10 Yahoo! Inc. Identifying and employing social network relationships
JP2010093734A (ja) 2008-10-10 2010-04-22 Toshiba Corp 映像視聴装置、映像視聴装置の制御方法
CN102270085B (zh) * 2010-06-04 2016-04-13 腾讯科技（深圳）有限公司 即时通讯工具中搜索联系人的方法及即时通讯客户端
CN102377683A (zh) * 2010-08-04 2012-03-14 腾讯科技（深圳）有限公司 一种向即时通讯用户推荐联系人信息的方法和终端
US8321417B2 (en) * 2010-10-14 2012-11-27 6464076 Canada Inc. Method of visualizing the collective opinion of a group
US8606776B2 (en) * 2011-02-18 2013-12-10 Google Inc. Affinity based ranked for search and display
US8838601B2 (en) * 2011-08-31 2014-09-16 Comscore, Inc. Data fusion using behavioral factors
US9727924B2 (en) * 2011-10-10 2017-08-08 Salesforce.Com, Inc. Computer implemented methods and apparatus for informing a user of social network data when the data is relevant to the user
US20170178157A1 (en) * 2012-03-07 2017-06-22 Google Inc. Targeting content to users in groups
CN103377180A (zh) * 2012-04-28 2013-10-30 国际商业机器公司 数据粘贴的方法及装置
US9407719B2 (en) * 2013-01-30 2016-08-02 Linkedin Corporation Batch connect
US10210261B2 (en) * 2014-06-18 2019-02-19 Facebook, Inc. Ranking and filtering groups recommendations
US10074122B2 (en) * 2014-06-30 2018-09-11 Microsoft Technology Licensing, Llc Account recommendations
US10083454B2 (en) * 2015-01-30 2018-09-25 Microsoft Technology Licensing, Llc Social network content item federation based on item utility value
US10191988B2 (en) * 2015-10-28 2019-01-29 Sony Mobile Communications Inc. System and method for returning prioritized content
US10542023B2 (en) * 2017-11-21 2020-01-21 International Business Machines Corporation Detecting compromised social media accounts by analyzing affinity groups

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101399785A (zh) * 2008-10-16 2009-04-01 腾讯科技（深圳）有限公司 Im平台好友列表展现系统及展现方法
CN101931707A (zh) * 2010-09-27 2010-12-29 北京开心人信息技术有限公司 一种移动通讯设备即时交互中查找联系人的方法及装置
CN101968818A (zh) * 2010-11-08 2011-02-09 北京开心人信息技术有限公司 一种社交网站中向用户推荐好友的方法及系统

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104052651A (zh) * 2014-06-03 2014-09-17 西安交通大学 一种建立社交组的方法和装置
CN105426375A (zh) * 2014-09-22 2016-03-23 阿里巴巴集团控股有限公司 一种关系网络的计算方法及装置
CN105426375B (zh) * 2014-09-22 2019-01-18 阿里巴巴集团控股有限公司 一种关系网络的计算方法及装置
CN106357418A (zh) * 2015-07-15 2017-01-25 阿里巴巴集团控股有限公司 一种基于复杂网络的特征提取方法及装置
CN109408543A (zh) * 2018-09-26 2019-03-01 蓝库时代(北京)科技有限公司 一种智能关系网嗅探方法
CN109446359A (zh) * 2018-09-26 2019-03-08 深圳壹账通智能科技有限公司 一种图形数据库构建方法及终端设备
CN109408543B (zh) * 2018-09-26 2021-07-23 北京华宝智慧科技有限公司 一种智能关系网嗅探方法
CN111046237A (zh) * 2018-10-10 2020-04-21 北京京东金融科技控股有限公司 用户行为数据处理方法、装置、电子设备及可读介质
CN111046237B (zh) * 2018-10-10 2024-04-05 京东科技控股股份有限公司 用户行为数据处理方法、装置、电子设备及可读介质
CN110335164A (zh) * 2019-06-26 2019-10-15 腾讯科技（深圳）有限公司 人际关系信息生成方法和装置
CN112333085A (zh) * 2020-10-30 2021-02-05 维沃移动通信有限公司 社交方法和电子设备

Also Published As

Publication number Publication date
US11361045B2 (en) 2022-06-14
JP2015523628A (ja) 2015-08-13
US20190087505A1 (en) 2019-03-21
WO2013170643A1 (zh) 2013-11-21
KR101678115B1 (ko) 2016-11-21
CN103428165B (zh) 2015-07-01
US10169476B2 (en) 2019-01-01
JP5946956B2 (ja) 2016-07-06
US20150134663A1 (en) 2015-05-14
KR20150007353A (ko) 2015-01-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103428165B (zh) 社交网络节点分组方法和装置
KR102122373B1 (ko) 사용자 포트레이트를 획득하는 방법 및 장치
CN103077050B (zh) 一种显示应用程序信息的方法、装置及设备
CN108304429B (zh) 信息推荐方法、装置和计算机设备
CN104854539B (zh) 一种对象搜索方法及装置
CN103188139B (zh) 一种推荐朋友的信息展示方法和装置
CN103136228A (zh) 一种图片搜索方法以及图片搜索装置
CN110209810B (zh) 相似文本识别方法以及装置
Rudinac et al. Learning crowdsourced user preferences for visual summarization of image collections
CN103838834A (zh) 一种提及推荐方法、信息处理方法及系统
CN104572733B (zh) 用户兴趣标签分类的方法及装置
CN113010255B (zh) 基于捆绑会话组的交互方法、装置和计算机设备
CN110049377A (zh) 表情包生成方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN106709076A (zh) 基于协同过滤的社交网络推荐装置及方法
CN104750762A (zh) 一种信息检索方法及装置
CN111241400B (zh) 一种信息搜索方法及装置
CN111563207B (zh) 一种搜索结果的排序方法、装置、存储介质及计算机设备
KR20120079630A (ko) 멀티 모달리티 데이터 색인 및 검색 방법, 그 시스템
CN105335385B (zh) 一种基于项目的协同过滤推荐方法及装置
CN110661693A (zh) 促进在计算装置中执行的基于媒体的内容共享的方法、计算装置可读存储介质以及计算装置
CN111726285B (zh) 即时通信方法及装置
CN106776864A (zh) 一种图片搜索方法及服务器
CN104935647B (zh) 一种文件分享方法及装置
CN106446261B (zh) 一种基于多平台接口的内容搜索方法和装置
CN103593112B (zh) 一种信息处理方法和电子设备

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant