CN104572951A - 一种能力标签的确定方法及装置 - Google Patents
一种能力标签的确定方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN104572951A CN104572951A CN201410848921.3A CN201410848921A CN104572951A CN 104572951 A CN104572951 A CN 104572951A CN 201410848921 A CN201410848921 A CN 201410848921A CN 104572951 A CN104572951 A CN 104572951A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- user
- ability label
- candidate
- related information
- ability
- 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
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 43
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 9
- 230000036541 health Effects 0.000 description 42
- 230000008569 process Effects 0.000 description 17
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 230000037213 diet Effects 0.000 description 5
- 235000005911 diet Nutrition 0.000 description 5
- 230000035764 nutrition Effects 0.000 description 5
- 235000016709 nutrition Nutrition 0.000 description 5
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 4
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 4
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 4
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 4
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000005555 metalworking Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
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
- G06Q50/01—Social networking
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
本申请公开了一种能力标签的确定方法,用于解决现有技术对于确定用户的能力标签准确性较低的问题。方法包括:从用户标签库中,确定与用户的每个候选能力标签相关联的用户标签;确定所述用户被分配到以确定出的所述用户标签作为分组名称的分组的次数;根据所述次数,确定所述用户与各候选能力标签的关联信息;根据关联信息,从用户的各候选能力标签中确定所述用户的能力标签。本申请还公开了一种能力标签的确定装置。
Description
技术领域
本申请涉及互联网技术领域,尤其涉及一种能力标签的确定方法及装置。
背景技术
在社交网络平台中,用户可以通过关注感兴趣的对象来获取感兴趣的内容,在确定出用户感兴趣的内容后,可以实现有针对性地向用户推荐信息。比如,当发现某一用户对“母婴育儿”感兴趣后,由于中国著名的儿科专家崔玉涛具有“母婴育儿”这个专业的专家级能力,因此可以将崔玉涛推荐给这一用户。显然,向对“母婴育儿”感兴趣的用户推荐崔玉涛的前提是对于崔玉涛的专业能力定位要准确,即对于崔玉涛的能力标签的定位要准确。其中,“能力标签”是用于表示用户能力的一种信息。这里所说的“能力”,可以但不限于包括社交能力(如人际交往、礼仪)、行业专业能力(如金工**级、钢琴**级、象棋**级、医学专家等反映出的能力)、经济能力(潘石屹、雷军等行业领头人)、学习能力(奥林匹克数学、托福英语)等等。
现有技术中确定能力标签的方法一般为:将用户所在各分组的分组名称作为其候选能力标签;分别计算用户被分配到所述各分组的次数;选取大于设定的次数阈值的次数对应的分组名称,作为用户的能力标签。
基于上述技术,仍然以儿科专家崔玉涛为例,若崔玉涛被分配到以“母婴育儿”作为分组名称的分组中的次数大于设定的次数阈值,则可以确定“母婴育儿”是崔玉涛的能力标签。然而,对于崔玉涛而言,他的能力不光仅仅体现在母婴育儿,而在健康养生方面也有顶尖的专业知识,而且也会发布很多关于健康养生的知识常识等。但是,若很少有用户把他分配到以“健康养生”作为分组名称的分组中,那么,按照现有技术就很可能不会将“健康养生”确定为崔玉涛的能力标签,从而导致了其能力标签不够全面。
发明内容
本申请实施例提供一种能力标签的确定方法,用于解决按照现有技术确定的能力标签不够全面的问题。
本申请实施例提供一种能力标签的确定装置,用于解决按照现有技术确定的能力标签不够全面的问题。
本申请实施例采用下述技术方案:
一种能力标签的确定方法,包括:从用户标签库中,确定与用户的每个候选能力标签相关联的用户标签;确定所述用户被分配到以确定出的所述用户标签作为分组名称的分组的次数;根据所述次数,确定所述用户与各候选能力标签的关联信息;根据关联信息,从用户的各候选能力标签中确定所述用户的能力标签。
一种能力标签的确定装置,包括:确定标签单元,用于从用户标签库中,确定与用户的每个候选能力标签相关联的用户标签;确定次数单元,用于确定所述用户被分配到以确定出的所述用户标签作为分组名称的分组的次数;确定信息单元,用于根据所述次数,确定所述用户与各候选能力标签的关联信息;确定能力单元,用于根据关联信息,从用户的各候选能力标签中确定所述用户的能力标签。
本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果:
由于先确定与用户的候选能力标签相关联的用户标签与用户的关联信息,再根据关联信息,确定用户的能力标签,可以将所有能够体现用户能力的用户标签整合在一起,通过关联信息来确定用户的能力标签。从而解决了现有技术中仅通过计算用户被分配到各分组的次数多少,来确定用户能力标签而导致的确定用户能力标签不够全面的问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解,构成本申请的一部分,本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请,并不构成对本申请的不当限定。在附图中:
图1为本申请实施例提供的一种能力标签的确定方法具体实现流程示意图;
图2为本申请实施例提供的一种能力标签的确定装置具体结构示意图;
图3为本申请实施例提供的一种用户能力标签的确定方法示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然,所描述的实施例仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
以下结合附图,详细说明本申请各实施例提供的技术方案。
本申请实施例提供一种能力标签的确定方法,用于解决按照现有技术确定的能力标签不够全面的问题。该方法的实现流程示意图如图1所示,包括下述步骤:
步骤11,从用户标签库中,确定与用户的每个候选能力标签相关联的用户标签。
其中,“用户标签”,可以是指社交网络中的众多用户(可以是全部用户,或者选取出作为样本的用户)建立的分组(用于划分关注对象)的分组名称。
“用户标签库”,是指由用户标签构成的用户标签库。
“用户的候选能力标签”,是指有可能作为用户的能力标签的标签。在一种实施方式中,考虑到用户所在的分组对应的分组名称往往能反映出用户的能力,因此可以以用户被分配到的分组对应的分组名称作为用户的候选能力标签。
“与用户的每个候选能力标签相关联的用户标签”,是指与每个候选能力标签存在关联关系的用户标签。在一种实施方式中,可以将与候选能力标签相关联的用户标签分为两种,一种是与候选能力标签存在较高程度的关联性,称为高相关标签;一种是与候选能力标签存在较低程度的关联性,称为低相关标签。比如,候选能力标签是“健康医疗”,用户标签为“医疗保健”、“健康养生”与“健康医疗”存在较高程度的关联性,可以称“医疗保健”、“健康养生”为“健康医疗”的高相关标签;用户标签为“健康饮食”、“营养保健”与“健康医疗”存在较低程度的关联性,可以称“健康饮食”、“营养保健”为“健康医疗”的低相关标签。
步骤12,确定用户被分配到以确定出的用户标签作为分组名称的分组的次数。
步骤13,根据次数,确定用户与各候选能力标签的关联信息。
步骤14,根据关联信息,从用户的各候选能力标签中确定用户的能力标签。
采用本实施例提供的该方法,由于先确定与用户的候选能力标签相关联的用户标签与用户的关联信息,再根据关联信息,确定用户的能力标签,可以将所有能够体现用户能力的用户标签整合在一起,通过关联信息来确定用户的能力标签。从而解决了现有技术中仅通过计算用户被分配到各分组的次数多少,来确定用户能力标签而导致的确定用户能力标签不够全面的问题。
以下分别详细介绍步骤11至步骤14:
在一种实施方式中,针对步骤11而言,确定与用户的每个候选能力标签相关联的用户标签,可以包括确定用户的每个候选能力标签的高相关标签和/或确定用户的候选能力标签的低相关标签。
具体而言,可以将用户所在所有分组的分组名称,作为用户的每个候选能力标签。比如:崔玉涛的候选能力标签有“健康医疗”等等;再确定出“健康医疗”的高相关标签(“医疗保健”、“健康养生”)和/或低相关标签(“健康饮食”、“营养保健”)。
在一种实施方式中,可以通过特定的计算方法(如:语义分析)来确定每个候选能力标签的相关标签。进一步地,对于每个候选能力标签的高相关标签和低相关标签,可以是人为区分的。
在一种实施方式中,针对步骤12而言,确定用户被分配到以确定出的用户标签作为分组名称的分组的次数,可以包括针对每个候选能力标签所关联的各高相关标签和各低相关标签,分别执行:确定用户分别被分配到以确定出的各高相关标签作为分组名称的分组的次数(为便于描述,该次数简称第一次数),以及用户分别被分配到以确定出的各低相关标签作为分组名称的分组的次数(为便于描述,该次数简称第二次数)。
通过上述实施方式,假设某候选能力标签分别关联N个高相关标签和M个低相关标签,则针对该候选能力标签,可以确定出N个第一次数和M个第二次数。
在一种实施方式中,针对步骤13而言,根据步骤12中确定出的次数(比如第一次数和第二次数),可以确定用户与各候选能力标签的关联信息。
具体而言,针对各候选能力标签可以执行:
根据第一规则和针对该候选能力标签确定的各第一次数,计算第一基础能力值,比如计算上述N个第一次数的和值,并以该和值作为第一基础能力值;
根据第二规则和针对该候选能力标签确定的各第二次数,计算第二基础能力值,比如计算上述M个第二次数的和值,并以该和值作为第二基础能力值;
根据至少一种基础能力值,确定出各候选能力标签的最终基础能力值作为用户与各候选能力标签的关联信息。
具体而言,可以直接将第一基础能力值或第二基础能力值作为最终基础能力值;或者,也可以将第一基础能力值和第二基础能力值的和值,作为最终基础能力值。针对后一种方式,比如,再以崔玉涛为例,他的候选能力标签有“健康医疗”,该候选能力标签存在高相关标签(“医疗保健”、“健康养生”)和低相关标签(“健康饮食”、“营养保健”),以崔玉涛被分配到“医疗保健”、“健康养生”的次数作为第一次数,按照第一规则可以计算出第一基础能力值;以他被分配到“健康饮食”、“营养保健”的次数作为第二次数,按照第二规则可以计算出第二基础能力值;进一步地,根据这两种基础能力值确定最终基础能力值,并以该最终基础能力值作为崔玉涛与“健康医疗”的关联信息。比如,可以以这两种基础能力值之和,作为最终基础能力值。或者,也可以分别为这两种基础能力值分配权重;计算各基础能力值乘以相应的权重得到的积,并以积的和值作为最终基础能力值。
根据第一规则和针对各候选能力标签确定的各第一次数,计算第一基础能力值,可以但不限于,将第一次数直接作为第一基础能力值。
根据第二规则和针对各候选能力标签确定的各第二次数,计算第二基础能力值,可以但不限于,将第二次数直接作为第二基础能力值。在一种实施方式中,针对步骤13进一步而言,考虑到第一基础能力值所对应的高相关标签对于用户的能力体现更有意义,所以可以在计算出第一基础能力值后,利用第一基础能力值对各候选能力标签进行过滤,以减少了对于第二基础能力值和最终基础能力值的计算量。一种具体方案如下:
根据第一次数,选取符合设定条件的候选能力标签;根据第二次数,调整选取的候选能力标签的关联信息,作为用户的各候选能力标签的关联信息。具体而言,根据针对各候选能力标签分别确定的各第一次数,按照步骤13中的方式,确定出各候选能力标签的第一基础能力值;设定第一能力阈值,保留第一基础能力值高于设定的第一能力阈值的候选能力标签,选取出候选能力标签;针对各选取的候选能力标签,确定相应的各第二次数;根据第二次数确定出各选取的候选能力标签的第二基础能力值;计算各选取的候选能力标签的第一基础能力值和第二基础能力值的和值,作为用户的各选取的候选能力标签的最终基础能力值。该最终基础能力值即为用户的各候选能力标签的关联信息。
在一种实施方式中,针对步骤14而言,可以有以下三种方式确定用户的能力标签。
第一种方式:根据步骤13中确定的用户与各候选能力标签的关联信息,即各候选能力标签的最终基础能力值,将高于最终基础能力值阈值的候选能力标签确定为用户的能力标签。
在实际应用中,用户的行业认证信息,用户博文的影响力和传播力,对于确定用户能力标签也占有一定的影响因素,所以,为了达到更加准确地确定出候选能力标签的关联信息的效果,在第一种方式的基础上,通过第二种方式来实现。
第二种方式:相比于第一种方式,第二种方式的不同之处在于,根据表示用户能力的社交信息,对关联信息进行调整,根据调整后的关联信息,从各候选能力标签中确定用户的能力标签。
具体地,社交信息可以包括:用户的行业认证信息,用户发布的与其能力标签相匹配的博文的转发次数,被评论次数和被赞次数(下文将这三种次数之和简称为影响力)等等。基于这样的社交信息,可以采用下述方式确定用户的能力标签:
确定与用户的行业认证信息相匹配(即语义相同)的各候选能力标签;
根据第三规则和与该行业认证信息相匹配的各候选能力标签(简称匹配的候选能力标签)的最终基础能力值,计算与该行业认证信息相匹配的各候选能力标签的第一影响能力值,比如,可以按照下述公式计算:
第一影响能力值=匹配的候选能力标签的最终基础能力值×10%
根据影响力和第四规则,计算用户的各候选能力标签的第二影响能力值,比如,崔玉涛发布了100条关于“母婴育儿”的博文,得到了10000次评论和10000次被赞,那么候选能力标签“母婴育儿”的影响力就是20100,可以设定第四规则为直接将影响力确定为第二影响能力值,则“母婴育儿”的第二影响能力值为20100;
计算匹配的各候选能力标签的第一影响能力值、第二影响能力值和最终基础能力值的和值,作为匹配的各候选能力标签的综合能力值;计算与该行业认证信息不匹配的各候选能力标签(简称不匹配的候选能力标签)的第二影响能力值和最终基础能力值的和值,作为与不匹配的各候选能力标签的综合能力值;
将高于综合能力值阈值的各候选能力标签确定为用户的能力标签。
在实际的社交网络中,通过分析得到,基础能力值和影响能力值对于确定用户能力标签所起到的作用不同。为了达到更准确地体现基础能力值和影响能力值对确定用户能力标签起到不同作用的效果,也为了使确定出的能力标签的综合能力值能够更直观地体现用户能力,可以在第二种方式的基础上,通过第三种方式实现。
第三种方式:对调整后的关联信息进行归一化处理,得到归一化后的关联信息;根据归一化后的关联信息,从各候选能力标签中确定用户的能力标签。
具体而言,可以采用如下表1所示的公式来对基础能力值和影响能力值进行归一化处理;按照下述公式计算各候选能力标签的标准综合能力值,并将高于标准综合能力阈值的候选能力标签确定为用户的能力标签。
标准综合能力值=归一化处理后的基础能力值×基础比例+归一化处理后的影响能力值×影响比例
其中,为了体现归一化处理后的基础能力值与归一化处理后的影响能力值对于确定用户能力标签所起到的作用不同,可以按照经验,设置:基础比例为70%,影响比例为30%。
表1
需要说明的是,本申请实施例所提供方法的各步骤的执行主体均可以是同一设备,或者,该方法也由不同设备作为执行主体。比如,步骤11和步骤12的执行主体可以为设备1,步骤13和步骤14的执行主体可以为设备2;又比如,步骤11的执行主体可以为设备1,步骤12的执行主体可以为设备2,步骤13的执行主体可以为设备3,步骤14的执行主体可以为设备4;等等。
本申请实施例提供一种能力标签的确定装置,用于解决按照现有技术确定的能力标签不够全面的问题。该装置的具体结构示意图如图2所示,包括如下功能单元:
确定标签单元21,可以用于从用户标签库中,确定与用户的每个候选能力标签相关联的用户标签;
确定次数单元22,可以用于确定用户被分配到以确定出的用户标签作为分组名称的分组的次数;
确定信息单元23,可以用于根据次数,确定用户与各候选能力标签的关联信息;
确定能力单元24,可以用于根据关联信息,从用户的各候选能力标签中确定用户的能力标签。
采用本实施例提供的该装置,由于先确定与用户的候选能力标签相关联的用户标签与用户的关联信息,再根据关联信息,确定用户的能力标签,可以将所有能够体现用户能力的用户标签整合在一起,通过关联信息来确定用户的能力标签。从而解决了现有技术中仅通过计算用户被分配到各分组的次数多少,来确定用户能力标签而导致的确定用户能力标签不够全面的问题。
在一种实施方式中,确定能力单元24,可以用于:对关联信息进行调整;根据调整后的关联信息,从用户的各候选能力标签中确定用户的能力标签。
在一种实施方式中,确定能力单元24,可以用于:根据表示用户能力的社交信息,对关联信息进行调整。
在一种实施方式中,确定能力单元24,可以用于:对调整后的关联信息进行归一化处理,得到归一化后的关联信息;根据归一化后的关联信息,从用户的各候选能力标签中确定用户的能力标签。
在一种实施方式中,用户标签包括与每个候选能力标签相关联的高相关标签和低相关标签;次数包括所述用户被分配到以高相关标签作为分组名称的分组的第一次数,以及用户被分配到以低相关标签作为分组名称的分组的第二次数;则确定信息单元23,可以用于:
根据第一次数,选取符合设定条件的候选能力标签;根据第二次数,调整选取的候选能力标签的关联信息,得到各选取的候选能力标签的调整后的关联信息。
本申请实施例提供一种确定用户能力标签的确定方法,用于解决按照现有技术确定的能力标签不够全面的问题。
该方法以确定儿科专家崔玉涛的能力标签为例,该方法的实现流程如图3所示,主要包括如下步骤:
步骤31,从用户标签库中,确定出与崔玉涛的“健康医疗”,“母婴育儿”,“健康养生”等每个候选能力标签相关联的所有用户标签。
以健康医疗为例,确定出下表2中与候选能力标签相关联的所有用户标签,包括高相关标签和低相关标签。
表2
步骤32,确定崔玉涛被分配到所有用户标签的次数;根据分配到以高相关标签作为分组名称的分组的第一次数,计算第一基础能力值,将高于预设的第一能力阈值(如设定为20000分)的各候选能力标签保留下来,例如保留健康医疗,母婴育儿,健康养生这三个候选能力标签;然后,再将这三个候选能力标签分别对应的被分配到所有以低相关标签作为分组名称的分组的第二次数,计算出第二基础能力值,并与相应的第一基础能力值相加,得到如下表3的各候选能力标签的最终基础能力值。
表3
步骤33,假设确定出崔玉涛的行业认证信息与健康医疗和母婴育儿这两个候选能力标签匹配,则分别计算这两个候选能力标签的第一影响能力值;再根据崔玉涛的分别与表3中各候选能力标签相关的原创博文的转发次数、评论次数及被赞次数的总和,计算表3中各候选能力标签的第二影响能力值;分别计算表3中各候选能力标签的各第一影响能力值和第二影响能力值的和值,并将各和值作为最终的影响能力值,即得到如下表4的候选能力标签的最终影响能力值。需要说明的是,“健康养生”的第一影响能力值可视为0。
第一影响能力值=匹配的候选能力标签的最终基础能力值×10%
表4
步骤34,按照表1的归一化公式分别对各候选能力标签的最终基础能力值和最终影响能力值做归一化处理,按照下述公式,计算出各候选能力标签的标准综合能力值,即得到如下表5的各候选能力标签的标准综合能力值。
标准综合能力值=归一化处理后的基础能力值×基础比例+归一化处理后的影响能力值×影响比例
其中基础比例为70%,影响比例为30%。
表5
步骤35,将高于标准综合能力阈值(90)的母婴育儿、健康医疗和健康养生,确定为用户崔玉涛的能力标签。
采用本实施例提供的该方法,由于先确定与用户的候选能力标签相关联的用户标签与用户的关联信息,再根据关联信息,确定用户的能力标签,因此对于一类具有相关性的能力标签可以集体统一为一种能力加强体现,从而解决了现有技术中仅通过单一的能力标签来确定用户能力标签而导致的确定用户能力标签准确性较低的问题。
本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为装置、系统、或计算机程序商品。因此,本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序商品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的装置、设备(系统)、和计算机程序商品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中,计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式,如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何装置或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括,但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带,磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定,计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media),如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、装置、商品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、装置、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、装置、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白,本申请的实施例可提供为装置、系统或计算机程序商品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序商品的形式。
以上所述仅为本申请的实施例而已,并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (10)
1.一种能力标签的确定方法,其特征在于,包括:
从用户标签库中,确定与用户的每个候选能力标签相关联的用户标签;
确定所述用户被分配到以确定出的所述用户标签作为分组名称的分组的次数;
根据所述次数,确定所述用户与各候选能力标签的关联信息;
根据关联信息,从用户的各候选能力标签中确定所述用户的能力标签。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,根据关联信息,从用户的各候选能力标签中确定所述用户的能力标签,具体包括:
对关联信息进行调整;
根据调整后的关联信息,从用户的各候选能力标签中确定所述用户的能力标签。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,对关联信息进行调整,具体包括:
根据表示用户能力的社交信息,对关联信息进行调整。
4.如权利要求2所述的方法,其特征在于,根据调整后的关联信息,从用户的各候选能力标签中确定所述用户的能力标签,具体包括:
对调整后的关联信息进行归一化处理,得到归一化后的关联信息;
根据归一化后的关联信息,从用户的各选能力标签中确定所述用户的能力标签。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述用户标签包括与每个候选能力标签相关联的高相关标签和低相关标签;所述次数包括所述用户被分配到以高相关标签作为分组名称的分组的第一次数,以及所述用户被分配到以低相关标签作为分组名称的分组的第二次数;则
根据所述次数,确定所述用户与各候选能力标签的关联信息,具体包括:
根据所述第一次数,选取符合设定条件的候选能力标签;
根据所述第二次数,调整选取的候选能力标签的关联信息,得到各选取的候选能力标签的调整后的关联信息。
6.一种能力标签的确定装置,其特征在于,包括:
确定标签单元,用于从用户标签库中,确定与用户的每个候选能力标签相关联的用户标签;
确定次数单元,用于确定所述用户被分配到以确定出的所述用户标签作为分组名称的分组的次数;
确定信息单元,用于根据所述次数,确定所述用户与各候选能力标签的关联信息;
确定能力单元,用于根据关联信息,从用户的各候选能力标签中确定所述用户的能力标签。
7.如权利要求6所述的装置,其特征在于,确定能力单元,具体用于:
对关联信息进行调整;
根据调整后的关联信息,从用户的各候选能力标签中确定所述用户的能力标签。
8.如权利要求7所述的装置,其特征在于,确定能力单元,具体用于:
根据表示用户能力的社交信息,对关联信息进行调整。
9.如权利要求7所述的装置,其特征在于,确定能力单元,具体用于:
对调整后的关联信息进行归一化处理,得到归一化后的关联信息;
根据归一化后的关联信息,从用户的各候选能力标签中确定所述用户的能力标签。
10.如权利要求6所述的装置,其特征在于,所述用户标签包括与每个候选能力标签相关联的高相关标签和低相关标签;所述次数包括所述用户被分配到以高相关标签作为分组名称的分组的第一次数,以及所述用户被分配到以低相关标签作为分组名称的分组的第二次数;则
确定信息单元,具体用于:
根据所述第一次数,选取符合设定条件的候选能力标签;
根据所述第二次数,调整选取的候选能力标签的关联信息,得到各选取的候选能力标签的调整后的关联信息。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201410848921.3A CN104572951B (zh) | 2014-12-29 | 2014-12-29 | 一种能力标签的确定方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201410848921.3A CN104572951B (zh) | 2014-12-29 | 2014-12-29 | 一种能力标签的确定方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN104572951A true CN104572951A (zh) | 2015-04-29 |
CN104572951B CN104572951B (zh) | 2018-07-17 |
Family
ID=53089013
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201410848921.3A Active CN104572951B (zh) | 2014-12-29 | 2014-12-29 | 一种能力标签的确定方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN104572951B (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105373531A (zh) * | 2015-12-09 | 2016-03-02 | 微梦创科网络科技(中国)有限公司 | 一种基于社交网络的短话题文本识别方法及装置 |
CN108304539A (zh) * | 2018-01-30 | 2018-07-20 | 平安科技(深圳)有限公司 | 人才数据库建立方法、装置及存储介质 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20080021898A1 (en) * | 2006-07-20 | 2008-01-24 | Accenture Global Services Gmbh | Universal data relationship inference engine |
CN101901450A (zh) * | 2010-07-14 | 2010-12-01 | 中兴通讯股份有限公司 | 媒体内容推荐方法和媒体内容推荐系统 |
CN102880687A (zh) * | 2012-09-14 | 2013-01-16 | 北京大学 | 基于标签技术的个人交互数据检索方法及其系统 |
CN103218355A (zh) * | 2012-01-18 | 2013-07-24 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种为用户生成标签的方法和装置 |
US20140013399A1 (en) * | 2008-08-05 | 2014-01-09 | International Business Machines Corporation | Tagging Email and Providing Tag Clouds |
CN103810544A (zh) * | 2012-11-06 | 2014-05-21 | 金蝶软件(中国)有限公司 | 一种获取技能标签的方法及相关装置 |
CN104133878A (zh) * | 2014-07-25 | 2014-11-05 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 用户标签的生成方法和装置 |
-
2014
- 2014-12-29 CN CN201410848921.3A patent/CN104572951B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20080021898A1 (en) * | 2006-07-20 | 2008-01-24 | Accenture Global Services Gmbh | Universal data relationship inference engine |
US20140013399A1 (en) * | 2008-08-05 | 2014-01-09 | International Business Machines Corporation | Tagging Email and Providing Tag Clouds |
CN101901450A (zh) * | 2010-07-14 | 2010-12-01 | 中兴通讯股份有限公司 | 媒体内容推荐方法和媒体内容推荐系统 |
CN103218355A (zh) * | 2012-01-18 | 2013-07-24 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种为用户生成标签的方法和装置 |
CN102880687A (zh) * | 2012-09-14 | 2013-01-16 | 北京大学 | 基于标签技术的个人交互数据检索方法及其系统 |
CN103810544A (zh) * | 2012-11-06 | 2014-05-21 | 金蝶软件(中国)有限公司 | 一种获取技能标签的方法及相关装置 |
CN104133878A (zh) * | 2014-07-25 | 2014-11-05 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 用户标签的生成方法和装置 |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105373531A (zh) * | 2015-12-09 | 2016-03-02 | 微梦创科网络科技(中国)有限公司 | 一种基于社交网络的短话题文本识别方法及装置 |
CN105373531B (zh) * | 2015-12-09 | 2018-05-22 | 微梦创科网络科技(中国)有限公司 | 一种基于社交网络的短话题文本识别方法及装置 |
CN108304539A (zh) * | 2018-01-30 | 2018-07-20 | 平安科技(深圳)有限公司 | 人才数据库建立方法、装置及存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN104572951B (zh) | 2018-07-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
TWI748175B (zh) | 資料的處理方法、裝置及設備 | |
US9418147B2 (en) | Method and apparatus of determining product category information | |
CN108833458B (zh) | 一种应用推荐方法、装置、介质及设备 | |
US9679018B1 (en) | Document ranking based on entity frequency | |
CN106897340A (zh) | 一种数据表更新方法及装置 | |
JP2014532235A (ja) | グラフの推奨 | |
WO2019024496A1 (zh) | 企业推荐方法及应用服务器 | |
CN107391527A (zh) | 一种基于区块链的数据处理方法及设备 | |
JP2015531126A (ja) | 製品特性のナビゲーションを実現する方法および装置 | |
Liu et al. | A new Nawaz–Enscore–Ham-based heuristic for permutation flow-shop problems with bicriteria of makespan and machine idle time | |
CN108170656A (zh) | 模板创建方法、文档创建方法、渲染方法和装置 | |
CN110162796A (zh) | 新闻专题创建方法和装置 | |
CN108664583A (zh) | 一种索引树建立方法以及图像检索方法 | |
CN104572932B (zh) | 一种兴趣标签的确定方法及装置 | |
CN107016115A (zh) | 数据导出方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备 | |
CN109101512B (zh) | 法律数据库的构建方法、法律数据查询方法及装置 | |
CN110363206A (zh) | 数据对象的聚类、数据处理及数据识别方法 | |
CN107067276A (zh) | 确定对象影响力的方法及装置 | |
CN106953937A (zh) | 一种统一资源定位符url转换方法及装置 | |
CN104572951A (zh) | 一种能力标签的确定方法及装置 | |
TW201926087A (zh) | 問題推送方法及裝置 | |
CN107895045A (zh) | 一种基于用户喜爱度的动漫素材检索系统 | |
CN109783175B (zh) | 应用程序图标管理方法、装置、可读存储介质及终端设备 | |
CN106845787A (zh) | 一种数据自动交换方法及装置 | |
CN107193857A (zh) | 一种用于数据库遍历的方法与设备 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |