CN112116485A - 实现社交网络中亲属关联信息获取的方法及装置 - Google Patents

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CN112116485A CN201910552318.3A CN201910552318A CN112116485A CN 112116485 A CN112116485 A CN 112116485A CN 201910552318 A CN201910552318 A CN 201910552318A CN 112116485 A CN112116485 A CN 112116485A
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Abstract

本发明的实施例提供了一种实现社交网络中亲属关联信息获取的方法及装置。该方法包括：对社交网络中的给定用户，进行所述给定用户在所述社交网络中的好友扩展，获得对应于所述给定用户的扩展用户；根据所述给定用户和扩展用户所形成好友关系链中用户对存在亲属关系的概率，计算所述给定用户和扩展用户存在特定亲属关系的概率，所述特定亲属关系由所述好友关系链中用户对存在的亲属关系形成；根据所述给定用户和扩展用户存在的特定亲属关系，以及所述给定用户和扩展用户存在所述特定亲属关系的概率，进行所述社交网络中亲属关联信息的更新。本发明所提供的方法能够准确获取社交网络中用户之间的亲属关联信息。

Description

实现社交网络中亲属关联信息获取的方法及装置
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种实现社交网络中亲 属关联信息获取的方法及装置。
背景技术
随着信息技术的快速发展，在线社交网络已经逐渐成为连接各类网络 信息和人类现实世界不可或缺的纽带。人们不仅可以通过社交网络实现在 线沟通，还可以通过社交网络进行各类商业活动，例如，在线借贷平台中 的注册用户可以通过在线借贷平台进行借贷以及还贷。
由于社交网络中的用户量往往很大，并且用户在社交网络中是以虚拟 身份存在，用户的真实身份信息以及不同用户之间的真实联系无法在社交 中准确呈现，导致社交网络中容易出现各类隐患或者无法达到理想的商业 效果。
例如，上述借贷平台在确定某个用户为老赖后会禁止向该用户贷款， 但无法应对该用户通过其亲属用户进行借贷的情况，使得借贷平台中仍存 在较高的借贷风险，而通过识别借贷平台中用户之间的亲属关系就能够很 好地解决这类问题。
因此，如何发现社交网络中不同用户之间存在的亲属关系，是亟待解 决的技术问题。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明的实施例提供了一种实现社交网络中 亲属关联关系获取的方法、装置、设备以及计算机可读存储介质，用以准 确获取社交网络中用户之间存在的亲属关系。
其中，本发明所采用的技术方案为：
一种实现社交网络中亲属关联信息获取的方法，包括：对社交网络中 的给定用户，进行所述给定用户在所述社交网络中的好友扩展，获得对应 于所述给定用户的扩展用户；根据所述给定用户和扩展用户所形成好友关 系链中用户对存在亲属关系的概率，计算所述给定用户和扩展用户存在特 定亲属关系的概率，所述特定亲属关系由所述好友关系链中用户对存在的 亲属关系形成；根据所述给定用户和扩展用户存在的特定亲属关系，以及 所述给定用户和扩展用户存在所述特定亲属关系的概率，进行所述社交网 络中亲属关联信息的更新。
一种实现社交网络中亲属关联信息获取的装置，包括：好友扩展模块， 用于对社交网络中的给定用户，进行所述给定用户在所述社交网络中的好 友扩展，获得对应于所述给定用户的扩展用户；特定亲属关系计算模块， 用于根据所述给定用户和扩展用户所形成好友关系链中用户对存在亲属关 系的概率，计算所述给定用户和扩展用户存在特定亲属关系的概率，所述 特定亲属关系由所述好友关系链中用户对存在的亲属关系形成；亲属关联 信息更新模块，用于根据所述给定用户和扩展用户存在的特定亲属关系， 以及所述给定用户和扩展用户存在所述特定亲属关系的概率，进行所述社 交网络中亲属关联信息的更新。
一种实现社交网络中亲属关联信息获取的设备，包括处理器及存储器， 所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器 执行时实现如上所述方法。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可读指令，当所述计算 机可读指令被计算机的处理器执行时，使计算机执行如上所述方法。
在上述技术方案中，通过对社交网络中的给定用户进行好友扩展，获 得对应于给定用户的扩展用户，并根据给定用户和扩展用户所形成好友关 系链中用户对存在亲属关系的概率，计算给定用户与扩展用户存在特定亲 属关系的概率，从而根据所得特定亲属关系和相应概率进行给定用户和扩 展用户之间亲属关联信息的更新。由此，根据所更新的亲属关联信息，不 仅能够获得社交网络中存在亲属关系的两个用户，还能够获得两个用户之间存在亲属关系的概率，从而准确得到社交网络中用户之间所存在的亲属 关系。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释 性的，并不能限制本发明。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本 发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的一种实现社交网络中亲属关联信息 获取的方法的流程图；
图2是根据一示例性实施例示出的对给定用户进行好友扩展的示意图；
图3是图1所示步骤130在一个实施例中的流程图；
图4是图3所示步骤137在一个实施例中的流程图；
图5是图4所示步骤1371在一个实施例中的流程图；
图6是根据另一示例性实施例示出的一种实现社交网络中亲属关联信 息获取的方法的流程图；
图7是图6所示步骤310在一个实施例中的流程图；
图8是根据一示例性实施例示出的从用户的社交圈中进行用户搜索过程 的示意图；
图9是根据另一示例性实施例示出的一种实现社交网络中亲属关联信息 获取的方法的流程图；
图10是根据一示例性实施例示出的一种实现社交网络中亲属关联信息 获取的装置的框图；
图11是根据一示例性实施例示出的一种实现社交网络中亲属关联信息 获取的设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例执行说明，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发明相一致的所 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、本发明的一 些方面相一致的装置和方法的例子。
如前所述的，由于社交网络中所存在的用户数量巨大，并且用户是以虚 拟身份存在于社交网络中的，导致社交网络无法准确掌握各个用户的真实身 份信息以及不同用户之间存在的身份关系，容易出现各类隐患，或者在社交 网络应用于商业活动时，无法达到理想的商业效果。
由此，为了解决上述技术问题，基于本申请实施例的一个方面，提供了 一种实现社交网络中亲属关联信息的方法，通过该方法可以准确获取社交网 络中的用户之间所存在的亲属关系，从而能够根据所获取用户之间的亲属关 系应对各类隐患的出现。
图1是根据一示例性实施例所示出的一种实现社交网络中亲属关联信息 获取的方法的流程图。如图1所示，在一示例性的实施例中，该实现社交网 络中亲属关联信息获取的方法至少包括以下步骤：
步骤110，对社交网络中的给定用户，进行给定用户在社交网络中的好 友扩展，获得对应于给定用户的扩展用户。
首先需要说明的是，本实施例描述的社交网络泛指人们日常所接触的各 类在线网络平台，示例性的，社交网络可以包括QQ、微信或者其它聊天工 具，也可以包括各类在线商业活动平台，还可以包括由若干终端设备通过某 种局域网络所连接形成网络系统。
并且，在实际应用中，可以针对不同的应用场景具体选择所要进行亲属 关联信息获取对应的社交网络，本实施例并不对社交网络的具体类型或者数 量等细节进行任何限制。
为了发现社交网络中不同用户之间存在的亲属关系，首先需要获取社交 网络中不同用户之间的关联关系，以根据所获取用户之间的关联关系进一步 确定用户存在的亲属关系。
在本实施例中，通过对社交网络中的给定用户在社交网络中进行好友扩 展，即可获得社交网络中与给定用户之间存在关联关系的扩展用户，由此根 据给定用户与扩展用户之间的关联关系进一步确定给定用户与扩展用户之间 存在的亲属关系。
应当理解，社交网络中的给定用户可以是社交网络中存在的任一用户， 通过对给定用户在社交网络中进行好友扩展所获得扩展用户的数量也应当是 大量的，并且根据所具体选择进行用户亲属关系获取的社交网络的类型和数 量越多，对应获得的扩展用户的数量也越多。
还需要说明的是，对给定用户在社交网络中进行的好友扩展需要依赖于 社交网络中不同用户之间存在的好友关系，在两个用户之间存在共同好友时， 即可根据此共同好友进行二者用户之间的好友扩展。示例性的，对应于用户a和用户c之间存在共同好友b，根据共同好友b可以对用户a进行好友扩展 得到用户c。
由此，对于给定用户在社交网络中的好友扩展，可以理解为是依赖于社 交网络中两个用户之间存在的好友关系，以给定用户为起始点进行好友关系 延伸的过程。
请参阅图2，图2是根据一示例性实施例示出的一种对社交网络中的给 定用户进行好友扩展的示意图。如图2所示，对社交网络中的给定用户a，可 以从社交网络中找到与给定用户a直接具有好友关系的用户b，并找到与用 户b直接具有好友关系的用户c1至用户cm，还找到与用户c1直接具有好友 关系的用户d1至用户dn，由此以用户a为起始进行好友关系的延伸，获得用 户c1至用户cm、以及用户d1至用户dn均为所述用户a的扩展用户。
其中，由于用户c1至用户cm与用户a之间仅通过用户b相关联，可将用 户b称为是用户c1至用户cm与用户a的一度好友；用户d1至用户dn与用户 a之间通过用户b和用户c1相关联，则将用户b和用户c1称为是用户d1至用 户dn与用户a的二度好友。
由此，通过对社交网络中的给定用户进行好友扩展，可以获得给定用户 所对应的若干扩展用户，并且相应获得每一扩展用户与给定用户之间的关联 关系。其中，扩展用户与给定用户之间的关联关系是指，扩展用户与给定用 户之间通过至少一个用户相关联。
步骤130，根据给定用户和扩展用户所形成好友关系链中用户对存在亲 属关系的概率，计算给定用户和扩展用户存在特定亲属关系的概率，该特定 亲属关系由好友关系链中用户对存在的亲属关系形成。
如前所述，给定用户在社交网络中的好友扩展是以给定用户为起始进行 好友关系延伸的过程，由此，给定用户与扩展用户之间通过所延伸的好友关 系形成好友关系链。
如图2所示，扩展用户c1与给定用户a之间的好友关系链由用户a与用 户b所对应好友关系、以及用户b与用户c1所对应好友关系共同形成；扩展 用户d1与给定用户a之间的好友关系链由用户a与用户b所对应好友关系、 用户b与用户c1所对应好友关系、以及用户c1与用户d1所对应好友关系共 同形成。由此，不同扩展用户和给定用户所形成好友关系链应当不同。
好友关系链中的用户对是指，好友关系链中每一好友关系所对应的两个 用户。示例性的，在图2所示扩展用户c1与给定用户a所形成的好友关系链 中，用户a与用户b为该好友关系链中的一用户对，用户b与用户c1为该好 友关系链中的另一用户对。
好友关系链中用户对存在亲属关系的概率则是指，对好友关系链中每一 用户对，所对应的两个用户之间存在某种亲属关系的可能性。用户对所存在 的亲属关系可以是人们生活中常见的任意亲属关系，例如老公、婆婆、儿子、 舅舅、堂兄、妻弟等。
需要说明的是，好友关系链中用户对存在亲属关系的概率需要从已构建 的亲属关联信息中相应获取的。其中，该亲属关联信息应当理解为是由社交 网络中存在亲属关系的两个用户以及二者用户存在亲属关系的概率构成的集 合，也即是说，从已构建的亲属关联信息中不仅能够获取到社交网络中存在 亲属关系的两个用户，还能够获取这两个用户存在相应亲属关系的概率。
根据好友关系链中每一用户对所存在的好友关系，可以相应得出给定用 户与扩展用户之间存在的特定亲属关系。但需要理解的是，该特定亲属关系 仍属于人们生活中常见的亲属关系，是由好友关系链中各用户对所存在亲属 关系之间的关联性所得到的。
仍以图2为示例进行说明，若用户b是给定用户a的老公，扩展用户c1 是用户b的妈妈，则得出扩展用户c1是给定用户a的婆婆。由此，根据好友 关系链中各用户对存在的亲属关系以及不同亲属关系之间的关联规则，可以 相应获得给定用户与扩展用户之间存在的特定亲属关系。
在一个实施例中，获得好友关系链中各用户对存在的亲属关系后，可以 通过查询预先构建的亲属关系关联信息表获得给定用户与扩展用户之间对应 的特定亲属关系。该亲属关系关联信息表是根据常见亲属关系之间的关联性 所构建的，其中包含有生活中存在的每种亲属关系以及形成每种亲属关系的 多个相关联的亲属关系。
根据好友关系链中每一用户对所存在好友关系的概率，则可以相应得出 给定用户与扩展用户之间存在特定亲属关系的概率。
步骤150，根据给定用户和扩展用户存在的特定亲属关系，以及给定用 户和扩展用户存在特定亲属关系的概率，进行社交网络中亲属关联信息的 更新。
其中，社交网络中的亲属关联信息包括社交网络中用户之间存在的具体 某种亲属关系，以及二者用户存在这种亲属关系的概率。由此，根据步骤 130所获得给定用户和扩展用户之间的特定亲属关系以及对应概率，对社交 网络中的亲属关系信息进行更新。
需要说明的是，社交网络中的亲属关系信息可以是前述已构建的亲属关 联信息，因此，对社交网络中的亲属关系信息的更新，可以理解为是对已构 建的亲属关联信息的更新。由此，仍可以从更新得到的亲属关联信息中获取 社交网络中两个用户存在的亲属关系以及相应的概率。
在一示例性的实施例中，如果已构建的亲属关联信息中所含有给定用户 和扩展用户之间的亲属关系与步骤130中获得的特定亲属关系对应相同，则 将此特定亲属关系对应的概率对已构建的亲属关联信息中相应概率进行替换， 由此实现社交网络中亲属关联信息的更新。
在另一示例性的实施例中，已构建的亲属关联信息中并不含有给定用户 和扩展用户的相关信息，则直接将步骤130所获得给定用户和扩展用户之间 的特定亲属关系以及相应概率写入已构建的亲属关联信息中，由此实现社交 网络中亲属关联信息的更新。
而在另外的实施例中，已构建的亲属关联信息中所含有给定用户和扩展 用户之间的亲属关系与步骤130中获得的特定亲属关系也可能不同，也即， 给定用户和扩展用户之间可能对应两种或者两种以上的亲属关系。在此种情 况下，可以选择在已构建的亲属关联信息中保留概率值更大的亲属关系，也 可以同时保留两种的亲属关系以及对应概率。
此外，社交网络中的亲属关系信息也可以区别于前述已构建的亲属关联 信息，也即是说，可以将步骤130中获得给定用户和扩展用户之间的特定亲 属关系以及对应概率另行存储，本实施例并不对此进行限制。
请参见表1，表1是根据一示例性实施例示出的一种亲属关系数据表， 本实施例获取的亲属关联信息可以体现为是该亲属关系数据表，该亲属关系 数据表中含有社交网络中具有亲属关系的两个用户以及对应的概率。
表1：
Figure BDA0002105834630000071
Figure BDA0002105834630000081
而在另外的实施例中，亲属关联信息还可以是亲属图谱的形式进行体现， 本处不进行限制。
由此，根据本实施例所更新的亲属关联信息，不仅能够获得社交网络 中存在亲属关系的两个用户，还能够准确获得两个用户之间存在特定亲属 关系的概率，从而准确得到社交网络中用户之间存在的亲属关系。
在前述在线借贷平台的应用场景中，对于确定为是老赖的用户，可以 从本实施例更新的亲属关联信息中准确得到与该用户存在亲属关系的亲属 用户，并且通过设置平台禁止向该用户和亲属用户贷款，或者降低向亲属 用户的贷款额度等方式来应对该用户通过亲属用户进行借贷的情况，能够 有效降低平台中所存在的借贷风险。
而在其它的应用场景中，也可以根据本实施例所提供方法准确获得社交 网络中用户之间存在的亲属关系后，通过进行相应操作来达到理想的效果。 例如，在教育培训广告推荐的场景中，可以对社交网络中由小孩的夫妻双方 都推荐少儿培训的广告，以使得广告的受众效果更佳。
请参阅图3，图3是步骤130在一个示例性实施例中的流程图。如图3所 示，在一示例性的实施例中，步骤130至少包括以下步骤：
步骤131，根据社交网络中给定用户与扩展用户所形成的好友关系链， 获得好友关系链中分布的用户对。
如前所述，好友关系链是给定用户与扩展用户之间通过延伸的好友关系 所形成的，由此将好友关系链中每一好友关系所对应的两个用户称作用户对， 且将这两个用户存在亲属关系的概率称作用户对所存在亲属关系的概率。
由此，根据给定用户和扩展用户所形成好友关系链中含有的好友关系， 可以相应获得好友关系链中分布的用户对。
步骤133，从已构建的亲属关联信息中获取用户对所存在的亲属关系以 及存在亲属关系的概率。
如前所述，已构建的亲属关联信息中含有社交网络中存在亲属关系的两 个用户以及二者用户存在相应亲属关系的概率，由此可以获取好友关系链中 所分布用户对存在的亲属关系以及相应概率。
需要说明的是，已构建的亲属关联信息可以是预先根据社交网络中能够 直观表达用户之间亲属关系的信息，例如用户所对应的用户标注信息，在社 交网络中对用户之间存在的亲属关系进行初步搜索，并针对搜索结果相应计 算用户之间存在亲属关系的概率所得到的。在此亲属关联信息中，并非包含 有社交网络中具有亲属关系的全部用户，此亲属关联信息应当理解是用于提 供社交网络中给定用户和扩展用户之间所存在特定亲属关系以及相应概率获 得的数据基础。
也即是说，对于给定用户与扩展用户之间的特定亲属关系以及相应概率， 必须依赖于已构建的亲属关联信息进行获取。如果预先构建的亲属关联信息 为空，则需进行社交网络中用户所存在亲属关系的搜索以及相应概率的计算， 并将所得结果写入预先构建的亲属关联信息中。
步骤135，通过好友关系链上用户对存在的亲属关系确定给定用户与扩 展用户存在的特定亲属关系。
其中，好友关系链上各用户对存在的亲属关系可以通过已构建的亲属关 联信息相应获得。在获得各用户对所对应存在的亲属关系之后，通过查询预 先构建的亲属关系关联信息表即可准确获得给定用户与扩展用户之间对应的 特定亲属关系。
步骤137，根据好友关系链上用户对存在亲属关系的概率，计算给定用 户与扩展用户存在特定亲属关系的概率。
其中，好友关系链上各用户对存在亲属关系的概率仍通过已构建的亲属 关联信息相应获得。
需要说明的是，对应于社交网络中给定用户与扩展用户所形成好友关系 链的不同情况，计算给定用户与扩展用户所存在特定亲属关系的概率的方式 有所不同。
下面将针对这些不同情况，对给定用户与扩展用户存在特定亲属关系的 概率的不同计算方式进行示例性描述：
在一示例性的实施例中，给定用户与扩展用户之间形成唯一好友关系链， 根据该好友关系链可以唯一确定给定用户与扩展用户存在的特定亲属关系， 通过计算好友关系链上各用户对存在亲属关系的概率的乘积，即可得到给定 用户与扩展用户存在特定亲属关系的概率。
在另一示例性的实施例中，给定用户与扩展用户之间形成唯一好友关系 链，但已构建的亲属关联信息中含有给定用户和扩展用户存在亲属关系的相 关信息，也即是说，给定用户和扩展用户在社交网络中不仅可以直接确定二 者存在的亲属关系，还可以通过所进行的好友扩展得到二者存在的特定亲属 关系。
已构建的亲属关联信息中所含有给定用户和扩展用户存在的亲属关系与 通过给定用户和扩展用户所形成好友关系链确定的特定亲属关系可能相同， 也可能不同。
其中，当已构建的亲属关联信息中所含有的亲属关系与通过好友关系链 所确定的特定亲属关系相同时，如图4所示，在一示例性实施例中，步骤137 可以包括以下步骤：
步骤1371，根据好友关系链上各用户对存在亲属关系的概率，计算给定 用户与扩展用户存在特定亲属关系的扩展概率。
如前所述，通过计算好友关系链上各用户对存在亲属关系的概率的乘积， 即可得到给定用户与扩展用户存在特定亲属关系的扩展概率。该扩展概率应 当理解为，给定用户与扩展用户所存在的特定亲属关系是通过好友关系链上 各用户对所对应亲属关系所得到的。
步骤1373，通过对扩展概率和亲属关联信息中存在给定用户与扩展用户 关于特定亲属关系的概率进行加权和运算，获得给定用户与扩展用户存在特 定亲属关系的概率。
其中，由于上述扩展概率和预先构建的亲属关系信息所含有概率的计算 方式不同，通过步骤1371所得到的扩展概率与预先构建的亲属关系信息所含 有概率也不同，因此需要对二者概率进行处理，以获得能够准确反映给定用 户和扩展用户之间存在亲属关系的概率。
一般来说，由于预先构建的亲属关系信息是根据社交网络中能够直观表 达用户之间亲属关系的信息得到的，因此预先构建的亲属关系信息中含有的 概率更接近于二者用户之间真实的亲属关系，因此，为预先构建的亲属关系 信息所含有概率赋予较大权重，并赋予上述扩展概率较小权重，通过计算二 者概率的权重和，即可得到更加接近给定用户与扩展用户所存在真实的亲属 关系的概率。
而当已构建的亲属关联信息中所含有的亲属关系与通过好友关系链所确 定的特定亲属关系不相同时，也即，给定用户与扩展用户之前存在两种不同 的亲属关系，则可以根据二者用户所形成好友关系链计算二者用户存在特定 亲属关系的扩展概率，将此扩展概率作为二者用户存在特定亲属关系的概率。
在另外的实施例中，给定用户与扩展用户存在的特定亲属关系还可能对 应于多条好友关系链。示例性的，给定用户与扩展用户之间存在的特定亲属 关系为婆媳关系，扩展用户可以是给定用户的老公的妈妈，也可以是给定用 户的儿子的奶奶，还可以是给定用户的老公的爸爸的老婆。由此可以看出， 给定用户与扩展用户之间所存在好友关系链的长度可以不同。
在此情况下，如图5所示，在一示例性实施例中，给定用户与扩展用户 存在特定亲属关系概率的扩展概率的计算过程还可以包括以下步骤：
步骤210，分别计算每条好友关系链上用户对存在亲属关系的概率乘积。
其中，由于每条好友关系链对于给定用户与扩展用户所存在亲属关系的 影响程度不同，因此对于每条好友关系链，需要分别计算各条好友关系链反 映的给定用户与扩展用户存在特定亲属关系的概率。
还需要说明的是，根据好友关系链所对应的长度，计算好友关系链上给 定用户与扩展用户关系特定亲属关系的概率的过程可以通过相应的计算公 式进行表示。
在好友关系链中含有两种好友关系的情况下，也即，扩展用户与给定用 户之间通过一度好友相关联，根据以下公式计算给定用户与扩展用户所存在 特定亲属关系的概率：
Figure BDA0002105834630000111
其中，fp1(a,cj,re)表示给定用户a与扩展用户cj存在特定亲属关系re的概 率，nowp(a,bk,ri)表示给定用户a与关联用户bk所构成用户对存在亲属关系ri的概率，nowp(bk,cj,rk)表示关联用户bk与扩展用户cj所构成用户对存在亲属 关系rk的概率，m表示社交网络中给定用户a的好友个数，H表示生活中所存 在的任意亲属关系的总数。当给定用户a与关联用户bk之间不存在亲属关系ri时，nowp(a,bk,ri)为零；当关联用户bk与扩展用户cj之间不存在亲属关系时， nowp(bk,cj,rk)为零。
在好友关系链中含有三种好友关系的情况下，也即，扩展用户与给定用 户之间通过二度好友进行关联，根据以下公式计算给定用户与扩展用户所存 在特定亲属关系的概率：
Figure BDA0002105834630000121
*nowp(dt,cj,rk′)
其中，给定用户a与扩展用户cj所存在特定亲属关系re由给定用户a与关 联用户bk所构成用户对存在的亲属关系ri、关联用户bk与关联用户dt所构成 用户对存在的亲属关系rp、以及关联用户dt与扩展用户cj所构成用户对存在 亲属关系rk′所形成。m表示社交网络中给定用户a的好友个数，m2表示社交 网络中与关联用户bk的好友个数。
同理，可以计算得到社交网络中给定用户与扩展用户之间通过多度好友 进行关联时，给定用户与扩展用户所存在特定亲属关系的概率。
可以看出，给定用户与扩展用户所存在特定亲属关系的概率的计算过程， 也即是在社交网络中对于给定用户不断进行好友关系扩展的过程，因此可以 给定用户与扩展之间所对应每条好友关系链的长度，适应性选择公式计算每 条好友关系链所对应亲属关系的概率。
步骤230，通过对每条好友关系链上用户对所对应的概率乘积进行相加 运算，获得扩展概率。
由此，通过本实施例所提供方法，能够对社交网络中给定用户与其对应 扩展用户之间的扩展关系进行准确运算。
在另一示例性的实施例中，如图6所示，实现社交网络中亲属关联信息 获取的方法还包括以下步骤：
步骤310，根据社交网络中的用户标注信息，识别用户之间存在的亲属 关系以及获得用户之间存在亲属关系的强度。
如前所述，为了预先构建亲属关联信息，需要对社交网络中存在亲属关 系的用户进行搜索，并针对搜索结果相应计算用户之间存在亲属关系的概率， 以根据获得的亲属关系和对应概率构建亲属关联信息。
其中，社交网络中的用户标注信息是指社交网络中某一用户为其他用户 添加的备注或者标签，根据这些用户标注信息，能够很直观地获得社交网络 中具有亲属关系的用户，从而能够从社交网络中快速地进行用户搜索。
用户之间存在亲属关系的强度用于表示两个用户之间是否存在某种亲属 关系。一般来说，当两个用户之间不具有亲属关系时，二者用户存在亲属关 系的默认为零或者其它值，而当搜索到社交网络中二者用户存在亲属关系时， 即可将二者用户存在亲属关系的默认强度值更新为设定值，该设定值对应于 二者用户存在亲属关系。
需要说明的是，根据用户标注信息所识别得到的用户之间的亲属关系应 当是对应的两种关系，也即是说，对于具有亲属关系的两个用户而言，二者 用户之间所存在的亲属关系具体为两种。例如，当识别到社交网络中用户x 为用户y的老婆时，能够同时识别用户y为用户x的老公，由此可以获得用 户之间所存在的两种亲属关系以及对应强度。
示例性的，当识别到社交网络中用户x为用户y的老婆时，所获得的亲 属关系表示为“relationship_cnt(x,y,老婆)”以及“relationship_cnt(y,x,老 公)”，亲属关系所对应强度表示为“relationship_cnt(x,y,老婆)＝1”以及 “relationship_cnt(y,x,老公)＝1”。
步骤330，根据所得强度计算用户之间存在亲属关系的概率。
对用户之间存在亲属关系的概率进行计算的公式如下：
Figure BDA0002105834630000131
其中，nowp(x,y,r)表示用户x与用户y存在亲属关系r的概率， relationship_cntj(x,y,r)表示用户x与用户y存在亲属关系r的强度，j表示根据 用户标注信息且由不同方式识别得到的用户x与用户y存在亲属关系r，wj则表 示为不同方式所识别得到的用户x与用户y存在的亲属关系r所配置的权重。
示例性的，根据用户标注信息对用户之间所存在亲属关系的识别方式可 以参见下述两个示例性实施例描述的内容。如果用户x与用户y存在的亲属关 系r只能通过其中一个示例性实施例识别得到，则有relationship_cnt2(x,y,r) 或者relationship_cnt2(x,y,r)为零。
还需要说明的是，针对步骤310所获得用户之间存在的每一亲属关系和 强度，需根据步骤330分别执行相应概率的计算，由此，在预先构建的亲属 关联信息中，分别含有两个用户之间存在的相应两种亲属关系以及每种亲属 关系对应的概率。
在一示例性的实施例中，社交网络中存在的用户标注信息包括亲属关系 标注，该亲属关系标注中含有直接的亲属关系，例如在用户y所对应的用户 标注信息中，所含有的亲属关系标注为“老公”。
如图7所示，在一示例性的实施例中，步骤310至少包括以下步骤：
步骤311，从社交网络中搜索关于用户的用户标注信息。
如前所述，用户标注信息是社交网络中某一用户为其他用户添加的备注 或者标签，对于社交网络中的某一个用户，应当含有若干用户为其添加的用 户标注信息。
步骤313，搜索到关于用户的亲属关系标注时，获取用户和社交网络中 为该用户添加亲属关系标注的用户存在亲属关系。
其中，搜索到社交网络中关于用户的亲属关系标注时，表示社交网络中 存在此用户的亲属用户，由此获取此用户和社交网络中为其添加亲属关系标 注的用户存在亲属关系，并且，二者用户所存在的亲属关系对应于搜索得到 的亲属关系标注。
步骤315，对用户之间关于亲属关系的默认强度进行更新。
由此，通过本实施例提供的方法，能够根据关于用户的亲属关系标注搜 索得到社交网络中存在亲属关系的用户。
而在另一示例性的实施例中，社交网络中存在的用户标注信息还包括组 合标注，该组合标注由姓名和亲属关系所组成，仍如图7所示，步骤310还 包括以下步骤：
步骤314，搜索到关于用户的组合标注时，根据组合标注所包含的姓名， 从用户的社交圈中搜寻与用户存在亲属关系的其它用户。
其中，搜索到社交网络中关于某一用户存在组合标注时，例如“王小宝 的妈妈”，则表示该用户是王小宝的妈妈，如果该用户的社交圈中，存在姓 名为王小宝的唯一用户，该唯一用户在很大程度上可以认为是其孩子，因此 得到二者用户之间存在亲属关系。
或者，在社交网络中还搜索到另一用户所存在的组合标注为“王小宝的 爸爸”，则能够认定这两个用户是王小宝的父母，因此得到二者之间也存在 亲属关系。
由此，根据搜索到的组合标注中含有的姓名，可以从用户的社交圈中搜 寻得到与用户存在亲属关系的其它用户。
需要说明的是，用户的社交圈则是指社交网络中与用户存在社交联系的 社交范围，例如，社交圈可以包括用户的好友、聊天群、与用户所在终端设 备相连接的其它终端设备中对应的用户等用户集群。
在一示例性的实施例中，根据组合标注所包含姓名从用户的社交圈中进 行用户搜索的过程如图8所示，其中，通过依次搜索用户x的好友、聊天群、 与用户x相连接的wifi或者其它设备、用户x可能使用的私人设备中是否含 有与组合标注所含有姓名a相关的用户y，若为是，则获取与用户x与用户y 存在亲属关系。
还需要说明的是，用户x与用户y所存在的亲属关系对应于组合标注所 含有的亲属关系，用户x与用户y所存在的具体的亲属关系需要根据组合标 注所含有的亲属关系进行确定。
由此，在本实施例中，通过找人的方式实现社交网络中存在亲属关系的 用户的搜索，即上述实施例的基础上，更加全面地获得社交网络中存在亲属 关系的用户。
在另一示例性的实施例中，如图9所示，在步骤150之前，实现社交网 络中亲属关联信息获取的方法还包括以下步骤：
步骤410，过滤社交网络中存在亲属关系的概率低于设定阈值的用户对。
其中，过滤社交网络中存在亲属关系的概率低于设定阈值的用户对是指， 从预先构建的亲属关联信息中滤除概率低于设定阈值的用户信息、亲属关系 和概率，以根据剩余的亲属关联信息重新执行社交网络中给定用户的好友扩 展，以及重新执行给定用户与所得扩展用户存在亲属关系的概率，即重新执 行步骤110和步骤130。
步骤430，在社交网络中重新执行给定用户的好友扩展，且根据所得扩 展用户与给定用户所形成好友关系链中用户对存在亲属关系的概率，计算给 定用户和扩展用户存在特定亲属关系的概率。
其中，由于步骤410中滤除了亲属关联信息中概率低于设定阈值的部分 亲属关联信息，由此在重新执行步骤110和步骤130后，能够有效去除社交 网络中给定用户与所得扩展用户之间存在亲属概率较低的相关信息。
在实际的应用场景中，所存在亲属关系对应概率较低的用户信息通常不 会涉及使用，这些信息在很大程度上是作为冗余信息存在于亲属关联信息中， 通过本实施例提供的方法则可以滤除这些冗余信息。
需要说明的是，本实施例所提供的方法可以迭代执行若干次，从而能够 有效地消除亲属关联信息中的冗余信息。
而在其它的实施例中，为了进一步消除亲属关联信息中的冗余信息，在 执行步骤130之后，还对所得亲属关系对应的概率进行校验。
示例性的，对所得亲属关系对应的概率进行校验的过程为：如果所得给 定用户与扩展用户之间存在亲属关系的概率低于预先设定限值，则将二者用 户所存在亲属关系的概率置零。
图10是根据一示例性实施例示出的一种实现社交网络中亲属关联信息 获取的装置500的框图。如图10所示，该装置包括好友扩展模块510、特定 亲属关系计算模块530和亲属关联信息更新模块550。
好友扩展模块510用于对社交网络中的给定用户进行给定用户在社交 网络中的好友扩展，获得对应于给定用户的扩展用户。
特定亲属关系计算模块530用于根据给定用户和扩展用户所形成好友 关系链中用户对存在亲属关系的概率，计算给定用户和扩展用户存在特定 亲属关系的概率，该特定亲属关系由好友关系链中用户对存在的亲属关系 形成。
亲属关联信息更新模块550，用于根据给定用户和扩展用户存在的特定 亲属关系，以及给定用户和扩展用户存在特定亲属关系的概率，进行社交 网络中亲属关联信息的更新。
在另一示例性的实施例中，特定亲属关系计算模块530包括用户对获取 单元、亲属关系及概率获取单元、特定亲属关系确定单元和概率计算单元。
用户对获取单元用于根据社交网络中给定用户与扩展用户所形成的好 友关系链，获得好友关系链中分布的用户对。
亲属关系及概率获取单元用于从已构建的亲属关联信息中获取用户对 所存在的亲属关系以及存在亲属关系的概率。
特定亲属关系确定单元用于通过好友关系链上用户对存在的亲属关系 确定给定用户与扩展用户存在的特定亲属关系。
概率计算单元用于根据好友关系链上用户对存在亲属关系的概率，计 算给定用户与扩展用户存在特定亲属关系的概率。
在一示例性的实施例中，概率计算单元包括扩展概率计算子单元和加 权和计算子单元。
扩展概率计算子单元用于根据好友关系链上各用户对存在亲属关系的 概率，计算给定用户与扩展用户存在特定亲属关系的扩展概率。
加权和计算子单元用于通过对扩展概率和亲属关联信息中所存在给定 用户与扩展用户关于特定亲属关系的概率进行加权和运算，获得给定用户 与扩展用户存在特定亲属关系的概率。
在另一示例性的实施例中，在给定用户与扩展用户存在的特定亲属关 系对应于多条好友关系链的情况下，扩展概率计算子单元还用于分别计算 每条好友关系链上用户对所存在亲属关系的概率乘积，且通过对每条好友 关系链上用户对所对应的概率乘积进行相加运算，获得扩展概率。
在另一示例性的实施例中，实现亲属关联信息获取的装置还包括亲属关 系识别模块和亲属关系强度运算模块。
亲属关系识别模块用于根据社交网络中的用户标注信息，识别用户之 间存在的亲属关系以及获得用户之间存在亲属关系的强度。
亲属关系强度运算模块用于根据强度计算用户之间存在亲属关系的概 率，此概率和亲属关系用于构建用户之间的亲属关联信息。
在另一示例性的实施例中，亲属关系识别模块包括用户标注信息搜索单 元、用户信息获取单元和默认强度更新单元。
用户标注信息搜索单元用于从社交网络中搜索关于用户的用户标注信息。
第一用户信息获取单元用于在搜索到关于用户的亲属关系标注时，获 取用户和社交网络中为用户添加亲属关系标注的用户存在亲属关系，该亲 属关系对应于亲属关系标注。
默认强度更新单元用于对用户之间关于亲属关系的默认强度进行更新。
在另一示例性的实施例中，亲属关系识别模块还包括第二用户信息获取 单元。其中，第二用户信息获取单元用于在搜索到关于用户的组合标注时， 根据组合标注所包含的姓名，从用户的社交圈中搜寻与用户存在亲属关系 的其它用户，该亲属关系对应于组合标注所包含的亲属关系。
在另一示例性的实施例中，实现亲属关联信息获取的装置还包括信息过 滤模块和概率运算重新执行模块。
信息过滤模块用于过滤社交网络中存在亲属关系的概率低于设定阈值 的用户对。
概率运算重新执行模块用于在社交网络中重新执行给定用户的好友拓展， 且根据所得扩展用户与给定用户所形成好友关系链中用户对存在亲属关系 的概率，计算给定用户和扩展用户存在特定亲属关系的概率。
需要说明的是，上述实施例所提供的装置与上述实施例所提供的方法 属于同一构思，其中各个模块和单元执行操作的具体方式已经在方法实施 例中进行了详细描述，此处不再赘述。
基于本发明的另一方面，还提供了一种实现社交网络中亲属关联信息 获取的设备，包括处理器和存储器，其中存储器上存储有计算机可读指令， 该计算机可读指令被处理器执行时实现如前所述的实现社交网络中亲属关 联信息获取的方法。
图11是根据一示例性实施例示出的一种实现社交网络中亲属关联信息 获取的设备的硬件结构示意图。
需要说明的是，该设备只是一个适配于本申请的示例，不能认为是提 供了对本申请的使用范围的任何限制。该设备也不能解释为需要依赖于或 者必须具有图11中示出的示例性的实现社交网络中亲属关联信息获取的设 备中的一个或者多个组件。
该设备的硬件结构可因配置或者性能的不同而产生较大的差异，如图 11所示，该设备包括：电源610、接口630、至少一存储器650、以及至少 一中央处理器(CPU，CentralProcessing Units)670。
其中，电源610用于为该设备上的各硬件设备提供工作电压。
接口630包括至少一有线或无线网络接口631、至少一串并转换接口 633、至少一输入输出接口635以及至少一USB接口637等，用于与外部设 备通信。
存储器650作为资源存储的载体，可以是只读存储器、随机存储器、磁 盘或者光盘等，其上所存储的资源包括操作系统651、应用程序653或者数 据655等，存储方式可以是短暂存储或者永久存储。其中，操作系统651用 于管理与控制该设备上的各硬件设备以及应用程序653，以实现中央处理器 670对海量数据655的计算与处理，其可以是WindowsServerTM、Mac OS XTM、UnixTM、LinuxTM等。应用程序653是基于操作系统651之上完成 至少一项特定工作的计算机程序，其可以包括至少一模块(图11中未示 出)，每个模块都可以分别包含有对该设备的一系列计算机可读指令。数 据655可以是存储于磁盘中的接口元数据等。
中央处理器670可以包括一个或多个以上的处理器，并设置为通过总线 与存储器650通信，用于运算与处理存储器650中的海量数据655。
如上面所详细描述的，适用本申请的实现亲属关联信息获取的设备将 通过中央处理器670读取存储器650中存储的一系列计算机可读指令的形式 来完成如前所述的实现社交网络中亲属关联信息获取的方法。
此外，通过硬件电路或者硬件电路结合软件指令也能同样实现本申请， 因此，实现本申请并不限于任何特定硬件电路、软件以及两者的组合。
基于本发明的另一方面，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，该计算机程序被处理器执行时实现如前所述的实现社交 网络中亲属关联信息获取的方法。
上述内容，仅为本申请的较佳示例性实施例，并非用于限制本申请的 实施方案，本领域普通技术人员根据本申请的主要构思和精神，可以十分 方便地进行相应的变通或修改，故本申请的保护范围应以权利要求书所要 求的保护范围为准。

Claims (12)

1.一种实现社交网络中亲属关联信息获取的方法，其特征在于，所述方法包括：
对社交网络中的给定用户，进行所述给定用户在所述社交网络中的好友扩展，获得对应于所述给定用户的扩展用户；
根据所述给定用户和扩展用户所形成好友关系链中用户对存在亲属关系的概率，计算所述给定用户和扩展用户存在特定亲属关系的概率，所述特定亲属关系由所述好友关系链中用户对存在的亲属关系形成；
根据所述给定用户和扩展用户存在的特定亲属关系，以及所述给定用户和扩展用户存在所述特定亲属关系的概率，进行所述社交网络中亲属关联信息的更新。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对社交网络中的给定用户，进行所述给定用户在所述社交网络中的好友扩展，获得对应于所述给定用户的扩展用户，包括：
在所述社交网络中，根据以所述给定用户为起始延伸的好友关系进行好友扩展，获得对应于所述给定用户的扩展用户。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述给定用户和扩展用户所形成好友关系链中用户对存在亲属关系的概率，计算所述给定用户和扩展用户存在特定亲属关系的概率，包括：
根据所述社交网络中给定用户与扩展用户所形成的好友关系链，获得所述好友关系链中分布的所述用户对；
从已构建的亲属关联信息中获取所述用户对所存在的亲属关系以及存在所述亲属关系的概率；
通过所述好友关系链上用户对存在的亲属关系确定所述给定用户与扩展用户存在的特定亲属关系；
根据所述好友关系链上所述用户对存在所述亲属关系的概率，计算所述给定用户与扩展用户存在特定亲属关系的概率。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述好友关系链上用户对存在所述亲属关系的概率，计算所述给定用户与扩展用户存在特定亲属关系的概率，包括：
根据所述好友关系链上各用户对存在亲属关系的概率，计算所述给定用户与扩展用户存在所述特定亲属关系的扩展概率；
通过对所述扩展概率和所述亲属关联信息中所存在给定用户与扩展用户关于所述特定亲属关系的概率进行加权和运算，获得所述给定用户与扩展用户存在所述特定亲属关系的概率。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述给定用户与扩展用户存在的特定亲属关系对应于多条好友关系链，所述根据所述好友关系链上各用户对存在亲属关系的概率，计算所述给定用户与扩展用户存在所述特定亲属关系的扩展概率，包括：
分别计算每条好友关系链上用户对所存在亲属关系的概率乘积；
通过对每条好友关系链上用户对所对应的概率乘积进行相加运算，获得所述扩展概率。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述社交网络中的用户标注信息，识别用户之间存在的亲属关系以及获得所述用户之间存在所述亲属关系的强度；
根据所述强度计算所述用户之间存在所述亲属关系的概率，所述概率和所述亲属关系用于构建所述用户之间的亲属关联信息。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述用户标注信息包括亲属关系标注，所述根据所述社交网络中的用户标注信息，识别用户之间存在的亲属关系以及获得所述用户之间存在所述亲属关系的强度，包括：
从所述社交网络中搜索关于用户的用户标注信息；
搜索到关于所述用户的亲属关系标注时，获取所述用户和社交网络中为所述用户添加亲属关系标注的用户存在亲属关系，所述亲属关系对应于所述亲属关系标注；
对所述用户之间关于所述亲属关系的默认强度进行更新。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述用户标注信息还包括姓名和亲属关系的组合标注，在对所述用户之间关于所述亲属关系的初始强度进行更新之前，所述方法还包括：
搜索到关于所述用户的组合标注时，根据所述组合标注所包含的姓名，从所述用户的社交圈中搜寻与所述用户存在亲属关系的其它用户，所述亲属关系对应于所述组合标注所包含的亲属关系。
9.根据所述权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述特定亲属关系和概率，进行所述给定用户和扩展用户所对应亲属关联信息的更新之前，所述方法还包括：
过滤所述社交网络中存在亲属关系的概率低于设定阈值的用户对；
在所述社交网络中重新执行所述给定用户的好友拓展，且根据所得扩展用户与所述给定用户所形成好友关系链中用户对存在亲属关系的概率，计算所述给定用户和扩展用户存在特定亲属关系的概率。
10.一种实现社交网络中亲属关联信息获取的装置，其特征在于，所述装置包括：
好友扩展模块，用于对社交网络中的给定用户，进行所述给定用户在所述社交网络中的好友扩展，获得对应于所述给定用户的扩展用户；
特定亲属关系计算模块，用于根据所述给定用户和扩展用户所形成好友关系链中用户对存在亲属关系的概率，计算所述给定用户和扩展用户存在特定亲属关系的概率，所述特定亲属关系由所述好友关系链中用户对存在的亲属关系形成；
亲属关联信息更新模块，用于根据所述给定用户和扩展用户存在的特定亲属关系，以及所述给定用户和扩展用户存在所述特定亲属关系的概率，进行所述社交网络中亲属关联信息的更新。
11.一种实现社交网络中亲属关联信息获取的设备，其特征在于，所述设备包括：
存储器，存储有计算机可读指令；
处理器，读取存储器存储的计算机可读指令，以执行权利要求1-9中的任一项所述的方法。
12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被计算机的处理器执行时，使计算机执行权利要求1-9中的任一项所述的方法。
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