[发明专利]一种在社交网络中快速获取大量热门话题的方法

说明书

技术领域

本发明涉及社交网络中好友分组优化这一技术领域，特别是从帮助用户在短时间内获取更多的最新消息这一角度进行好友分组的优化工作。 

背景技术

近年来，随着互联网的高速发展，人们的交友圈子也开始从现实转向网络，社交网络的兴起大幅扩展了人们的交友范围。从身边的亲人、朋友到素不相识的业界名人，娱乐明星，社交网络为寻常用户提供了一个更加宽广的交友平台和获取信息的有效途径。用户每天都可以在社交网络中获取大量的数据信息，社交网络中的信息传播量已经远远超过广播、电视、报纸等传统的新闻媒体。然而，大多数消息都具有时效性，随着关注好友的增多，消息的数量也会急剧增长，每个人的时间、精力有限，因此如何在最短的时间里在大量消息中筛选出更多的最新消息是一个亟待解决的问题。 

很多社交网络都提供了好友分组功能，可以通过只显示某一分组的“状态”来进行选择性阅读。用户可以按照好友与自己的关系进行分组，如亲人、朋友；也可以按照好友的职业身份进行分组，如电影明星、计算机工程师等。为了帮助用户在最短时间内获得大量的最新消息，本发明提出了一种新的好友分组方法，通过分析用户好友的历史转发情况，把其中最能覆盖所有最新消息的好友搜集起来，放在一个特定的分组中。在时间有限或者“状态”数量过多时，用户只需要 快速浏览这一分组的所有消息，就能最快的掌握时事热点和热门话题。 

发明内容

为了方便用户在最短时间内获得大量的最新消息，掌握当前的时事热点和热门话题，本发明提出了一种在社交网络中快速获取大量热门话题的方法： 

1、该方法包括以下步骤： 

1）在社交网络中抓取用户发布的“状态”的转发记录，包括用户名、转发内容、转发时间、转发量，原作者和原“状态”发表时间； 

2）通过聚类算法对所有“状态”内容进行聚类，每一个类定义为一个事件； 

3）通过分析“状态”转发记录，针对目标用户，在其好友群中选取在最短时间内可以覆盖最多事件的K个好友； 

4）将这K个好友放在特定的好友分组内，推荐给目标用户。 

2、步骤2）中所述的通过聚类算法对所有“状态”内容进行聚类，每一个类定义为一个事件，其特征在于： 

1）每一类“状态”定义为一个事件表示，获取到该事件中任何一条“状态”的信息就代表获得了该类话题的消息。 

3、步骤3）中所述通过分析“状态”转发记录，针对目标用户，在其“状态”好友群中选取在最短时间内可以覆盖最多事件的K个好友，其特征在于： 

3.1假设用户转发了某一个事件中的任何一条“状态”，即代表该 用户覆盖了这个事件； 

3.2任意选取目标用户的K个好友组成集合A，定义t=T(i，A)，表示集合A覆盖事件i的时间，即A中的所有用户覆盖事件i的所有时间中的最小值，若集合A没有覆盖事件i，则记T(i，A）=∞； 

3.3定义为惩罚函数，将时间t映射到一个实数，表示在t时刻覆盖该事件所带来的损失，为事件i的重要系数，

其中m_i为事件i中所有“状态”的转发次数，sum(i)为所有“状态”的转发次数，我们假设事件的重要程度与转发比例成正比，因此损失与覆盖时间和重要系数的乘积成正比，此处惩罚函数f_i(t)可以根据实际情况作其他更改，若T(i，A)=∞则f_i(t)取函数最大值FMax（人为设定）； 

3.4遍历所有事件，定义整个网络的惩罚函数： 

F(A)=Σip(i)fi(T(i,A))]]>

其中表示事件i发生的概率，m_i为事件i中所有“状态”的转发次数，total(i)为所有“状态”的个数；