CN110222274A - 一种基于社交用户检索内容进行用户分类的方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于社交用户检索内容进行用户分类的方法及系统，涉及社交技术领域，包括以下步骤：S1，对用户的输入信息进行解析，得到一个或者多个关键信息；S2，对解析得到的一个或者多个关键信息进行计算，得到用户输入信息的至少一个维度的匹配系数；S3，对匹配系数进行排序，将该用户和与该用户需求相近的候选用户列在列表中；S4，为处于列表中的用户建立网络群组，本发明的有益效果是：通过对用户的输入信息进行分析，对用户进行分类群组，能把相同兴趣的用户或者有相互联系的用户等等联系起来，解决相同需求的用户之间无法快速建立社交关系的问题；对相同的需求用户进行附加信息或者广告推广，更有针对性，避免资源浪费。

Description

一种基于社交用户检索内容进行用户分类的方法及系统
技术领域
本发明涉及社交技术领域，具体是一种基于社交用户检索内容进行用户分类的方法及系统。
背景技术
信息检索可以通过数据输入、快捷查询到所需要的内容咨询，而网络社交是人际关系的驱动力。所以，信息检索和社交都是通信网络非常重要的功能，且用户需求大，使用频率非常高。目前信息检索比较专业和单一，较为缺少社交元素。如果能把信息检索和社交功能高度融合，那将为用户提供一个非常好的使用体验，同时能提高用户的粘合度，对开发软件系统商来也是非常具有意义的事情。
经过检索发现，中国发明专利CN104170316A公开了一种用于在社交网络环境中匹配用户的方法，对检索用户进行群组划分，但是不足的是，需要处理器主动向用户提供一个或者多个标准，如什么行业，哪个个职业等等。这些标准是是比较固定的、有限的。
中国发明专利201810653725.9公开了一种信息检索方法及装置，但是其技术目的在于提高检索效率。
为此，本发明提出了一种基于社交用户检索内容进行用户分类的方法及系统。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于社交用户检索内容进行用户分类的方法及系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于社交用户检索内容进行用户分类的方法，包括以下步骤：
S1，对用户的输入信息进行解析，得到一个或者多个关键信息；
S2，对解析得到的一个或者多个关键信息进行计算，得到用户输入信息的至少一个维度的匹配系数；
S3，对至少一个维度的匹配系数进行排序，得到至少一组候选用户列表，并储存在电子介质中；
S4，为处于列表中的用户建立网络群组。
作为本发明进一步的方案：步骤S1中，所述关键信息包括关键字、特征信息和特征语义。
作为本发明再进一步的方案：步骤S1中，所述关键信息包括关键字、特征信息和特征语义。
作为本发明再进一步的方案：步骤S2中，在对匹配系数进行计算时，为处于同一维度内的关键信息进行加权。
作为本发明再进一步的方案：步骤S3中，临时或者定时在电子存储介质中存储得到的列表信息。
作为本发明再进一步的方案：步骤S4中，若在特定时长内，网络群组内无交互信息，则可设定该网络群组自动解散。
一种基于社交用户检索内容进行用户分类的系统，包括：用户输入端，通过通讯网络与信息处理模块通讯，用于将用户的输入信息输出给信息处理模块；信息处理模块，用于对用户的输入信息进行解析，获得输入信息的关键信息并对关键信息进行匹配系数的计算，为匹配系数相近的用户进行排序生成列表，并为列表中的用户建立网络群组。
作为本发明进一步的方案：所述通讯网络为有线网络或无线网络。
作为本发明再进一步的方案：所述信息处理模块还与用户库通讯，用于在临时或固定时间内接收信息处理模块发送出的列表信息。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：通过对用户的输入信息进行分析，对用户进行分类群组，能把相同兴趣的用户或者有相互联系的用户等等联系起来，解决相同需求的用户之间无法快速建立社交关系的问题；对相同的需求用户进行附加信息或者广告推广，更有针对性，避免资源浪费，减少信息反感度。
附图说明
图1为一种基于社交用户检索内容进行用户分类的系统示意图。
图2为一种基于社交用户检索内容进行用户分类的方法的组群示意图一。
图3为一种基于社交用户检索内容进行用户分类的方法的组群示意图二。
图4为一种基于社交用户检索内容进行用户分类的方法流程图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本实施例公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
实施例1
请参阅图1～4，本发明实施例中，一种基于社交用户检索内容进行用户分类的方法，包括以下步骤：
S1，对用户的输入信息进行解析，得到一个或者多个关键信息，例如A和B两个用户检索信息内容“9月份从广州去云南旅游”、“9月份，从广州出发去云南，旅游”，那么对经过解析后，用户A检索内容的关键信息就是：“9月份”、“广州去云南”和“旅游”三个关键字，用户B检索内容的关键信息就是：“9月份”、“广州去云南”和“旅游”三个关键字；
S2，对解析得到的一个或者多个关键信息进行计算，得到用户输入信息的至少一个维度的匹配系数，作为优选，关键信息在进行匹配系数计算时，还进行加权；
具体的来说，设定为用户A解析得到的关键字“9月份”、“广州去云南”和“旅游”三个关键字自动分配权重分别为35％、35％和30％；
为用户B解析得到关键字“9月份”、“广州去云南”和“旅游”三个关键字也自动分配权重分别为35％、35％和30％。
假设“9月份”、“广州去云南”和“旅游”关键字分别用K1、K2、K3表示；“9月份”、“广州去云南”和“旅游”权重分别用w1，w2，w3表示。
那么，信息处理器对A和B两个用户的三个关键字加权匹配系数计算如下：
f(A)＝w1*K1+w2*K2+w2*K2＝WA；
f(B)＝w1*K1+w2*K2+w2*K2＝WB；
S3，对匹配系数进行排序，将该用户和与该用户需求相近的候选用户列在列表中(如何判定用户之间的需求相近，可通过匹配系数值来进行判定，两者之间差值处于一定范围内，即相当于需求相近)，并临时或者定时在电子存储介质中存储该列表信息，经过计算得知：
WA＝WB；
此时可以判断出这两个用户需求非常相近，应该互为候选用户，此时新建列表(如已经存在其他匹配系数很相近的列表，可将该用户直接添加至原有列表内)，该列表包含A和B两个客户，并临时或者固定时间在电子存储介质中；
S4，为处于列表中的用户建立网络群组，即将上述所得的列表信息发送给A和B以组成“广州云南9月份旅游群”，见图2。
如果用户有组团旅游或者信息共享需求时，可以通过该方法快速建立陌生人社交群。
不难理解，如果另外两个用户C和D也是9月份去云南旅游，但是他们有另外有一个交友需求(C找男友，D找女友，需求互补)，见图3。那么在解析到“9月份”、“广州去云南”和“旅游”三个关键字之外，还可以解析出“找男友”和“找女友”两个关键字。
很显然的，“9月份”、“广州去云南”和“旅游”这三个关键字是属于同一维度的，即旅游需求匹配维度；而“找男友”和“找女友”是另外一个维度的匹配关系，可以理解为交友需求匹配维度。
那么在进行匹配系数的计算时，为用户C“9月份”、“广州去云南”和“旅游”三个关键字自动分配权重分别为35％、35％和30％；为用户C“找男友”自动分配权重为100％i；
同样，为用户D“9月份”、“广州去云南”和“旅游”三个关键字也自动分配权重分别为35％、35％和30％；为用户D“找女友”自动分配权重为-100％i；
假设“找男友”和“找女友”关键字分别用S1，S2表示；“找男友”和“找女友”权重分别用t1，t2表示；
那么信息处理器对用户C和D两个用户的关键字加权匹配系数计算如下：
f(C)＝(w1*K1+w2*K2+w2*K2)+(S1*t1)＝WC+SC；(从此处可以看出，处于同一维度的关键字加权和为1)
f(D)＝(w1*K1+w2*K2+w2*K2)+(S2*t2)＝WD+SD；
可以理解，WC和WD是一个维度的匹配关系，他们的匹配系数结果相等，同时等于或者接近WA和WB。那么信息处理器会把用户C和D添加到已经存在的“广州云南9月份旅游群”用户列表中。
同时，S1＝100％i和S2＝-100％i是另外一个维度的匹配关系，例如可以理解为交友需求匹配维度，这是前两者没有的。注意到，这两个系数大小相等，但是值的正负相反，这可以理解为互补需求，那么信息处理器会另外新建一个“广州云南9月份旅游交友群”，把用户C和D添加到该用户列表中，组成另外一个新的群组，见图3。
同时，可以注意到，一般用户的输入不只是文本输入，如用户D的信息里面包含了位置信息“广州天河”。同理，如果用户输入内容包含图像、视频、音频、地理位置、设备传感器数据等信息也认为是用户输入检索信息的一部分，即分析出的关键信息可以是关键字、特征信息和特征语义，例如从音频里识别处的就是特征语义。这些内容都视为一个维度的关键字，亦可以根据自动分配的不同权重相对彼此进行加权计算，优化最佳用户的匹配关系。
可以理解，如果匹配结果过多，可能存在群组过剩问题，本发明所述的分类群组可以是临时性的群组，如可设定特定时长内组群内没有进行信息交互，则群组自动解散，不再存在相互匹配关系。
实施例2
请参阅图1，本发明实施例中，一种基于社交用户检索内容进行用户分类的系统，包括：用户输入端，通过通讯网络与信息处理模块通讯，用于将用户的输入信息输出给信息处理模块，作为优选的，所述通讯网络为有线网络或无线网络；信息处理模块，用于对用户的输入信息进行解析，获得输入信息的关键字并对关键字进行匹配系数的计算，为匹配系数相近的用户进行排序生成列表，并为列表中的用户建立网络群组，此外，所述信息处理模块还与用户库通讯，用于在临时或固定时间内接收信息处理模块发送出的列表信息。
查询用户输入需要检索或者查询的信息内容发送给信息处理器，信息处理器则根据用户输入的信息内容解析得到一个或者多个关键信息，根据所解析的一个或者多个关键信息进行计算/加权计算得到用户的输入内容匹配系数，通过对用户的输入内容匹配系数进行排序，把该用户和潜在伙伴的一组(例如，至少一个)候选用户列在列表中，并临时或者固定时间在电子存储介质(即用户库)中存储该列表信息。信息处理器最后把用户列表信息发送给该网络群组的候选用户，以达到组成社交网络“群”目的。
需要特别说明的是，本技术方案中，通过对用户的输入信息进行分析，对用户进行分类群组，能把相同兴趣的用户或者有相互联系的用户等等联系起来，解决相同需求的用户之间无法快速建立社交关系的问题；对相同的需求用户进行附加信息或者广告推广，更有针对性，避免资源浪费，减少信息反感度。
本领域技术人员在考虑说明书及实施例处的公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (9)

1.一种基于社交用户检索内容进行用户分类的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，对用户的输入信息进行解析，得到一个或者多个关键信息；
S2，对解析得到的一个或者多个关键信息进行计算，得到用户输入信息的至少一个维度的匹配系数；
S3，对至少一个维度的匹配系数进行排序，得到至少一组候选用户列表，并储存在电子介质中；
S4，为处于列表中的用户建立网络群组。
2.根据权利要求1所述的一种基于社交用户检索内容进行用户分类的方法，其特征在于，步骤S1中，所述输入信息包括文本、图像、视频、音频、地理位置、设备传感器数据。
3.根据权利要求2所述的一种基于社交用户检索内容进行用户分类的方法，其特征在于，步骤S1中，所述关键信息包括关键字、特征信息和特征语义。
4.根据权利要求3所述的一种基于社交用户检索内容进行用户分类的方法，其特征在于，步骤S2中，在对匹配系数进行计算时，为处于同一维度内的关键信息进行加权。
5.根据权利要求1所述的一种基于社交用户检索内容进行用户分类的方法，其特征在于，步骤S3中，临时或者永久性的在电子存储介质中存储得到的列表信息。
6.根据权利要求1所述的一种基于社交用户检索内容进行用户分类的方法，其特征在于，步骤S4中，若在特定时长内，网络群组内无交互信息，则可设定该网络群组自动解散。
7.一种基于社交用户检索内容进行用户分类的系统，其特征在于，包括：
用户输入端，通过通讯网络与信息处理模块通讯，用于将用户的输入信息输出给信息处理模块；
信息处理模块，用于对用户的输入信息进行解析，获得输入信息的关键信息并对关键信息进行匹配系数的计算，为匹配系数相近的用户进行排序生成列表，并为列表中的用户建立网络群组。
8.根据权利要求7所述的一种基于社交用户检索内容进行用户分类的系统，其特征在于，所述通讯网络为有线网络或无线网络。
9.根据权利要求7所述的一种基于社交用户检索内容进行用户分类的系统，其特征在于，所述信息处理模块还与用户库通讯，用于在临时或固定时间内接收信息处理模块发送出的列表信息。
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