CN108259638B - 个人群组列表智能排序方法、智能终端及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种个人群组列表智能排序方法,包括步骤:获取目标用户参与的所有群组,计算每个群组的群组活跃度;计算所述目标用户在每个群组的个人活跃度;根据所述个人活跃度和群组活跃度获得目标用户与每个群组的亲密度;根据所述亲密度对群组进行排序,生成个性化群组列表。本发明通过获取群组活跃度和个人活跃度,然后根据群组活跃度和个人活跃度计算目标用户与每个群组的亲密度,根据该亲密度对目标用户参与的所有群组进行个性化智能排序,通过群组活跃度和个人活跃度相结合的方式,使得群组排序更准确、合理。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域,尤其涉及个人群组列表智能排序方法、智能终端及存储介质。
背景技术
现有的群组例如微信群、QQ群等,其个人群组列表基本是以加入的时间、最近操作时间的维度、首字母作为排序的基准,搭配搜索功能对众多群组进行管理。按照80/20的原则,当群组越来越多的时候,真正用户常使用的是群组列表里20%的群,导致群组列表首屏显示的大部分是已经不是用户感兴趣的群组,造成用户进入目标群组非常不便利。
现有技术中也存在多种对群组进行排序的方案,但是这些现有技术存在以下缺陷:都是从目标用户在各个群组中的活跃度对群组进行排序,考虑问题较为单一,排序结果不准确。
发明内容
为了克服现有技术的不足,本发明的目的之一在于提供一种个人群组列表智能排序方法,实现对用户参与的群组列表进行准确地个性化智能排序。
本发明的目的之二在于提供一种实现上述个人群组列表智能排序方法的智能终端。
本发明的目的之三在于提供一种存储上述个人群组列表智能排序方法的计算机可读存储介质。
本发明的目的之一采用如下技术方案实现:
个人群组列表智能排序方法,包括步骤:
获取目标用户参与的所有群组,计算每个群组的群组活跃度;
计算所述目标用户在每个群组的个人活跃度;
根据所述个人活跃度和群组活跃度获得目标用户与每个群组的亲密度;
根据所述亲密度对群组进行排序,生成个性化群组列表。
进一步地,所述计算每个群组的群组活跃度,包括:
根据每个群组内的整体运营数据、或/和每个群组内行为事件计算每个群组的群组活跃度。
进一步地,所述每个群组内的整体运营数据,包括:
在预设周期内对每个群组内的整体运营数据进行统计,所述整体运营数据包括新增用户数、整体新增主题数、整体回复数、以及整体评论数中的一种或多种。
进一步地,所述每个群组内行为事件,包括:
对群组内行为事件进行数据埋点,以获取每个用户在对应群组内的发生行为的次数和频率,所述行为包括单个用户发主题、群组内评论、群组内回复、群组内点赞、参加活动、购物、签到以及群组内停留时长中的一种或多种。
进一步地,计算所述目标用户在每个群组的个人活跃度,包括:
根据目标用户在每个群组内的停留时长、互动次数、或/和发布主题次数计算目标用户在每个群组的个人活跃度。
进一步地,根据目标用户在每个群组内的停留时长、互动次数和发布主题次数计算目标用户在每个群组的个人活跃度,包括:
对目标用户在每个群组内的停留时长、互动次数和发布主题次数进行评分;
根据预设权重计算目标用户在每个群组的个人活跃度:
Pi=aXi+bYi+cZi;
其中,Pi为目标用户在第i个群组的个人活跃度,a、b、c分别为停留时长、互动次数和发布主题次数对应的权重,a+b+c=1,Xi、Yi、Zi分别为目标用户在第i个群组内停留时长、互动次数和发布主题次数的评分。
进一步地,根据所述个人活跃度和群组活跃度获得目标用户与每个群组的亲密度,包括:
根据所述个人活跃度和群组活跃度利用皮尔森相关系数公式计算目标用户与每个群组的亲密度:
其中,ρi为目标用户与第i个群组的亲密度,Pi为目标用户在第i个群组的个人活跃度,Qi为第i个群组的群组活跃度,Cov(Pi,Qi)为Pi和Qi的协方差,Var(Pi)和Var(Qi)分别为Pi和Qi的方差。
进一步地,根据所述亲密度对群组进行排序,生成个性化群组列表,包括:
按照目标用户与每个群组的亲密度从大到小对群组进行排序,生成个性化群组列表。
本发明的目的之二采用如下技术方案实现:
一种智能终端,包括:一个或多个处理器;存储装置,用于存储一个或多个程序,当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现本发明目的之一的个人群组列表智能排序方法。
本发明的目的之三采用如下技术方案实现:
一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现本发明目的之一的个人群组列表智能排序方法。
相比现有技术,本发明的有益效果在于:
本发明通过获取群组活跃度和个人活跃度,然后根据群组活跃度和个人活跃度计算目标用户与每个群组的亲密度,根据该亲密度对目标用户参与的所有群组进行个性化智能排序,通过群组活跃度和个人活跃度相结合的方式,使得群组排序更准确、合理。
附图说明
图1为本发明实施例一的个人群组列表智能排序方法的流程图;
图2为本发明实施例二的智能终端的结构示意图。
具体实施方式
下面,结合附图以及具体实施方式,对本发明做进一步描述,需要说明的是,在不相冲突的前提下,以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的个人群组列表智能排序方法的流程图,该方法可以由硬件或/和软件来执行,具体包括如下步骤:
110、获取目标用户参与的所有群组,计算每个群组的群组活跃度。
这里的所有群组,是指目标用户参与的某个网络通信工具(例如微信、微博、QQ、Facebook等)中的所有群组,以便对这些群组进行排序。当然,也可以是对目标用户参与的某个网络通信工具中的部分群组进行排序,其排序方法与所有群组的排序方法相同,这里不做赘述。由于不同网络通信工具的不对等性,不同网络通信工具的群组之间排序并不在本申请的保护范围内。
获取目标用户参与的所有群组的方法可以是对应的网络通信工具的app或客户端或web页面本身自带展示功能,也可以是通过某种撷取工具(插件)来实现。
计算每个群组的群组活跃度不以目标用户的行为或操作为转移,其可以是每个群组的整体运营数据,通过统计方式完成,也可以是对每个群组内所有用户的行为事件进行撷取,或者两种方式的结合,如果是结合,则两部分分别配置不同的权重。
整体运营数据是在预设周期(例如一周、十天、一个月等)每个群组的新增用户数、整体新增主题数、整体回复数、以及整体评论数中的一种或多种进行统计,如果只涉及其中一项数据的统计,则对该项数据进行评分,如果是多项统计,则对该多项数据进行分别评分,并相加或者配合一定的权重进行相加。从而得到整体运营数据的评分,如果群组活跃度的计算仅仅是整体运营数据,则该整体运营数据的评分即为群组活跃度的值。
行为包括个人行为和交互行为,其中,个人行为可以是单个用户发主题、群组内评论、群组内回复以及群组内停留时长中的一种或多种,交互行为可以是群组内点赞、参加活动、购物、签到中的一种或多种,对该群组内所有用户的行为进行捕获,得到发生行为的次数和频率,根据发生行为的次数和频率得到行为事件的评分,如果群组活跃度的计算仅仅是行为事件数据,则该行为事件的评分即为群组活跃度的值。
在本发明较佳的实施例中,通过数据埋点的方式获取每个群组内行为事件数据进行捕获,进而根据捕获的行为事件数据给予一定的评分。
“埋点”是数据采集领域(尤其是用户行为数据采集领域)的术语,指的是针对特定用户行为或事件进行捕获、处理和发送的相关技术及其实施过程。埋点的技术实质,是先监听软件应用运行过程中的事件,当需要关注的事件发生时进行判断和捕获,然后获取必要的上下文信息,最后将信息整理后发送至服务器端。所监听的事件,通常由操作系统、浏览器、APP框架等平台提供,也可以在基础事件之上进行触发条件的自定义(如点击某一个特定按钮)。
利用埋点技术,监控用户在群组内的行为事件,如单个用户发主题、群组内评论/回复、交互行为、停留时长等相应行为的次数和频率。本实施例中,通过在后端埋点方式实现对行为事件的采集。
在本发明较佳的实施例中,为了使得群组活跃度更加准确,优选采用整体运营数据和行为事件相结合的方式,二者互为补充。
120、计算所述目标用户在每个群组的个人活跃度;
计算所述目标用户在每个群组的个人活跃度,包括:根据目标用户在每个群组内的停留时长、互动次数、或/和发布主题次数计算目标用户在每个群组的个人活跃度。可以根据需要选择其中的一种或多种计算个人活跃度。停留时长、互动次数、以及发布主题次数也可以采用埋点方式实现。互动次数可以是参加活动次数、群组内购物次数、群组内点赞次数、以及预设时间内在群组内的签到次数中的一种或多种。
在本发明中,采用三者相结合的方式,具体包括以下步骤:
第1步、根据目标用户在群组的操作记录目标用户对群组的停留评分。每天停留某个时长对应评分(如60分钟,分值为10,30分钟分值为5,0分钟对应为0)。
第2步、根据目标用户在群组的操作记录目标用户对群组的互动评分。如评论点赞每天数量达到多少,给予分值,预设时间内签到次数达到多少,给予分值等。
第3步、根据目标用户在群组的操作记录目标用户发主题评分。如发主题每天数量达到多少,给予分值。
第4步、根据预设权重计算目标用户在每个群组的个人活跃度。
利用加权方式计算个人活跃度,公式为:Pi=aXi+bYi+cZi,其中Pi为目标用户在第i个群组的个人活跃度,a、b、c分别为停留时长、互动次数和发布主题次数对应的权重,a+b+c=1,Xi、Yi、Zi分别为目标用户在第i个群组内停留时长、互动次数和发布主题次数的评分。
130、根据所述个人活跃度和群组活跃度获得目标用户与每个群组的亲密度。
目标用户与每个群组的亲密度可以通过皮尔森相关系数公式进行计算。即将目标用户在某个群组的个人活跃度和该某个群组的群组活跃度代入皮尔森相关系数公式得到:
其中,ρi为目标用户与第i个群组的亲密度,Pi为目标用户在第i个群组的个人活跃度,Qi为第i个群组的群组活跃度,Cov(Pi,Qi)为Pi和Qi的协方差,Var(Pi)和Var(Qi)分别为Pi和Qi的方差。
显然,因为涉及到方差和协方差,所以Pi和Qi均为多次获取并计算得到的多个数据。
140、根据所述亲密度对群组进行排序,生成个性化群组列表。
按照目标用户与每个群组的亲密度从大到小对所有群组进行排序,生成个性化群组列表,该个性化群组列表展示于对应的网络通信工具中,即在该网络通信工具中智能对群组列表进行排序。每个群组与目标用户之间均有一个亲密度数值,群组与亲密度数值一一对应,根据每个群组相对应的亲密度数值对这些群组进行排序。
为了使得群组列表排序更加及时和精确,可以在预设周期例如一周对群组列表进行重新排序,同时,在每次排序中,还可以结合目标用户在每个群组的个人活跃度,即将目标用户在每个群组的个人活跃度与目标用户与每个对应群组的亲密度进行结合,形成目标用户与每个群组的综合排序指标,进一步提高群组排序的准确性。
方法一、通过公式Ri=mPi+nρi获得目标用户与群组的综合排序指标,其中,Ri为目标用户与第i个群组的综合排序指标,m为目标用户在第i个群组中的个人活跃度的权重,n为目标用户与第i个群组的亲密度的权重,m+n=1;然后根据该综合排序指标从大到小的方式对目标用户参与的所有或部分群组进行排序,排序后生成个性化群组列表。
方法二、通过公式Ri=Pi*ρi获得目标用户与群组的综合排序指标,然后根据该综合排序指标从大到小的方式对目标用户参与的所有或部分群组进行排序,排序后生成个性化群组列表。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的一种智能终端的结构示意图,如图2所示,该智能终端包括处理器210、存储器220、输入装置230和输出装置240;计算机设备中处理器210的数量可以是一个或多个,图2中以一个处理器210为例;智能终端中的处理器210、存储器220、输入装置230和输出装置240可以通过总线或其他方式连接,图2中以通过总线连接为例。
存储器220作为一种计算机可读存储介质,可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块,如本发明实施例中的个人群组列表智能排序方法对应的程序指令/模块(例如,个人群组列表智能排序装置为个人群组列表智能排序方法的虚拟装置,可以包括群组活跃度计算模块、个人活跃度计算模块、亲密度计算模块和群组列表生成模块)。处理器210通过运行存储在存储器220中的软件程序、指令以及模块,从而执行智能终端的各种功能应用以及数据处理,即实现上述的个人群组列表智能排序方法。
存储器220可主要包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序;存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外,存储器220可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中,存储器220可进一步包括相对于处理器210远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至智能终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置230可用于接收输入的用户身份信息。输出装置240可包括显示屏等显示设备。
实施例三
本发明实施例三还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质,所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种个人群组列表智能排序方法,该方法包括:
获取目标用户参与的所有群组,计算每个群组的群组活跃度;
计算所述目标用户在每个群组的个人活跃度;
根据所述个人活跃度和群组活跃度获得目标用户与每个群组的亲密度;
根据所述亲密度对群组进行排序,生成个性化群组列表。
当然,本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质,其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作,还可以执行本发明任意实施例所提供的个人群组列表智能排序方法中的相关操作。
通过以上关于实施方式的描述,所属领域的技术人员可以清楚地了解到,本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现,当然也可以通过硬件实现,但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等,包括若干指令用以使得一台智能终端(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
上述实施方式仅为本发明的优选实施方式,不能以此来限定本发明保护的范围,本领域的技术人员在本发明的基础上所做的任何非实质性的变化及替换均属于本发明所要求保护的范围。
Claims (9)
1.个人群组列表智能排序方法,其特征在于,包括步骤:
获取目标用户参与的所有群组,计算每个群组的群组活跃度;
计算所述目标用户在每个群组的个人活跃度;
根据所述个人活跃度和群组活跃度获得目标用户与每个群组的亲密度;
根据所述亲密度对群组进行排序,生成个性化群组列表,其中,通过公式Ri=mPi+nρi或Ri=Pi*ρi获取综合度排序指标,根据所述综合排序指标从大到小的方式对目标用户参与的所有或部分群组进行排序,Ri为目标用户与第i个群组的综合排序指标,m为目标用户在第i个群组中的个人活跃度的权重,n为目标用户与第i个群组的亲密度的权重,m+n=1,ρi为目标用户与第i个群组的亲密度,Pi为目标用户在第i个群组的个人活跃度。
2.如权利要求1所述的个人群组列表智能排序方法,其特征在于,所述计算每个群组的群组活跃度,包括:
根据每个群组内的整体运营数据、或/和每个群组内行为事件计算每个群组的群组活跃度。
3.如权利要求2所述的个人群组列表智能排序方法,其特征在于,所述每个群组内的整体运营数据,包括:
在预设周期内对每个群组内的整体运营数据进行统计,所述整体运营数据包括新增用户数、整体新增主题数、整体回复数、以及整体评论数中的一种或多种。
4.如权利要求2所述的个人群组列表智能排序方法,其特征在于,所述每个群组内行为事件,包括:
对群组内行为事件进行数据埋点,以获取每个用户在对应群组内的发生行为的次数和频率,所述行为包括单个用户发主题、群组内评论、群组内回复、群组内点赞、参加活动、购物、签到以及群组内停留时长中的一种或多种。
5.如权利要求1所述的个人群组列表智能排序方法,其特征在于,计算所述目标用户在每个群组的个人活跃度,包括:
根据目标用户在每个群组内的停留时长、互动次数、或/和发布主题次数计算目标用户在每个群组的个人活跃度。
6.如权利要求1所述的个人群组列表智能排序方法,其特征在于,根据目标用户在每个群组内的停留时长、互动次数和发布主题次数计算目标用户在每个群组的个人活跃度,包括:
对目标用户在每个群组内的停留时长、互动次数和发布主题次数进行评分;
根据预设权重计算目标用户在每个群组的个人活跃度:
Pi=aXi+bYi+cZi;
其中,Pi为目标用户在第i个群组的个人活跃度,a、b、c分别为停留时长、互动次数和发布主题次数对应的权重,a+b+c=1,Xi、Yi、Zi分别为目标用户在第i个群组内停留时长、互动次数和发布主题次数的评分。
8.一种智能终端,其特征在于,包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序,
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的个人群组列表智能排序方法。
9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的个人群组列表智能排序方法。
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CB02 | Change of applicant information | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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