[发明专利]用于推荐好友的方法和设备

说明书

技术领域

本发明的各实施方式总体上涉及社交网络领域，并且更具体地，本发明的各实施方式涉及一种用于推荐好友的方法和设备。

背景技术

随着Web2.0技术的发展，社会化网络已经渐渐融入了人们的生活中。在社区网络中，一个典型的问题就是帮助用户快速建立自己的好友圈。通常，网站会通过好友推荐、搜索和浏览展示等来帮助用户找到更多的朋友。好友推荐又分为两种途径，一种是用户主动浏览的，一种是通过系统向用户推送的。其中通过系统主动向用户推送好友是一种带有一定侵扰性的系统行为。给一个不合适的用户推荐好友，比如用户当前好友数已经达到其能够管理的最大限度时，可能激怒用户，造成不良影响，因此如何设计一套筛选和甄别哪些用户可以被推荐好友的机制变得非常有价值。

发明内容

为了解决上述问题，在本上下文中，本发明各实施方式的目的之一在于提供一种用于推荐好友的方法和设备。

根据本发明一个方面的某些实施方式，提供了一种用于推荐好友的方法，例如可以包括：针对测试用户训练与其特征相关联的用户特征集合；根据所述用户特征集合对候选用户进行分类；以及向被分类为目标推荐用户的候选用户推荐好友。

根据本发明一个方面的某些实施方式，提供了一种用于推荐好友的方法，其中所述测试用户可以为计算设备随机挑选的100、500或1000个用户。

根据本发明一个方面的某些实施方式，提供了一种用于推荐好友的方法，其中所述用户特征集合可以包括以下用户特征中的至少一种：用户已有好友数、给用户推荐好友次数、用户获悉推荐次数、用户通过推荐加好友次数、用户最近登录时间、用户注册时间、用户注册以来登录频率、社交网络中用户未加为好友的可推荐人数和用户对网站新功能参与程度。

根据本发明一个方面的某些实施方式，提供了一种用于推荐好友的方法，其中根据所述用户特征集合对候选用户进行分类可以包括根据所述用户特征集合将候选用户分类为目标推荐用户和不适宜推荐用户。

根据本发明一个方面的某些实施方式，提供了一种用于推荐好友的方法，其中根据所述用户特征集合对候选用户进行分类可以包括根据所述用户特征集合利用朴素贝叶斯分类器对候选用户进行分类。

根据本发明另一方面的某些实施方式，提供了一种用于推荐好友的设备，例如可以包括：训练装置，被配置为针对测试用户训练与其特征相关联的用户特征集合；分类装置，被配置为根据所述用户特征集合对候选用户进行分类；以及推荐装置，被配置为向被分类为目标推荐用户的候选用户推荐好友。

根据本发明另一方面的某些实施方式，提供了一种用于推荐好友的设备，其中所述测试用户可以为计算设备随机挑选的100、500或1000个用户。

根据本发明另一方面的某些实施方式，提供了一种用于推荐好友的设备，其中所述用户特征集合可以包括以下用户特征中的至少一种：用户已有好友数、给用户推荐好友次数、用户获悉推荐次数、用户通过推荐加好友次数、用户最近登录时间、用户注册时间、用户注册以来登录频率、社交网络中用户未加为好友的可推荐人数和用户对网站新功能参与程度。

根据本发明另一方面的某些实施方式，提供了一种用于推荐好友的设备，其中根据所述用户特征集合对候选用户进行分类可以包括根据所述用户特征集合将候选用户分类为目标推荐用户和不适宜推荐用户。

根据本发明另一方面的某些实施方式，提供了一种用于推荐好友的设备，其中根据所述用户特征集合对候选用户进行分类可以包括根据所述用户特征集合利用朴素贝叶斯分类器对候选用户进行分类。

本发明示例性实施方式提供的示例性解决方案至少可以带来如下显著的技术效果：利用朴素贝叶斯分类器对候选用户进行分类，能够获得较小的分类误差，从而高效地向候选用户推荐好友。

附图说明

通过参考附图阅读下文的详细描述，本发明示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本发明的若干实施方式，其中：

图1示意性示出了根据本发明示例性实施方式的应用环境；

图2是示意性示出了根据本发明示例性实施方式的、用于推荐好友的方法流程图；

图3是示意性示出了根据本发明示例性实施方式的、用于推荐好友的设备框图；以及

图4是示意性示出了将从本发明示例性实施方式中受益并且可以是本发明示例性实施方式示例装置的移动终端的框图。

在附图中，相同或对应的标号表示相同或对应的部分。

具体实施方式