JP6574904B2 - ターゲットオブジェクトのソーシャルアカウントをマイニングするための方法、サーバ、および記憶媒体 - Google Patents
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Description
ターゲットオブジェクトの属性情報を使用することによって、ターゲットオブジェクトが存在するターゲットソーシャルグループを特定するステップと、
ターゲットソーシャルグループ内のソーシャルアカウントのあらかじめ設定された情報を解析し、ソーシャルアカウントに対応するユーザの第1の識別情報を取得するステップと、
第1の識別情報をターゲットオブジェクトの第2の識別情報とマッチングするステップと、
第2の識別情報にマッチングする第1の識別情報のソーシャルアカウントをターゲットオブジェクトのソーシャルアカウントとして決定するステップと
を含む方法を提供する。
ターゲットオブジェクトの属性情報を使用することによって、ターゲットオブジェクトが存在するターゲットソーシャルグループを特定するように構成された特定ユニット(locating unit)と、
ターゲットソーシャルグループ内のソーシャルアカウントのあらかじめ設定された情報を解析し、ソーシャルアカウントに対応するユーザの第1の識別情報を取得するように構成された解析ユニットと、
第1の識別情報をターゲットオブジェクトの第2の識別情報とマッチングするように構成されたマッチングユニットと、
第2の識別情報にマッチングする第1の識別情報のソーシャルアカウントをターゲットオブジェクトのソーシャルアカウントとして決定するように構成された決定ユニットと
を含むサーバを提供する。
具体的には、ステップS110は、
候補のソーシャルグループのグループ属性を属性情報とマッチングするステップと、
属性情報とマッチングするグループ属性を有するソーシャルグループをターゲットソーシャルグループとして選択するステップと、
を含み得る。
グループコミュニティを確立するステップであって、グループコミュニティが、あらかじめ設定された関連度を満たす少なくとも2つのソーシャルグループを含む、ステップと、
ソーシャルグループの属性情報の情報クラスタリングを実行し、クラスタリング対象を決定し、属性情報とマッチングするターゲットクラスタリング対象を決定するステップであって、それらの間のマッチング度が、あらかじめ設定されたマッチング度を満たす、ステップと、
ターゲットクラスタリング対象とは無関係のグループコミュニティを除去し、ターゲットクラスタリング対象に関連するターゲットグループコミュニティを取得するステップであって、ターゲットグループコミュニティ内のソーシャルグループが候補のソーシャルグループである、ステップと
をさらに含む。
最初に、少なくとも2つのソーシャルグループを含むコミュニティネットワークを確立するステップであって、ソーシャルグループは、コミュニティネットワークにおけるノードであり、第1のノードと第2のノードが同じソーシャルアカウントを含む場合、有向エッジが第1のノードと第2のノードとの間に配置され、有向エッジのエッジ重みは、第1の値と第2の値との比に等しく、第1の値は、第1のノードと第2のノードの両方に含まれる同じソーシャルアカウントの数であり、第2の値は、第2のノードに含まれるソーシャルアカウントのデータである、ステップを含む。この実施形態では、有向エッジは、ある方向を有するエッジである。有向エッジは、ある方向を有するエッジである。この実施形態では、有向エッジは、あるノードから別のノードへ向かう方向のエッジである。
WGy→Gx=Countcom(Gy,Gx)/Count(Gx)
ターゲットソーシャルグループ内の各ソーシャルアカウントのリマーク情報を抽出するステップであって、リマーク情報が、ユーザの識別をマーク付けするために使用される情報である、ステップと、
リマーク情報から第1の識別情報を抽出するステップと
を含み得る。
ソーシャルアカウントが決定されたターゲットオブジェクトの友人アカウントを抽出するステップと、
友人アカウントのあらかじめ設定された情報を解析し、第1の識別情報とマッチングされる第2の識別情報を取得するステップと
をさらに含む。
EdgeWeightGroupY-GroupX=CommonUserCount(GroupY,GroupX)/UserCount(GroupX)
120 解析ユニット
130 マッチングユニット
140 決定ユニット
401 外部通信インターフェース
402 プロセッサ
403 バス
404 記憶媒体
Claims (17)
- ターゲットオブジェクトのソーシャルアカウントをマイニングするための方法であって、電子デバイスが、
前記ターゲットオブジェクトの属性情報を使用することによって、前記ターゲットオブジェクトが存在するターゲットソーシャルグループを特定するステップと、
前記ターゲットソーシャルグループ内のソーシャルアカウントのあらかじめ設定された情報を解析し、前記ソーシャルアカウントに対応するユーザの第1の識別情報を取得するステップと、
前記第1の識別情報を前記ターゲットオブジェクトの第2の識別情報とマッチングするステップと、
前記第2の識別情報にマッチングする前記第1の識別情報のソーシャルアカウントを前記ターゲットオブジェクトのソーシャルアカウントとして決定するステップと
を実行する、方法。 - 前記ターゲットオブジェクトの属性情報を使用することによって、前記ターゲットオブジェクトが存在するターゲットソーシャルグループを特定する前記ステップは、前記電子デバイスが、
候補のソーシャルグループのグループ属性を前記属性情報とマッチングするステップと、
前記属性情報とマッチングするグループ属性を有するソーシャルグループを前記ターゲットソーシャルグループとして選択するステップと、
を実行する、請求項1に記載の方法。 - 前記電子デバイスが、
グループコミュニティを確立するステップであって、前記グループコミュニティが、あらかじめ設定された関連度を満たす少なくとも2つのソーシャルグループを備える、ステップと、
前記ソーシャルグループの前記属性情報の情報クラスタリングを実行し、クラスタリング対象を決定し、前記属性情報とマッチングするターゲットクラスタリング対象を決定するステップであって、それらの間のマッチング度が、あらかじめ設定されたマッチング度を満たす、ステップと、
前記ターゲットクラスタリング対象とは無関係の前記グループコミュニティを除去し、前記ターゲットクラスタリング対象に関連するターゲットグループコミュニティを取得するステップであって、前記ターゲットグループコミュニティ内の前記ソーシャルグループが前記候補のソーシャルグループである、ステップと
をさらに実行する、請求項2に記載の方法。 - グループコミュニティを確立する前記ステップは、前記電子デバイスが、
少なくとも前記2つのソーシャルグループを備えるコミュニティネットワークを確立するステップであって、前記ソーシャルグループが、前記コミュニティネットワークにおけるノードであり、第1のノードと第2のノードが同じソーシャルアカウントを含む場合、有向エッジが前記第1のノードと前記第2のノードとの間に配置され、前記有向エッジのエッジ重みが、第1の値と第2の値との比に等しく、前記第1の値が、前記第1のノードと前記第2のノードの両方に含まれる同じソーシャルアカウントの数であり、前記第2の値が、前記第2のノードに含まれるソーシャルアカウントのデータである、ステップと、
前記コミュニティネットワークをトラバースし、各ノードをターゲットノードとして使用し、前記ターゲットノードの隣接ノードのノードラベルと、対応する入次数エッジの入次数エッジ重みを収集するステップであって、前記入次数エッジ重みが前記隣接ノードから前記ターゲットノードへ向かう方向の有向エッジのエッジ重みであり、前記ターゲットノードが前記コミュニティネットワーク内のノードであり、前記ノードラベルの初期値が前記対応するノードのノード識別子である、ステップと、
同じノードラベルに対応する前記入次数エッジ重みを追加するステップと、
前記ターゲットノードのノードラベルを、最大入次数エッジ重みに対応するノードラベルに置き換えるステップと、
前記コミュニティネットワークをトラバースした後、同じノードラベルを有するソーシャルグループをグループコミュニティに分類するステップと
を実行する、請求項3に記載の方法。 - 前記ターゲットソーシャルグループ内のソーシャルアカウントのあらかじめ設定された情報を解析し、前記ソーシャルアカウントに対応するユーザの第1の識別情報を取得する前記ステップは、前記電子デバイスが、
前記ターゲットソーシャルグループ内の各ソーシャルアカウントのリマーク情報を抽出するステップであって、前記リマーク情報が、前記ユーザの識別をマーク付けするために使用される情報である、ステップと、
前記リマーク情報から前記第1の識別情報を抽出するステップと
を実行する、請求項1に記載の方法。 - 前記リマーク情報が、友人リマーク情報、グループリマーク情報、およびアカウントリマーク情報のうちの少なくとも1つを備え、
前記友人リマーク情報が、第1のソーシャルアカウント上で前記第1のソーシャルアカウントの友人アカウントによって作成されたリマーク情報であり、
前記グループリマーク情報が、前記ソーシャルグループ内の前記第1のソーシャルアカウントのリマーク情報であり、
前記アカウントリマーク情報が、前記ユーザの前記識別に関する前記第1のソーシャルアカウントによって作成されたリマーク情報である、請求項5に記載の方法。 - 前記リマーク情報から前記第1の識別情報を抽出する前記ステップは、前記電子デバイスが、
前記第1の識別情報のアーティキュレーション情報を抽出するステップを実行し、
前記第1の識別情報を前記ターゲットオブジェクトの第2の識別情報とマッチングする前記ステップは、前記電子デバイスが、
前記第1の識別情報の前記アーティキュレーション情報を前記第2の識別情報のアーティキュレーション情報とマッチングするステップを実行する、請求項5に記載の方法。 - 複数の前記ターゲットオブジェクトが存在し、前記ターゲットオブジェクトが相互に関連付けられている場合、前記電子デバイスが、
ソーシャルアカウントが決定された前記ターゲットオブジェクトの友人アカウントを抽出するステップと、
前記友人アカウントの前記あらかじめ設定された情報を解析し、前記第1の識別情報とマッチングされる前記第2の識別情報を取得するステップと
をさらに実行する、請求項1に記載の方法。 - ターゲットオブジェクトの属性情報を使用することによって、前記ターゲットオブジェクトが存在するターゲットソーシャルグループを特定するように構成された特定ユニットと、
前記ターゲットソーシャルグループ内のソーシャルアカウントのあらかじめ設定された情報を解析し、前記ソーシャルアカウントに対応するユーザの第1の識別情報を取得するように構成された解析ユニットと、
前記第1の識別情報を前記ターゲットオブジェクトの第2の識別情報とマッチングするように構成されたマッチングユニットと、
前記第2の識別情報にマッチングする前記第1の識別情報のソーシャルアカウントを前記ターゲットオブジェクトのソーシャルアカウントとして決定するように構成された決定ユニットと
を備える、サーバ。 - 前記特定ユニットが、候補のソーシャルグループのグループ属性を前記属性情報とマッチングすることと、前記属性情報とマッチングするグループ属性を有するソーシャルグループを前記ターゲットソーシャルグループとして選択することとを行うように構成される、請求項9に記載のサーバ。
- 前記サーバが、
グループコミュニティを確立するように構成された確立ユニットであって、前記グループコミュニティが、あらかじめ設定された関連度を満たす少なくとも2つのソーシャルグループを備える、確立ユニットと、
前記ソーシャルグループの前記属性情報の情報クラスタリングを実行することと、クラスタリング対象を決定することと、前記属性情報とマッチングするターゲットクラスタリング対象を決定することと行うように構成されたクラスタリングユニットであって、それらの間のマッチング度が、あらかじめ設定されたマッチング度を満たす、クラスタリングユニットと、
前記ターゲットクラスタリング対象とは無関係の前記グループコミュニティを除去することと、前記ターゲットクラスタリング対象に関連するターゲットグループコミュニティを取得することとを行うように構成されたフィルタリングユニットであって、前記ターゲットグループコミュニティ内の前記ソーシャルグループが前記候補のソーシャルグループである、フィルタリングユニットと、
をさらに備える、請求項10に記載のサーバ。 - 前記確立ユニットが、少なくとも前記2つのソーシャルグループを備えるコミュニティネットワークを確立することであって、前記ソーシャルグループが、前記コミュニティネットワークにおけるノードであり、第1のノードと第2のノードが同じソーシャルアカウントを含む場合、有向エッジが前記第1のノードと前記第2のノードとの間に配置され、前記有向エッジのエッジ重みが、第1の値と第2の値との比に等しく、前記第1の値が、前記第1のノードと前記第2のノードの両方に含まれる同じソーシャルアカウントの数であり、前記第2の値が、前記第2のノードに含まれるソーシャルアカウントのデータである、確立することと、前記コミュニティネットワークをトラバースし、各ノードをターゲットノードとして使用し、前記ターゲットノードの隣接ノードのノードラベルと、対応する入次数エッジの入次数エッジ重みを収集することであって、前記入次数エッジ重みが前記隣接ノードから前記ターゲットノードへ向かう方向の有向エッジのエッジ重みであり、前記ターゲットノードが前記コミュニティネットワーク内のノードであり、前記ノードラベルの初期値が前記対応するノードのノード識別子である、収集することと、同じノードラベルに対応する前記入次数エッジ重みを追加することと、前記ターゲットノードのノードラベルを、最大入次数エッジ重みに対応するノードラベルに置き換えることと、前記コミュニティネットワークをトラバースした後、同じノードラベルを有するソーシャルグループをグループコミュニティに分類することとを行うように構成される、請求項11に記載のサーバ。
- 前記解析ユニットが、前記ターゲットソーシャルグループ内の各ソーシャルアカウントのリマーク情報を抽出することであって、前記リマーク情報が、前記ユーザの識別をマーク付けするために使用される情報である、抽出することと、前記リマーク情報から前記第1の識別情報を抽出することとを行うように構成される、請求項9に記載のサーバ。
- 前記リマーク情報が、友人リマーク情報、グループリマーク情報、およびアカウントリマーク情報のうちの少なくとも1つを備え、
前記友人リマーク情報が、第1のソーシャルアカウント上で前記第1のソーシャルアカウントの友人アカウントによって作成されたリマーク情報であり、
前記グループリマーク情報が、前記ソーシャルグループ内の前記第1のソーシャルアカウントのリマーク情報であり、
前記アカウントリマーク情報が、前記ユーザの前記識別に関する前記第1のソーシャルアカウントによって作成されたリマーク情報である、請求項13に記載のサーバ。 - 前記解析ユニットが、前記第1の識別情報のアーティキュレーション情報を抽出するように構成され、
前記マッチングユニットが、前記第1の識別情報の前記アーティキュレーション情報を前記第2の識別情報のアーティキュレーション情報とマッチングするように構成される、請求項13に記載のサーバ。 - 前記決定ユニットが、複数の前記ターゲットオブジェクトが存在し、前記ターゲットオブジェクトが相互に関連付けられている場合、ソーシャルアカウントが決定された前記ターゲットオブジェクトの友人アカウントを抽出することと、前記友人アカウントの前記あらかじめ設定された情報を解析することと、前記第1の識別情報とマッチングされる前記第2の識別情報を取得することとを行うように構成される、請求項9に記載のサーバ。
- コンピュータ実行可能命令が記憶されたコンピュータ記憶媒体であって、前記コンピュータ実行可能命令が、請求項1から8のいずれか一項に記載の、ターゲットオブジェクトのソーシャルアカウントをマイニングするための方法のうちの少なくとも1つを実行するために使用されるコンピュータ記憶媒体。
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Families Citing this family (24)
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CN111292223B (zh) * | 2020-01-22 | 2023-07-25 | 北京百度网讯科技有限公司 | 图计算的处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
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CN111444440B (zh) * | 2020-06-15 | 2020-09-29 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种身份信息识别方法、装置、电子设备和存储介质 |
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KR101265263B1 (ko) * | 2006-01-02 | 2013-05-16 | 삼성전자주식회사 | 발음 기호를 이용한 문자열 매칭 방법 및 시스템과 그방법을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록매체 |
CN100578506C (zh) * | 2007-09-17 | 2010-01-06 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 网络信息搜索方法及搜索系统 |
US8626835B1 (en) * | 2010-10-21 | 2014-01-07 | Google Inc. | Social identity clustering |
CN102004788A (zh) * | 2010-12-07 | 2011-04-06 | 北京开心人信息技术有限公司 | 一种智能定位社交网络联系人的方法与系统 |
CN102638484A (zh) * | 2011-02-15 | 2012-08-15 | 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 | 云端存取系统及其根据社群网络显示数据对象的方法 |
CN103425649B (zh) * | 2012-05-15 | 2016-05-18 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 添加好友信息的方法及装置 |
CN103514230B (zh) * | 2012-06-29 | 2018-06-05 | 北京百度网讯科技有限公司 | 一种用于根据语料序列训练语言模型的方法与设备 |
US8990209B2 (en) * | 2012-09-06 | 2015-03-24 | International Business Machines Corporation | Distributed scalable clustering and community detection |
US9098819B1 (en) * | 2012-10-18 | 2015-08-04 | Google Inc. | Identifying social network accounts belonging to the same user |
US9367536B2 (en) | 2013-05-03 | 2016-06-14 | Facebook, Inc. | Using inverse operators for queries on online social networks |
US8849813B1 (en) * | 2013-07-18 | 2014-09-30 | Linkedin Corporation | Method and system to determine a member profile associated with a reference in a publication |
CN103455615A (zh) * | 2013-09-10 | 2013-12-18 | 中国地质大学(武汉) | 一种微信帐号的排序过滤检索方法 |
US9384571B1 (en) * | 2013-09-11 | 2016-07-05 | Google Inc. | Incremental updates to propagated social network labels |
CN104572732A (zh) * | 2013-10-22 | 2015-04-29 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 查询用户标识的方法及装置、获取用户标识的方法及装置 |
CN103646060B (zh) * | 2013-11-29 | 2017-05-17 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 一种搜索群组的方法及装置 |
US9819768B2 (en) * | 2013-12-13 | 2017-11-14 | Fuze, Inc. | Systems and methods of address book management |
US9552613B2 (en) * | 2014-01-27 | 2017-01-24 | Facebook, Inc. | Label inference in a social network |
KR102207254B1 (ko) * | 2014-01-27 | 2021-01-26 | 삼성전자주식회사 | 노드들의 커뮤니티를 생성하는 방법 및 장치 |
CN105022761B (zh) * | 2014-04-30 | 2020-11-03 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 群组查找方法和装置 |
CN105302810B (zh) * | 2014-06-12 | 2019-07-09 | 北京搜狗科技发展有限公司 | 一种信息搜索方法和装置 |
CN105608120A (zh) * | 2015-12-16 | 2016-05-25 | 中青冠岳科技(北京)有限公司 | 一种基于即时通讯程序进行目标用户搜索的方法和装置 |
US20170235726A1 (en) | 2016-02-12 | 2017-08-17 | Fujitsu Limited | Information identification and extraction |
CN106126521B (zh) * | 2016-06-06 | 2018-06-19 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 目标对象的社交账号挖掘方法及服务器 |
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