TWI516949B - 自然人資訊設置方法、系統、相應好友推薦方法、系統及機器可讀介質 - Google Patents

Description

自然人資訊設置方法、系統、相應好友推薦方法、系統及機器可讀介質

本發明關於網路社交領域，特別是關於一種自然人資訊設置方法、系統、相應基於自然人資訊的好友推薦方法、系統及機器可讀介質。

現在存在許多用於人們進行網路虛擬社交的虛擬社交網路平台，人們往往會將其現實生活中的朋友介紹到他們所加入的虛擬社交網路平台，因此在虛擬社交網路平台中存在著許多反映人們現實生活關係的「圈子」。在每個圈子中，具有虛擬社交網路平台帳戶的圈子主人可以看到他的好友，同時虛擬社交網路平台還會根據每個圈子主人的帳戶共同擁有的好友的數量，向每個圈子主人的帳戶推薦其好友的好友。

如第1圖所示，第1圖為一虛擬社交網路平台的多個圈子的關係示意圖。其中圈子主人A和圈子主人B相互不認識(或在該虛擬社交網路平台裡相互不認識)，但圈子主人A的帳戶和圈子主人B的帳戶擁有三個共同好友C1、C2以及C3，這時虛擬社交網路平台認為圈子主人A和圈子主人B 的現實生活中的交際圈較近，因此會將圈子主人A的帳戶推薦給圈子主人B的帳戶，同時將圈子主人B的帳戶推薦給圈子主人A的帳戶，這樣圈子主人A及B可以透過其帳戶的好友的好友認識更多在現實生活中比較接近的人，從而可以進一步擴展現實生活的交際圈。

但是由於在現實中一個自然人可能在同一個虛擬社交網路平台中擁有多個帳戶，如上述圈子主人A的帳戶和圈子主人B的帳戶的共同好友C1、C2以及C3可能是同一個自然人C在該虛擬社交網路平台中的三個帳戶，其實圈子主人A的帳戶和圈子主人B的帳戶在現實中只有自然人C這一個共同好友，圈子主人A和圈子主人B的現實交集並不多，但虛擬社交網路平台卻誤認為圈子主人A和圈子主人B在現實生活中的交際圈較近，不僅對圈子主人進行了不能真實反映現實生活關係的好友推薦，而且對用於進行好友推薦的系統資源也會造成一定程度的浪費。

故，有必要提供一種自然人資訊設置方法、系統及相應基於自然人資訊的好友推薦方法、系統，以解決現有技術所存在的問題。

本發明實施例提供一種可消除具有多個帳戶的自然人對好友推薦的負面影響，進而更有效的利用系統資源進行好友推薦的自然人資訊設置方法、系統及相應基於自然人資訊的好友推薦方法及系統，不僅能解決同一自然人具有多個帳戶可能對好友推薦產生負面影響的技術問題，而且能解決對用於進行好友推薦的系統資源造成浪費的技術問題。

為解決上述問題，本發明提供一種自然人資訊設置方法，其包括下列步驟： 根據每個帳戶和其他帳戶的關聯度指數和互斥度指數，確定所述每個帳戶的關聯集合，所述關聯度指數係指每個帳戶和其他帳戶之間的相似度，所述互斥度指數係指每個帳戶和其他帳戶之間的相異度；對所有的所述關聯集合進行收斂處理，使得所述收斂處理後的任意兩個所述關聯集合中的關聯帳戶均不重複；以及對收斂處理後的同一所述關聯集合中的關聯帳戶設置相同的自然人資訊，並根據所述自然人資訊對同一所述關聯集合中的關聯帳戶設置為同一自然人。

本發明還提供一種自然人資訊設置系統，其包括：一關聯集合確定模組，用於根據每個帳戶和其他帳戶的關聯度指數和互斥度指數，確定所述每個帳戶的關聯集合，所述關聯度指數係指每個帳戶和其他帳戶之間的相似度，所述互斥度指數係指每個帳戶和其他帳戶之間的相異度；一收斂模組，用於對所有的所述關聯集合進行收斂處理，使得所述收斂處理後的任意兩個所述關聯集合中的關聯帳戶均不重複；以及一設置模組，用於對收斂處理後的同一所述關聯集合中的關聯帳戶設置相同的自然人資訊，並根據所述自然人資訊對同一關聯集合中的關聯帳戶設置為同一自然人。

本發明還提供一種好友推薦方法，其包括下列步驟：根據一帳戶與一陌生帳戶的共同好友的數量，判定是否將該陌生帳戶設定為一待推薦好友；根據該帳戶與該待推薦好友的共同好友的自然人資訊，對該 帳戶與該待推薦好友的共同好友的數量進行修正，獲取該帳戶與該待推薦好友修正後的共同好友的數量；以及根據該帳戶與該待推薦好友修正後的共同好友的數量，將該待推薦好友推薦給該帳戶。

該帳戶與該待推薦好友的共同好友的自然人資訊是透過上述自然人資訊設置方法進行設置。

本發明還提供一種好友推薦系統，其包括：一待推薦好友獲取模組，用於根據帳戶與陌生帳戶的共同好友的數量，判定是否將該陌生帳戶設定為一待推薦好友；一修正模組，用於根據該帳戶與該待推薦好友的共同好友的自然人資訊，對該帳戶與該待推薦好友的共同好友的數量進行修正，獲取該帳戶與該待推薦好友修正後的共同好友的數量；以及一推薦模組，用於根據該帳戶與該待推薦好友修正後的共同好友的數量，將該待推薦好友推薦給該帳戶。

該帳戶與該待推薦好友的共同好友的自然人資訊是透過上述自然人資訊設置系統進行設置。

本發明還提供一種機器可讀介質，其上存儲有指令集合，當該指令集合被執行時，使得該機器可執行上述自然人資訊設置方法及好友推薦方法。

相較於現有的好友推薦方法及系統，本發明的自然人資訊設置方法、系統及相應基於自然人資訊的好友推薦方法、系統可消除具有多個帳戶的自然人對好友推薦的負面影響，使得可更有效的利用系統資源進 行好友推薦，不僅能解決具有多個帳戶的自然人可能對好友推薦產生負面影響的技術問題，而且能解決對用於進行好友推薦的系統資源造成浪費的技術問題。

61‧‧‧關聯集合確定模組

62‧‧‧收斂模組

63‧‧‧設置模組

64‧‧‧關聯度指數確定模組

65‧‧‧互斥度指數確定模組

91‧‧‧待推薦好友獲取模組

92‧‧‧修正模組

93‧‧‧推薦模組

94‧‧‧自然人資訊設置系統

610‧‧‧關聯集合確定模組

611‧‧‧篩選單元

6100‧‧‧第一確定子單元

6101‧‧‧第二確定子單元

6110‧‧‧第一篩選子單元

6111‧‧‧第二篩選子單元

A、B‧‧‧圈子主人

C1、C2、C3‧‧‧共同好友

S201-S203、S301-S306、S701-S703、S3021-S3023、S3031-S3032‧‧‧步驟

第1圖為一虛擬社交網路平台的多個圈子的關係示意圖。

第2圖為本發明的自然人資訊設置方法的較佳實施例的流程圖。

第3圖為本發明的自然人資訊設置方法的較佳實施例的詳細流程圖。

第4圖為第3圖所示的步驟302的詳細流程圖。

第5圖為第3圖所示的步驟303的詳細流程圖。

第6圖為本發明的自然人資訊設置系統的方塊圖。

第7圖為本發明的好友推薦方法的較佳實施例的流程圖。

第8圖為採用本發明的好友推薦方法對第1圖所示的多個圈子的關係進行處理後的示意圖。

第9圖為本發明的好友推薦系統的較佳實施例的方塊圖。

以下各實施例的說明是參考附加的圖式，用以例示本發明可用以實施的特定實施例。

在圖中，結構相似的單元是以相同標號表示。

請參照第2圖，第2圖為本發明的自然人資訊設置方法的較佳實施例的流程圖。該自然人資訊設置方法包括：步驟S201，根據每個帳戶和其他帳戶的關聯度指數和互斥 度指數，確定所述每個帳戶的關聯集合，所述關聯度指數係指每個帳戶和其他帳戶之間的相似度，所述互斥度指數係指每個帳戶和其他帳戶之間的相異度；步驟S202，對所有的關聯集合進行收斂處理，使得所述收斂處理後的任意兩個所述關聯集合中的關聯帳戶均不重複；以及步驟S203，對收斂處理後的同一所述關聯集合中的關聯帳戶設置相同的自然人資訊，並根據自然人資訊對同一關聯集合中的關聯帳戶設置為同一自然人，更明確地說，收斂處理後同一關聯集合中的所有關聯帳戶被判定是同一自然人，因此本發明之自然人資訊設置方法將同一關聯集合中的所有關聯帳戶設置相同的自然人資訊，然後再將該些具有相同的自然人資訊的關聯帳戶設置為同一自然人。

該自然人資訊設置方法結束於步驟S203。

下面結合第3圖詳細說明本發明的自然人資訊設置方法的各步驟的具體流程，第3圖為本發明的自然人資訊設置方法的較佳實施例的詳細流程圖，其中第2圖的步驟S201包括第3圖的步驟S301-S304，第2圖的步驟S202對應至第3圖的步驟S305，第2圖的步驟S203對應至第3圖的步驟S306。

在步驟S301中，首先計算該虛擬社交網路平台中的每個帳戶與其他帳戶的關聯度指數D和互斥度指數E。

每個帳戶和其他帳戶的關聯度指數D包括靜態關聯度資訊D1和動態關聯度資訊D2，D=w1*D1+w2*D2

其中w1+w2=1，w1和w2為常數，0<w1<1，0<w2<1。

靜態關聯度資訊D1包括但不限於每個帳戶和其他帳戶的個人資料資訊的相似度、聯繫方法資訊的相似度以及興趣愛好資訊的相似度的至少其中之一。由於同一自然人的個人資料資訊、聯繫方法資訊以及興趣愛好資訊一般會相同或相似，因此該相似度越高，則靜態關聯度資訊D1的值越大；該相似度越低，則靜態關聯度資訊D1的值越小。

動態關聯度資訊D2包括但不限於每個帳戶和其他帳戶的登錄行為資訊的相似度以及線上行為資訊的相似度的至少其中之一。線上行為資訊可包括帳戶的瀏覽行為等等。由於同一自然人的線上時間資訊以及線上行為資訊一般會相同或相似，因此該相似度越高，則動態關聯度資訊D2的值越大；該相似度越低，則動態關聯度資訊D2的值越小。

虛擬社交網路平台可以透過調整w1和w2的值來改變靜態關聯度資訊D1和動態關聯度資訊D2對關聯度指數D影響的權重。

上述每個帳戶和其他帳戶的互斥度指數E包括靜態互斥度資訊E1和動態互斥度資訊E2，E=y1*E1+y2*E2

其中y1+y2=1，y1和y2為常數，0<y1<1，0<y2<1。

靜態互斥度資訊E1包括但不限於每個帳戶和其他帳戶的地理位置資訊的相似度。由於同一自然人一般不會經常在不同的地方登錄虛擬社交網路平台，因此該相似度越高(即相異度越低)，則靜態互斥度資訊E1的值越小；該相似度越低(即相異度越高)，則靜態互斥度資訊E1的值越大。

動態互斥度資訊E2包括但不限於每個帳戶和其他帳戶的登錄行為資訊的相似度、線上行為資訊的相似度以及互動資訊的至少其中之一。由於同一自然人的登錄行為資訊以及線上行為資訊一般會相同或相似，因此該相似度越高(即相異度越低)，則動態互斥度資訊E2的值越小；該相似度越低(即相異度越高)，則動態互斥度資訊E2的值越大。互動資訊包括相互訪問等互動行為的時長和頻率等。由於同一自然人一般不會進行互動，因此互動行為的時長越長、頻率越高，則動態互斥度資訊E2的值越大；反之則動態互斥度資訊E2的值越小。

虛擬社交網路平台可以透過調整y1和y2的值來改變靜態互斥度資訊E1和動態互斥度資訊E2對互斥度指數E影響的權重。

透過上述步驟S301可以獲取每個帳戶和其他帳戶的關聯度指數D和互斥度指數E。

請同時參閱第3圖以及第4圖，第4圖為第3圖中步驟S302的詳細流程圖。

在步驟S302中，根據每個帳戶和其他帳戶的關聯度指數D確定該待設置自然人資訊的帳戶(下面簡稱待設置帳戶)的初步關聯集合，完成該步驟後，該初步關聯集合中包括所有的待選關聯帳戶，待選關聯帳戶即為可能與待設置帳戶屬於同一自然人的帳戶，該等待選關聯帳戶會在後續步驟中作進一步篩選，藉此去除與待設置帳戶不屬於同一自然人的帳戶，該步驟S302包括下列步驟：步驟S3021，將待設置帳戶加入到初步關聯集合中；步驟S3022，對待設置帳戶和其他帳戶的關聯度指數進行判 斷，將與待設置帳戶的關聯度指數大於一第一設定值的帳戶加入到該初步關聯集合中；以及步驟S3023，對上一步驟加入到初步關聯集合中的帳戶分別和其他帳戶(即尚未加入到初步關聯集合中的帳戶)的關聯度指數進行判斷，將與上一步驟加入到初步關聯集合中的帳戶的關聯度指數大於該第一設定值且沒有在初步關聯集合中的帳戶加入到初步關聯集合中，重複步驟S3023直到沒有新的帳戶加入到初步關聯集合中，此時初步關聯集合中包括待選關聯帳戶以及待設置帳戶。步驟S3022和步驟S3023中的第一設定值可根據帳戶需要進行設置。

透過上述步驟S302可以初步確定待設置帳戶的初步關聯集合中的待選關聯帳戶，亦即初步確定與待設置帳戶屬於同一初步關聯集合的所有帳戶。

請同時參閱第3圖以及第5圖，第5圖為第3圖中步驟S303的詳細流程圖。

在步驟S303中，根據初步關聯集合中的帳戶和初步關聯集合中的其他帳戶的關聯度指數和互斥度指數對待設置帳戶的初步關聯集合中的待選關聯帳戶進行篩選，得到所述待設置帳戶的關聯集合，其包括下列步驟：步驟S3031，透過下式對初步關聯集合中的待設置帳戶和待選關聯帳戶進行異主判定，異主判定用於根據兩帳戶之間的關聯度指數與互斥度指數判定兩帳戶之間的關聯度大小：E>=p*D

其中0<p<1，若滿足上述異主判定條件，表示待設置帳戶和待選關聯帳戶的關聯度較小，若不滿足上述異主判定條件，表示待設置帳戶和待選關聯帳戶的關聯度較大。

若待設置帳戶和初步關聯集合中的待選關聯帳戶的關聯度指數D和互斥度指數E滿足上述條件，表示待設置帳戶和初步關聯集合中的待選關聯帳戶的關聯度較小，則將滿足該條件的待選關聯帳戶移出初步關聯集合，其中p可以根據客戶需要進行設定；步驟S3032，透過下式(與步驟S3031中異主判定條件相同)對經上一步驟處理過的初步關聯集合中的待選關聯帳戶兩兩進行異主判定，E>=p*D；其中0<p<1，同樣地，若滿足上述異主判定條件，表示兩個待選關聯帳戶的關聯度較小，若不滿足上述異主判定條件，表示兩個待選關聯帳戶的關聯度較大。

若有兩個待選關聯帳戶之間的關聯度指數D和互斥度指數E滿足上述條件，則將兩個待選關聯帳戶中，與待設置帳戶的關聯度指數較小的待選關聯帳戶移出步驟S302中的初步關聯集合，對所有待選關聯帳戶兩兩判斷是否滿足上述異主判定條件之後，得到待設置帳戶的關聯集合，其中p可以根據客戶需要進行設定，此時關聯集合中包括關聯帳戶，同時判定結束後將待設置帳戶也設置為關聯集合中的關聯帳戶。更明確地說，步驟S302中確定的初步關聯集合包括所有與待設置帳戶可能是同一自然人的帳戶，步驟S303中是將步驟S302中確定的初步關聯集合作進一步篩選，使 被判定與待設置帳戶不是同一自然人的帳戶從初步關聯集合中移除，藉此得到關聯集合。

透過上述步驟S303最終可以確定待設置帳戶的關聯集合中的關聯帳戶，關聯集合包括被判定與待設置帳戶是同一自然人的帳戶與待設置帳戶。

請再參閱第3圖，在步驟S304中，將虛擬社交網路平台中的每個帳戶作為待設置帳戶，透過步驟S302和步驟S303確定其相應的關聯集合中的關聯帳戶，以獲得與帳戶數量相同的關聯集合。

在步驟S305中，對上述多個關聯集合進行收斂處理，即關聯帳戶完全相同的關聯集合進行合併，有部分關聯帳戶相同的關聯集合拆分為多個關聯集合，使得收斂處理後的任意兩個關聯集合中的關聯帳戶均不重複，同時每個關聯集合中的關聯帳戶兩兩之間均不滿足上述的異主判定條件。

在步驟S306中，對收斂處理後的同一關聯集合中的關聯帳戶設置相同的自然人資訊，並根據自然人資訊對同一關聯集合中的關聯帳戶設置為同一自然人。

以下透過一帳戶的具體實施例說明採用本發明的自然人資訊設置方法如何設置該帳戶(共同好友)的自然人資訊。

在步驟S301中，獲取虛擬社交網路平台中的每個帳戶與其他帳戶的關聯度指數D和互斥度指數E，該虛擬社交網路平台可為QQ、微信(WeChat)等網路平台。

在步驟S302中，假設待設置帳戶為A，若待設置帳戶A與帳 戶A1、帳戶A2的關聯度指數大於第一設定值，則將待設置帳戶A、帳戶A1以及帳戶A2加入到待設置帳戶A的關聯集合a中，此時關聯集合a={A、A1、A2}。

然後對帳戶A1、帳戶A2和其他帳戶的關聯度指數進行判斷，如帳戶A1與帳戶A3的關聯度指數大於第一設定值，帳戶A2與帳戶A4、帳戶A5的關聯度指數大於第一設定值，則將帳戶A3、帳戶A4以及帳戶A5加入到待設置帳戶A的初步關聯集合a中，此時初步關聯集合a={A、A1、A2、A3、A4、A5}。

隨後對新加入的帳戶A3、帳戶A4、帳戶A5和其他帳戶的關聯度指數進行判斷，將與帳戶A3、帳戶A4以及帳戶A5中某個的關聯度指數大於第一設定值且尚未在初步關聯集合a中的其他帳戶也加入到初步關聯集合a中，對新加入的帳戶依次判斷直至沒有新的帳戶加入到初步關聯集合a中。這裡假設步驟S302結束時待設置帳戶A的初步關聯集合a={A、A1、A2、A3、A4、A5、A6}，其中包括待選關聯帳戶A1、A2、A3、A4、A5以及A6。

在步驟S303中，對初步關聯集合a中的待設置帳戶A和待選關聯帳戶A1、A2、A3、A4、A5以及A6一一進行異主判定，即對A與A1、A與A2、A與A3、A與A4、A與A5、A與A6分別進行異主判定。若待選關聯帳戶A1、待選關聯帳戶A2、待選關聯帳戶A3和待設置帳戶A的關聯度指數D和互斥度指數E滿足異主判定條件(即E>=p*D，0<p<1)，表示待選關聯帳戶A1、待選關聯帳戶A2、待選關聯帳戶A3和待設置帳戶A的關聯度較低，即將待選關聯帳戶A1、待選關聯帳戶A2以及待選關聯帳戶A3移出初步關聯集合a，此時初步關聯集合a={A、A4、A5、A6}。

然後對初步關聯集合a中的待選關聯帳戶A4、A5以及A6兩兩進行異主判定。即對A4與A5、A4與A6、A5與A6分別進行異主判定。若待選關聯帳戶A4與待選關聯帳戶A5的關聯度指數D和互斥度指數E滿足異主判定條件(即E>=p*D，0<p<1)，表示待選關聯帳戶A4與待選關聯帳戶A5的關聯度較低，且待選關聯帳戶A4與待設置帳戶A的關聯度指數小於待選關聯帳戶A5與待設置帳戶A的關聯度指數，則將待選關聯帳戶A4移出初步關聯集合a。步驟S303結束時待設置帳戶A的關聯集合a={A、A5、A6}，此時將待設置帳戶A也設置為關聯集合a的關聯帳戶，這樣關聯集合a包括關聯帳戶A、A5以及A6。

在步驟S304中，對其他帳戶同樣進行步驟S302和步驟S303的判定，並且得到相應的關聯集合，例如帳戶B的關聯集合b={B、B1、B2}，帳戶A5的關聯集合a5={A、A5、A6}，帳戶A3的關聯集合a3={A3、A6}。

在步驟S305中，對上述的關聯集合進行收斂處理，其中帳戶A和帳戶A5的關聯集合中的關聯帳戶完全相同(皆包括帳戶A、A5、A6)，則將這兩個關聯集合合併為一個集合。另外，帳戶A3的關聯集合a3={A3、A6}，帳戶A5的關聯集合a5={A、A5、A6}，帳戶A的關聯集合a={A、A5、A6}，代表帳戶A3、帳戶A5以及帳戶A的關聯集合有部分關聯帳戶相同，則將這三個關聯集合分拆為{A3}、{A、A5}、{A6}，以保證收斂處理後的任意兩個關聯集合中的關聯帳戶均不重複，同時每個關聯集合中的關聯帳戶兩兩之間均不滿足上述的異主判定條件。

在步驟S306中，由於帳戶A和帳戶A5的關聯集合中的關聯帳戶完全相同(皆包括帳戶A、A5、A6)，因此將待設置帳戶A所在的關聯集 合中的待設置帳戶A(同時也為關聯帳戶)和關聯帳戶A5設置相同的自然人資訊，這樣就獲取了帳戶A和帳戶A5的自然人資訊，此時可根據帳戶A和帳戶A5的自然人資訊對帳戶A和帳戶A5進行同一自然人設置，以消除具有多個帳戶的自然人對一些帳戶應用的負面影響，藉此可更有效的利用系統資源。

本發明還提供一種自然人資訊設置系統，請參照第6圖，第6圖為本發明之自然人資訊設置系統的方塊圖。該自然人資訊設置系統包括一關聯集合確定模組61、一收斂模組62、一設置模組63、一關聯度指數確定模組64以及一互斥度指數確定模組65。

關聯集合確定模組61用於根據每個帳戶和其他帳戶的關聯度指數和互斥度指數，確定每個帳戶的關聯集合；收斂模組62用於對關聯帳戶完全相同的關聯集合進行合併，對有部分關聯帳戶相同的關聯集合分拆為多個關聯集合，使得收斂處理後的任意兩個關聯集合中的關聯帳戶均不重複；設置模組63用於對收斂處理後的同一關聯集合中的關聯帳戶設置相同的自然人資訊，並根據自然人資訊對同一關聯集合中的關聯帳戶設置為同一自然人，更明確地說，收斂處理後同一關聯集合中的所有關聯帳戶被判定是同一自然人，因此設置模組63將同一關聯集合中的所有關聯帳戶設置相同的自然人資訊，然後再將該些具有相同的自然人資訊的關聯帳戶設置為同一自然人。

關聯度指數確定模組64用於根據每個帳戶與其他帳戶的靜態關聯度資訊和動態關聯度資訊，確定每個帳戶與其他帳戶的關聯度指數；互斥度指數確定模組65用於根據每個帳戶與其他帳戶的靜態互斥度資 訊和動態互斥度資訊，確定每個帳戶與其他帳戶的互斥度指數。靜態關聯度資訊包括但不限於每個帳戶與其他帳戶的個人資料資訊的相似度、聯繫方法資訊的相似度以及興趣愛好資訊的相似度的至少其中之一。動態關聯度資訊包括但不限於每個帳戶與其他帳戶的登錄行為資訊的相似度以及線上行為資訊的相似度的至少其中之一。靜態互斥度資訊包括但不限於每個帳戶與其他帳戶的地理位置資訊的相似度。動態互斥度資訊包括但不限於每個帳戶與其他帳戶的登錄行為資訊的相似度、線上行為資訊的相似度以及互動資訊的至少其中之一。

關聯集合確定模組61包括一初步關聯集合確定單元610以及一篩選單元611。初步關聯集合確定單元610用於根據每個帳戶和其他帳戶的關聯度指數確定待設置帳戶的初步關聯集合，初步關聯集合中包括待選關聯帳戶。篩選單元611用於根據初步關聯集合中的帳戶和初步關聯集合中的其他帳戶的關聯度指數和互斥度指數對初步關聯集合中的待選關聯帳戶進行篩選，得到待設置帳戶的關聯集合，關聯集合中包括關聯帳戶。

初步關聯集合確定單元610包括第一確定子單元6100以及第二確定子單元6101。第一確定子單元6100用於將待設置帳戶加入到初步關聯集合中。第二確定子單元6101用於對加入到初步關聯集合中的帳戶分別和其他帳戶(即尚未加入到初步關聯集合中的帳戶)的關聯度指數進行判斷，將與加入到初步關聯集合中的帳戶的關聯度指數大於第一設定值且沒有在初步關聯集合中的帳戶加入到初步關聯集合中。

篩選單元611包括第一篩選子單元6110以及第二篩選子單元6111。第一篩選子單元6110用於對初步關聯集合中的待設置帳戶和待選關聯 帳戶進行異主判定，將滿足異主判定條件的待選關聯帳戶移出初步關聯集合。第二篩選子單元6111用於對經第一篩選子單元6110處理過的初步關聯集合中的待選關聯帳戶兩兩進行異主判定，將滿足異主判定條件的兩個待選關聯帳戶中，與待設置帳戶的關聯度指數較小的待選關聯帳戶移出初步關聯集合，以得到待設置帳戶的關聯集合。

使用本發明的自然人資訊設置系統時，首先透過關聯度指數確定模組64確定每個帳戶與其他帳戶的關聯度指數，然後透過互斥度指數確定模組65確定每個帳戶與其他帳戶的互斥度指數。關聯度指數確定模組64的具體工作流程請參見上述自然人資訊設置方法的具體實施例中的步驟S301。

隨後關聯集合確定模組61的初步關聯集合確定單元610根據每個帳戶和其他帳戶的關聯度指數確定待設置帳戶的初步關聯集合的待選關聯帳戶，其中初步關聯集合確定單元610的第一確定子單元6100將待設置帳戶加入到初步關聯集合中；第二確定子單元6101對加入到初步關聯集合中的帳戶和其他帳戶的關聯度指數進行判斷，將與加入到初步關聯集合中的帳戶的關聯度指數大於第一設定值且沒有在初步關聯集合中的帳戶加入到初步關聯集合中，從而確定待設置帳戶的初步關聯集合。初步關聯集合確定單元610的具體工作流程請參見上述自然人資訊設置方法的具體實施例中的步驟S302。

隨後關聯集合確定模組61的篩選單元611根據初步關聯集合中的帳戶和初步關聯集合中的其他帳戶的關聯度指數和互斥度指數對初步關聯集合中的待選關聯帳戶進行篩選，其中第一篩選子單元6110對初步關 聯集合中的待設置帳戶和待選關聯帳戶進行異主判定，將滿足異主判定條件的待選關聯帳戶移出初步關聯集合；第二篩選子單元6111對經第一篩選子單元處理過的初步關聯集合中的待選關聯帳戶兩兩進行異主判定，將滿足異主判定條件的兩個待選關聯帳戶中，與待設置帳戶的關聯度指數較小的待選關聯帳戶移出初步關聯集合，從而確定待設置帳戶的關聯集合。篩選單元611的具體工作流程請參見上述自然人資訊設置方法的具體實施例中的步驟S303。

隨後依次將虛擬社交網路平台中的每個帳戶作為待設置帳戶，透過關聯集合確定模組61確定每個帳戶相應的關聯集合中的關聯帳戶，以獲得與帳戶數量相同的關聯集合。

隨後收斂模組62對上述多個關聯集合進行收斂處理，即關聯帳戶完全相同的關聯集合進行合併，有部分關聯帳戶相同的關聯集合分拆為多個關聯集合，使得收斂處理後的任意兩個關聯集合中的關聯帳戶均不重複，同時每個關聯集合中的關聯帳戶兩兩之間均不滿足上述的異主判定。

最後設置模組63對收斂處理後的同一關聯集合中的關聯帳戶設置相同的自然人資訊，並根據自然人資訊對同一關聯集合中的關聯帳戶進行同一自然人設置。

本發明還提供一種好友推薦方法，請參閱第7圖，第7圖為本發明的好友推薦方法的較佳實施例的流程圖。該好友推薦方法包括：步驟S701，根據一帳戶與一陌生帳戶的共同好友的數量，判定是否將該陌生帳戶設定為一待推薦好友；步驟S702，根據該帳戶與該待推薦好友的共同好友的自然 人資訊，對該帳戶與該待推薦好友的共同好友的數量進行修正，獲取該帳戶與該待推薦好友修正後的共同好友的數量；以及步驟S703，根據該帳戶與該待推薦好友修正後的共同好友的數量，將該待推薦好友推薦給該帳戶。

該好友推薦方法結束於步驟S703。

以下將對第7圖本發明的基於自然人資訊的好友推薦方法的流程作更詳細的說明。

在步驟S701中，虛擬社交網路平台會接收到使用者的推薦好友請求，這時虛擬社交網路平台會分析使用者的帳戶中現有的好友，獲取與帳戶具有一定數量的共同好友的陌生帳戶(該陌生帳戶均不是該帳戶的好友)的名單，並根據帳戶與該陌生帳戶的共同好友的數量，判定是否將該陌生帳戶定為待推薦好友。該帳戶與該陌生帳戶的共同好友的數量達到的推薦標準可以根據實際的要求進行設定，一般會大於2，以避免該帳戶和該陌生帳戶只是具有少量的共同好友，而在現實生活中交際圈較遠，這樣對帳戶進行的好友推薦不能真實反映現實生活關係。

在步驟S702中，虛擬社交網路平台會確定該帳戶與該待推薦好友的每個共同好友的自然人資訊。該共同好友的自然人資訊用於判斷該帳戶和該待推薦好友的共同好友中的實際自然人的數量，以避免根據該帳戶該和待推薦好友的共同好友在虛擬社交網路平台內的帳戶數量來向該帳戶推薦好友。同一自然人在該虛擬社交網路平台使用的所有的帳戶的自然人資訊均相同，例如為一固定ID號。該自然人資訊的設置方法請參見上述自然人資訊設置方法的具體實施例。

然後根據該帳戶和該待推薦好友的每個共同好友的自然人資訊，對該帳戶和該待推薦好友的共同好友的數量進行修正，即將自然人資訊相同的兩個共同好友合併為一個共同好友，最終獲取該帳戶和該待推薦好友修正後的共同好友的數量。

在步驟S703中，根據該帳戶和該待推薦好友修正後的共同好友的數量，將該待推薦好友推薦給該帳戶，該帳戶和該待推薦好友修正後的共同好友的數量達到的推薦標準可根據實際的要求進行設定，該推薦標準的數量可與步驟S701中該帳戶與該陌生帳戶的共同好友的數量的推薦標準相同，如該帳戶和該待推薦好友修正後的共同好友的數量沒有達到上述的推薦標準，則不對該帳戶推薦該待推薦好友。

進一步在採用本發明的好友推薦方法時，若虛擬社交網路平台發現待推薦好友的自然人資訊與請求推薦好友的帳戶的某個好友的自然人資訊相同時，虛擬社交網路平台會將該待推薦好友從該帳戶的好友推薦名單中刪除，這樣可以使好友推薦更加貼近現實關係，同時也能減少隱私暴露的風險。

請參閱第8圖，第8圖為採用本發明的好友推薦方法對第1圖所示的多個圈子的關係進行處理後的示意圖。採用本發明的基於自然人資訊的好友推薦方法後，虛擬社交網路平台會讀取第1圖中的圈子主人A的帳戶和圈子主人B的帳戶共同擁有三個共同好友C1、C2以及C3的自然人資訊，在發現C1、C2以及C3的自然人資訊相同後，就會將圈子主人A的帳戶和圈子主人B的帳戶的共同好友的數量修正為1個，從而消除了具有多個帳戶的自然人對好友推薦的負面影響。

本發明還提供一種好友推薦系統，請參照第9圖，第9圖為本發明的好友推薦系統的較佳實施例的方塊圖。該好友推薦系統包括一待推薦好友獲取模組91、一修正模組92以及一推薦模組93。待推薦好友獲取模組91用於根據一帳戶與一陌生帳戶的共同好友的數量，確定將該陌生帳戶設定為一待推薦好友。修正模組92用於根據該帳戶與該待推薦好友的共同好友的自然人資訊，對該帳戶與該待推薦好友的共同好友的數量進行修正，獲取該帳戶與該待推薦好友修正後的共同好友的數量。推薦模組93用於根據該帳戶與該待推薦好友修正後的共同好友的數量，確定向該帳戶推薦該待推薦好友。其中該帳戶與該待推薦好友的共同好友的自然人資訊是透過上述的自然人資訊設置系統94(如第6圖所示)進行設置的。

本發明的好友推薦系統的待推薦好友獲取模組91根據帳戶與陌生帳戶的共同好友的數量，確定是否將陌生帳戶設定為待推薦好友；若待推薦好友獲取模組91確定將該陌生帳戶設定為待推薦好友，隨後修正模組92根據帳戶與待推薦好友的共同好友的自然人資訊，對帳戶與待推薦好友的共同好友的數量進行修正，獲取修正後的帳戶與待推薦好友的共同好友的數量，其中帳戶與待推薦好友的共同好友的自然人資訊是透過自然人資訊設置系統94進行設置的，最後推薦模組93根據修正後的帳戶與待推薦好友的共同好友的數量，確定向帳戶推薦所述待推薦好友。

該好友推薦系統的具體工作流程與上述的好友推薦方法的流程以及自然人資訊設置系統的工作流程相同或相似，可參閱上述好友推薦方法和自然人資訊設置系統的具體實施例。

透過以上實施方式的描述，本領域之技術人員可以清楚地瞭 解到本發明實施例可以通過硬體實現，也可以借助軟體加必要的通用硬體平台來實現。基於這樣的理解，本發明實施例的技術方案可以以軟體產品的形式體現出來，該軟體產品可以存儲在一個非揮發性存儲介質(Nov-Volatile Memory，可以是CD-ROM、隨身碟，行動硬碟等)中，包括若干指令集合而成之指令集合，用以使得一台電腦設備(可以是個人電腦，伺服器，或網路設備等)執行本發明之方法。

本發明的自然人資訊設置方法、系統及相應基於自然人資訊的好友推薦方法及系統可消除具有多個帳戶的自然人對好友推薦的負面影響，藉此可更有效的利用系統資源進行好友推薦，解決了具有多個帳戶的自然人可能對好友推薦產生負面影響，同時對用於進行好友推薦的系統資源造成浪費的技術問題，且本發明設置自然人資訊不僅可用于好友推薦，還可用於其他網路交際領域的應用，以消除具有多個帳戶的自然人對該應用產生的負面影響。

雖然本發明已用較佳實施例揭露如上，然其並非用以限定本發明，本發明所屬技術領域中具有通常知識者，在不脫離本發明之精神和範圍內，當可作各種之更動與潤飾，因此本發明之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。

S201-S203‧‧‧步驟

Claims (15)

1. 一種自然人資訊設置方法，包括下列步驟：根據每個帳戶和其他帳戶之一關聯度指數D和一互斥度指數E，確定所述每個帳戶之一關聯集合，所述關聯度指數D係指每個帳戶和其他帳戶之間的相似度，所述互斥度指數E係指每個帳戶和其他帳戶之間的相異度，所述每個帳戶與其他帳戶之該關聯度指數D係根據所述每個帳戶與其他帳戶之一靜態關聯度資訊D1和一動態關聯度資訊D2而確定，所述靜態關聯度資訊D1包括所述每個帳戶與其他帳戶的個人資料資訊的相似度、聯繫方法資訊的相似度以及興趣愛好資訊的相似度的至少其中之一，所述動態關聯度資訊D2包括所述每個帳戶與其他帳戶的登錄行為資訊的相似度以及線上行為資訊的相似度的至少其中之一，每個帳戶和其他帳戶的關聯度指數D=w1*D1+w2*D2，w1+w2=1，w1和w2為常數，0<w1<1，0<w2<1；對所有的關聯集合進行收斂處理，使得所述收斂處理後的任意兩個關聯集合中的關聯帳戶均不重複；以及對收斂處理後的同一所述關聯集合中的關聯帳戶設置相同的自然人資訊，並根據所述自然人資訊對同一所述關聯集合中的關聯帳戶設置為同一自然人。
2. 根據申請專利範圍第1項所述之自然人資訊設置方法，其中於根據每個帳戶和其他帳戶之該關聯度指數D和該互斥度指數E，確定所述每個帳戶之該關聯集合的步驟中，係根據所述每個帳戶與其他帳戶之一靜態互斥度資訊E1和一動態互斥度資訊E2，確定所述每個帳戶與其他帳戶之該互斥度指數E， 其中所述靜態互斥度資訊包括所述每個帳戶與其他帳戶的地理位置資訊的相似度，所述動態互斥度資訊包括所述每個帳戶與其他帳戶的登錄行為資訊的相似度、線上行為資訊的相似度以及互動資訊的至少其中之一。
3. 根據申請專利範圍第2項所述之自然人資訊設置方法，其中所述每個帳戶與其他帳戶之該互斥度指數E=y1*E1+y2*E2，y1+y2=1，y1和y2為常數，0<y1<1，0<y2<1。
4. 根據申請專利範圍第1項所述之自然人資訊設置方法，其中所述每個帳戶分別為一待設置自然人資訊的帳戶，根據所述每個帳戶和其他帳戶之該關聯度指數D和該互斥度指數E，確定所述每個帳戶之該關聯集合的步驟包括：根據所述每個帳戶和其他帳戶之該關聯度指數D確定該待設置自然人資訊的帳戶之一初步關聯集合，所述初步關聯集合中包括待選關聯帳戶；根據所述初步關聯集合中的帳戶和所述初步關聯集合中的其他帳戶的關聯度指數D和互斥度指數E對所述初步關聯集合中的所述待選關聯帳戶進行篩選，得到該待設置自然人資訊的帳戶之一關聯集合，所述關聯集合中包括關聯帳戶；以及將每個帳戶依次作為所述待設置自然人資訊的帳戶，獲取與所述每個帳戶相應的關聯集合，每個關聯集合與一帳戶相對應。
5. 根據申請專利範圍第4項所述之自然人資訊設置方法，其中根據所述每個帳戶和其他帳戶之關聯度指數D確定待設置自然人資訊的帳戶之該初步關聯集合的步驟包括：將該待設置自然人資訊的帳戶加入到所述初步關聯集合中； 對所述待設置自然人資訊的帳戶和其他帳戶的關聯度指數D進行判斷，將與所述待設置自然人資訊的帳戶的關聯度指數D大於第一設定值的帳戶加入到所述初步關聯集合中；以及對加入到所述初步關聯集合中的帳戶和其他帳戶的關聯度指數D進行判斷，將與所述加入到所述初步關聯集合中的帳戶的關聯度指數D大於第一設定值，且沒有在所述初步關聯集合中的帳戶加入到所述初步關聯集合中，重複本步驟直至沒有新的帳戶加入到所述初步關聯集合中。
6. 根據申請專利範圍第4項所述之自然人資訊設置方法，其中根據所述初步關聯集合中的帳戶和所述初步關聯集合中的其他帳戶的關聯度指數D和互斥度指數E對所述初步關聯集合中的所述待選關聯帳戶進行篩選，得到所述待設置自然人資訊的帳戶之該關聯集合的步驟包括：透過下列式(1)對所述初步關聯集合中的待設置自然人資訊的帳戶和所述待選關聯帳戶進行異主判定，將滿足所述異主判定條件的待選關聯帳戶移出所述初步關聯集合，該異主判定用於根據兩帳戶之間的關聯度指數D與互斥度指數E判定兩帳戶之間的關聯度大小：E>=p*D (1)其中p為一常數，0<p<1；以及透過上列式(1)對經上一步驟處理過的初步關聯集合中的所述待選關聯帳戶兩兩進行異主判定，將滿足所述異主判定條件的兩個待選關聯帳戶中，與所述待設置自然人資訊的帳戶的關聯度指數D較小的待選關聯帳戶移出所述初步關聯集合，得到所述待設置自然人資訊的帳戶的關聯集合。
7. 根據申請專利範圍第1項所述之自然人資訊設置方法，其中對所有的 所述關聯集合進行收斂處理，使得所述收斂處理後的任意兩個所述關聯集合中的關聯帳戶均不重複的步驟包括：對關聯帳戶完全相同的關聯集合進行合併，對有部分關聯帳戶相同的關聯集合分拆為多個關聯集合，使得所述收斂處理後的任意兩個關聯集合中的關聯帳戶均不重複。
8. 一種自然人資訊設置系統，包括：一關聯集合確定模組，用於根據每個帳戶和其他帳戶之一關聯度指數D和一互斥度指數E，確定所述每個帳戶的關聯集合，所述關聯度指數D係指每個帳戶和其他帳戶之間的相似度，所述互斥度指數E係指每個帳戶和其他帳戶之間的相異度；一關聯度指數確定模組，用於根據所述每個帳戶與其他帳戶的靜態關聯度資訊D1和動態關聯度資訊D2，確定所述每個帳戶與其他帳戶的關聯度指數D，D=w1*D1+w2*D2，w1+w2=1，w1和w2為常數，0<w1<1，0<w2<1，其中所述靜態關聯度資訊D1包括所述每個帳戶與其他帳戶的個人資料資訊的相似度、聯繫方法資訊的相似度以及興趣愛好資訊的相似度的至少其中之一，所述動態關聯度資訊D2包括所述每個帳戶與其他帳戶的登錄行為資訊的相似度以及線上行為資訊的相似度的至少其中之一；一收斂模組，用於對所有的關聯集合進行收斂處理，使得所述收斂處理後的任意兩個所述關聯集合中的關聯帳戶均不重複；以及一設置模組，用於對收斂處理後的同一所述關聯集合中的關聯帳戶設置相同的自然人資訊，並根據所述自然人資訊對同一所述關聯集合中的關聯帳戶設置為同一自然人。
9. 根據申請專利範圍第8項所述之自然人資訊設置系統，進一步包括一互斥度指數確定模組，用於根據所述每個帳戶與其他帳戶的靜態互斥度資訊E1和動態互斥度資訊E2，確定所述每個帳戶與其他帳戶的互斥度指數E，E=y1*E1+y2*E2，y1+y2=1，y1和y2為常數，0<y1<1，0<y2<1，其中所述靜態互斥度資訊E1包括所述每個帳戶與其他帳戶的地理位置資訊的相似度，所述動態互斥度資訊E2包括所述每個帳戶與其他帳戶的登錄行為資訊的相似度、線上行為資訊的相似度以及互動資訊的至少其中之一。
10. 根據申請專利範圍第8項所述之自然人資訊設置系統，其中所述每個帳戶分別為一待設置自然人資訊的帳戶，所述關聯集合確定模組包括：一初步關聯集合確定單元，用於根據所述每個帳戶和其他帳戶的關聯度指數D確定該待設置自然人資訊的帳戶之一初步關聯集合，所述初步關聯集合中包括待選關聯帳戶；以及一篩選單元，用於根據所述初步關聯集合中的帳戶和所述初步關聯集合中的其他帳戶的關聯度指數D和互斥度指數E對所述初步關聯集合中的所述待選關聯帳戶進行篩選，得到該待設置自然人資訊的帳戶之一關聯集合，所述關聯集合中包括關聯帳戶。
11. 根據申請專利範圍第8項所述之自然人資訊設置系統，其中所述收斂模組具體用於對關聯帳戶完全相同的關聯集合進行合併，對有部分關聯帳戶相同的關聯集合分拆為多個關聯集合，使得所述收斂處理後的任意兩個關聯集合中的關聯帳戶均不重複。
12. 一種好友推薦方法，包括下列步驟： 根據一帳戶與一陌生帳戶的共同好友的數量，判定是否將該陌生帳戶設定為一待推薦好友；根據該帳戶與該待推薦好友的共同好友的自然人資訊，對該帳戶與該待推薦好友的共同好友的數量進行修正，獲取該帳戶與該待推薦好友的修正後的共同好友的數量，其中該帳戶與該待推薦好友的共同好友的自然人資訊係透過申請專利範圍第1至7項中任一項所述之自然人資訊設置方法進行設置；以及根據該帳戶與該待推薦好友修正後的共同好友的數量，將該待推薦好友推薦給該帳戶。
13. 一種好友推薦系統，包括：一待推薦好友獲取模組，用於根據一帳戶與一陌生帳戶的共同好友的數量，判定是否將該陌生帳戶設定為一待推薦好友；一修正模組，用於根據該帳戶與該待推薦好友的共同好友的自然人資訊，對該帳戶與該待推薦好友的共同好友的數量進行修正，獲取該帳戶與該待推薦好友修正後的共同好友的數量，其中該帳戶與該待推薦好友的共同好友的自然人資訊係透過申請專利範圍第8至11項中任一項所述之自然人資訊設置系統進行設置；以及一推薦模組，用於根據該帳戶與該待推薦好友修正後的共同好友的數量，確定向該帳戶推薦該待推薦好友。
14. 一種機器可讀介質，其上存儲有指令集合，當該指令集合被執行時，使得該機器可執行申請專利範圍第1至7項中任一項所述之自然人資訊設置方法。
15. 一種機器可讀介質，其上存儲有指令集合，當該指令集合被執行時，使得該機器可執行申請專利範圍第12項所述之好友推薦方法。