[发明专利]一种信息处理方法和信息处理装置

权利要求书

1.一种信息处理方法，所述信息处理方法包括：

获取第一信息集合，所述第一信息集合包括第一组多个用户名和多个词汇；

使用语言模型来训练所述第一信息集合，得到第一多维向量集合，所述第一多维向量集合中的一个多维向量表示所述第一组多个用户名和多个词汇中的一个词汇或者一个用户名；以及

根据所述第一多维向量集合中的每个多维向量表示的第一组多个用户名和多个词汇中的各个词汇和各个用户名相互之间的相似度来对所述第一组多个用户名和多个词汇进行聚类，将所述第一组多个用户名和多个词汇划分为第一多个社区；

其中，所述词汇包括用户名以外的词汇，用户名与词汇可以互为上下文。

2.如权利要求1所述的信息处理方法，进一步包括：

根据表示特定社区中的各个词汇和各个用户名之间的相似度的多维向量来建立相似度网络；以及

根据随机游走算法确定对应于所述特定社区中的每个词汇的权重，使用权重大于用户预设的第一阈值的词汇作为所述特定社区的标签。

3.如权利要求2所述的信息处理方法，进一步包括：根据所述相似度网络来计算所述特定社区中每个用户名对于所述特定社区的影响力，使用所述影响力大于用户预设的第二阈值的用户名作为所述特定社区的标签。

4.如权利要求3所述的信息处理方法，进一步包括：当有特定用户名关注所述特定社区中的一个用户名时，根据所述特定社区中的被关注的用户名的影响力以及所述特定社区的特定词汇的权重来计算是否能够用所述特定社区中的所述特定词汇作为所述特定用户的标签。

5.如权利要求4所述的信息处理方法，进一步包括：当所述特定社区中的第一用户发布了第一信息时，将所述第一信息推荐给所述特定社区中的除第一用户以外的其他用户。

6.一种信息处理装置，所述信息处理装置，包括：

获取单元，经配置来获取第一信息集合，所述第一信息集合包括第一组多个用户名和多个词汇；

训练单元，经配置来使用语言模型来训练所述第一信息集合，得到第一多维向量集合，所述第一多维向量集合中的一个多维向量表示所述第一组多个用户名和多个词汇中的一个词汇或者一个用户名；以及

分类单元，经配置来根据所述第一多维向量集合中的每个多维向量表示的第一组多个用户名和多个词汇中的各个词汇和各个用户名相互之间的相似度来对所述第一组多个用户名和多个词汇进行聚类，将所述第一组多个用户名和多个词汇划分为第一多个社区；

其中，所述词汇包括用户名以外的词汇，用户名与词汇可以互为上下文。

7.如权利要求6所述的信息处理装置，进一步包括：

相似度建立单元，经配置来根据表示特定社区中的各个词汇和各个用户名之间的相似度的多维向量来建立相似度网络，以及

社区表示单元，经配置来根据随机游走算法确定对应于所述特定社区中的每个词汇的权重，使用权重大于用户预设的第一阈值的词汇作为所述特定社区的标签。

8.如权利要求7所述的信息处理装置，所述社区表示单元进一步经配置来：根据所述相似度网络来计算所述特定社区中每个用户名对于所述特定社区的影响力，使用所述影响力大于用户预设的第二阈值的用户名作为所述特定社区的标签。

9.如权利要求8所述的信息处理装置，进一步包括：

计算单元，当有特定用户名关注所述特定社区中的一个用户名，则所述计算单元经配置来根据所述特定社区中的被关注的用户名的影响力以及所述特定社区的特定词汇的权重来计算是否能够用所述特定社区中的所述特定词汇作为所述特定用户的标签。

10.如权利要求9所述的信息处理装置，进一步包括：

推荐单元，当所述特定社区中的第一用户发布了第一信息时，所述推荐单元经配置来将所述第一信息推荐给所述特定社区中的除第一用户以外的其他用户。