CN106557984A - 一种社交群体的确定方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种社交群体的确定方法及装置，涉及通信领域，解决了现有技术中如何根据“强关系”用户间的通话、短信等关联关系，深度挖掘用户的社交属性，确定更大范围的社交群体的问题。该方法包括：确定构造社交群体的圆心用户X；根据用户X的语音详单和短信详单，确定与用户X有直接互动的用户的集合S；根据集合S中任意两个用户之间的语音详单和短信详单，确定集合S中任意两个用户之间的亲密度；将集合S中的用户作为节点，用户之间关系作为边，用户之间的亲密度作为边的权重，构造无向图G；根据用户之间的亲密度，分别对无向图G中每个极大完全图进行扩充；根据每个扩充后的图，确定以用户X为中心的多个社交群体。

Description

一种社交群体的确定方法及装置

技术领域

本发明涉及社交网络领域，尤其涉及一种社交群体的确定方法及装置。

背景技术

研究表明，社交网络维护的是“弱关系”，而基于运营商网络，通过通话、短信等方式联系的是“强关系”，并且“强关系”之间的用户更容易相互影响。

然而，目前在确定社交群体时，大多是基于互联网社交平台如微博等的关注、转发等方式，根据互动关系及共同兴趣话题，确定社交网络维护的“弱关系”的用户群体。而对于基于运营商网络，通过通话、短信等方式联系的“强关系”的用户群体关注甚少。

然而，“强关系”之间的用户更容易相互影响，因此，如何根据“强关系”用户间的通话、短信等关联关系，深度挖掘用户的社交属性，确定更大范围的社交群体是目前亟待解决的问题。

发明内容

本发明的实施例提供一种社交群体的确定方法及装置，以至少解决现有技术中没有根据“强关系”用户间的通话、短信等关联关系，深度挖掘用户的社交属性，确定更大范围的社交群体的解决方案的问题。

为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：

一方面，本发明实施例提供一种社交群体的确定方法，方法包括：确定构造社交群体的圆心用户X；根据该圆心用户X的语音详单和短信详单，确定与该圆心用户X有直接互动的用户的集合S＝{S₁,S₂...,S_K}，K为大于等于2的正整数；根据该集合S中任意两个用户之间的语音详单和短信详单，确定该集合S中任意两个用户之间的亲密度；将该集合S中的用户作为节点，用户之间关系作为边，用户之间的亲密度作为边的权重，构造无向图G；确定该无向图G中的极大完全图集合T＝{T₁,T₂...,T_N}，其中，该极大完全图T_i中任意两个节点对应的用户之间均有直接互动，并且该无向图G中不存在其它节点对应的用户与该极大完全图T_i中的每个节点对应的用户均有直接互动，N为正整数，i为1到N中的任意正整数；根据该用户之间的亲密度，分别对该极大完全图集合T中的每个极大完全图进行扩充，获得每个扩充后的图；根据该每个扩充后的图，确定以该圆心用户X为中心的多个社交群体。

本发明实施例中，根据用户间的语音详单和短信详单，深度挖掘用户的社交属性，可以确定出以圆心用户为中心的多个社交群体，也就是说可以确定出以运营商网络为通信基础的“强关系”下的社交群体。进一步的，由于可以确定出以运营商网络为通信基础的“强关系”下的社交群体，因此可实现以“强关系”下的社交群体为目标的市场营销、产品推介，为打造运营商特有的社交网络提供用户社交关系基础，提高了整体社交圈子对运营商网络的依赖程度。

在一种可能的设计中，该根据该用户之间的亲密度，分别对该极大完全图集合T中的每个极大完全图进行扩充，获得每个扩充后的图，包括：对于该极大完全图集合T中的每个极大完全图，均按照下面针对极大完全图T_i的操作进行处理：确定该集合S中与该极大完全图T_i相关的用户，分别计算该相关的用户对应的节点与该极大完全图T_i中相连节点形成的边的权重的和，按照该权重的和由大到小的顺序得到集合M＝{M₁,M₂...,M_L}，其中，该用户M_j为不属于该极大完全图T_i中的节点对应的用户但与该极大完全图T_i中的某个节点对应的用户有直接联系的用户，L为正整数，j为1到L中的任意正整数；分别对该集合M中的用户执行步骤T1-T3：T1、根据该用户之间的亲密度，确定是否需要将用户M_j对应的节点扩充到图U_i,j-1中，其中，用户M_j为集合M中的任意一个用户，该图U_i,j-1为对用户M_j-1进行T1-T3处理后获得的图，U_i,0为该极大完全图T_i；T2、若需要，将该用户M_j对应的节点扩充到该图U_i,j-1中，获得图U_i,j；T3、若不需要，将该图U_i,j-1确定为图U_i,j。

在一种可能的设计中，该确定该集合S中任意两个用户之间的亲密度，包括：基于第一预设公式，根据该集合S中用户S_m和用户S_n之间的语音详单和短信详单，确定该用户S_m对该用户S_n的互动频繁度q_score(S_m,S_n)；基于第二预设公式，根据该集合S中用户S_m和用户S_n之间的语音详单和短信详单，确定该用户S_n对该用户S_m的互动频繁度q_score(S_n,S_m)；基于第三预设公式，根据q_score(S_m,S_n)和q_score(S_n,S_m)，确定该用户S_m和该用户S_n之间的亲密度q(S_m,S_n)；其中，该第一预设公式包括：q_score(S_m,S_n)＝α×call_num(S_m,S_n)+β×message_num(S_m,S_n)；该第二预设公式包括：q_score(S_n,S_m)＝α×call_num(S_n,S_m)+β×message_num(S_n,S_m)；该第三预设公式包括：q(S_m,S_n)＝q_score(S_m,S_n)×q_score(S_n,S_m)；其中，m和n为属于1到K中的任意正整数，call_num(S_m,S_n)表示该用户S_m发起主叫，给该用户S_n打电话的次数，call_num(S_n,S_m)表示该用户S_n发起主叫，给该用户S_m打电话的次数，message_num(S_m,S_n)表示该用户S_m给该用户S_n发短信的次数，message_num(S_n,S_m)表示该用户S_n给该用户S_m发短信的次数，α表示通话互动的权重，β表示短信互动的权重，α+β＝1。

在一种可能的设计中，该根据该用户之间的亲密度，确定是否需要将用户M_j对应的节点扩充到图U_i,j-1中，包括：基于第四预设公式，根据该用户之间的亲密度，计算该图U_i,j-1的紧密度Compact(U_i,j-1)；基于第五预设公式，根据该用户之间的亲密度，计算将该用户M_j对应的节点扩充到该图U_i,j-1之后获得的图U_i,j的紧密度Compact(U_i,j)；若Compact(U_i,j)>Compact(U_i,j-1)，则确定需要将该用户M_j对应的节点扩充到该图U_i,j-1中；若Compact(U_i,j)≤Compact(U_i,j-1)，则确定不需要将该用户M_j对应的节点扩充到该图U_i,j-1中；其中，该第四预设公式包括：其中，表示该图U_i,j-1内的所有节点形成的所有边的权重之和，a表示该图U_i,j-1中的节点，表示该图U_i,j-1中的所有节点和该图U_i,j-1之外的任意节点形成的所有边的权重之和，b表示不属于该图U_i,j-1，但和该图U_i,j-1中的节点有连接的节点；该第五预设公式包括：其中，表示该图U_i,j内所有节点形成的所有边的权重之和，c表示该图U_i,j中的节点，表示该图U_i,j中的所有节点和该图U_i,j之外的任意节点形成的所有边的权重之和，d表示不属于该图U_i,j，但和该图U_i,j中的节点有连接的节点。

本发明实施例中，根据用户间的语音详单和短信详单，深度挖掘用户的社交属性，可以确定出以圆心用户为中心的多个社交群体，也就是说可以确定出以运营商网络为通信基础的“强关系”下的社交群体。进一步的，由于可以确定出以运营商网络为通信基础的“强关系”下的社交群体，因此可以实现以“强关系”下的社交群体为目标的市场营销、产品推介，为打造运营商特有的社交网络提供用户社交关系基础，提高了整体社交圈子对运营商网络的依赖程度。

又一方面，本发明实施例提供一种社交群体的确定装置，装置包括：确定单元、构造单元、扩充单元；该确定单元，用于确定构造社交群体的圆心用户X；该确定单元，还用于根据该圆心用户X的语音详单和短信详单，确定与该圆心用户X有直接互动的用户的集合S＝{S₁,S₂...,S_K}，K为大于等于2的正整数；该确定单元，还用于根据该集合S中任意两个用户之间的语音详单和短信详单，确定该集合S中任意两个用户之间的亲密度；该构造单元，用于将该集合S中的用户作为节点，用户之间关系作为边，用户之间的亲密度作为边的权重，构造无向图G；该确定单元，还用于确定该无向图G中的极大完全图集合T＝{T₁,T₂...,T_N}，其中，该极大完全图T_i中任意两个节点对应的用户之间均有直接互动，并且该无向图G中不存在其它节点对应的用户与该极大完全图T_i中的每个节点对应的用户均有直接互动，N为正整数，i为1到N中的任意正整数；该扩充单元，用于根据该用户之间的亲密度，分别对该极大完全图集合T中的每个极大完全图进行扩充，获得每个扩充后的图；该确定单元，还用于根据该每个扩充后的图，确定以该圆心用户X为中心的多个社交群体。

在一种可能的设计中，扩充单元具体用于：对于该极大完全图集合T中的每个极大完全图，均按照下面针对极大完全图T_i的操作进行处理：确定该集合S中与该极大完全图T_i相关的用户，分别计算该相关的用户对应的节点与极大完全图T_i中相连节点形成的边的权重的和，按照该权重的和由大到小的顺序得到集合M＝{M₁,M₂...,M_L}，其中，该用户M_j为不属于该极大完全图T_i中的节点对应的用户但与该极大完全图T_i中的某个节点对应的用户有直接联系的用户，L为正整数，j为1到L中的任意正整数；分别对该集合M中的用户执行步骤T1-T3：T1、根据该用户之间的亲密度，确定是否需要将用户M_j对应的节点扩充到图U_i,j-1中，其中，用户M_j为集合M中的任意一个用户，该图U_i,j-1为对用户M_j-1进行T1-T3处理后获得的图，U_i,0为该极大完全图T_i；T2、若需要，将该用户M_j对应的节点扩充到该图U_i,j-1中，获得图U_i,j；T3、若不需要，将该图U_i,j-1确定为图U_i,j。

在一种可能的设计中，确定单元，具体用于：基于第一预设公式，根据该集合S中用户S_m和用户S_n之间的语音详单和短信详单，确定该用户S_m对该用户S_n的互动频繁度q_score(S_m,S_n)；基于第二预设公式，根据该集合S中用户S_m和用户S_n之间的语音详单和短信详单，确定该用户S_n对该用户S_m的互动频繁度q_score(S_n,S_m)；基于第三预设公式，根据q_score(S_m,S_n)和q_score(S_n,S_m)，确定该用户S_m和该用户S_n之间的亲密度q(S_m,S_n)；其中，该第一预设公式包括：q_score(S_m,S_n)＝α×call_num(S_m,S_n)+β×message_num(S_m,S_n)；该第二预设公式包括：q_score(S_n,S_m)＝α×call_num(S_n,S_m)+β×message_num(S_n,S_m)；该第三预设公式包括：q(S_m,S_n)＝q_score(S_m,S_n)×q_score(S_n,S_m)；其中，m和n为属于1到K中的任意正整数，call_num(S_m,S_n)表示该用户S_m发起主叫，给该用户S_n打电话的次数，call_num(S_n,S_m)表示该用户S_n发起主叫，给该用户S_m打电话的次数，message_num(S_m,S_n)表示该用户S_m给该用户S_n发短信的次数，message_num(S_n,S_m)表示该用户S_n给该用户S_m发短信的次数，α表示通话互动的权重，β表示短信互动的权重，α+β＝1。

在一种可能的设计中，扩充单元，具体用于：基于第四预设公式，根据该用户之间的亲密度，计算该图U_i,j-1的紧密度Compact(U_i,j-1)；基于第五预设公式，根据该用户之间的亲密度，计算将该用户M_j对应的节点扩充到该图U_i,j-1之后获得的图U_i,j的紧密度Compact(U_i,j)；若Compact(U_i,j)>Compact(U_i,j-1)，则确定需要将该用户M_j对应的节点扩充到该图U_i,j-1中；若Compact(U_i,j)≤Compact(U_i,j-1)，则确定不需要将该用户M_j对应的节点扩充到该图U_i,j-1中；其中，该第四预设公式包括：其中，表示该图U_i,j-1内的所有节点形成的所有边的权重之和，a表示该图U_i,j-1中的节点，表示该图U_i,j-1中的所有节点和该图U_i,j-1之外的任意节点形成的所有边的权重之和，b表示不属于该图U_i,j-1，但和该图U_i,j-1中的节点有连接的节点；该第五预设公式包括：其中，表示该图U_i,j内所有节点形成的所有边的权重之和，c表示该图U_i,j中的节点，表示该图U_i,j中的所有节点和该图U_i,j之外的任意节点形成的所有边的权重之和，d表示不属于该图U_i,j，但和该图U_i,j中的节点有连接的节点。

具体的，通过本发明实施例提供的社交群体的确定装置确定社交群体的方法可参考上述方法实施例，此处不再赘述。

由于本发明实施例提供的社交群体的确定装置可用于执行上述的确定方法，因此其所能获得的技术效果可参考上述方法部分，此处不再赘述。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种社交群体的确定方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的又一种社交群体的确定方法的流程图；

图3为本发明实施例提供的又一种社交群体的确定方法的流程图；

图4为本发明实施例提供的又一种社交群体的确定方法的流程图；

图5为本发明实施例提供的以与圆心用户X存在互动关系的用户为节点的无向图G的示意图；

图6为本发明实施例提供的一种社交群体的确定装置的示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

需要说明的是，本文中的“/”表示或的意思，例如，A/B可以表示A或B；本文中的“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。“多个”是指两个或多于两个。

需要说明的是，本发明实施例中，“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本发明实施例中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。

需要说明的是，本发明实施例中，除非另有说明，“多个”的含义是指两个或两个以上。例如，多个用户是指两个或两个以上的用户。

需要说明的是，本发明实施例中，“的(英文：of)”，“相应的(英文：corresponding，relevant)”和“对应的(英文：corresponding)”有时可以混用，应当指出的是，在不强调其区别时，其所要表达的含义是一致的。

如图1所示，为本发明实施例提供的一种社交群体的确定方法的流程图，包括步骤S101-S107：

S101、社交群体的确定装置确定构造社交群体的圆心用户X。

其中，可以根据具体要营销的新产品确定圆心用户X，比如圆心用户X可以为高消费用户、已订购新产品的用户等。

S102、根据圆心用户X的语音详单和短信详单，确定与圆心用户X有直接互动的用户的集合S＝{S₁,S₂...,S_K}，K为大于等于2的正整数。

S103、根据集合S中任意两个用户之间的语音详单和短信详单，确定集合S中任意两个用户之间的亲密度。

S104、将集合S中的用户作为节点，用户之间关系作为边，用户之间的亲密度作为边的权重，构造无向图G。

S105、确定无向图G中的极大完全图集合T＝{T₁,T₂...,T_N}。

其中，极大完全图T_i中任意两个节点对应的用户之间均有直接互动，并且无向图G中不存在其它节点对应的用户与极大完全图T_i中的每个节点对应的用户均有直接互动，N为正整数，i为1到N中的任意正整数。

其中，根据无向图G中的极大完全图集合T可以确定出与圆心用户联系十分密切的N个小团体。

需要说明的是，当i＝0时，无向图G中不存在极大完全图，无法继续寻找圆心用户X的社交群体，因此，本发明实施例对该情况不做详细阐述。

S106、根据用户之间的亲密度，分别对极大完全图集合T中的每个极大完全图进行扩充，获得每个扩充后的图。

S107、根据每个扩充后的图，确定以圆心用户X为中心的多个社交群体。

基于本发明实施例提供的社交群体的确定方法，本发明实施例中，根据用户间的语音详单和短信详单，深度挖掘用户的社交属性，可以确定出以圆心用户为中心的多个社交群体，也就是说可以确定出以运营商网络为通信基础的“强关系”下的社交群体。进一步的，由于可以确定出以运营商网络为通信基础的“强关系”下的社交群体，因此可实现以“强关系”下的社交群体为目标的市场营销、产品推介，为打造运营商特有的社交网络提供用户社交关系基础，提高了整体社交圈子对运营商网络的依赖程度。

具体的，如图2所示，步骤S103可以包括步骤S1031-S1033：

S1031、基于公式(1)，根据集合S中用户S_m和用户S_n之间的语音详单和短信详单，确定用户S_m对用户S_n的互动频繁度q_score(S_m,S_n)。

q_score(S_m,S_n)＝α×call_num(S_m,S_n)+β×message_num(S_m,S_n) 公式(1)

S1032、基于公式(2)，根据集合S中用户S_m和用户S_n之间的语音详单和短信详单，确定用户S_n对用户S_m的互动频繁度q_score(S_n,S_m)。

q_score(S_n,S_m)＝α×call_num(S_n,S_m)+β×message_num(S_n,S_m) 公式(2)

S1033、基于公式(3)，根据q_score(S_m,S_n)和q_score(S_n,S_m)，确定用户S_m和用户S_n之间的亲密度q(S_m,S_n)；

q(S_m,S_n)＝q_score(S_m,S_n)×q_score(S_n,S_m) 公式(3)

其中，m和n为属于1到K中的任意正整数，call_num(S_m,S_n)表示用户S_m发起主叫，给用户S_n打电话的次数，call_num(S_n,S_m)表示用户S_n发起主叫，给用户S_m打电话的次数，message_num(S_m,S_n)表示用户S_m给用户S_n发短信的次数，message_num(S_n,S_m)表示用户S_n给用户S_m发短信的次数，α表示通话互动的权重，β表示短信互动的权重，α+β＝1。

需要说明的是，确定用户S_m和用户S_n的亲密度时是将用户S_m对用户S_n的互动频繁度q_score(S_m,S_n)和用户S_n对用户S_m的互动频繁度q_score(S_n,S_m)相乘，目的是为了在其中某个用户单方面的骚扰，而另一用户完全没有主动通话和主动短信的情况下，确保两个用户之间的亲密度结果为0。

需要说明的是，本发明实施例中除了考虑语音通信和短信通信，也可以考虑其他获取用户之间通信关系的途径，比如运营商自有的社交平台上的互动关系，也就说可以从更多角度计算用户之间的亲密度，使得可以从更多方面评价用户之间的亲密度。其中，在考虑其他获取用户之间通信关系的途径时，需要在上述的亲密度计算公式添加因子项，并根据需要为各因子项分配权重，使得各因子项的权重之和为1，本发明实施例在此不再赘述。

具体的，如图3所示，步骤S106可以包括如下步骤S1061：

S1061、对于极大完全图集合T中的每个极大完全图，均按照下面步骤S10611-S10612中针对极大完全图T_i的操作进行处理：

S10611、确定集合S中与极大完全图T_i相关的用户，分别计算相关的用户对应的节点与极大完全图T_i中相连接节点形成的边的权重的和，按照权重的和由大到小的顺序得到集合M＝{M₁,M₂...,M_L}。

其中，用户M_j为不属于极大完全图T_i中的节点对应的用户但与极大完全图T_i中的某个节点对应的用户有直接联系的用户，L为整数，j为1到L中的任意整数。

需要说明的是，当j＝0时，集合S中不存在不属于极大完全图T_i中的节点对应的用户但与极大完全图T_i中的某个节点对应的用户有直接联系的用户，此时不在对极大完全图T_i进行扩充，即极大完全图T_i中节点对应的用户构成圆心用户X的社交群体，因此，本发明实施例对该情况不做详细阐述。

S10612、分别对集合M中的用户执行步骤T1-T3：

T1：根据用户之间的亲密度，确定是否需要将用户M_j对应的节点扩充到图U_i,j-1中。

具体的，用户M_j为集合M中的任意一个用户，图U_i,j-1为用户M_j-1进行T1-T3处理后获得的图，U_i,0为极大完全图T_i。

T2：若需要，将用户M_j对应的节点扩充到图U_i,j-1中，获得图U_i,j。

T3：若不需要，将图U_i,j-1确定为图U_i,j。

具体的，如图4所示，T1具体可以包括T11-T14：

T11、基于公式(4)，根据用户之间的亲密度，计算图U_i,j-1的紧密度

Compact(U_i,j-1)。

其中，表示图U_i,j-1内的所有节点形成的所有边的权重之和，a表示图U_i,j-1中的节点，表示图U_i,j-1中的所有节点和图U_i,j-1之外的任意节点形成的所有边的权重之和，b表示不属于图U_i,j-1，但和图U_i,j-1中的节点有连接的节点。

T12、基于公式(5)，根据用户之间的亲密度，计算将用户M_j对应的节点扩充到图U_i,j-1之后获得的图U_i,j的紧密度Compact(U_i,j)。

其中，表示图U_i,j内所有节点形成的所有边的权重之和，c表示图U_i,j中的节点，表示图U_i,j中的所有节点和图U_i,j之外的任意节点形成的所有边的权重之和，d表示不属于图U_i,j，但和图U_i,j中的节点有连接的节点。

T13：若Compact(U_i,j)>Compact(U_i,j-1)，则确定需要将用户M_j对应的节点扩充到图U_i,j-1中。

T14：若Compact(U_i,j)≤Compact(U_i,j-1)，则确定不需要将用户M_j对应的节点扩充到图U_i,j-1中。

需要说明的是，对于集合M中的所有用户，若确定不需要将对应的节点进行扩充，那么此时已经达到了扩充的边界，因此可以停止扩充，进而形成最终的结果。

本发明实施例提供的社交群体的确定方法中，社交群体的确定装置确定构造社交群体的圆心用户X，根据圆心用户X的语音详单和短信详单，确定与圆心用户X有直接互动的用户的集合S＝{S₁,S₂...,S_K}，根据集合S中任意两个用户之间的语音详单和短信详单，确定集合S中任意两个用户之间的亲密度，将集合S中的用户作为节点，用户之间关系作为边，用户之间的亲密度作为边的权重，构造无向图G。确定无向图G中的极大完全图集合T＝{T₁,T₂...,T_N}，根据用户之间的亲密度，分别对极大完全图集合T中的每个极大完全图进行扩充，获得每个扩充后的图。根据每个扩充后的图，确定以圆心用户X为中心的多个社交群体。本发明实施例中，根据用户间的语音详单和短信详单，深度挖掘用户的社交属性，可以确定出以圆心用户为中心的多个社交群体，也就是说可以确定出以运营商网络为通信基础的“强关系”下的社交群体。进一步的，由于可以确定出以运营商网络为通信基础的“强关系”下的社交群体，因此可以实现以“强关系”下的社交群体为目标的市场营销、产品推介，为打造运营商特有的社交网络提供用户社交关系基础，提高了整体社交圈子对运营商网络的依赖程度。

下面将结合上述的社交群体的确定方法，给出一个具体的示例如下。

示例性的，假设根据圆心用户X的语音详单和短信详单，确定的与圆心用户X有直接互动的用户的集合为集合S＝{S₁,S₂...,S₈}，则：

首先，根据集合S＝{S₁,S₂...,S₈}中任意两个用户之间的语音详单和短信详单，确定集合S＝{S₁,S₂...,S₈}中任意两个用户之间的亲密度。

下面以月粒度为单位，以确定用户S₁和用户S₂之间的亲密度为例进行说明。

如表1所示，为用户S₁和用户S₂之间的语音详单和短信详单：

表1

	语音次数	短信次数
			S1对S2	20	10
S2对S1	14	12

假设α＝0.7，β＝0.3。

由表1可知，用户S₁对用户S₂的语音次数为20，用户S₁对用户S₂的短信次数为10，结合公式(1)可以确定用户S₁对用户S₂的互动频繁度q_score(S₁,S₂)＝0.7×20+0.3×10＝17。

由表1可知，用户S₂对用户S₁的语音次数为14，用户S₂对用户S₁的短信次数为12，结合公式(2)可以确定用户S₂对用户S₁的互动频繁度q_score(S₂,S₁)＝0.7×14+0.3×12＝13.4。

根据q_score(S₁,S₂)＝17和q_score(S₂,S₁)＝13.4，结合公式(3)可以确定用户S₁和用户S₂的亲密度q(S₁,S₂)。

q(S₁,S₂)＝q_score(S₁,S₂)×q_score(S₂,S₁)＝17×13.4＝227.8

即，用户S₁和用户S₂之间的亲密度为227.8。

类似的，对于集合S＝{S₁,S₂...,S₈}中任意两个存在互动关系的用户都可以按照上述计算用户S₁和用户S₂的亲密度方式计算亲密度，计算结果如表2所示：

表2

其次，将集合S＝{S₁,S₂...,S₈}中的用户作为节点，用户之间关系作为边，如表2所示的用户之间的亲密度作为边的权重，构造无向图G，如图5所示。

其中，用户和节点的对应关系如表3所示：

表3

用户

S1

S2

S3

S4

S5

S6

S7

S8

节点

A

B

C

D

E

F

H

I

然后，确定无向图G中的极大完全图集合T＝{T₁,T₂...,T_N}，如下：

考虑到无向图G中的节点A对应的用户S₁，节点B对应的用户S₂，和节点C对应的用户S₃之间都存在互动关系，并且不存在其它节点对应的用户与用户S₁、用户S₂和用户S₃均有直接互动，因此确定节点A、节点B、节点C可构成一个极大完全图T₂＝{A,B,C}。

同样的，无向图G中的节点E对应的用户S₅，节点F对应的用户S₆，节点H对应的用户S₇，和节点I对应的用户S₈之间都存在互动关系，并且不存在其他节点对应的用户与用户S₅、用户S₆、用户S₇和用户S₈均有直接互动，因此确定节点E、F、H、I可以构成一个极大完全图T₁＝{E,F,H,I}。

综上，无向图G中的极大完全图集合为T＝{T₁,T₂}，其中，T₁＝{E,F,H,I}，T₂＝{A,B,C}。

然后，对上述极大完全图集合T中的每个极大完全图进行扩充，如下：

对于极大完全图T₁，集合S＝{S₁,S₂...,S₈}中与极大完全图T₁相关的用户分别为S₁和S₄，由表2和表3可知，用户S₁对应的节点A与集合T₁中相连接的节点E的边权重为45.3，用户S₄对应的节点D与集合T₁中相连接的节点E的边权重为98.7，因为节点D与集合T₁只有一个相连接的节点，则对应的边权重之和为98.7，节点A与集合T₁只有一个相连接的节点，则对应的边权重之和为45.3，按照边权重之和由大到小排序得到集合M＝{S₄,S₁}，对集合M中与集合T₁中边权重之和最大的用户S₄对应的节点D首先考虑是否扩充，然后考虑用户S₁对应的节点A是否需要扩充。

结合公式(4)，根据用户之间的亲密度，可以计算扩充前的极大完全图T₁紧密度Compact(T_i)。

首先考虑用户S₄对应的节点D是否可以扩充到极大完全图T₁中，记节点D扩充到极大完全图T₁以后构成的图为U_1,1。

结合公式(5)，根据用户之间的亲密度，可以计算图U_1,1的紧密度Compact(U_1,1)。

即由于Compact(U_1,1)>Compact(T₁)，因此确定需要将用户S₄对应的节点D扩充到极大完全图T₁中，成为图U_1,1，其中，U_1,1＝{D,E,F,H,I}。

同样的，考虑用户S₁对应的节点A是否可以扩充到图U_1,1中，记节点A扩充到图U_1,1以后构成的图为U_1,2。

结合公式(5)，根据用户之间的亲密度，可以计算图U_1，2的紧密度Compact(U_1,2)。

即由于Compact(U_1,2)<Compact(U_1,1)，则确定不需要将用户S₁对应的节点A扩充到图U_1,1中，即U_1,2＝U_1,1＝{D,E,F,H,I}。

对于极大完全图T₂，集合S＝{S₁,S₂...,S₈}中与极大完全图T₂相关的只有用户S₅，由表2和表3可知用户S₅对应的节点E与集合T₂中相连接的节点A的边权重为45.3，因为集合M＝{S₅}中只有一个用户S₅，因此直接对与极大完全图T₂相关的用户S₅对应的节点E考虑是否扩充，按照上述的方法，根据公式计算得出不进行扩充，即U_2,1＝T₂＝{A,B,C}。

对于图U_1,2和图U_2,1，都不存在可以扩充的节点，所以图U_1,2为极大完全图T₁扩充后的图U_1,2，图U_2,1为极大完全图T₂扩充后的图U_2,1。

最后，根据每个扩充后的图，确定以圆心用户X为中心的多个社交群体，如下：

可以根据图U_1,2和图U_2,1，确定以圆心用户X为中心的2个社交群体分别是{X,D,E,F,H,I}和{X,A,B,C}。

本发明实施例还提供一种社交群体的确定装置60，如图6所示，该确定装置60包括：确定单元601、构造单元602、扩充单元603。

确定单元601，用于确定构造社交群体的圆心用户X。

确定单元601，还用于根据圆心用户X的语音详单和短信详单，确定与圆心用户X有直接互动的用户的集合S＝{S₁,S₂...,S_M}，M为正整数。

确定单元601，还用于根据集合S中任意两个用户之间的语音详单和短信详单，确定集合S中任意两个用户之间的亲密度。

构造单元602，用于将集合S中的用户作为节点，用户之间关系作为边，用户之间的亲密度作为边的权重，构造无向图G。

确定单元601，还用于确定无向图G中的极大完全图集合T＝{T₁,T₂...,T_N}，其中，极大完全图T_i中任意两个节点对应的用户之间均有直接互动，并且无向图G中不存在其它节点对应的用户与极大完全图T_i中的每个节点对应的用户均有直接互动，N为正整数，i为1到N中的任意正整数。

扩充单元603，用于根据用户之间的亲密度，分别对极大完全图集合T中的每个极大完全图进行扩充，获得每个扩充后的图。

确定单元601，还用于根据每个扩充后的图，确定以圆心用户X为中心的多个社交群体。

扩充单元603，具体用于：对于极大完全图集合T中的每个极大完全图，均按照下面针对极大完全图T_i的操作进行处理：

确定集合S中与极大完全图T_i相关的用户，分别计算相关的用户对应的节点与极大完全图T_i中相连节点形成的边的权重的和，按照权重的和由大到小的顺序得到集合M＝{M₁,M₂...,M_L}，其中，用户M_j为不属于极大完全图T_i中的节点对应的用户但与极大完全图T_i中的某个节点对应的用户有直接联系的用户，L为正整数，j为1到L中的任意整数。

分别对集合M中的用户执行步骤T1-T3：

T1、根据用户之间的亲密度，确定是否需要将用户M_j对应的节点扩充到图U_i,j-1中，其中，用户M_j为集合M中的任意一个用户，图U_i,j-1为对用户M_j-1进行T1-T3处理后获得的图，U_i,0为极大完全图T_i。

T2、若需要，将用户M_j对应的节点扩充到图U_i,j-1中，获得图U_i,j。

T3、若不需要，将图U_i,j-1确定为图U_i,j。

确定单元601，具体还用于：基于第一预设公式，根据集合S中用户S_m和用户S_n之间的语音详单和短信详单，确定用户S_m对用户S_n的互动频繁度q_score(S_m,S_n)。

基于第二预设公式，根据集合S中用户S_m和用户S_n之间的语音详单和短信详单，确定用户S_n对用户S_m的互动频繁度q_score(S_n,S_m)。

基于第三预设公式，根据q_score(S_m,S_n)和q_score(S_n,S_m)，确定用户S_m和用户S_n之间的亲密度q(S_m,S_n)。

其中，第一预设公式包括：

q_score(S_m,S_n)＝α×call_num(S_m,S_n)+β×message_num(S_m,S_n)。

第二预设公式包括：

q_score(S_n,S_m)＝α×call_num(S_n,S_m)+β×message_num(S_n,S_m)。

第三预设公式包括：q(S_m,S_n)＝q_score(S_m,S_n)×q_score(S_n,S_m)。

其中，m和n为属于1到K中的任意正整数，call_num(S_m,S_n)表示用户S_m发起主叫，给用户S_n打电话的次数，call_num(S_n,S_m)表示用户S_n发起主叫，给用户S_m打电话的次数，message_num(S_m,S_n)表示用户S_m给用户S_n发短信的次数，message_num(S_n,S_m)表示用户S_n给用户S_m发短信的次数，α表示通话互动的权重，β表示短信互动的权重，α+β＝1。

确定单元601，具体还用于：基于第四预设公式，根据用户之间的亲密度，计算图U_i,j-1的紧密度Compact(U_i,j-1)。

基于第五预设公式，根据用户之间的亲密度，计算将用户M_j对应的节点扩充到图U_i,j-1之后获得的图U_i,j的紧密度Compact(U_i,j)。

若Compact(U_i,j)>Compact(U_i,j-1)，则确定需要将用户M_j对应的节点扩充到图U_i,j-1中。

若Compact(U_i,j)≤Compact(U_i,j-1)，则确定不需要将用户M_j对应的节点扩充到图U_i,j-1中。

其中，第四预设公式包括：

其中，表示图U_ij-1内的所有节点形成的所有边的权重之和，a表示图U_i,j-1中的节点，表示图U_i,j-1中的所有节点和图U_i,j-1之外的任意节点形成的所有边的权重之和，b表示不属于图U_i,j-1，但和图U_i,j-1中的节点有连接的节点。

第五预设公式为

其中，表示图U_i,j内所有节点形成的所有边的权重之和，c表示图U_i,j中的节点，表示图U_i,j中的所有节点和图U_i,j之外的任意节点形成的所有边的权重之和，d表示不属于图U_i,j，但和图U_i,j中的节点有连接的节点。

具体的，通过本发明实施例提供的社交群体的确定装置确定社交群体的方法可参考上述方法实施例，此处不再赘述。

由于本发明实施例提供的社交群体的确定装置可用于执行上述的确定方法，因此其所能获得的技术效果可参考上述方法部分，此处不再赘述。

本领域技术人员应该可以意识到，在上述一个或多个示例中，本发明所描述的功能可以用硬件、软件、固件或它们的任意组合来实现。当使用软件实现时，可以将这些功能存储在计算机可读介质中或者作为计算机可读介质上的一个或者多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种社交群体的确定方法，其特征在于，所述方法包括：

确定构造社交群体的圆心用户X；

根据所述圆心用户X的语音详单和短信详单，确定与所述圆心用户X有直接互动的用户的集合S＝{S₁,S₂...,S_k}，K为大于等于2的正整数；

根据所述集合S中任意两个用户之间的语音详单和短信详单，确定所述集合S中任意两个用户之间的亲密度；

将所述集合S中的用户作为节点，用户之间关系作为边，用户之间的亲密度作为边的权重，构造无向图G；

确定所述无向图G中的极大完全图集合T＝{T₁,T₂...,T_N}，其中，所述极大完全图T_i中任意两个节点对应的用户之间均有直接互动，并且所述无向图G中不存在其它节点对应的用户与所述极大完全图T_i中的每个节点对应的用户均有直接互动，N为正整数，i为1到N中的任意正整数；

根据所述用户之间的亲密度，分别对所述极大完全图集合T中的每个极大完全图进行扩充，获得每个扩充后的图；

根据所述每个扩充后的图，确定以所述圆心用户X为中心的多个社交群体。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户之间的亲密度，分别对所述极大完全图集合T中的每个极大完全图进行扩充，获得每个扩充后的图，包括：

对于所述极大完全图集合T中的每个极大完全图，均按照下面针对极大完全图T_i的操作进行处理：

确定所述集合S中与所述极大完全图T_i相关的用户，分别计算所述相关的用户对应的节点与所述极大完全图T_i中相连节点形成的边的权重的和，按照所述权重的和由大到小的顺序得到集合M＝{M₁,M₂...,M_L}，其中，所述用户M_j为不属于所述极大完全图T_i中的节点对应的用户但与所述极大完全图T_i中的某个节点对应的用户有直接联系的用户，L为正整数，j为1到L中的任意正整数；

分别对所述集合M中的用户执行步骤T1-T3：

T1、根据所述用户之间的亲密度，确定是否需要将用户M_j对应的节点扩充到图U_i,j-1中，其中，用户M_j为集合M中的任意一个用户，所述图U_i,j-1为对用户M_j-1进行T1-T3处理后获得的图，U_i,0为所述极大完全图T_i；

T2、若需要，将所述用户M_j对应的节点扩充到所述图U_i,j-1中，获得图U_i,j；

T3、若不需要，将所述图U_i,j-1确定为图U_i,j。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述确定所述集合S中任意两个用户之间的亲密度，包括：

基于第一预设公式，根据所述集合S中用户S_m和用户S_n之间的语音详单和短信详单，确定所述用户S_m对所述用户S_n的互动频繁度q_score(S_m,S_n)；

基于第二预设公式，根据所述集合S中用户S_m和用户S_n之间的语音详单和短信详单，确定所述用户S_n对所述用户S_m的互动频繁度q_score(S_n,S_m)；

基于第三预设公式，根据q_score(S_m,S_n)和q_score(S_n,S_m)，确定所述用户S_m和所述用户S_n之间的亲密度q(S_m,S_n)；

其中，所述第一预设公式包括：

q_score(S_m,S_n)＝α×call_num(S_m,S_n)+β×message_num(S_m,S_n)；

所述第二预设公式包括：

q_score(S_n,S_m)＝α×call_num(S_n,S_m)+β×message_num(S_n,S_m)；

所述第三预设公式包括：

q(S_m,S_n)＝q_score(S_m,S_n)×q_score(S_n,S_m)；

其中，m和n为属于1到K中的任意正整数，call_num(S_m,S_n)表示所述用户S_m发起主叫，给所述用户S_n打电话的次数，call_num(S_n,S_m)表示所述用户S_n发起主叫，给所述用户S_m打电话的次数，message_num(S_m,S_n)表示所述用户S_m给所述用户S_n发短信的次数，message_num(S_n,S_m)表示所述用户S_n给所述用户S_m发短信的次数，α表示通话互动的权重，β表示短信互动的权重，α+β＝1。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户之间的亲密度，确定是否需要将用户M_j对应的节点扩充到图中，包括：

基于第四预设公式，根据所述用户之间的亲密度，计算所述图U_i,j-1的紧密度Compact(U_i,j-1)；

基于第五预设公式，根据所述用户之间的亲密度，计算将所述用户M_j对应的节点扩充到所述图U_i,j-1之后获得的图U_i,j的紧密度Compact(U_i,j)；

若Compact(U_i,j)>Compact(U_i,j-1)，则确定需要将所述用户M_j对应的节点扩充到所述图U_i,j-1中；

若Compact(U_i,j)≤Compact(U_i,j-1)，则确定不需要将所述用户M_j对应的节点扩充到所述图U_i,j-1中；

其中，所述第四预设公式包括：

其中，表示所述图U_i,j-1内的所有节点形成的所有边的权重之和，a表示所述图U_i,j-1中的节点，表示所述图U_i,j-1中的所有节点和所述图U_i,j-1之外的任意节点形成的所有边的权重之和，b表示不属于所述图U_i,j-1，但和所述图U_i,j-1中的节点有连接的节点；

所述第五预设公式包括：

其中，表示所述图U_i,j内所有节点形成的所有边的权重之和，c表示所述图U_i,j中的节点，表示所述图U_i,j中的所有节点和所述图U_i,j之外的任意节点形成的所有边的权重之和，d表示不属于所述图U_i,j，但和所述图U_i,j中的节点有连接的节点。

5.一种社交群体的确定装置，其特征在于，所述装置包括：确定单元、构造单元、扩充单元；

所述确定单元，用于确定构造社交群体的圆心用户X；

所述确定单元，还用于根据所述圆心用户X的语音详单和短信详单，确定与所述圆心用户X有直接互动的用户的集合S＝{S₁,S₂...,S_K}，K为大于等于2的正整数；

所述确定单元，还用于根据所述集合S中任意两个用户之间的语音详单和短信详单，确定所述集合S中任意两个用户之间的亲密度；

所述构造单元，用于将所述集合S中的用户作为节点，用户之间关系作为边，用户之间的亲密度作为边的权重，构造无向图G；

所述确定单元，还用于确定所述无向图G中的极大完全图集合T＝{T₁,T₂...,T_N}，其中，所述极大完全图T_i中任意两个节点对应的用户之间均有直接互动，并且所述无向图G中不存在其它节点对应的用户与所述极大完全图T_i中的每个节点对应的用户均有直接互动，N为正整数，i为1到N中的任意正整数；

所述扩充单元，用于根据所述用户之间的亲密度，分别对所述极大完全图集合T中的每个极大完全图进行扩充，获得每个扩充后的图；

所述确定单元，还用于根据所述每个扩充后的图，确定以所述圆心用户X为中心的多个社交群体。

6.根据权利要求5所述的确定装置，其特征在于，所述扩充单元具体用于：

对于所述极大完全图集合T中的每个极大完全图，均按照下面针对极大完全图T_i的操作进行处理：

确定所述集合S中与所述极大完全图T_i相关的用户，分别计算所述相关的用户对应的节点与所述极大完全图T_i中相连节点形成的边的权重的和，按照所述权重的和由大到小的顺序得到集合M＝{M₁,M₂...,M_L}，其中，所述用户M_j为不属于所述极大完全图T_i中的节点对应的用户但与所述极大完全图T_i中的某个节点对应的用户有直接联系的用户，L为正整数，j为1到L中的任意正整数；

分别对所述集合M中的用户执行步骤T1-T3：

T1、根据所述用户之间的亲密度，确定是否需要将用户M_j对应的节点扩充到图U_i,j-1中，其中，用户M_j为集合M中的任意一个用户，所述图U_i,j-1为对用户M_j-1进行T1-T3处理后获得的图，U_i,0为所述极大完全图T_i；

T2、若需要，将所述用户M_j对应的节点扩充到所述图U_i,j-1中，获得图U_i,j；

T3、若不需要，将所述图U_i,j-1确定为图U_i,j。

7.根据权利5或6所述的装置，其特征在于，所述确定单元具体用于：

基于第一预设公式，根据所述集合S中用户S_m和用户S_n之间的语音详单和短信详单，确定所述用户S_m对所述用户S_n的互动频繁度q_score(S_m,S_n)；

基于第二预设公式，根据所述集合S中用户S_m和用户S_n之间的语音详单和短信详单，确定所述用户S_n对所述用户S_m的互动频繁度q_score(S_n,S_m)；

基于第三预设公式，根据q_score(S_m,S_n)和q_score(S_n,S_m)，确定所述用户S_m和所述用户S_n之间的亲密度q(S_m,S_n)；

其中，所述第一预设公式包括：

q_score(S_m,S_n)＝α×call_num(S_m,S_n)+β×message_num(S_m,S_n)；

所述第二预设公式包括：

q_score(S_n,S_m)＝α×call_num(S_n,S_m)+β×message_num(S_n,S_m)；

所述第三预设公式包括：

q(S_m,S_n)＝q_score(S_m,S_n)×q_score(S_n,S_m)；

其中，m和n为属于1到K中的任意正整数，call_num(S_m,S_n)表示所述用户S_m发起主叫，给所述用户S_n打电话的次数，call_num(S_n,S_m)表示所述用户S_n发起主叫，给所述用户S_m打电话的次数，message_num(S_m,S_n)表示所述用户S_m给所述用户S_n发短信的次数，message_num(S_n,S_m)表示所述用户S_n给所述用户S_m发短信的次数，α表示通话互动的权重，β表示短信互动的权重，α+β＝1。

8.根据权利要求6或7所述的装置，其特征在于，所述扩充单元具体还用于：

基于第四预设公式，根据所述用户之间的亲密度，计算所述图U_i,j-1的紧密度Compact(U_i,j-1)；

基于第五预设公式，根据所述用户之间的亲密度，计算将所述用户M_j对应的节点扩充到所述图U_i,j-1之后获得的图U_i,j的紧密度Compact(U_i,j)；

若Compact(U_i,j)>Compact(U_i,j-1)，则确定需要将所述用户M_j对应的节点扩充到所述图U_i,j-1中；

若Compact(U_i,j)≤Compact(U_i,j-1)，则确定不需要将所述用户M_j对应的节点扩充到所述图U_i,j-1中；

其中，所述第四预设公式包括：

其中，表示所述图U_i,j-1内的所有节点形成的所有边的权重之和，a表示所述图U_i,j-1中的节点，表示所述图U_i,j-1中的所有节点和所述图U_i,j-1之外的任意节点形成的所有边的权重之和，b表示不属于所述图U_i,j-1，但和所述图U_i,j-1中的节点有连接的节点；

所述第五预设公式包括：

其中，表示所述图U_i,j内所有节点形成的所有边的权重之和，c表示所述图U_i,j中的节点，表示所述图U_i,j中的所有节点和所述图U_i,j之外的任意节点形成的所有边的权重之和，d表示不属于所述图U_i,j，但和所述图U_i,j中的节点有连接的节点。