[发明专利]一种微博用户的用户类别确定方法及装置

权利要求书

1.一种微博用户的用户类别确定方法，其特征在于，包括：

获取待用户类别确定的微博用户的用户名；

利用预先构建的最大熵分类器对所述微博用户的用户名进行分类，得到分类结果，所述分类结果包括所述微博用户属于第一用户类别的第一后验概率，以及所述微博用户属于第二用户类别的第二后验概率；

利用所述分类结果及预先设置的用户类别确定规则确定所述微博用户的用户类别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述分类结果及预先设置的用户类别确定规则确定所述微博用户的用户类别的过程为：

比较所述分类结果中的第一后验概率和第二后验概率，将所述第一后验概率和第二后验概率中数值较大者确定为目标后验概率；

将所述目标后验概率对应的用户类别确定为所述微博用户的用户类别。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，预先构建最大熵分类器的过程为：

获取预设数量的微博用户中每个所述微博用户的用户信息，所述用户信息至少包括所述微博用户的用户名和微博地址；

响应用户利用所述微博用户的微博地址进行的类别设定操作，生成所述微博用户的用户类别，所述用户类别为第一用户类别或第二用户类别；

分别将每个所述微博用户的用户名和用户类别作为训练样本输入到预先设置的最大熵工具包中，构建最大熵分类器。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取预设数量的微博用户中每个所述微博用户的用户信息的过程为：

获取预设数量的微博用户；

利用预先设置的API算法，分别获取每个所述微博用户的用户信息，所述用户信息至少包括所述微博用户的用户名和微博地址。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取预设数量的微博用户的过程为：

S1、获取一个微博用户，并将其加入预先构建的空的用户队列中；

S2、按照先进先出原则，从所述用户队列中选取一个微博用户；

S3、获取所述微博用户的粉丝和关注者的并集，并将所述并集中的各个微博用户添加至所述用户队列中；

S4、判断所述用户队列中的微博用户的数量是否满足预设数量要求；当否时，返回执行S2；当是时，执行S5；

S5、将当前所述用户队列中的各个微博用户作为最终获取的微博用户。

6.一种微博用户的用户类别确定装置，其特征在于，包括：

用户名获取单元，用于获取待用户类别确定的微博用户的用户名；

分类单元，用于利用预先构建的最大熵分类器对所述微博用户的用户名进行分类，得到分类结果，所述分类结果包括所述微博用户属于第一用户类别的第一后验概率，以及所述微博用户属于第二用户类别的第二后验概率；

类别确定单元，用于利用所述分类结果及预先设置的用户类别确定规则确定所述微博用户的用户类别。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述类别确定单元包括：

比较单元，用于比较所述分类结果中的第一后验概率和第二后验概率，将所述第一后验概率和第二后验概率中数值较大者确定为目标后验概率；

类别确定子单元，用于将所述目标后验概率对应的用户类别确定为所述微博用户的用户类别。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括最大熵分类器构建单元，所述最大熵分类器构建单元包括：

用户信息获取单元，用于获取预设数量的微博用户中每个所述微博用户的用户信息，所述用户信息至少包括所述微博用户的用户名和微博地址；

用户类别生成单元，用于响应用户利用所述微博用户的微博地址进行的类别设定操作，生成所述微博用户的用户类别，所述用户类别为第一用户类别或第二用户类别；

最大熵分类器构建子单元，用于分别将每个所述微博用户的用户名和用户类别作为训练样本输入到预先设置的最大熵工具包中，构建最大熵分类器。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述用户信息获取单元包括：

微博用户获取单元，用于获取预设数量的微博用户；

用户信息获取子单元，用于利用预先设置的API算法，分别获取每个所述微博用户的用户信息，所述用户信息至少包括所述微博用户的用户名和微博地址。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述微博用户获取单元包括：

第一获取单元，用于执行S1、获取一个微博用户，并将其加入预先构建的空的用户队列中；

选取单元，用于执行S2、按照先进先出原则，从所述用户队列中选取一个微博用户；

第二获取单元，用于执行S3、获取所述微博用户的粉丝和关注者的并集，并将所述并集中的各个微博用户添加至所述用户队列中；

判断单元，用于执行S4、判断所述用户队列中的微博用户的数量是否满足预设数量要求；当否时，返回执行S2；当是时，执行S5；

第三获取单元，用于执行S5、将当前所述用户队列中的各个微博用户作为最终获取的微博用户。