[发明专利]一种社交网络的用户状态识别方法及装置有效
申请号: | 201310513974.5 | 申请日: | 2013-10-25 |
公开(公告)号: | CN104572766B | 公开(公告)日: | 2018-03-09 |
发明(设计)人: | 范伟;钱剑锋;穆亚东 | 申请(专利权)人: | 华为技术有限公司 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30 |
代理公司: | 深圳市威世博知识产权代理事务所(普通合伙)44280 | 代理人: | 何青瓦 |
地址: | 518129 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 社交 网络 用户 状态 识别 方法 装置 | ||
技术领域
本发明涉及社交网络领域,特别是涉及一种社交网络的用户状态识别方法及装置。
背景技术
社交网络的两大要素是用户和事件。用户可以互相关注来共享信息。当新的事件在社交网络中产生时,用户可以通过分享给好友,或者提交评论的方式来做出响应来实现信息的扩散,最终到达一种稳定状态,也即是说,用户对于某一事件的最终状态可以是激活(分享或者评论该事件),或者非激活。
在一个新事件产生的开始阶段,只有部分用户做出了响应,大部分用户的状态未知。如何及早预测用户的最终状态,是一项具有重要实用价值的技术。传统的技术通常假设用户的状态很快收敛到以下两种之一:激活或者非激活。在现有技术中已经考虑到用户有时对于事件的响应时间过长,主要应用异步独立级联模型(Asynchronous Time Delay Independent Cascade Model,AsIC模型)和异步线性阈值模型(Asynchronous Time Delay Linear Threshold Model,AsLT模型)来分析。
传统的AsIC模型是指在社交网络中节点只存在激活和非激活两种状态,且节点只能从非激活变成激活状态。假设在时间t,某一节点v的邻居节点w变成激活节点,则它能使处在非激活状态的节点v变成激活状态的概率为pv,w,如果节点v周围有多个已被激活的邻居节点,则各邻居节点对节点v的影响顺序是任意的,但受影响的程度与Pv,w的大小有关,pv,w越大,节点v越易被激活。节点v被激活后又会影响它的邻居节点,如此重复,直到没有能被激活的节点为止。AsLT模型是指在社交网络中节点只存在激活和非激活两种状态,且节点只能从非激活状态变成激活状态。每个节点v都有一个阈值θv,θv∈[0,1],表示节点v受影响的难易程度,阈值越小,则越易被激活。对节点v有影响的邻居节点的集合为N(v),对于任意w∈N(v),bv,w表示节点w对节点v的影响程度,满足s(v)=∑wbv,w≤1。如果s(v)≥θv,则节点v变成激活状态,w是指N(v)中处于激活状态的节点。节点v被激活后又会影响它的邻居节点,如此重复,直到没有能被激活的节点为止。
现有技术没有充分考虑用户和事件之间的相互吸引关系。即用户对于自身感兴趣的事件,通常会较快做出响应;对于非常不感兴趣的事件,常常最终不会做出任何响应;而对于介于二者之间的事件,常常会进入摇摆或者静默状态。同时也没有考虑社交网络中的社会心理学中的某些现象。例如,如果关联用户处于激活态的总数目增大,则该用户改变为激活态的概率通常也会随之增大。因此现有技术不能在某新事件发生的初始阶段,充分考虑用户可能处于激活和非激活之间的状态,也不能通过充分全面考虑用户状态的可能影响因素进而精确地推断大量用户的最终状态,也就不能进行精准的用户状态监测。
发明内容
本发明实施方式提供一种社交网络的用户状态识别方法及装置,设计了一种新的社交网络的用户状态模型,包含激活、非激活以及不稳定的静默态,充分全面考虑用户状态的可能影响因素精确地推断出用户的最终状态,从而可以进行精准的用户状态监测。
第一方面提供一种社交网络的用户状态识别方法,社交网络包括激活用户、非激活用户以及静默用户,其中,静默用户的状态不稳定,最终转换为激活用户或非激活用户,识别方法包括:获取用户对一新的事件的用户-事件相似度;根据用户-事件相似度识别用户为静默用户或非激活用户;确定社交网络中静默用户或非激活用户最终处于激活或非激活状态。
在第一方面的第一种可能的实现方式中,根据用户-事件相似度识别用户为静默用户或非激活用户包括:比较用户-事件相似度和用户的决策点数值,如果用户-事件相似度大于决策点数值,则用户为静默用户;否则,用户为非激活用户,其中决策点数值是用户存在的用于判断用户的状态的数值,决策点数值越低,用户越可能为静默用户。
在第一方面的第二种可能的实现方式中,获取用户-事件相似度包括:获取社交网络中事件-事件相似度和用户-用户相似度;根据事件-事件相似度得到用户对相似事件的记录,相似事件是指已经发生过的与新的事件相似的事件;根据记录和用户-用户相似度并进行迭代得到用户对事件的用户-事件相似度。
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