CN109062945A - 一种社交网络的信息推荐方法、装置及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供了一种社交网络的信息推荐方法、装置及系统,其中,所述社交网络的信息推荐方法,包括:获取用户的社交关系链数据;确定所述社交关系链数据对应的基础数据;对所述基础数据按照一个或多个维度进行聚类;对所述聚类的结果进行显示,或排序后进行推荐。本发明实施例推荐的信息是基于用户信任的社交关系链数据获得的基础数据生成的,可以大幅提升场景的决策效率,增加信息推荐的参考价值。
Description
技术领域
本发明涉及信息推荐技术领域,特别是涉及一种社交网络的信息推荐方法、装置及系统。
背景技术
目前随着移动互联技术和线下传统行业的互联网化,人们习惯通过浏览互联网公开信息,来进行消费决策,目前市面上存在的信息服务类型有几个大类,一种是基于商户公开的信息,一种是消费者对商户发布的公开评论信息,后者一直以来作为比较有参考价值的信息获取途径。
互联网平台常见的一种信息推荐方式是:通过收集消费者对商户发布的公开评论信息,提供了基于先查询商户,后给出评论信息的模式。
在这种模式下有几个显而易见的缺陷:
缺陷1:用户需要辨别公开评论信息的真实性,市场上曾经爆出过存在商户雇佣写手故意写好评的现象;
缺陷2:从公开的评论信息中获取有价值的参考信息,需要用户主动进行提炼,成本高;
缺陷3:数据的实时性不高,市场上主流的信息统计是以离线计算然后再展示为主。
发明内容
鉴于上述问题,提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种社交网络的信息推荐方法、装置及系统。
为了解决上述问题,本发明实施例公开了一种社交网络的信息推荐方法,所述方法包括:
获取用户的社交关系链数据;
确定所述社交关系链数据对应的基础数据;
对所述基础数据按照一个或多个维度进行聚类;
对所述聚类的结果进行显示。
可选的,对所述聚类的结果进行显示,为对所述聚类的结果进行排序后进行推荐。
可选的,所述社交关系链数据包括用户关注的好友关系链数据,所述基础数据包括所述好友关系链数据对应的位置信息;
所述对所述基础数据按照一个或多个维度进行聚类,包括:
按照位置维度,对所述好友关系链数据对应的基础数据进行聚类,得到一个或多个位置的第一聚合数据,其中,每个位置对应的第一聚合数据包括好友标识、好友数量和/或对应基础数据的数量。
可选的,所述社交关系链数据包括群友关系链数据,所述基础数据包括所述群友关系链数据对应的位置信息;
所述获取用户的社交关系链数据,包括:
检测用户针对所述第一聚合数据的触发操作,生成分享信息;
获取指定的目标群信息;
获取所述目标群信息中各个成员的属性信息,生成群友关系链数据。
可选的,所述检测用户针对所述第一聚合数据的触发操作,生成分享信息,包括:
检测用户对某个位置的第一聚合数据的触发操作,获得所述位置的详细信息,其中,所述详细信息包括每个好友的好友统计数据和/或每个商户对应的商户统计数据,其中,所述商户统计信息包括按照一个或多个指定的分类维度进行分类的统计信息;
将所述详细信息发送至客户端,以通过客户端页面显示所述详细信息,其中,所述客户端页面包括分享指示信息;
当检测到用户触发所述分享指示信息时,生成分享信息。
可选的,所述对所述基础数据按照一个或多个维度进行聚类,包括:
将所述分享信息发送至所述目标群信息对应的目标群中;
当检测到所述目标群中的成员点击所述分享信息时,基于所述群友关系链数据,按照维度对所述基础数据进行聚合,得到第二聚合数据,其中所述维度包括群友维度和/或商户维度。
可选的,所述社交关系链数据包括所述社交关系链中每个用户在当前社交应用程序中的第一账户信息;
所述确定所述社交关系链数据对应的基础数据,包括:
根据所述第一账户信息,关联各个用户在指定应用程序中的第二账户信息;
根据所述第二账户信息,获取各个用户在所述指定应用程序中的行为数据,作为基础数据,其中,所述行为数据包括所述用户发布的评论信息。
可选的,所述社交应用程序包括微信应用程序,在获取用户的社交关系链数据之前,还包括:
开启指定微信小程序,并获得用户的授权信息。
可选的,所述基础数据包括POI信息。
可选的,所述POI信息包括商户信息。
可选的,所述分类维度包括美食维度、购物维度、周边游维度。
本发明实施例还公开了一种社交网络的信息推荐装置,所述装置包括:
社交关系链数据获取模块,用于获取用户的社交关系链数据;
基础数据确定模块,用于确定所述社交关系链数据对应的基础数据;
基础数据聚类模块,用于对所述基础数据按照一个或多个维度进行聚类;
数据推荐模块,用于对所述聚类的结果进行显示。
本发明实施例还公开了一种信息推荐系统,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现上述的社交网络的信息推荐方法的步骤。
本发明实施例还公开了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上述的社交网络的信息推荐方法的步骤。
本发明实施例包括以下优点:
在本发明实施例中,通过获取用户的社交关系链数据,随后确定该社交关系链数据对应的基础数据,对该基础数据按照一个或多个维度进行聚类,对聚类的结果进行显示,或进行排序后进行推荐,则显示的内容或者推荐的信息是基于用户信任的社交关系链数据获得的基础数据生成的则可以大幅提升场景的决策效率,增加信息推荐的参考价值。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对本发明实施例的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性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明的一种信息推荐系统架构示意图;
图2是本发明的一种社交网络的信息推荐方法实施例一的步骤流程图;
图3是本发明的一种社交网络的信息推荐方法实施例二的步骤流程图;
图4是本发明的一种社交网络的信息推荐方法的鼓励分享的示意图;
图5是本发明的一种社交网络的信息推荐方法的分享到目标群的示意图。
图6是本发明的一种社交网络的信息推荐方法的群友聚合数据的示意图一;
图7是本发明的一种社交网络的信息推荐方法的群友聚合数据的示意图二;
图8是本发明的一种社交网络的信息推荐方法的基础数据统计示意图;
图9是本发明的一种社交网络的信息推荐装置实施例的结构框图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
在本发明实施例中,针对上述通过消费者公开评论信息进行信息推荐的几个缺陷问题,提出了一套更加高效的信息推荐及统计方法,用以解决目前市场上用户在进行消费决策时,遇到难以辨识公开数据真实性,提炼数据的成本高,数据不够实时性等问题。
基础数据(例如:商户签到信息、商户点评信息、图文/视频的一个或多个),可以包括:评论信息、关联的用户信息、关联的商户信息的一种或多种,其中关联的商户信息还可以包括位置信息。本文中所指“商户信息还可以包括位置信息”,可以是商户信息中带有位置信息,也可以指通过该商户信息中的商户标识查找后台数据来获取其位置信息。
本发明实施例从2个方面对上述问题进行解决,
其一:通过引入用户微信群友关系来解决决策时成本高,可信度低的问题;
本发明实施例提出了一套基于用户在微信群的场景下,互相可见其群友的公开消费评论信息。微信群已经是移动互联网产品中,最常用的通讯工具之一,其中,微信群友很多时候是用户之间熟识或者了解的朋友,家人等关系。在近几年,微信的开放能力得到了进一步的加强,特别是小程序的开发平台,并且开发者可以基于微信的相关规则,获取到微信群中的群友信息。本发明在获取到微信群中的群友信息后,通过存储群关系,关联群友,拉取群友公开针对商户、美食及景点等的评论信息,完成了一套基于群友提供信息决策的功能。例如,基于群友信息(如:微信提供的身份标识),能够查询到群友在非微信平台(如:美团、点评)的账户身份,从而进行关联。
其二:通过引入基于用户关注关系和/或群关系的统计服务,在降低用户获取信息的成本同时,增加了互动性和趣味性。
目前移动互联网产品中,很多产品都具备用户互相关注的功能,本发明通过查询出用户关注的关系,以及上文提到的群关系,为用户提供了进行实时的统计服务,通过统计,统计的基本方法是将用户发布的公开评论数据中对应的商户所在地理位置提取出来,并且根据地理位置进行聚类,显示出不同地理位置下对应的“关系链”用户的数据,该数据包括对应的“关系链”用户去过该地理位置中的商户数量以及对应的人数,或者包括对应的“关系链”用户在该地理位置中的基础数据的总量以及对应的人数。
参照图1,示出了本发明实施例的一种信息推荐系统架构示意图,该社交网络信息推荐的系统采用前后端分离,基于微服务架构的设计理念。
其中,所述社交网络信息推荐的系统中各单元的功能如下:
云搜:提供实时统计、推荐功能。
在本发明实施例中,云搜是定位于中高端市场的整站优化功能的企业网站管理系统,具备企业网站建设所需的全部基础功能,更是一款集宣传展示、营销推广、互动服务、客户管理多种功能为一体的整合应用平台,最低的成本、最少的人力架设出一个功能齐全、多样模板化、多关键SEO效果、云计算安全并易于维护的企业网站系统。
mysql:存储群友关系功能。
信息推荐服务:基于云搜提供的数据进行处理提供推荐、统计查询服务。
群关系服务:提供群关系的查询、存储服务。
web应用:聚合各服务数据统一提供给用户。
前端h5应用:展示渲染后端数据,提供和用户的交互功能。
在具体实现中,实时数据统计包括以下方面:
1、通过nosql文档数据库云搜来进行信息实时统计。
2、云搜数据的来源通过mafka的方式同步到云搜。
3、云搜数据的正确性保障通过每天定时从hive捞全量数据来进行修复。
示例性的,本系统的数据流向可以包括如下步骤:
步骤一:在指定应用程序上产生的签到、点评、笔记数据通过mafka实时计算并传输给云搜存储。
步骤二:在用户操作微信小程序时,收集该用户与微信群的关系。
步骤三:基于云搜的数据和群友关系对用户提供推荐服务、统计展示服务。
以下对本发明实施例进行更加具体的说明:
参照图2,示出了本发明的一种社交网络的信息推荐方法实施例一的步骤流程图,具体可以包括如下步骤:
步骤201,获取用户的社交关系链数据;
作为一种示例,社交关系链数据可以包括用户关注的好友关系链数据、和/或群友关系链数据,等等。
其中,用户可以通过点击指定应用程序中的关注按钮实现关注其他用户,存在关注关系的多个用户之间即为好友关系。
在社交应用程序中,处于同一群组中的多个用户即为群友关系。
其中,所述社交应用程序可以包括微信应用程序,在微信应用程序中可以添加一个或多个微信小程序。
在本发明实施例的一种优选实施例中,在获取用户的社交关系链数据之前,还可以包括如下步骤:
开启指定微信小程序,并获得用户的授权信息。
在具体实现中,可以在用户首次打开指定微信小程序时,提示用户对该小程序进行授权,若该用户授权通过,则可以通过微信的开放能力关联指定应用程序的账号体系。
当用户在微信中添加指定微信小程序时,则可以开启该微信小程序,并获取用户的社交关系链数据。
步骤202,确定所述社交关系链数据对应的基础数据;
基础数据(例如:商户签到信息、商户点评信息、图文/视频的一个或多个),可以包括:评论信息、关联的用户信息、关联的商户信息的一种或多种,其中关联的商户信息还可以包括位置信息。本文中所指“商户信息还可以包括位置信息”,可以是商户信息中带有位置信息,也可以指通过该商户信息中的商户标识查找后台数据来获取其位置信息。
在本发明实施例中,当社交关系链数据包括用户关注的好友关系链数据时,所述基础数据包括所述好友关系链数据对应的位置信息;当所述社交关系链数据包括群友关系链数据时,所述基础数据包括所述群友关系链数据对应的位置信息。
作为一种示例,所述基础数据可以包括POI信息,例如,所述POI信息包括商户信息等。
在本发明的一种优选实施例中,所述社交关系链数据包括所述社交关系链中每个用户在当前社交应用程序中的第一账户信息;则步骤S202可以包括如下子步骤:
子步骤S11,根据所述第一账户信息,关联各个用户在指定应用程序中的第二账户信息;
具体的,当社交应用程序为微信应用程序时,则当前社交应用程序中的第一账户信息可以为用户在微信应用程序中的身份标识,例如,UnionID,该UnionID用于区分用户的唯一性。
在微信的规则中,同一个微信开放平台帐号下的移动应用、网站应用和公众帐号(包括小程序),用户的UnionID是唯一的。换句话说,同一用户,对同一个微信开放平台下的不同应用,UnionID是相同的。通过微信提供的UnionID身份标识,只要企业申请的应用均注册在一个开放平台下,即可关联不同应用之间的账户。
在本发明实施例中,绑定了开发者帐号的微信小程序,可以通过下面3种途径获取UnionID。
1、调用接口wx.getUserInfo,从解密数据中获取UnionID。
2、如果开发者帐号下存在同主体的公众号,并且该用户已经关注了该公众号,则开发者可以直接通过wx.login获取到该用户UnionID。
3、如果开发者帐号下存在同主体的公众号或移动应用,并且该用户已经授权登录过该公众号或移动应用,则开发者也可以直接通过wx.login获取到该用户UnionID。
在具体应用中,可以基于用户在微信应用程序中的身份标识,查找到该用户在指定应用程序中的账户身份,即第二账户信息,从而进行关联。
示例性的,当用户开启指定微信小程序以后,需要用户进行登录,其中,登录的方式可以包括:微信登录,以及手机号登录。当用户登录成功后,可以通过与指定微信小程序关联的指定应用程序的账户体系,得知该用户的身份。
如果用户通过微信登录微信小程序,获得其微信账户数据后,则将该账户数据与用户在指定应用程序中的账户进行关联。如果用户通过手机号登录微信小程序,则通过该用户手机号对应的应用账户与微信账户进行关联。
例如,某个开发者在微信中开发的微信小程序的第一账户信息可以关联该开发者开发的某个应用程序的第二账户信息。
子步骤S12,根据所述第二账户信息,获取各个用户在所述指定应用程序中的行为数据,即基础数据,其中,所述基础数据包括所述用户发布的评论信息。
在本发明实施例中,当获知用户在指定应用程序中的第二账户信息之后,可以进一步获取到该用户在指定应用程序中发布的评论信息。
作为一种示例,用户可以在指定应用程序中针对某一商户进行评论,并发布该评论信息,用户也可以在指定应用程序中针对某一美食进行评论,并发布该评论信息,用户还可以在指定应用程序中针对某一景点进行评论,并发布该评论信息,用户还可以在指定应用程序中针对某一商户进行签到,并发布该评论信息,则本发明实施例中的微信小程序可以根据该用户的第二账户信息获得其发布的发布的评论信息。
步骤203,对所述基础数据按照一个或多个维度进行聚类;
在具体应用中,在确定所述社交关系链数据对应的基础数据之后,可以进一步对该基础数据按照一个或多个维度进行聚类,以从一个或多个维度给用户进行推荐。
例如,该维度可以包括:位置维度、商户维度、用户维度。
在本发明实施例中,若社交关系链数据为好友关系链数据,则所述对所述基础数据按照一个或多个维度进行聚类,包括:
按照位置维度,对所述好友关系链数据对应的基础数据进行聚类,得到多个位置的第一聚合数据,其中,每个位置对应的第一聚合数据包括好友标识、好友数量和/或对应基础数据的数量(对应的基础数据的数量,可称为“足迹数量”)。
其中,根据位置维度聚合所有关联该位置的公开评论数据(例如:基础数据)进行统计的统计规则如下:
取出每一条在这个位置下关联的商户信息互相累加,累加后的结果,即为该位置下关系链用户产生,在指定应用程序中为了方便理解,统称为足迹,在产品中的展示规则如:“上海有XXX条足迹”。参照图4所示。
步骤204,对所述聚类的结果进行显示。
在具体实现中,可以根据用户足迹数量、用户实时位置等因素,对聚类的结果进行显示,也可排序后进行推荐,并在指定微信小程序的页面中将排序结果进行展示。
在本发明实施例中,群友关系链数据的获得依赖于好友关系链数据对应的第一聚合数据。则在本发明的另一种优选实施例中,当所述社交关系链数据包括群友关系链数据时,步骤201可以包括如下子步骤:
子步骤S21,检测用户针对第一聚合数据的触发操作,生成分享信息;
在本发明实施例的一种优选实施例中,子步骤S21进一步可以包括如下子步骤:
检测用户对某个位置的第一聚合数据的触发操作,获得所述位置的详细信息;将所述详细信息发送至客户端,以通过客户端页面显示所述详细信息,其中,所述客户端页面包括分享指示信息;当检测到用户触发所述分享指示信息时,生成分享信息。
在本发明实施例中,每个第一聚类数据具有更详细的详细信息,具体的,所述详细信息包括每个好友的好友统计数据和/或每个商户对应的商户统计数据,其中,所述商户统计信息包括按照一个或多个指定的分类维度进行分类的统计信息。例如,如图4所示,该详细信息可以包括各个好友的足迹数量、按照足迹数量进行排序的结果、去过各个商户的好友数量等。
具体的,可以将社交关系链数据对应的基础数据中关联的商户信息提取出来,从而可以获知有哪些商户来自哪些群友的基础数据。因此也可以反向的聚合出有多少商户被群友提及,并进行推荐。
在进行推荐时,可以对推荐的数据进行分类筛选,其中,作为一种示例,分类维度可以包括美食维度、购物维度、周边游维度,从而使得用户获取信息成本降低。
示例性的,在进行推荐时,还可以设计基础数据排名,根据用户发布评论数据的数量和/或用户的实时位置等因素,对基础数据进行排名,通过这样的排名也可以降低用户原本需要从海量的评论数据中查找有参考价值的数据的成本。
该详细信息可以通过微信小程序的客户端页面进行展示,其中,该客户端页面中具有指示用户进行足迹分享的分享指示信息。例如,该指示信息为如图4所示的“分享看群友足迹”,当用户点击该分享指示信息后,则触发分享该第一聚合数据,针对该触发事件,可以生成分享信息。子步骤S22,获取指定的目标群信息;
具体的,当用户触发分享第一聚合数据以后,用户可以选择需要分享的群组,则该用户选择的群组的标识可以作为目标群信息。子步骤S23,获取所述目标群信息中各个成员的属性信息,生成群友关系链数据。
在本发明实施例中,目标群可以为微信群,则可以通过微信提供的开放能力,获取到目标微信群中的各个成员的属性信息,并进行存储。
作为一种示例,所述属性信息可以包括:微信提供的用户加密的身份标识(头像、名称等),以及所在微信群的名称信息。示例性的,在存储该属性信息时,可以通过目标微信群的名称,将不同群友关联在一起。
进一步的,在获得用户加密的身份标识的后,可以通过微信提供的解密方法对该加密的身份标识进行解密,从而得知该用户在微信的身份。
在本发明的另一种优选实施例中,若社交关系链数据为群友关系链数据,则所述对所述基础数据按照一个或多个维度进行聚类,包括:
子步骤S31,将所述分享信息发送至所述目标群信息对应的目标群中;
具体的,当用户选择需要分享的群组并确定选择后,可以将所述分享信息发送至所述目标群信息对应的目标群中。
其中,所述目标群可以为一个或者多个群组。
子步骤S32,当检测到所述目标群中的成员点击所述分享信息时,基于所述群友关系链数据,按照维度对所述基础数据进行聚合,得到第二聚合数据,其中所述维度包括群友维度和/或商户维度。
在本发明实施例中,目标群中的任一成员可以点击该分享信息,但分享信息被点击时,则指定微信小程序可以参照上述步骤202的方法,获得目标群中各个成员(即群友)的基础数据,并对该各个成员的基础数据进行按照各个维度进行聚类,得到第二聚合数据,其中所述维度包括群友维度和/或商户维度。
得到第二聚合数据以后,可以通过该指定微信小程序的客户端页面展示该第二聚合数据,以将该第二聚合数据推荐给点击分享信息的用户。如图6所示,第二聚合数据可以包括各个群友的足迹数量,按照足迹数量的排序信息、以及各个群友统计后去过的每个足迹的群友数量等。
在本发明实施例中,通过获取用户的社交关系链数据,随后确定该社交关系链数据对应的基础数据,对该基础数据按照一个或多个维度进行聚类,对聚类的结果进行显示,或排序后进行推荐。则显示的内容或推荐的信息是基于用户信任的社交关系链数据获得的基础数据生成的则可以大幅提升场景的决策效率,增加信息推荐的参考价值。
参照图3,示出了本发明的一种社交网络的信息推荐方法实施例二的步骤流程图,具体可以包括如下步骤:
步骤301:当用户开启指定微信小程序时,从该微信小程序关联的指定应用程序中,获得该用户的好友关系链中各个好友的基础数据,并对各个好友的基础数据进行聚类,对所述聚类的结果进行排序后通过该微信小程序的客户端页面进行推荐;
如图8所示,对各个好友的基础数据进行聚类后得到的结果可以包括按照位置进行聚类的结果,其中,每个位置可以包括去过该位置的好友数量、好友标识以及所有好友中去过该位置的足迹数量。除此以外,该聚类的结果还可以包括用户实时位置中,附近的预设范围内某个位置的去过该位置的好友数量、好友标识以及所有好友中去过该位置的足迹数量。
步骤302:在客户端页面中引导用户进行足迹分享,以将该指定微信小程序分享到微信群。
当用户点击上述8中的某个位置时,则可以切换至该位置的详情页,如图4所示,该详情页可以显示每个好友的足迹记录,例如,足迹数量,以及,根据每个好友的足迹汇总的去过各个足迹的好友数量。其中,该对足迹的汇总,可以包括多个分类维度,如图4所示的美食、购物、周边游等维度。
另外,在该详情页中还可以显示分享指示信息,例如,该分享指示信息为图4所示的“分享看群友足迹”。
当用户点击该分享看群友足迹信息时,则触发分享微信小程序到微信群组。
步骤303:获取微信群的加密数据进行存储;
当用户点击图4中的“分享看群友足迹”时,如图5所示,则可以将微信小程序直接分享至用户选定的微信群组中。
在具体实现中,可以通过微信提供的开放能力,获取用户的微信群友信息并进行存储。在进行存储时,可以通过该微信群的名称,将不同的群友关联在一起。
其中,所述微信群友信息可以包括:微信提供的用户加密的身份标识,以及所在微信群的名称信息。
步骤304:通过微信提供的解密方式解密所述用户加密的身份标识,例如,UnionID,该UnionID用于区分用户的唯一性,通过该用户加密的身份标识可以获得该用户在微信中的身份。
步骤305:将所述用户在微信中的身份与指定应用程序中该用户的账户打通。
在本发明实施例中,基于用户在微信中的身份,可以查寻到该用户在指定应用程序中的账户身份,从而进行关联。
具体的,微信提供了UnionID的身份标识,只要企业申请的应用均注册在一个开放平台下,即可关联不同应用之间的账户。
步骤306:获取所述用户在指定应用程序中的公开评论数据(例如:基础数据);
在获得用户在指定应用程序中的账户信息后,可以获取该用户在指定应用程序上发布的公开评论数据(例如:基础数据)。由于在上述进行页面分享时,已经确定该用户发布的公开评论数据对应的是在哪个位置的商户、美食或景点,因此会优先将用户分享的位置数据进行提取,方便下一步进行推荐。此外,还可以是在用户分享页面时,获取用户当前的位置信息(如当前城市),方便下一步进行推荐。
步骤307:关联群友进行推荐;
在本发明实施例中,可以对已经被关联为群友的用户进行信息推荐,在获取信息推荐的数据后,可以对该数据进一步进行聚类,从几个维度给用户进行推荐。
示例性的,该维度可以为位置维度、商户维度、用户维度。
位置维度:由于在上述进行页面分享的时,已经确定是在哪个位置,因此推荐的时候可以将推荐信息的范围固定在用户分享的那个位置。
其中,根据位置维度,聚合所有关联该位置的公开评论数据(例如:基础数据)进行统计的统计规则如下:
取出每一条在这个位置下关联的商户信息互相累加,累加后的结果,即为该位置下关系链用户产生,在指定应用程序中为了方便理解,统称为足迹,在产品中的展示规则如:“上海有XXX条足迹”。参照图4所示。
商户维度:将公开评论数据中关联的商户提取出来,可以获知有哪些商户来自哪些群友的公开评论数据(例如:基础数据)。因此也可以反向的聚合出有多少商户被群友提及,并进行推荐。在进行推荐时,可以对推荐的数据进行分类筛选,其中,分类维度可以包括美食维度、购物维度、周边游维度,使得获取信息成本降低。
用户维度:在进行推荐时,还可以设计基础数据排名,根据用户发布评论数据的数量,对基础数据进行排名,通过这样的排名也可以降低用户原本需要从海量的评论数据中查找有参考价值的数据的成本。
具体的,当该群组中某个成员点击了分享的分享的信息时,则可以获得该群组中每个成员的基础数据,并对该基础数据进行聚合得到第二聚合数据,以及将该第二聚合数据显示在微信小程序的客户端页面中。如图6所示,该第二聚合数据可以包括以群友为维度的每个群友的足迹数量、按照足迹足量的排序信息、以及以足迹为维度的群友去过的每个足迹的群友数量等。
更加具体的,当点击如图6中的“群友去过”时,还可以显示更多的足迹的信息,如图7所示。
在一实施例中,仅由上述步骤303、步骤304、步骤305、步骤306、步骤307构成。作为一优选实施例,在步骤303之前还可以包括上述步骤302。
本发明实施例可以具有如下有益效果:
1、大幅提升异地场景的决策效率:从朋友们去过哪些城市,在城市里吃了什么,玩了什么作为统计信息,直接呈现给用户。
2、增加信息推荐的参考价值:通过微信提供的开放能力,通过产品设计的分享机制,获取到用户的群关系,并且将群友的信息进行统计后推荐给用户,微信群友是用户先天的熟人朋友,通过熟人朋友获取信息的价值无疑更高。
对于方法实施例,为了简单描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本发明实施例,某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施例均属于优选实施例,所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
参照图9,示出了本发明的一种社交网络的信息推荐装置实施例的结构框图,具体可以包括如下模块:
社交关系链数据获取模块901,用于获取用户的社交关系链数据;
基础数据确定模块902,用于确定所述社交关系链数据对应的基础数据;
基础数据聚类模块903,用于对所述基础数据按照一个或多个维度进行聚类;
数据推荐模块904,用于对所述聚类的结果进行显示。
在本发明的一种优选实施例中,所述社交关系链数据包括用户关注的好友关系链数据,所述基础数据包括所述好友关系链数据对应的位置信息;
所述基础数据聚类模块903,可以包括如下子模块:
位置维度聚类子模块,用于按照位置维度,对所述好友关系链数据对应的基础数据进行聚类,得到一个或多个位置的第一聚合数据,其中,每个位置对应的第一聚合数据包括好友标识、好友数量和/或对应基础数据的数量。
在本发明的一种优选实施例中,所述社交关系链数据包括群友关系链数据,所述基础数据包括所述群友关系链数据对应的位置信息;其中,所述基础数据包括POI信息,所述POI信息包括商户信息。
所述社交关系链数据获取模块901,可以包括如下子模块:
分享信息生成子模块,用于检测用户针对所述第一聚合数据的触发操作,生成分享信息;
目标群信息获取子模块,用于获取用户指定的目标群信息;
群友关系链数据生成子模块,用于获取所述目标群信息中各个成员的属性信息,生成群友关系链数据。
在本发明的一种优选实施例中,所述分享信息生成子模块,可以包括如下单元:
详细信息获取单元,用于检测用户对某个位置的第一聚合数据的触发操作,获得所述位置的详细信息,其中,所述详细信息包括每个好友的好友统计数据和/或每个商户对应的商户统计数据,其中,所述商户统计信息包括按照一个或多个指定的分类维度进行分类的统计信息;所述分类维度包括美食维度、购物维度、周边游维度;
详细信息发送单元,用于将所述详细信息发送至客户端,以通过客户端页面显示所述详细信息,其中,所述客户端页面包括分享指示信息;
分享信息生成单元,用于当检测到用户触发所述分享指示信息时,生成分享信息。
在本发明的一种优选实施例中,所述基础数据聚类模块903,还可以包括如下子模块:
分享信息发送子模块,用于将所述分享信息发送至所述目标群信息对应的目标群中;
第二聚合数据生成子模块,用于当检测到所述目标群中的成员点击所述分享信息时,基于所述群友关系链数据,按照维度对所述基础数据进行聚合,得到第二聚合数据,其中所述维度包括群友维度和/或商户维度。
在本发明的一种优选实施例中,所述社交关系链数据包括所述社交关系链中每个用户在当前社交应用程序中的第一账户信息;
所述基础数据确定模块902,可以包括如下子模块:
第二账户信息关联子模块,用于根据所述第一账户信息,关联各个用户在指定应用程序中的第二账户信息;
行为数据获取子模块,用于根据所述第二账户信息,获取各个用户在所述指定应用程序中的行为数据,作为基础数据,其中,所述行为数据包括所述用户发布的评论信息。
在本发明的一种优选实施例中,所述社交应用程序包括微信应用程序,所述社交关系链数据获取模块901,还可以包括如下子模块:
授权信息获取子模块,开启指定微信小程序,并获得用户的授权信息。
对于装置实施例而言,由于其与方法实施例基本相似,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本发明实施例还提供了一种信息推荐系统,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现上述的社交网络的信息推荐方法的步骤。
本发明实施例还提供了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上述的社交网络的信息推荐方法的步骤。
以上所描述的实施例仅仅是示意性的,其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本申请方案的目的。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
本领域内的技术人员应明白,本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此,本发明实施例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,本发明实施例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产品的形式。
本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/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终端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终端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终端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终端设备上,使得在计算机或其他可编程终端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终端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。
尽管已描述了本发明实施例的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。
最后,还需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,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、方法、物品或者终端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、方法、物品或者终端设备所固有的要素。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、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
以上对本发明所提供的一种社交网络的信息推荐方法、装置及系统,进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (13)
1.一种社交网络的信息推荐方法,其特征在于,所述方法包括:
获取用户的社交关系链数据;
确定所述社交关系链数据对应的基础数据;
对所述基础数据按照一个或多个维度进行聚类;
对所述聚类的结果进行显示。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述社交关系链数据包括用户关注的好友关系链数据,所述基础数据包括所述好友关系链数据对应的位置信息;
所述对所述基础数据按照一个或多个维度进行聚类,包括:
按照位置维度,对所述好友关系链数据对应的基础数据进行聚类,得到一个或多个位置的第一聚合数据,其中,每个位置对应的第一聚合数据包括好友标识、好友数量和/或对应基础数据的数量。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述社交关系链数据包括群友关系链数据,所述基础数据包括所述群友关系链数据对应的位置信息;
所述获取用户的社交关系链数据,包括:
检测用户针对所述第一聚合数据的触发操作,生成分享信息;
获取指定的目标群信息;
获取所述目标群信息中各个成员的属性信息,生成群友关系链数据。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述检测用户针对所述第一聚合数据的触发操作,生成分享信息,包括:
检测用户对某个位置的第一聚合数据的触发操作,获得所述位置的详细信息,其中,所述详细信息包括每个好友的好友统计数据和/或每个商户对应的商户统计数据,其中,所述商户统计信息包括按照一个或多个指定的分类维度进行分类的统计信息;
将所述详细信息发送至客户端,以通过客户端页面显示所述详细信息,其中,所述客户端页面包括分享指示信息;
当检测到用户触发所述分享指示信息时,生成分享信息。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述对所述基础数据按照一个或多个维度进行聚类,包括:
将所述分享信息发送至所述目标群信息对应的目标群中;
当检测到所述目标群中的成员点击所述分享信息时,基于所述群友关系链数据,按照维度对所述基础数据进行聚合,得到第二聚合数据,其中所述维度包括群友维度和/或商户维度。
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法,其特征在于,所述社交关系链数据包括所述社交关系链中每个用户在当前社交应用程序中的第一账户信息;
所述确定所述社交关系链数据对应的基础数据,包括:
根据所述第一账户信息,关联各个用户在指定应用程序中的第二账户信息;
根据所述第二账户信息,获取各个用户在所述指定应用程序中的行为数据,作为基础数据,其中,所述行为数据包括所述用户发布的评论信息。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述社交应用程序包括微信应用程序,在获取用户的社交关系链数据之前,还包括:
开启指定微信小程序,并获得用户的授权信息。
8.根据1-5任一项所述的方法,其特征在于,所述基础数据包括POI信息。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述POI信息包括商户信息。
10.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述分类维度包括美食维度、购物维度、周边游维度。
11.一种社交网络的信息推荐装置,其特征在于,所述装置包括:
社交关系链数据获取模块,用于获取用户的社交关系链数据;
基础数据确定模块,用于确定所述社交关系链数据对应的基础数据;
基础数据聚类模块,用于对所述基础数据按照一个或多个维度进行聚类;
数据推荐模块,用于对所述聚类的结果进行显示。
12.一种信息推荐系统,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-10任一项所述方法的步骤。
13.一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权利要求1-10任一项所述方法的步骤。
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