CN105095257B - 一种用户信用度确定方法、装置和媒体信息推荐系统 - Google Patents
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Abstract
本发明实施方式提出了一种用户信用度确定方法、装置和媒体信息推荐系统。方法包括：接收基于触发正权重组件所产生的触发数据，并从所述触发数据中确定媒体信息的正权重数据，所述媒体信息的正权重数据包括顶所述媒体信息的顶用户、所述顶用户的历史顶数以及所述顶用户的信用度；基于所述顶用户、所述顶用户的历史顶数以及所述顶用户的信用度确定发出所述媒体信息的用户的信用度。本发明实施方式提高了用户信用度准确率。
Description
技术领域
本发明实施方式涉及互联网应用技术领域，更具体地，涉及一种用户信用度确定方法、装置和媒体信息推荐系统。
背景技术
在当今的信息时代中，各种信息设备应运而生：有用于话音传输的固定电话、移动电话；有用于信息资源共享、处理的服务器和个人电脑；有用于视频数据显示的各种电视机等等。这些设备都是在特定领域内为解决实际的需求而产生的。随着电子消费、计算机、通信(3C)融合的到来，人们越来越多地将注意力放到了对各个不同领域的信息设备进行综合利用的研究上，以充分利用现有资源设备来为人们更好的服务。
社会性网络是指个人之间的关系网络，这种基于社会网络关系系统思想的网站就是社会性网络网站，专指旨在帮助人们建立社会性网络的互联网应用服务，也指社会现有已成熟普及的信息载体。
评论系统是一个简单的社交系统。在用户信用度计算的时候，不方便从关系链的角度入手。用户在这个系统产生的用户跟用户之间有交互行为有两种：回复和顶。回复的数据量相对较少，也存在意见情感不一致的情况。顶的数据量通常很大，也是对评论发表者意见的肯定的表述。
在现有技术中，主要根据用户的登录时长、发文频率等用户个人行为确定用户的信用度。然而，这种方式中，用户根据个人行为自行决定自身信用度，而没有考虑其它用户的行为，因此确定的用户信用度准确率不高。而且，根据用户个人行为决定用户信用度，也很容易发生作弊行为，从而进一步降低用户信用度准确率。
发明内容
本发明实施方式提出一种用户信用度确定方法，以提高用户信用度准确率。
本发明实施方式还提出了一种用户信用度确定装置，以提高用户信用度准确率。
本发明实施方式还提出了一种媒体信息推荐系统，以提高信息推荐质量。
本发明实施方式的具体方案如下：
一种用户信用度确定方法，该方法包括：
接收基于触发正权重组件所产生的触发数据，并从所述触发数据中确定媒体信息的正权重数据，所述媒体信息的正权重数据包括顶所述媒体信息的顶用户、所述顶用户的历史顶数以及所述顶用户的信用度；
基于所述顶用户、所述顶用户的历史顶数以及所述顶用户的信用度确定发出所述媒体信息的用户的信用度。
一种用户信用度确定装置，包括正权重数据确定单元和信用度确定单元，其中：
正权重数据确定单元，用于接收基于触发正权重组件所产生的触发数据，并从所述触发数据中确定媒体信息的正权重数据，所述媒体信息的正权重数据包括顶所述媒体信息的顶用户、所述顶用户的历史顶数以及所述顶用户的信用度；
信用度确定单元，用于基于所述顶用户、所述顶用户的历史顶数以及所述顶用户的信用度确定发出所述媒体信息的用户的信用度。
一种媒体信息推荐系统，包括：
发布客户端，用于向服务器发送媒体信息；
服务器，用于发布所述媒体信息，接收基于触发正权重组件所产生的触发数据，并从所述触发数据中确定媒体信息的正权重数据，所述媒体信息的正权重数据包括顶所述媒体信息的顶用户、所述顶用户的历史顶数以及所述顶用户的信用度；并基于所述顶用户、所述顶用户的历史顶数以及所述顶用户的信用度确定发出所述媒体信息的用户的信用度。
从上述技术方案可以看出，在本发明实施方式中，接收基于触发正权重组件所产生的触发数据，并从所述触发数据中确定媒体信息的正权重数据，所述媒体信息的正权重数据包括顶所述媒体信息的顶用户、所述顶用户的历史顶数以及所述顶用户的信用度；基于所述顶用户、所述顶用户的历史顶数以及所述顶用户的信用度确定发出所述媒体信息的用户的信用度。由此可见，应用本发明实施方式之后，不再根据用户的登录时长、发文频率等用户个人行为确定用户的信用度。相反，根据顶用户、顶用户的历史顶数以及顶用户的信用度确定发出媒体信息的用户的信用度，充分考虑了其它用户的行为，因此确定的用户信用度准确率高。另外，本发明实施方式避免了根据用户个人行为决定用户信用度中容易发生作弊的缺陷，从而进一步提高了用户信用度准确率。
附图说明
图1为根据本发明实施方式用户信用度确定方法流程图；
图2为根据本发明实施方式顶关系链示意图；
图3为根据本发明实施方式用户信用度确定装置示意图；
图4为根据本发明实施方式媒体信息推荐系统第一结构图；
图5为根据本发明实施方式媒体信息推荐系统第二结构图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明作进一步的详细描述。
为了描述上的简洁和直观，下文通过描述若干代表性的实施方式来对本发明的方案进行阐述。实施方式中大量的细节仅用于帮助理解本发明的方案。但是很明显，本发明的技术方案实现时可以不局限于这些细节。为了避免不必要地模糊了本发明的方案，一些实施方式没有进行细致地描述，而是仅给出了框架。下文中，“包括”是指“包括但不限于”，“根据……”是指“至少根据……，但不限于仅根据……”。由于汉语的语言习惯，下文中没有特别指出一个成分的数量时，意味着该成分可以是一个也可以是多个，或可理解为至少一个。
在本发明实施方式中，在媒体信息的各种评论系统中，可以认为所有的顶都是基于内容而不是用户的。因此，用户发布的媒体信息的重要性程度可以由顶给他的用户来确定。比如，计算方式基于所有用户的顶出和被顶的数据进行迭代计算，以上定义为随机顶模型。
图1为根据本发明实施方式用户信用度确定方法流程图。
如图1所示，该方法包括：
步骤101：接收基于触发正权重组件所产生的触发数据，并从触发数据中确定媒体信息的正权重数据，所述媒体信息的正权重数据包括顶所述媒体信息的顶用户、所述顶用户的历史顶数以及所述顶用户的信用度。
在这里，当用户期望发布媒体信息时，用户的发布客户端向服务器发送媒体信息，服务器在网络上发布媒体信息。
在用户客户端上具有正权重组件。正权重组件可以包含各种类型的正权重图标(比如顶的按钮)。用户浏览发布信息时触发正权重图标，即可产生触发数据。触发数据用于表达对发布信息的正面赞许，这些发布信息包括媒体信息。
服务器接收用户触发正权重组件所产生的触发数据，并从触发数据中确定出用户触发正权重图标所产生的针对媒体信息的正权重数据。媒体信息的正权重数据包括顶媒体信息的顶用户、所述顶用户的历史顶数以及顶用户的信用度。
步骤102：基于所述顶用户、所述顶用户的历史顶数以及所述顶用户的信用度确定发出所述媒体信息的用户的信用度。
在一个实施方式中，将各个顶用户对发出所述媒体信息的用户信用度的贡献因子求和，以获取所述发出所述媒体信息的用户信用度包括：
基于每个顶用户的历史顶数以及每个顶用户的信用度确定每个顶用户对发出所述媒体信息的用户信用度的贡献因子，其中所述贡献因子与所述顶用户的信用度成正比，且所述贡献因子与所述顶用户的历史顶数成反比；将各个顶用户对发出所述媒体信息的用户信用度的贡献因子求和，以获取所述发出所述媒体信息的用户的信用度。
比如，假设用户A发布了媒体信息，而且用户B、C、D在浏览媒体信息后，都做出顶向用户A的顶操作。而且用户B历史上一共顶过1次(包含此次顶)；用户C历史上一共顶过3次(包含此次顶)；用户D历史上一共顶过4次(包含此次顶)；假设用户A的信用度为PeopleRank(A)；用户B的信用度为PeopleRank(B)；用户C的信用度为PeopleRank(C)；则
在一个实施方式中，如果把整个系统的所有媒体信息的正权重数据集合起来就是一个很大的有向图。实际的项目中，大致的公式如下：
将各个顶用户对发出所述媒体信息的用户信用度的贡献因子求和，以获取所述发出所述媒体信息的用户信用度包括：
确定发出所述媒体信息的用户i的信用度P(i)；
up(i)为对用户i发出的媒体信息有顶动作的所有顶用户；P(j)是执行顶动作的顶用户j的信用度；N(j)是顶用户j的历史顶数，E为预先设置的逃脱因子。
由于媒体信息持续在更新，因此媒体信息的正权重数据也在持续更新，因此可以根据更新的媒体信息的正权重数据多次迭代计算发出媒体信息的用户的信用度。当发出媒体信息的用户的信用度收敛后，即为用户的PeopleRank值，这个值是绝对值，在使用的时候可以对用户进行所有用户按照一定的区间分成个N层，每个层次赋予一定的值，方便后台对用户进行管理。
在一个实施方式中，
当预先设置的迭代收敛条件不满足时，以迭代方式更新所述用户i的信用度P(i)；其中所述迭代收敛条件包括：所述用户i的信用度P(i)的前后迭代结果之差小于预先设置的第一门限值，和/或所述迭代次数达到预先设置的第二门限值。
在一个实施方式中，所述基于所述顶用户、所述顶用户的历史顶数以及所述顶用户的信用度确定发出所述媒体信息的用户的信用度包括：
基于所述顶用户、所述顶用户的历史顶数确定转移矩阵；
将预先赋值的所有用户信用度向量与所述转移矩阵相乘，以获取所有用户信用度矩阵；
当预先设置的迭代收敛条件不满足时，以迭代方式更新所述所有用户信用度矩阵；其中所述迭代收敛条件包括：所述所有用户信用度矩阵中有至少一个用户的前后迭代结果之差小于预先设置的第三门限值，和/或所述迭代次数达到预先设置的第四门限值。
可以采用多种实施方式具体计算本发明的用户信用度。比如，在计算中可以转化为求马尔可夫链的平稳分布的问题，从马氏链的角度来分析问题。
比如，图2为根据本发明实施方式顶关系链示意图。
由图2可见，用户A顶了用户B、用户C和用户D；用户B顶了用户C和用户A；用户C顶了用户D；用户D顶了用户A和用户B。
可以预先设置各个用户的信用度初值为1，则转移矩阵M为：
其中转移矩阵第一行第一列为0，表示用户A顶用户A的次数为0；转移矩阵第一行第二列为1/2，表示用户B顶用户A的次数为1，而且用户A被顶的总次数为2；转移矩阵第一行第二列为0，表示用户C顶用户A的次数为0；转移矩阵第一行第四列为1/2，表示用户D顶用户A的次数为1，而且用户A被顶的总次数为2。
类似地，转移矩阵第二行第一列为1/3，表示用户A顶用户B的次数为1,而且用户B被顶总次数为3；转移矩阵第二行第二列为0，表示用户B顶用户B的次数为0；转移矩阵第二行第三列为0，表示用户C顶用户B的次数为0；转移矩阵第二行第四列为1/2，表示用户D顶用户B的次数为1，而且用户B被顶的总次数为2。
类似地，转移矩阵第三行第一列为1/3，表示用户A顶用户C的次数为1,而且用户C被顶总次数为3；转移矩阵第三行第二列为1/2，表示用户B顶用户C的次数为1，而且用户C被顶的总次数为2；转移矩阵第三行第三列为0，表示用户C顶用户C的次数为0；转移矩阵第三行第四列为0，表示用户D顶用户C的次数为0。
类似地，转移矩阵第四行第一列为1/3，表示用户A顶用户D的次数为1,而且用户D被顶总次数为3；转移矩阵第四行第二列为0，表示用户B顶用户D的次数为0；转移矩阵第四行第三列为1，表示用户C顶用户D的次数为1；转移矩阵第四行第四列为0，表示用户D顶用户D的次数为0。
对于各个用户，可以预先设置各个用户的信用度初值为1，则信用度向量矩阵为
矩阵M乘以向量矩阵V的结果就是本次计算后的信用度向量矩阵，即
因此，用户A的信用度为1；用户B的信用度为5/6；用户C的信用度为5/6；用户D的信用度为4/3。
在迭代计算中，将向量矩阵V再次乘以转移矩阵M，即为迭代结果，为
然后，持续用向量矩阵V再次乘以转移矩阵M，直到各个用户的信用度出现收敛。
在实际使用中，积累一定时间的数据会使PeopleRank更加有效。得到各个用户的PeopleRank数据以后，对每个用户都有一个PeopleRank值，可以换个方式理解，用户的PeopleRank值代表用户在评论系统中的价值，那用户的所有的行为都可以跟这个值有关系。比如，可以利用PeopleRank值替换用户的顶数据的评估：之前，一个顶在引入公式进行计算的时候一个顶只表示一个基数，在引用PeopleRank之后，将用户的顶的价值按照PeopleRank的进行替换，这样会更有效的推荐热评。在实际的使用中，已经有所体现，效果明显。
在一个实施方式中，该方法进一步包括：
基于顶用户的信用度对所述媒体信息进行加权计算，获取媒体信息的推荐值；
依据媒体信息的推荐值对媒体信息进行排序；根据所述排序结果，确定预定数目的媒体信息以作为推荐媒体信息。
因此，可以利用媒体信息的推荐值对媒体信息进行排序，这样会更有效的推荐热评。
媒体信息可以是各种新闻频道发出的新闻，也可以是个人发出的微博信息，还可以是新闻论坛、生活论坛、朋友圈中的各种发帖，本发明实施方式对此并无限定。
另外在用户管理方面，用户的信用度的反应用户的活跃度，对于优质用户的评估和定义有很好的价值。
在一个实施方式中，该方法进一步包括：
基于各个用户的信用度顺序，对各个用户进行排序；
根据所述排序结果，确定预定数目的用户以作为推荐用户，将所述推荐用户的评论信息作为推荐评论信息；和/或根据所述排序结果，确定预定数目的用户以作为屏蔽用户，将所述屏蔽用户的评论信息作为屏蔽评论信息。
基于上述详细分析，本发明实施方式还提出了一种用户信用度确定装置。
图3为根据本发明实施方式用户信用度确定装置结构图。
如图3所示，包括正权重数据确定单元301和信用度确定单元302，其中：
正权重数据确定单元301，用于接收基于触发正权重组件所产生的触发数据，并从所述触发数据中确定媒体信息的正权重数据，所述媒体信息的正权重数据包括顶所述媒体信息的顶用户、所述顶用户的历史顶数以及所述顶用户的信用度；
信用度确定单元302，用于基于所述顶用户、所述顶用户的历史顶数以及所述顶用户的信用度确定发出所述媒体信息的用户的信用度。
在一个实施方式中，
信用度确定单元302，用于基于每个顶用户的历史顶数以及每个顶用户的信用度确定每个顶用户对发出所述媒体信息的用户信用度的贡献因子，其中所述贡献因子与所述顶用户的信用度成正比，且所述贡献因子与所述顶用户的历史顶数成反比；将各个顶用户对发出所述媒体信息的用户信用度的贡献因子求和，以获取所述发出所述媒体信息的用户的信用度。
在一个实施方式中，
信用度确定单元302，用于确定发出所述媒体信息的用户i的信用度P(i)，
up(i)为对用户i发出的媒体信息有顶动作的所有顶用户；P(j)是执行顶动作的顶用户j的信用度；N(j)是顶用户j的历史顶数，E为预先设置的逃脱因子。
在一个实施方式中，
信用度确定单元302，还用于当预先设置的迭代收敛条件不满足时，以迭代方式更新所述用户i的信用度P(i)；其中所述迭代收敛条件包括：所述用户i的信用度P(i)的前后迭代结果之差小于预先设置的第一门限值，和/或所述迭代次数达到预先设置的第二门限值。
在一个实施方式中，
信用度确定单元302，用于基于所述顶用户、所述顶用户的历史顶数确定转移矩阵；将预先赋值的所有用户信用度向量与所述转移矩阵相乘，以获取所有用户信用度矩阵；当预先设置的迭代收敛条件不满足时，以迭代方式更新所述所有用户信用度矩阵；其中所述迭代收敛条件包括：所述所有用户信用度矩阵中有至少一个用户的前后迭代结果之差小于预先设置的第三门限值，和/或所述迭代次数达到预先设置的第四门限值。
在一个实施方式中，还包括推荐信息确定单元303，用于基于顶用户的信用度对所述媒体信息进行加权计算，获取媒体信息的推荐值；依据媒体信息的推荐值对媒体信息进行排序；根据所述排序结果，确定预定数目的媒体信息以作为推荐媒体信息。
在一个实施方式中，还包括用户管理单元304，用于基于各个用户的信用度顺序，对各个用户进行排序；根据所述排序结果，确定预定数目的用户以作为推荐用户，将所述推荐用户的评论信息作为推荐评论信息；和/或根据所述排序结果，确定预定数目的用户以作为屏蔽用户，将所述屏蔽用户的评论信息作为屏蔽评论信息。
可以将本发明应用与各种媒体发布应用中。比如，可以应用于新闻频道发出的新闻，也可以是个人发出的微博信息，还可以是新闻论坛、生活论坛、朋友圈中的各种发帖，本发明实施方式对此并无限定。
图4为根据本发明实施方式媒体信息推荐系统第一结构图；
如图4所示，该系统包括：
多个发布客户端401，用于向服务器402发送媒体信息；
服务器402，用于发布所述媒体信息，接收基于触发正权重组件所产生的触发数据，并从触发数据中确定媒体信息的正权重数据，所述媒体信息的正权重数据包括顶所述媒体信息的顶用户、所述顶用户的历史顶数以及所述顶用户的信用度；并基于所述顶用户、所述顶用户的历史顶数以及所述顶用户的信用度确定发出所述媒体信息的用户的信用度。
其中，用户可以在各种发布客户端401上执行发送媒体信息的处理，这些发布客户端可以包括但是不局限于：功能手机、智能手机、掌上电脑、个人电脑(PC)、平板电脑或个人数字助理(PDA)，等等。
以上虽然详细罗列了发布客户端的具体实例，本领域人员可以意识到，这些罗列仅是阐述目的，并不用于限定本发明实施方式的保护范围。而且，这些发布端可以采用的浏览器具体可以包括微软的Internet Explorer、Mozilla的Firefox、Apple的Safari，Opera、Google Chrome、GreenBrowser等浏览器。
以上虽然详细列出了一些常用浏览器，本领域技术人员可以意识到，本发明实施方式并不局限于这些浏览器，而是可以适用于任意可用于显示网页服务器或档案系统内的文件、并让用户与文件互动的应用(App)，这些应用可以是目前常见的各种浏览器，也可以是其他的任意具有网页浏览功能的应用程序。
在一个实施方式中，服务器402，还用于基于顶用户的信用度对所述媒体信息进行加权计算，获取媒体信息的推荐值；依据媒体信息的推荐值对媒体信息进行排序；根据所述排序结果，确定预定数目的媒体信息以作为推荐媒体信息。
图5为根据本发明实施方式媒体信息推荐系统第二结构图。
如图5所示，服务器在确定出多条推荐媒体信息之后，可以形成推荐媒体信息列表，并且向着特定用户或所有用户主动推送推荐媒体信息列表中的媒体信息。
图5为根据本发明实施方式媒体信息推荐系统第二结构图；
如图5所示，该系统包括：
多个发布客户端401，用于向服务器402发送媒体信息；
服务器402，用于发布所述媒体信息，接收基于触发正权重组件所产生的触发数据，并从所述触发数据中确定媒体信息的正权重数据，所述媒体信息的正权重数据包括顶所述媒体信息的顶用户、所述顶用户的历史顶数以及所述顶用户的信用度；并基于所述顶用户、所述顶用户的历史顶数以及所述顶用户的信用度确定发出所述媒体信息的用户的信用度。
其中，用户可以在各种发布客户端401上执行发送媒体信息的处理，这些发布客户端可以包括但是不局限于：功能手机、智能手机、掌上电脑、个人电脑(PC)、平板电脑或个人数字助理(PDA)，等等。
以上虽然详细罗列了发布客户端的具体实例，本领域人员可以意识到，这些罗列仅是阐述目的，并不用于限定本发明实施方式的保护范围。而且，这些发布端可以采用的浏览器具体可以包括微软的Internet Explorer、Mozilla的Firefox、Apple的Safari，Opera、Google Chrome、GreenBrowser等浏览器。
以上虽然详细列出了一些常用浏览器，本领域技术人员可以意识到，本发明实施方式并不局限于这些浏览器，而是可以适用于任意可用于显示网页服务器或档案系统内的文件、并让用户与文件互动的应用(App)，这些应用可以是目前常见的各种浏览器，也可以是其他的任意具有网页浏览功能的应用程序。
在一个实施方式中，服务器502，还用于基于各个用户的信用度顺序，对各个用户进行排序；根据所述排序结果，确定预定数目的用户以作为推荐用户，将所述推荐用户的评论信息作为推荐评论信息；和/或根据所述排序结果，确定预定数目的用户以作为屏蔽用户，将所述屏蔽用户的评论信息作为屏蔽评论信息。
如图5所示，服务器在确定出多个推荐用户之后，可以形成推荐用户列表，并且向着特定用户或所有用户主动推送推荐用户列表中推荐用户所发布的媒体信息。
实际上，可以通过多种形式来具体实施本发明实施方式所提出的用户信用度确定方法、装置和媒体信息推荐系统。
比如，可以遵循一定规范的应用程序接口，将用户信用度确定方法编写为安装到个人电脑、移动终端等中的插件程序，也可以将其封装为应用程序以供用户自行下载使用。当编写为插件程序时，可以将其实施为ocx、dll、cab等多种插件形式。也可以通过Flash插件、RealPlayer插件、MMS插件、MIDI五线谱插件、ActiveX插件等具体技术来实施本发明实施方式所提出的用户信用度确定方法。
可以通过指令或指令集存储的储存方式将本发明实施方式所提出的用户信用度确定方法存储在各种存储介质上。这些存储介质包括但是不局限于：软盘、光盘、DVD、硬盘、闪存、U盘、CF卡、SD卡、MMC卡、SM卡、记忆棒(Memory Stick)、xD卡等。
另外，还可以将本发明实施方式所提出的用户信用度确定方法应用到基于闪存(Nand flash)的存储介质中，比如U盘、CF卡、SD卡、SDHC卡、MMC卡、SM卡、记忆棒、xD卡等。
综上所述，在本发明实施方式中，确定媒体信息的正权重数据，所述媒体信息的正权重数据包括顶所述媒体信息的顶用户、所述顶用户的历史顶数以及所述顶用户的信用度；基于所述顶用户、所述顶用户的历史顶数以及所述顶用户的信用度确定发出所述媒体信息的用户的信用度。由此可见，应用本发明实施方式之后，不再根据用户的登录时长、发文频率等用户个人行为确定用户的信用度。相反，根据顶用户、顶用户的历史顶数以及顶用户的信用度确定发出媒体信息的用户的信用度，充分考虑了其它用户的行为，因此确定的用户信用度准确率高。另外，本发明实施方式避免了根据用户个人行为决定用户信用度中容易发生作弊的缺陷，从而进一步提高了用户信用度准确率。
以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (15)
1.一种用户信用度确定方法，其特征在于，该方法应用于媒体信息的评论系统中，包括：
接收基于触发正权重组件所产生的触发数据，并从所述触发数据中确定媒体信息的正权重数据，所述媒体信息的正权重数据包括对所述媒体信息有顶动作的顶用户、所述顶用户的历史顶数以及所述顶用户的信用度；
基于每个顶用户的历史顶数以及每个顶用户的信用度确定每个顶用户对发出所述媒体信息的用户信用度的贡献因子，其中所述贡献因子与所述顶用户的信用度成正比，且所述贡献因子与所述顶用户的历史顶数成反比，所述顶用户的历史顶数为所述顶用户在历史上做出的顶动作的总数；所述顶用户的信用度代表所述顶用户在所述评论系统中的价值；
将各个顶用户对发出所述媒体信息的用户信用度的贡献因子求和，以获取所述发出所述媒体信息的用户的信用度。
2.根据权利要求1所述的用户信用度确定方法，其特征在于，所述将各个顶用户对发出所述媒体信息的用户信用度的贡献因子求和，以获取所述发出所述媒体信息的用户信用度包括：
确定发出所述媒体信息的用户i的信用度P(i)，
up(i)为对用户i发出的媒体信息有顶动作的所有顶用户；P(j)是执行顶动作的顶用户j的信用度；N(j)是顶用户j的历史顶数，E为预先设置的逃脱因子。
3.根据权利要求2所述的用户信用度确定方法，其特征在于，该方法进一步包括：
当预先设置的迭代收敛条件不满足时，以迭代方式更新所述用户i的信用度P(i)；其中所述迭代收敛条件包括：所述用户i的信用度P(i)的前后迭代结果之差小于预先设置的第一门限值，和/或迭代次数达到预先设置的第二门限值。
4.根据权利要求1所述的用户信用度确定方法，其特征在于，所述方法进一步包括：
基于所述顶用户、所述顶用户的历史顶数确定转移矩阵；
将预先赋值的所有用户信用度向量与所述转移矩阵相乘，以获取所有用户信用度矩阵；
当预先设置的迭代收敛条件不满足时，以迭代方式更新所述所有用户信用度矩阵；其中所述迭代收敛条件包括：所述所有用户信用度矩阵中有至少一个用户的前后迭代结果之差小于预先设置的第三门限值，和/或迭代次数达到预先设置的第四门限值。
5.根据权利要求1所述的用户信用度确定方法，其特征在于，该方法进一步包括：
基于顶用户的信用度对所述媒体信息进行加权计算，获取媒体信息的推荐值；
依据媒体信息的推荐值对媒体信息进行排序；
根据排序结果，确定预定数目的媒体信息以作为推荐媒体信息。
6.根据权利要求1所述的用户信用度确定方法，其特征在于，该方法进一步包括：
基于各个用户的信用度顺序，对各个用户进行排序；
根据排序结果，确定预定数目的用户以作为推荐用户，将所述推荐用户的评论信息作为推荐评论信息；和/或根据排序结果，确定预定数目的用户以作为屏蔽用户，将所述屏蔽用户的评论信息作为屏蔽评论信息。
7.一种用户信用度确定装置，其特征在于，应用于媒体信息的评论系统中，包括正权重数据确定单元和信用度确定单元，其中：
正权重数据确定单元，用于接收基于触发正权重组件所产生的触发数据，并从所述触发数据中确定媒体信息的正权重数据，所述媒体信息的正权重数据包括对所述媒体信息有顶动作的顶用户、所述顶用户的历史顶数以及所述顶用户的信用度；
信用度确定单元，用于基于每个顶用户的历史顶数以及每个顶用户的信用度确定每个顶用户对发出所述媒体信息的用户信用度的贡献因子，其中所述贡献因子与所述顶用户的信用度成正比，且所述贡献因子与所述顶用户的历史顶数成反比；将各个顶用户对发出所述媒体信息的用户信用度的贡献因子求和，以获取所述发出所述媒体信息的用户的信用度，所述顶用户的历史顶数为所述顶用户在历史上做出的顶动作的总数；所述顶用户的信用度代表所述顶用户在所述评论系统中的价值。
8.根据权利要求7所述的用户信用度确定装置，其特征在于，
信用度确定单元，用于确定发出所述媒体信息的用户i的信用度P(i)，up(i)为对用户i发出的媒体信息有顶动作的所有顶用户；P(j)是执行顶动作的顶用户j的信用度；N(j)是顶用户j的历史顶数，E为预先设置的逃脱因子。
9.根据权利要求8所述的用户信用度确定装置，其特征在于，
信用度确定单元，还用于当预先设置的迭代收敛条件不满足时，以迭代方式更新所述用户i的信用度P(i)；其中所述迭代收敛条件包括：所述用户i的信用度P(i)的前后迭代结果之差小于预先设置的第一门限值，和/或迭代次数达到预先设置的第二门限值。
10.根据权利要求7所述的用户信用度确定装置，其特征在于，
信用度确定单元，进一步用于基于所述顶用户、所述顶用户的历史顶数确定转移矩阵；将预先赋值的所有用户信用度向量与所述转移矩阵相乘，以获取所有用户信用度矩阵；当预先设置的迭代收敛条件不满足时，以迭代方式更新所述所有用户信用度矩阵；其中所述迭代收敛条件包括：所述所有用户信用度矩阵中有至少一个用户的前后迭代结果之差小于预先设置的第三门限值，和/或迭代次数达到预先设置的第四门限值。
11.根据权利要求7所述的用户信用度确定装置，其特征在于，还包括推荐信息确定单元，用于基于顶用户的信用度对所述媒体信息进行加权计算，获取媒体信息的推荐值；依据媒体信息的推荐值对媒体信息进行排序；根据排序结果，确定预定数目的媒体信息以作为推荐媒体信息。
12.根据权利要求7所述的用户信用度确定装置，其特征在于，还包括用户管理单元，用于基于各个用户的信用度顺序，对各个用户进行排序；根据排序结果，确定预定数目的用户以作为推荐用户，将所述推荐用户的评论信息作为推荐评论信息；和/或根据排序结果，确定预定数目的用户以作为屏蔽用户，将所述屏蔽用户的评论信息作为屏蔽评论信息。
13.一种媒体信息推荐系统，其特征在于，应用于媒体信息的评论系统中，包括：
发布客户端，用于向服务器发送媒体信息；
服务器，用于发布所述媒体信息，接收基于触发正权重组件所产生的触发数据，并从所述触发数据中确定媒体信息的正权重数据，所述媒体信息的正权重数据包括对所述媒体信息有顶动作的顶用户、所述顶用户的历史顶数以及所述顶用户的信用度；基于每个顶用户的历史顶数以及每个顶用户的信用度确定每个顶用户对发出所述媒体信息的用户信用度的贡献因子，其中所述贡献因子与所述顶用户的信用度成正比，且所述贡献因子与所述顶用户的历史顶数成反比，将各个顶用户对发出所述媒体信息的用户信用度的贡献因子求和，以获取所述发出所述媒体信息的用户的信用度，所述顶用户的历史顶数为所述顶用户在历史上做出的顶动作的总数；所述顶用户的信用度代表所述顶用户在所述评论系统中的价值。
14.根据权利要求13所述的媒体信息推荐系统，其特征在于，
服务器，还用于基于顶用户的信用度对所述媒体信息进行加权计算，获取媒体信息的推荐值；依据媒体信息的推荐值对媒体信息进行排序；根据排序结果，确定预定数目的媒体信息以作为推荐媒体信息。
15.根据权利要求13所述的媒体信息推荐系统，其特征在于，
服务器，还用于基于各个用户的信用度顺序，对各个用户进行排序；根据排序结果，确定预定数目的用户以作为推荐用户，将所述推荐用户的评论信息作为推荐评论信息；和/或根据排序结果，确定预定数目的用户以作为屏蔽用户，将所述屏蔽用户的评论信息作为屏蔽评论信息。
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Citations (4)
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|---|---|---|---|---|
| CN102163310A (zh) * | 2010-02-22 | 2011-08-24 | 深圳市腾讯计算机系统有限公司 | 一种基于用户信用度等级的信息推送方法和装置 |
| CN102222305A (zh) * | 2011-06-13 | 2011-10-19 | 北京理工大学 | 一种分布式环境下信誉度评价方法 |
| CN103631898A (zh) * | 2013-11-19 | 2014-03-12 | 西安电子科技大学 | 基于强弱联系反馈的多媒体社交网络信誉值计算方法 |
| CN103778260A (zh) * | 2014-03-03 | 2014-05-07 | 哈尔滨工业大学 | 一种个性化微博信息推荐系统和方法 |
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|---|---|---|---|---|
| CN102163310A (zh) * | 2010-02-22 | 2011-08-24 | 深圳市腾讯计算机系统有限公司 | 一种基于用户信用度等级的信息推送方法和装置 |
| CN102222305A (zh) * | 2011-06-13 | 2011-10-19 | 北京理工大学 | 一种分布式环境下信誉度评价方法 |
| CN103631898A (zh) * | 2013-11-19 | 2014-03-12 | 西安电子科技大学 | 基于强弱联系反馈的多媒体社交网络信誉值计算方法 |
| CN103778260A (zh) * | 2014-03-03 | 2014-05-07 | 哈尔滨工业大学 | 一种个性化微博信息推荐系统和方法 |
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