CN104867056A - 一种基于用户数据分析的智能社交方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于用户数据分析的智能社交方法，包括以下步骤：1)用户注册并登陆客户端，将位置信息发送至服务器；2)用户选择与一种或者多种应用进行绑定，服务器获得绑定应用中的信息数据；3)服务器端根据用户信息数据，得出用户的隐性需求，将用户所感兴趣的信息结合地理位置的因素，在客户端呈现给用户。本发明通过获取用户在其他软件中发布的状态的数据，对批量数据进行分析，获得用户近期所感兴趣的内容，通过客户端的形式将用户的隐性需求呈现出来，无需用户自己去检索。为用户节省时间的同时给用户提供了更具参考价值的方案。

Description

一种基于用户数据分析的智能社交方法

技术领域

本发明涉及一种智能社交的方法，具体涉及一种基于用户数据分析的智能社交方法。

背景技术

语音搜索作为一种新颖的搜索技术，给广大互联网用户带来全新的搜索体验，代替原来的键盘或者手写输入，用户可以使用语音进行检索和查询。比起传统的搜索实现，语音搜索能够给用户带来更多的方便和快捷，比如正在开车的用户时候需要导航服务，最好的办法就是使用语音输入，这样做不仅方便而且更安全；同时，语音搜索也提供了更多的通用性，对于那些不会拼音或者不方便打字的人群来说，这些都是实实在在的便利。

目前市面上的主流语音搜索工具有百度语音搜索和谷歌语音搜索。但是现有技术都是采用人主动去搜索，然后浏览器或者客户端软件返回所需要的信息。而不是根据用户近期行为分析，为用户智能提供用户所需方案。例如，用户在某一社交软件发布：我想去看电影；本发明即为其提供用户所处地理位置附近的影院，以及推荐有类似需求的其他用户。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术中存在的缺点，提供一种基于用户数据分析的智能社交方法，具有无需用户自行检索的优点。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：包括以下步骤：

1)用户注册并登陆客户端，将位置信息发送至服务器；

2)用户选择与一种或者多种应用进行绑定，服务器获得绑定应用中的信息数据；

3)服务器端根据用户信息数据，得出用户的隐性需求，将用户所感兴趣的信息结合地理位置的因素，在客户端呈现给用户。

所述的位置信息为：经纬度信息、公共固定WIFI热点的MAC地址、建筑物标识信息或IP地址中的任意一个或几个。

所述的位置信息可从其他程序中调用。

所述的位置信息从其他程序中调用时需经用户授权。

所述的绑定应用中的信息的数据为：用户发布的个人状态、说说和朋友圈内容中的一种或多种。

所述的服务器端根据用户信息数据，得出用户的隐性需求的方法为：提取用户信息数据中的关键字，存储到服务器中，后并根据用户的地理位置进行智能推荐。

所述的提取用户信息数据中的关键字采用分词算法和提取关键字算法。

所述的分词算法为ANSJ算法。

所述的提取关键字算法为PageRank算法；公式为：

$PR\left(p_i\right)=\frac{1-d}{n}+d\underset{p_j\∈M\left(i\right)}{\Σ}\frac{PR\left(p_j\right)}{L\left(j\right)};$

式中，p1,p2,p3...pn代表n个不同的网页，M(i)是链接到pi的所有网页的集合，L(j)是pj网页上的外链数；d(0<d≤1)是阻尼因子，表示用户继续点击链接而不是随机打开其他网页的概率。

本发明具有以下的有益效果：相比较现有技术，本发明通过1)用户注册并登陆客户端，将位置信息发送至服务器；2)用户选择与一种或者多种应用进行绑定，服务器获得绑定应用中的信息数据；3)服务器端根据用户信息数据，得出用户的隐性需求，将用户所感兴趣的信息结合地理位置的因素，在客户端呈现给用户。本发明通过获取用户在其他软件中发布的状态的数据，对批量数据进行分析，获得用户近期所感兴趣的内容，通过客户端的形式将用户的隐性需求呈现出来，无需用户自己去检索。为用户节省时间的同时给用户提供了更具参考价值的方案。

附图说明

图1是本发明流程图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明作进一步详细说明。

参见图1，本发明包括以下步骤：

1)用户注册并登陆客户端，将位置信息发送至服务器；位置信息为：经纬度信息、公共固定WIFI热点的MAC地址、建筑物标识信息或IP地址中的任意一个或几个，位置信息可从其他程序中调用，位置信息从其他程序中调用时需经用户授权；

2)用户选择与一种或者多种应用进行绑定，服务器获得绑定应用中的信息数据；绑定应用中的信息的数据为：用户发布的个人状态、说说和朋友圈内容中的一种或多种；

3)服务器端根据用户信息数据，得出用户的隐性需求，将用户所感兴趣的信息结合地理位置的因素，在客户端呈现给用户；服务器端根据用户信息数据，得出用户的隐性需求的方法为：提取用户信息数据中的关键字，存储到服务器中，后并根据用户的地理位置进行智能推荐。提取用户信息数据中的关键字采用分词算法和提取关键字算法，分词算法为：ANSJ算法；提取关键字算法为：PageRank算法；公式为：

$PR\left(p_i\right)=\frac{1-d}{n}+d\underset{p_j\&Element;M\left(i\right)}{\&Sigma;}\frac{PR\left(p_j\right)}{L\left(j\right)};$

式中，p1,p2,p3...pn代表n个不同的网页，M(i)是链接到pi的所有网页的集合，L(j)是pj网页上的外链数；d(0<d≤1)是阻尼因子，表示用户继续点击链接而不是随机打开其他网页的概率。。

本发明所述的基于位置的信息留言与回复方法包括以下步骤：

1)各用户注册并登陆客户端，客户端将用户的位置信息发送给服务器；位置信息为经纬度信息、公共固定WIFI热点的MAC地址、建筑物标识信息及IP地址中的一个；用户也可以通过调用其它应用的数据的方式登录客户端，但是需要用户授权；

需要说明的是，其他应用的数据，包括用户在该应用的用户名和密码。例如，可以通过QQ授权的方式登录京东。

2)用户选择与一种或者多种应用进行绑定，例如绑定微信和微博；同时服务器可以获得从用户在其他绑定应用中的一些信息的数据，例如服务器可以获得该用户在微博发布的文字内容。

需要说明的是，服务器获得用户在其他绑定应用中的一些信息数据，其中数据指用户发布个人状态、说说、朋友圈的内容。服务器获取这些内容之后，提取其中的关键字，存储到服务器中。并根据用户的地理位置进行智能推荐。例如，用户发布说说：我想看电影。服务器端提取关键字电影，然后根据用户所处地理位置，推荐周围的影院以及同时有看电影需求的朋友或者陌生人给用户。

其中关键字提取，包含两部分：分词算法和提取关键字算法。

分词算法，简而言之就是把一句话或者一段话，按照词组分割开，为提取关键字做准备。此处利用ANSJ算法。

提取关键字算法，简而言之就是把具有明显标记性的词组提取出来，作为标签。此处利用PageRank算法。具体公式为：

$PR\left(p_i\right)=\frac{1-d}{n}+d\underset{p_j\&Element;M\left(i\right)}{\&Sigma;}\frac{PR\left(p_j\right)}{L\left(j\right)}$

p1,p2,p3...pn代表n个不同的网页，M(i)是链接到pi的所有网页的集合，L(j)是pj网页上的外链数。d(0<d≤1)是阻尼因子，表示用户继续点击链接而不是随机打开其他网页的概率。

3)服务器端根据用户历史数据，分析出用户的隐性需求，将用户所感兴趣的信息结合地理位置的因素，在客户端呈现给用户。

隐性需求包括，交友需求、购物需求等。

本专利采用基于内容的推荐方法。其优势为：结果较为直观，易于解释；不需要领域知识。

此处利用服务器端的关键字，以及用户的地理位置进行匹配。在数据库中根据匹配度进行排序，将排序的前五名内容或者与内容相关的人推荐给用户。保证推荐速度的高效性以及内容的有效性。

Claims (9)

1.一种基于用户数据分析的智能社交方法，其特征在于：包括以下步骤：

1)用户注册并登陆客户端，将位置信息发送至服务器；

2)用户选择与一种或者多种应用进行绑定，服务器获得绑定应用中的信息数据；

3)服务器端根据用户信息数据，得出用户的隐性需求，将用户所感兴趣的信息结合地理位置的因素，在客户端呈现给用户。

2.根据权利要求1所述的一种基于用户数据分析的智能社交方法，其特征在于：所述的位置信息为：经纬度信息、公共固定WIFI热点的MAC地址、建筑物标识信息或IP地址中的任意一个或几个。

3.根据权利要求2所述的一种基于用户数据分析的智能社交方法，其特征在于：所述的位置信息可从其他程序中调用。

4.根据权利要求3所述的一种基于用户数据分析的智能社交方法，其特征在于：所述的位置信息从其他程序中调用时需经用户授权。

5.根据权利要求1所述的一种基于用户数据分析的智能社交方法，其特征在于：所述的绑定应用中的信息的数据为：用户发布的个人状态、说说和朋友圈内容中的一种或多种。

6.根据权利要求1所述的一种基于用户数据分析的智能社交方法，其特征在于：所述的服务器端根据用户信息数据，得出用户的隐性需求的方法为：提取用户信息数据中的关键字，存储到服务器中，后并根据用户的地理位置进行智能推荐。

7.根据权利要求6所述的一种基于用户数据分析的智能社交方法，其特征在于：所述的提取用户信息数据中的关键字：分词算法和提取关键字算法。

8.根据权利要求7所述的一种基于用户数据分析的智能社交方法，其特征在于：所述的分词算法为：ANSJ算法。

9.根据权利要求7所述的一种基于用户数据分析的智能社交方法，其特征在于：所述的提取关键字算法为：PageRank算法；公式为：

$PR\left(p_i\right)=\frac{1-d}{n}+d\underset{p_j\&Element;M\left(i\right)}{\&Sigma;}\frac{PR\left(p_j\right)}{L\left(j\right)};$

式中，p1,p2,p3...pn代表n个不同的网页，M(i)是链接到pi的所有网页的集合，L(j)是pj网页上的外链数；d(0<d≤1)是阻尼因子，表示用户继续点击链接而不是随机打开其他网页的概率。