RU2510949C2 - Способ и устройство для извлечения характеристического реляционного круга из сети - Google Patents
Способ и устройство для извлечения характеристического реляционного круга из сети Download PDFInfo
- Publication number
- RU2510949C2 RU2510949C2 RU2011140606/08A RU2011140606A RU2510949C2 RU 2510949 C2 RU2510949 C2 RU 2510949C2 RU 2011140606/08 A RU2011140606/08 A RU 2011140606/08A RU 2011140606 A RU2011140606 A RU 2011140606A RU 2510949 C2 RU2510949 C2 RU 2510949C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- relational
- characteristic
- circle
- user
- users
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 13
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 16
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 3
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000007792 addition Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/10—Office automation; Time management
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/01—Social networking
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Изобретение относится к компьютерным технологиям для обмена сообщениями пользователей сети. Технический результат заключается в повышении быстродействия поиска пользователя по заданным параметрам. Способ включает получение пользовательской информации, указание характеристик извлекаемого характеристического реляционного круга, определение совокупности пользователей, причем пользовательская информация о пользователях в совокупности пользователей соответствует заданным характеристикам, и извлечение определенной совокупности пользователей как характеристического реляционного круга. Устройство содержит модуль получения и модуль извлечения. При этом после извлечения характеристического реляционного круга из социальной сети можно эффективно использовать информацию о реляционных цепочках в социальной сети для обеспечения целевого распространения и точного поиска информации.2 н. и 3 з.п. ф-лы, 5 ил., 4 табл.
Description
Область изобретения
Настоящее изобретение относится к компьютерным технологиям, в частности к способу и устройству для извлечения характеристического реляционного круга из сети.
Предпосылки к созданию изобретения
Сетевая служба Мгновенного Обмена Сообщениями (МОС (IM)) является важным необходимым программным инструментом для пользователей, широко используемым пользователями не только в личных интересах, но и для исполнения рабочих обязанностей. В настоящее время происходит постоянное увеличение числа функций, предоставляемых сетевой службой МОС (IM), и эти функции становятся все более совершенными. При этом социальная сеть, сформированная онлайновыми пользователями, больше не представляет собой отношения между отдельными пользователями и является отношениями типа "один ко многим" или "многие ко многим". Социальная сеть с огромным количеством пользователей и реляционных данных представляет большую ценность. Кроме того, социальная сеть может обеспечивать точный поиск и эффективное распространение информации согласно различным требованиям пользователей и предприятий.
Однако большой интерес для пользователей и предприятий представляет не только огромное количество пользователей и данных в социальной сети. Напротив, основное внимание уделяют реляционному кругу, сформированному из пользователей с заданными характеристиками. В известном техническом решении для поиска связанной с пользователем или предприятием информации используют поисковые функции веб-сайта Службы Социальной Сети (ССС (SNS)) на основе Web 2.0. Большинство веб-сайтов ССС (SNS) поддерживают поиск пользователей в социальной сети по ключевому слову. Следовательно, в сети возможен поиск пользователей с заданными характеристиками. Однако при этом не могут быть представлены отношения между этими пользователями и реляционный круг, сформированный из этих пользователей. Поэтому не может быть получено представление о социальной сети в целом. Следовательно, невозможен поиск ценной реляционной информации.
Сущность изобретения
Для извлечения характеристического реляционного круга, а также для реализации эффективного распространения и точного поиска информации в социальной сети варианты осуществления настоящего изобретения предоставляют способ и устройство извлечения характеристического реляционного круга из сети. Ниже приведено объяснение технического решения.
Способ извлечения характеристического реляционного круга из сети, включающий:
получение пользовательской информации;
указание характеристик извлекаемого характеристического реляционного круга, определение совокупности пользователей, причем пользовательская информация о пользователях в совокупности пользователей соответствует заданным характеристикам, и извлечение определенной совокупности пользователей как характеристического реляционного круга; и определение величины влияния пользователя в характеристическом реляционном круге согласно пользовательской информации.
Устройство для извлечения характеристического реляционного круга из сети, отличающееся тем, что в состав устройства входят модуль получения, модуль извлечения и вычислительный модуль;
модуль получения предназначен для получения пользовательской информации;
модуль извлечения предназначен для определения совокупности пользователей согласно заданным характеристикам извлекаемого характеристического реляционного круга и согласно пользовательской информации, полученной модулем получения, причем пользовательская информация о пользователях в совокупности пользователей соответствует заданным характеристикам, а также для извлечения совокупности пользователей, определенной как характеристический реляционный круг; и вычислительный модуль предназначен для определения величины влияния пользователя в характеристическом реляционном круге, извлеченном модулем извлечения, согласно пользовательской информации, полученной модулем получения.
Преимущества, достигаемые при использовании технического решения, предоставляемого вариантами осуществления настоящего изобретения - извлечение характеристического реляционного круга из социальной сети - позволяет эффективно использовать информацию о реляционных цепочках в социальной сети для обеспечения эффективного распространения и точного поиска информации.
Краткое описание чертежей
На фиг.1 показана блок-схема, представляющая способ извлечения характеристического реляционного круга из социальной сети в соответствии с первым вариантом осуществления настоящего изобретения.
На фиг.2 показана схема, представляющая извлечение характеристического реляционного круга из социальной сети в соответствии с первым вариантом осуществления настоящего изобретения.
На фиг.3 показана схема, представляющая извлечение характеристического реляционного круга из социальной сети и вычисление влияния в соответствии с первым вариантом осуществления настоящего изобретения.
На фиг.4 показана схема, представляющая структуру устройства, сконфигурированного для извлечения характеристического реляционного круга из социальной сети в соответствии со вторым вариантом осуществления настоящего изобретения.
На фиг.5 показана схема, представляющая структуру устройства, сконфигурированного для извлечения характеристического реляционного круга из социальной сети и вычисления влияния в соответствии со вторым вариантом осуществления настоящего изобретения.
Варианты осуществления изобретения
Ниже приведено подробное описание режимов реализации настоящего изобретения со ссылками на прилагаемые чертежи, так чтобы более полно представить цели, технические решения и преимущества настоящего изобретения.
Первый вариант осуществления:
Как показано на фиг.1, вариант осуществления настоящего изобретения предоставляет способ извлечения характеристического реляционного круга из социальной сети, включающий нижеперечисленное:
Блок 101: получают пользовательскую информацию
Пользовательская информация может содержать реляционные данные и характеристические данные. Реляционные данные по каждому пользователю могут быть извлечены из базы данных пользовательских профилей и затем могут быть сохранены в таблице 1, являющейся информационной таблицей реляционного круга в системе социальной сети. В базе данных пользовательских профилей могут сохранять информацию пользовательских профилей платформы Мгновенного Обмена Сообщениями МОС (IM) или данные пользовательских профилей веб-сайта службы ССС (SNS) на основе Web 2.0. Каждому пользователю назначают уникальный идентификатор (ИД). Для определения типов отношений между пользователями, отношения между каждым пользователем и другим пользователем могут обозначать следующим образом: (ИД1, тип), …, (ИДn, тип). Также могут использовать и другие типы обозначений.
В число реляционных типов в варианте осуществления настоящего изобретения входят, в частности, типы "друг", "знакомый", "посторонний" и так далее. Если пользователи A, B, C и D имеют, соответственно, идентификаторы 10001, 10002, 10003 и 10004, то пользователи А и В являются друзьями, пользователь С является знакомым для пользователя А, пользователь D является посторонним для пользователя А, и реляционную информацию пользователя А представляют следующим образом: (B, друг), (C, знакомый), (D, посторонний).
Характеристические данные по каждому пользователю также могут быть извлечены из базы данных пользовательских профилей и сохранены в таблице 1. Характеристические данные описывают один атрибут или действие пользователя; могут использовать следующее обозначение: (тип, значение). Например, профессиональную информацию о пользователе А представляют следующим образом: (компания, XX), (специальность, компьютеры), (профессия, программист). Далее показано соответствующее представление реляционной информации и характеристических данных пользователя А, сохраненных в таблице 1.
| Таблица 1 | ||
| Информационная таблица реляционного круга системы социальной сети | ||
| ИД | реляционные данные | характеристические данные |
| 10001 | (10002, друг), (10003, знакомый), (10004 посторонний) | (компания, XX), (специальность, компьютеры), (профессия, программист) |
| 10002 | … | … |
Блок 102: задают характеристики извлекаемого характеристического реляционного круга. В состав извлекаемого характеристического реляционного круга включают пользователей, пользовательская информация которых соответствует заданным характеристикам.
Например, характеристики характеристического реляционного круга могут быть заданы следующим образом: (специальность, компьютеры), (профессия, программист). Затем характеристические данные в пользовательской информации по каждому пользователю в таблице 1 могут быть сопоставлены с заданными характеристиками. В состав извлекаемого характеристического реляционного круга могут быть включены пользователи, имеющие заданные характеристики в таблице 1. Альтернативно может быть задана область, которой принадлежит характеристический реляционный круг. Затем могут быть получены заданные характеристики согласно характеристикам, соответствующим данной области. Например, областью, которой принадлежит характеристический реляционный круг, может являться индустрия Информационных Технологий ИТ (IT). Индустрии ИТ (IT) могут соответствовать характеристики "компьютеры", "сети", "программист" и так далее. Характеристики, соответствующие индустрии ИТ (IT), могут являться характеристиками заданного характеристического реляционного круга. Соответствующие определенной области характеристики могут быть заранее сохранены в машине для последующего автоматического анализа, выполняемого машиной, либо могут быть установлены пользователями.
Например, согласно таблице 1 можно выяснить, что пользователь, имеющий идентификатор 10001, соответствует кругу ИТ (IT). Затем можно извлечь пользователя, имеющего идентификатор 10001. Допустим, что кругу ИТ (IT) также соответствуют и другие пользователи, имеющие идентификаторы 10003 и 10004. В таком случае также могут быть извлечены эти два пользователя, имеющие идентификаторы 10003 и 10004. Извлеченные пользователи могут составлять характеристический реляционный круг.
Как показано на фиг.2, характеристический реляционный круг может быть извлечен из социальной сети, содержащей очень большой объем данных. Характеристикам некоторого характеристического реляционного круга можно присвоить обозначение А. Затем из социальной сети могут быть извлечены пользователи с характеристиками А, и из этих пользователей формируют характеристический реляционный круг А. Точно так же характеристикам другого характеристического реляционного круга можно присвоить обозначение В. Затем из социальной сети могут быть извлечены пользователи с характеристиками В, и из этих пользователей формируют характеристический реляционный круг В. Таким образом, из социальной сети могут извлечь множество характеристических реляционных кругов.
Блок 103: согласно пользовательской информации определяют отношения между пользователями в характеристическом реляционном круге.
В частности, отношения между пользователями в характеристическом реляционном круге могут быть определены согласно реляционным данным в пользовательской информации.
В продолжение вышеприведенного примера: согласно реляционным данным в таблице 1 можно выяснить, что среди пользователей в извлеченном реляционном круге ИТ (IT) пользователь с идентификатором 10003 является знакомым для пользователя с идентификатором 10001, пользователь с идентификатором 10001 является посторонним для пользователя с идентификатором 10004. Затем, как показано в таблице 2, отношения между пользователями в реляционном круге ИТ (IT) могут быть добавлены в реляционный круг ИТ (IT).
| Таблица 2 | ||||
| Характеристический реляционный круг | ||||
| Идентификатор реляционного круга | Имя реляционного круга | Заданные характеристики реляционного круга | Пользователи в реляционном круге | Отношения между пользователями |
| 1 | ИТ (IT) | (специальность компьютеры), (профессия, программист) | 10001 10003 10004 | (10001, 10003), (10001, 10004) |
| 2 | … | … | … | |
В данном варианте осуществления настоящего изобретения, если определен только реляционный тип "друг", значение по умолчанию "(пользовательский идентификатор ИД1, пользовательский идентификатор ИД2)" описывается следующим образом. Пользователь с идентификатором ИД1 является другом пользователя с идентификатором ИД2. Если реляционный тип определен как "друг", "знакомый", "посторонний", то отношения, обозначенные как "(пользовательский идентификатор ИД1, пользовательский идентификатор ИД2)", могут являться отношениями "друг", "знакомый" или "посторонний". Затем, согласно реляционной информации в таблице 1, могут определить отношения между пользователем с идентификатором ИД1 и пользователем с идентификатором ИД2.
Предпочтительно, в характеристическом реляционном круге отношения между пользователями могут обозначать следующим образом: "(пользовательский идентификатор ИД1, пользовательский идентификатор ИД2, тип)". Например, "(10001, 10003, друг)" обозначает, что пользователь с идентификатором 10001 и пользователь с идентификатором 10003 являются друзьями.
Для поиска наиболее влиятельного пользователя в извлеченном характеристическом реляционном круге, повышения эффективности и точности передачи информации, в способ включены нижеперечисленные дополнения.
Согласно пользовательской информации могут вычислить величину влияния пользователя в характеристическом реляционном круге.
Вычисление величины влияния пользователя в характеристическом реляционном круге, выполняемое согласно пользовательской информации, включает нижеперечисленное.
Для получения характеристической оценки пользователя оценивают степень соответствия между характеристическими данными пользователя в характеристическом реляционном круге и заданными характеристиками.
Функция для получения оценки характеристик пользователя в определенном характеристическом реляционном круге может выглядеть следующим образом:
идентификатор пользователя={характеристические данные для анализа пользователя, дополнительные баллы согласно правилу получения оценки}.
Например, применительно к характеристическому реляционному кругу для игры Dungeon Fighter, согласно пользовательской информации могут быть преобразованы соответствующие игровые показателя (такие как продолжительность, ранг) пользователя, участвующего в игре Dungeon Fighter. Таким образом, игровые показатели могут быть выбраны как оценка характеристики. Характеристическую оценку могут повышать по мере увеличения продолжительности и повышения ранга. Более высокая характеристическая оценка отражает более высокую степень соответствия между характеристиками пользователя и характеристиками из характеристического реляционного круга. Из этого следует, что данный пользователь может оказывать большее влияние.
Вычисление величины влияния пользователя в характеристическом реляционном круге, выполняемое согласно пользовательской информации, включает нижеперечисленное.
Согласно реляционным данным могут определить отношения между пользователями в характеристическом реляционном круге. Также могут вычислить реляционную оценку пользователя.
Функция для получения оценки отношений пользователя в определенном характеристическом реляционном круге может выглядеть следующим образом:
пользовательский идентификатор={к оценке отношений пользователя добавляют 10 баллов, если другой пользователь является другом, добавляют 5 баллов, если другой пользователь является знакомым, добавляют 1 балл, если другой пользователь является посторонним}.
Вычисление величины влияния пользователя в характеристическом реляционном круге, выполняемое согласно пользовательской информации, включает нижеперечисленное.
Для получения характеристической оценки пользователя оценивают степень соответствия между характеристическими данными пользователя в характеристическом реляционном круге и заданными характеристиками.
Реляционную оценку пользователя могут вычислить согласно отношениям между пользователями в характеристическом реляционном кругу, определенным согласно реляционным данным.
Согласно характеристической оценке и реляционной оценке могут вычислить оценку влияния пользователя.
В частности, для получения оценки влияния пользователя могут добавить взвешенную характеристическую оценку и взвешенную реляционную оценку. Затем могут выполнить сортировку согласно оценке влияния, так чтобы отыскать наиболее влиятельного пользователя в характеристическом реляционном круге.
Например, функция для получения оценки влияния пользователя в определенном характеристическом реляционном круге может выглядеть следующим образом:
идентификатор пользователя = характеристическая оценка *f+реляционная оценка*(1-f),где f - весовой коэффициент, по умолчанию, принимаемый равным 0,5. Весовой коэффициент f могут корректировать согласно фактическим требованиям.
Как показано на фиг.3, характеристический реляционный круг может быть извлечен из социальной сети, содержащей очень большой объем данных.
Далее могут определить отношения между пользователями в извлеченном характеристическом реляционном круге и вычислить наиболее влиятельного пользователя.
Ниже представлены преимущества, достигаемые при использовании вариантов осуществления настоящего изобретения. Сначала задают характеристики извлекаемого характеристического реляционного круга; затем согласно определенным реляционным данным и характеристическим данным каждого пользователя может быть извлечен характеристический реляционный круг. Далее может быть вычислено влияние пользователей в характеристическом реляционном круге, так чтобы все пользователи могли получить более полное представление о характеристическом реляционном круге. Таким образом, обеспечиваются эффективное использование информации о реляционных цепочках социальной сети, а также эффективное распространение и точный поиск информации.
Второй вариант осуществления
Как показано на фиг.4, вариант осуществления настоящего изобретения предоставляет устройство для извлечения реляционного круга из социальной сети. Устройство содержит модуль 201 получения, модуль 202 извлечения и модуль 203 определения.
Модуль 201 получения предназначен для получения пользовательской информации и передачи полученной пользовательской информации модулю 202 извлечения.
Пользовательская информация может содержать реляционные данные и характеристические данные. Реляционные данные по каждому пользователю могут быть извлечены из базы данных пользовательских профилей и сохранены в информационной таблице реляционного круга социальной сети (см. таблицу 3). В базе данных пользовательских профилей могут сохранять информацию пользовательских профилей платформы МОС (IM) или данные пользовательских профилей веб-сайта службы ССС (SNS) на основе Web 2.0. Каждому пользователю назначают уникальный идентификатор (ИД). Может быть определен тип отношений между пользователями. Отношения между каждым пользователем и другим пользователем могут обозначать следующим образом: (ИД1, тип), …, (ИДп, тип). Также могут использовать другие виды обозначений.
Например, если для определения реляционного типа используют обозначения "друг", "знакомый" и "посторонний". Пользователи А, В, С и D имеют, соответственно, идентификаторы 10001, 10002, 10003 и 10004. Пользователи А и В являются друзьями. Пользователь С является знакомым для пользователя А. Пользователь D является посторонним для пользователя А. Следовательно, реляционную информацию для пользователя А представляют следующим образом: (В, друг), (С, знакомый), (D, посторонний).
Характеристические данные по каждому пользователю могут быть извлечены из базы данных пользовательских профилей и затем могут быть сохранены в таблице 3. Характеристические данные описывают некоторый атрибут или действие пользователя. Могут использовать следующий вид обозначения характеристических данных: (тип, значение). Например, профессиональную информацию о пользователе А представляют следующим образом: (компания, XX), (специальность, компьютеры), (профессия, программист). Далее показано возможное представление реляционной информации и характеристических данных пользователя А, сохраняемое в таблице 3.
| Таблица 3 | ||
| Информационная таблица реляционного круга системы социальной сети | ||
| ИД | реляционная информация | характеристические данные |
| 10001 | (10002, друг), (10003, знакомый), (10004 посторонний) | (компания, XX), (специальность, компьютеры), (профессия, программист) |
| 10002 | … | … |
Модуль 202 извлечения предназначен для извлечения (выполняемого после приема пользовательской информации, передаваемой модулем 201 получения) пользователей с пользовательской информацией, соответствующей заданным характеристикам, согласно характеристикам заданного извлекаемого характеристического реляционного круга.
Например, характеристики характеристического реляционного круга могут быть заданы следующим образом: (специальность, компьютеры), (профессия, программист). Затем характеристические данные в пользовательской информации по каждому пользователю в таблице 1 могут быть сопоставлены с заданными характеристиками. В состав извлекаемого характеристического реляционного круга могут быть включены пользователи, имеющие заданные характеристики в таблице 1. Также может быть задана область, которой принадлежит характеристический реляционный круг. Затем могут быть получены заданные характеристики согласно характеристикам, соответствующим данной области. Например, областью, которой принадлежит заданный характеристический реляционный круг, может являться индустрия ИТ (IT). Индустрии ИТ (IT) могут соответствовать характеристики "компьютеры", "сети", "программист" и так далее. Вышеуказанные характеристики являются характеристиками, включенными в заданный характеристический реляционный круг. Соответствующие определенной области характеристики могут быть заранее сохранены в машине для автоматического анализа, выполняемого машиной, либо могут быть установлены пользователем.
Например, согласно таблице 1 можно выяснить, что пользователь, имеющий идентификатор 10001, соответствует кругу ИТ (IT). Затем можно извлечь пользователя, имеющего идентификатор 10001. Допустим, что кругу ИТ (IT) также соответствуют и другие пользователи, имеющие идентификаторы 10003 и 10004. В таком случае также могут быть извлечены эти пользователи, имеющие идентификаторы 10003 и 10004. Все извлеченные пользователи могут составлять характеристический реляционный круг.
Как показано на фиг.2, характеристический реляционный круг может быть извлечен из социальной сети, содержащей очень большой объем данных. Характеристикам некоторого характеристического реляционного круга можно присвоить обозначение А. Затем из социальной сети могут быть извлечены пользователи с характеристиками А, составляющие характеристический реляционный круг А. Точно так же характеристикам другого характеристического реляционного круга можно присвоить обозначение В. Затем из социальной сети могут быть извлечены пользователи с характеристиками В, составляющие характеристический реляционный круг В. Таким образом, из социальной сети могут извлечь множество характеристических реляционных кругов.
Модуль 203 определения предназначен для определения отношений между пользователями в характеристическом реляционном круге, извлеченном модулем 202 извлечения, согласно пользовательской информации, переданной модулем 201 получения.
В продолжение вышеприведенного примера, согласно реляционным данным в таблице 3 можно выяснить, что среди пользователей в извлеченном реляционном круге ИТ (IT) пользователь с идентификатором 10003 является знакомым для пользователя с идентификатором 10001. Пользователь с идентификатором 10001 является посторонним для пользователя с идентификатором 10004. Как показано в таблице 4, отношения между пользователями в реляционном круге ИТ (IT) также могут быть добавлены в реляционный круг ИТ (IT).
| Таблица 4 | ||||
| Характеристический реляционный круг | ||||
| Идентификатор реляционного круга | Имя реляционного круга | Заданные характеристики реляционного круга | Пользователи в реляционном круге | Отношения между пользователями |
| 1 | ИТ (IT) | (специальность компьютеры), (профессия, программист) | 10001, 10003, 10004 | (10001, 10003), (10001, 10004) |
| 2 | … | … | … | |
В число реляционных типов в варианте осуществления настоящего изобретения входят, в частности, типы "друг", "знакомый", "посторонний" и так далее. Если определен только реляционный тип "друг", значение по умолчанию "(пользовательский идентификатор ИД1, пользовательский идентификатор ИД2)" описывается следующим образом. Пользователь с идентификатором ИД1 и пользователь с идентификатором ИД2 являются друзьями. Если реляционный тип определен как "друг", "знакомый", "посторонний", то "(пользователь ИД1, пользователь ИД2)" обозначает, что отношения между пользователем с идентификатором ИД1 и пользователем с идентификатором ИД2 могут являться отношениями "друг", "знакомый", "посторонний". И затем, согласно реляционной информации в таблице 3 могут определить отношения между пользователем с идентификатором ИД1 и пользователем с идентификатором ИД2.
Предпочтительно, в характеристическом реляционном круге отношения между пользователями могут обозначать следующим образом: "(пользовательский идентификатор ИД1, пользовательский идентификатор ИД2, тип)". Например, "(10001, 10003, друг)" обозначает, что пользователь с идентификатором 10001 и пользователь с идентификатором 10003 являются друзьями.
Как показано на фиг.5, устройство также содержит вычислительный модуль 204.
Вычислительный модуль 204 предназначен для вычисления величины влияния пользователя в характеристическом реляционном круге, извлеченном модулем 202 извлечения, согласно пользовательской информации, полученной модулем 201 получения.
Вычислительный модуль 204 специально предназначен для получения характеристической оценки пользователя путем оценивания степени соответствия между характеристическими данными пользователя в характеристическом реляционном круге, извлеченном модулем 202 извлечения, и заданными характеристиками.
Функция для получения оценки характеристик пользователя в определенном характеристическом реляционном круге может выглядеть следующим образом:
идентификатор пользователя={характеристические данные для анализа пользователя, дополнительная оценка согласно правилу получения оценки}. Например, применительно к характеристическому реляционному кругу для игры Dungeon Fighter, согласно информации о пользователе могут быть преобразованы соответствующие игровые показателя (такие как продолжительность, ранг) пользователя, участвующего в игре Dungeon Fighter. Таким образом, игровые показатели могут выбрать как оценку характеристики. Оценку могут повышать по мере увеличения продолжительности и повышения ранга. Более высокая характеристическая оценка отражает более высокую степень соответствия между характеристиками пользователя и характеристиками из характеристического реляционного круга. Из этого следует, что данный пользователь может оказывать большее влияние.
Альтернативно, вычислительный модуль 204 специально предназначен для вычисления реляционной оценки пользователя согласно отношениям между пользователями в характеристическом реляционном круге, причем эти отношения определяет модуль 203 определения на основе реляционных данных.
Функция для получения оценки отношений между пользователями в определенном характеристическом реляционном круге может выглядеть следующим образом:
пользовательский идентификатор={к оценке отношений пользователя добавляют 10 баллов, если другой пользователь является другом, добавляют 5 баллов, если другой пользователь является знакомым, добавляют 1 балл, если другой пользователь является посторонним}. Большее значение реляционной оценки демонстрирует более тесные отношения между пользователем и другими пользователями в характеристическом реляционном круге. Из этого следует, что данный пользователь может оказывать большее влияние.
Альтернативно, вычислительный модуль 204 содержит первый вычислительный блок и второй вычислительный блок.
Первый вычислительный блок предназначен для вычисления характеристической оценки пользователя в характеристическом реляционном круге, извлеченном модулем 202 извлечения, согласно характеристическим данным в пользовательской информации, полученной модулем 201 получения. Первый вычислительный блок дополнительно предназначен для вычисления реляционной оценки согласно отношениям между пользователями, определенным модулем 203 определения на основе реляционных данных.
Второй вычислительный блок предназначен для вычисления оценки влияния пользователя в характеристическом реляционном круге, извлеченном модулем 202 извлечения, согласно характеристической оценке и реляционной оценке, вычисленным первым вычислительным блоком.
В частности, для получения оценки влияния каждого пользователя могут добавить взвешенную характеристическую оценку и взвешенную реляционную оценку. Затем могут выполнить сортировку согласно оценке влияния, так чтобы отыскать наиболее влиятельного пользователя.
Например, функция для получения оценки влияния пользователя в определенном характеристическом реляционном круге может выглядеть следующим образом:
идентификатор пользователя = характеристическая оценка*f+реляционная оценка*(1-f), где f - весовой коэффициент (по умолчанию принимается равным 0,5) Весовой коэффициент f могут корректировать согласно фактическим требованиям. Как показано на фиг.3, характеристический реляционный круг может быть извлечен из социальной сети, содержащей очень большой объем данных. Далее могут определить отношения между пользователями в извлеченном характеристическом реляционном круге и вычислить наиболее влиятельного пользователя.
Ниже представлены преимущества, достигаемые при использовании вариантов осуществления настоящего изобретения. Сначала задают характеристики извлекаемого характеристического реляционного круга; затем согласно определенным реляционным данным и характеристическим данным каждого пользователя, может быть извлечен характеристический реляционный круг. Далее может быть вычислено влияние пользователей в характеристическом реляционном круге, так чтобы все пользователи могли получить более полное представление о характеристическом реляционном круге; тем самым достигаются эффективное использование информации о реляционных цепочках в социальной сети, а также эффективное распространение и точный поиск информации.
Приведенное выше описание соответствует только предпочтительным вариантам осуществления настоящего изобретения и не должно использоваться для ограничения объема патентной защиты настоящего изобретения. Все модификации, эквивалентные замены и усовершенствования, не выходящие за рамки сущности и принципов настоящего изобретения, должны входить в объем патентной защиты настоящего изобретения.
Claims (5)
1. Способ извлечения характеристического реляционного круга из сети, включающий:
получение пользовательской информации; причем пользовательская информация содержит, по меньшей мере, одно из следующего: характеристические данные либо реляционные данные, где характеристические данные описывают один атрибут пользователя;
указание характеристик извлекаемого характеристического реляционного круга; причем характеристический реляционный круг представляет собой совокупность пользователей, пользовательская информация которых соответствует заданным характеристикам;
определение совокупности пользователей, причем указанная пользовательская информация о пользователях в данной совокупности пользователей соответствует заданным характеристикам, и извлечение определенной совокупности пользователей как характеристического реляционного круга; и
определение величины влияния указанного пользователя в характеристическом реляционном круге согласно указанной пользовательской информации; и
когда пользовательская информация содержит указанные характеристические данные и указанные реляционные данные, определение величины влияния указанного пользователя в характеристическом реляционном круге, выполняемое согласно пользовательской информации, включает:
оценивание степени соответствия между характеристическими данными пользователя в характеристическом реляционном круге и заданными характеристиками для получения характеристической оценки пользователя;
вычисление реляционной оценки пользователя согласно отношениям между пользователями в характеристическом реляционном круге, определенным на основе реляционных данных;
добавление взвешенной характеристической оценки и взвешенной реляционной оценки; и
определений взвешенного результата как величины влияния соответствующего пользователя в характеристическом реляционном круге.
получение пользовательской информации; причем пользовательская информация содержит, по меньшей мере, одно из следующего: характеристические данные либо реляционные данные, где характеристические данные описывают один атрибут пользователя;
указание характеристик извлекаемого характеристического реляционного круга; причем характеристический реляционный круг представляет собой совокупность пользователей, пользовательская информация которых соответствует заданным характеристикам;
определение совокупности пользователей, причем указанная пользовательская информация о пользователях в данной совокупности пользователей соответствует заданным характеристикам, и извлечение определенной совокупности пользователей как характеристического реляционного круга; и
определение величины влияния указанного пользователя в характеристическом реляционном круге согласно указанной пользовательской информации; и
когда пользовательская информация содержит указанные характеристические данные и указанные реляционные данные, определение величины влияния указанного пользователя в характеристическом реляционном круге, выполняемое согласно пользовательской информации, включает:
оценивание степени соответствия между характеристическими данными пользователя в характеристическом реляционном круге и заданными характеристиками для получения характеристической оценки пользователя;
вычисление реляционной оценки пользователя согласно отношениям между пользователями в характеристическом реляционном круге, определенным на основе реляционных данных;
добавление взвешенной характеристической оценки и взвешенной реляционной оценки; и
определений взвешенного результата как величины влияния соответствующего пользователя в характеристическом реляционном круге.
2. Способ по п.1, отличающийся тем, что характеристики извлекаемого характеристического реляционного круга включают:
характеристики, соответствующие области, которой принадлежит извлекаемый характеристический реляционный круг.
характеристики, соответствующие области, которой принадлежит извлекаемый характеристический реляционный круг.
3. Способ по любому из п. 1 или 2, отличающийся тем, что до определения величины влияния пользователя в характеристическом реляционном круге способ дополнительно включает определение отношений между пользователями в характеристическом реляционном круге согласно пользовательской информации.
4. Устройство для извлечения характеристического реляционного круга из сети, где характеристический реляционный круг представляет собой совокупность пользователей, пользовательская информация которых соответствует заданным характеристикам;
отличающееся тем, что в состав устройства входят модуль получения, модуль извлечения и вычислительный модуль;
модуль получения предназначен для получения пользовательской информации;
причем пользовательская информация содержит, по меньшей мере, одно из следующего: характеристические данные либо реляционные данные, где характеристические данные описывают один атрибут пользователя;
модуль извлечения предназначен для определения совокупности пользователей согласно заданным характеристикам указанного извлекаемого характеристического реляционного круга и согласно пользовательской информации, полученной модулем получения, причем пользовательская информация о пользователях в совокупности пользователей соответствует заданным характеристикам, а также для извлечения совокупности пользователей, определенной как характеристический реляционный круг; и
вычислительный модуль предназначен для определения величины влияния указанного пользователя в характеристическом реляционном круге, извлеченном модулем извлечения, согласно пользовательской информации, полученной модулем получения, причем:
когда пользовательская информация содержит указанные характеристические данные и указанные реляционные данные, указанный вычислительный модуль содержит первый вычислительный блок и второй вычислительный блок;
первый вычислительный блок предназначен для оценивания степени соответствия между характеристическими данными указанного пользователя в характеристическом реляционном круге и заданными характеристиками, для получения характеристической оценки пользователя, причем характеристический реляционный круг извлекается модулем извлечения, а также для вычисления реляционной оценки пользователя согласно отношениям между пользователями в характеристическом реляционном круге; и
второй вычислительный блок предназначен для добавления взвешенной характеристической оценки к взвешенной реляционной оценке для определения взвешенного результата как величины влияния указанного соответствующего пользователя в характеристическом реляционном круге, причем характеристическую оценку и реляционную оценку получают после выполнения вычисления первым вычислительным блоком.
отличающееся тем, что в состав устройства входят модуль получения, модуль извлечения и вычислительный модуль;
модуль получения предназначен для получения пользовательской информации;
причем пользовательская информация содержит, по меньшей мере, одно из следующего: характеристические данные либо реляционные данные, где характеристические данные описывают один атрибут пользователя;
модуль извлечения предназначен для определения совокупности пользователей согласно заданным характеристикам указанного извлекаемого характеристического реляционного круга и согласно пользовательской информации, полученной модулем получения, причем пользовательская информация о пользователях в совокупности пользователей соответствует заданным характеристикам, а также для извлечения совокупности пользователей, определенной как характеристический реляционный круг; и
вычислительный модуль предназначен для определения величины влияния указанного пользователя в характеристическом реляционном круге, извлеченном модулем извлечения, согласно пользовательской информации, полученной модулем получения, причем:
когда пользовательская информация содержит указанные характеристические данные и указанные реляционные данные, указанный вычислительный модуль содержит первый вычислительный блок и второй вычислительный блок;
первый вычислительный блок предназначен для оценивания степени соответствия между характеристическими данными указанного пользователя в характеристическом реляционном круге и заданными характеристиками, для получения характеристической оценки пользователя, причем характеристический реляционный круг извлекается модулем извлечения, а также для вычисления реляционной оценки пользователя согласно отношениям между пользователями в характеристическом реляционном круге; и
второй вычислительный блок предназначен для добавления взвешенной характеристической оценки к взвешенной реляционной оценке для определения взвешенного результата как величины влияния указанного соответствующего пользователя в характеристическом реляционном круге, причем характеристическую оценку и реляционную оценку получают после выполнения вычисления первым вычислительным блоком.
5. Устройство по п.4, отличающееся тем, что в состав устройства также входит модуль определения; и модуль определения предназначен для определения отношений между пользователями в характеристическом реляционном круге, извлеченном модулем извлечения, согласно пользовательской информации, полученной модулем получения.
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CNA2009101273823A CN101499101A (zh) | 2009-03-10 | 2009-03-10 | 一种社会化网络中特征关系圈的提取方法及装置 |
| CN200910127382.3 | 2009-03-10 | ||
| PCT/CN2010/070825 WO2010102541A1 (zh) | 2009-03-10 | 2010-03-02 | 一种在网络中提取特征关系圈的方法及装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2011140606A RU2011140606A (ru) | 2013-04-20 |
| RU2510949C2 true RU2510949C2 (ru) | 2014-04-10 |
Family
ID=40946172
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2011140606/08A RU2510949C2 (ru) | 2009-03-10 | 2010-03-02 | Способ и устройство для извлечения характеристического реляционного круга из сети |
Country Status (8)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US20110314009A1 (ru) |
| CN (1) | CN101499101A (ru) |
| BR (1) | BRPI1009258A2 (ru) |
| CA (1) | CA2753775C (ru) |
| MX (1) | MX2011009461A (ru) |
| RU (1) | RU2510949C2 (ru) |
| SG (1) | SG173795A1 (ru) |
| WO (1) | WO2010102541A1 (ru) |
Families Citing this family (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101499101A (zh) * | 2009-03-10 | 2009-08-05 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种社会化网络中特征关系圈的提取方法及装置 |
| CN102880608A (zh) * | 2011-07-13 | 2013-01-16 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 基于人际距离的排名、搜索方法和装置 |
| CN103164416B (zh) * | 2011-12-12 | 2016-08-03 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种用户关系的识别方法及设备 |
| CN103514215A (zh) * | 2012-06-28 | 2014-01-15 | 北京奇虎科技有限公司 | 生成用户社交影响力信息的方法及装置 |
| WO2015135600A1 (en) * | 2014-03-10 | 2015-09-17 | Wyrwoll Claudia | Method and computer product for automatically generating a sorted list from user generated input and / or metadata derived form social media platforms |
| CN105740299B (zh) * | 2014-12-12 | 2019-06-21 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 识别网络关系的方法、装置及服务器 |
| CN106570699A (zh) * | 2015-10-08 | 2017-04-19 | 平安科技（深圳）有限公司 | 客户联系信息挖掘方法及服务器 |
| CN106126576A (zh) * | 2016-06-19 | 2016-11-16 | 叶元庆 | 一种树型架构用户跨节点自组织系统及其使用方法 |
| CN106204108B (zh) * | 2016-06-29 | 2018-09-25 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 广告反作弊方法及广告反作弊装置 |
| CN109345125A (zh) * | 2018-10-11 | 2019-02-15 | 北京深度制耀科技有限公司 | 一种确定关键意见领袖的影响力的方法及装置 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EA008675B1 (ru) * | 2001-06-22 | 2007-06-29 | Нервана, Инк. | Система и способ поиска, управления, доставки и представления знаний |
| EA008614B1 (ru) * | 2003-06-05 | 2007-06-29 | Интертраст Текнолоджис Корпорейшн | Переносимые системы и способы для приложений одноранговой компоновки услуг |
Family Cites Families (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7677970B2 (en) * | 2004-12-08 | 2010-03-16 | Microsoft Corporation | System and method for social matching of game players on-line |
| US7827208B2 (en) * | 2006-08-11 | 2010-11-02 | Facebook, Inc. | Generating a feed of stories personalized for members of a social network |
| US20080120411A1 (en) * | 2006-11-21 | 2008-05-22 | Oliver Eberle | Methods and System for Social OnLine Association and Relationship Scoring |
| US7711684B2 (en) * | 2006-12-28 | 2010-05-04 | Ebay Inc. | Collaborative content evaluation |
| US8775561B2 (en) * | 2007-04-03 | 2014-07-08 | Yahoo! Inc. | Expanding a social network by the action of a single user |
| US20090030932A1 (en) * | 2007-07-27 | 2009-01-29 | Ralph Harik | Methods for detecting and remedying missed opportunities in a social network |
| US8266671B2 (en) * | 2007-08-02 | 2012-09-11 | Alcatel Lucent | Policy-enabled aggregation of IM user communities |
| CN101499101A (zh) * | 2009-03-10 | 2009-08-05 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种社会化网络中特征关系圈的提取方法及装置 |
-
2009
- 2009-03-10 CN CNA2009101273823A patent/CN101499101A/zh active Pending
-
2010
- 2010-03-02 RU RU2011140606/08A patent/RU2510949C2/ru active
- 2010-03-02 WO PCT/CN2010/070825 patent/WO2010102541A1/zh active Application Filing
- 2010-03-02 SG SG2011060225A patent/SG173795A1/en unknown
- 2010-03-02 MX MX2011009461A patent/MX2011009461A/es active IP Right Grant
- 2010-03-02 BR BRPI1009258A patent/BRPI1009258A2/pt not_active Application Discontinuation
- 2010-03-02 CA CA2753775A patent/CA2753775C/en active Active
-
2011
- 2011-08-31 US US13/222,133 patent/US20110314009A1/en not_active Abandoned
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EA008675B1 (ru) * | 2001-06-22 | 2007-06-29 | Нервана, Инк. | Система и способ поиска, управления, доставки и представления знаний |
| EA008614B1 (ru) * | 2003-06-05 | 2007-06-29 | Интертраст Текнолоджис Корпорейшн | Переносимые системы и способы для приложений одноранговой компоновки услуг |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| SG173795A1 (en) | 2011-09-29 |
| RU2011140606A (ru) | 2013-04-20 |
| CA2753775A1 (en) | 2010-09-16 |
| US20110314009A1 (en) | 2011-12-22 |
| CN101499101A (zh) | 2009-08-05 |
| WO2010102541A1 (zh) | 2010-09-16 |
| CA2753775C (en) | 2014-06-03 |
| MX2011009461A (es) | 2011-10-03 |
| BRPI1009258A2 (pt) | 2018-02-06 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2510949C2 (ru) | Способ и устройство для извлечения характеристического реляционного круга из сети | |
| CN107122467B (zh) | 一种搜索引擎的检索结果评价方法及装置、计算机可读介质 | |
| US9317550B2 (en) | Query expansion | |
| Li et al. | A two-dimensional click model for query auto-completion | |
| US9292607B2 (en) | Using social-network data for identification and ranking of URLs | |
| CN107766470B (zh) | 一种数据分享的智能统计方法、智能统计显示方法及装置 | |
| Shokouhi et al. | Fighting search engine amnesia: Reranking repeated results | |
| WO2012040692A2 (en) | Presenting social search results | |
| KR20100006752A (ko) | 컨텐츠 유통 시스템 및 방법 | |
| JP2015106178A (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラム | |
| KR20150033768A (ko) | 동적 사용자 프로필 및 소셜 네트워크 신뢰성을 이용한 전문가 검색 시스템 및 방법 | |
| US20190333176A1 (en) | Recording recommendation method, device, apparatus and computer-readable storage medium | |
| Davtyan et al. | Exploiting document content for efficient aggregation of crowdsourcing votes | |
| JP2019086940A (ja) | 関連スコア算出システム、方法およびプログラム | |
| CN111382345B (zh) | 话题筛选和发布的方法、装置和服务器 | |
| KR20130119030A (ko) | 유사검색어 추출 시스템 및 방법 | |
| CN110309406B (zh) | 点击率预估方法、装置、设备及存储介质 | |
| TWI476690B (zh) | 一種推送使用者資訊之方法及裝置 | |
| JP4759600B2 (ja) | 文章検索装置、文章検索方法、文章検索プログラムおよびその記録媒体 | |
| JPWO2019234827A1 (ja) | 情報処理装置、判定方法、及びプログラム | |
| JP5292336B2 (ja) | 検索システムユーザの分野ごとにおける知識量推定装置、知識量推定方法および知識量推定プログラム | |
| Wilkinson et al. | Rank aggregation of local expert knowledge for conservation planning of the critically endangered saola | |
| Soltani et al. | Identity matching in social media platforms | |
| CN107294843A (zh) | 一种即时通讯消息处理方法及装置 | |
| CN111368202B (zh) | 搜索推荐方法、装置、电子设备及存储介质 |