[发明专利]一种用户关系网络的构建方法和装置

权利要求书

1.一种用户关系网络的构建方法，所述方法包括：

获取用户产生的文本信息，所述用户产生的文本信息，包括：多个用户的用户标识、以及每个用户分别产生的文本信息；

根据所述用户产生的文本信息，统计分词词频数据，所述分词词频数据包括：将所述文本信息分词得到的多个词、以及每个词对应同一用户标识的词频；

根据所述分词词频数据，构建用户-词矩阵，并通过对所述用户-词矩阵进行矩阵分解，得到不同用户的用户特征向量；

计算两两用户特征向量之间的相似度，若两个用户特征向量之间的相似度符合相似条件，则建立所述两个用户特征向量对应的两个用户之间的关联关系；

所述根据分词词频数据，构建用户-词矩阵，并通过对所述用户-词矩阵进行矩阵分解，得到不同用户的用户特征向量，包括：

所述用户-词矩阵的行和列分别是不同的用户标识和不同词，将对应一个用户标识和一个词的词频作为所述用户-词矩阵中对应所述用户标识和词的元素值；

通过矩阵分解技术，将所述用户-词矩阵拆解得到为用户-主题矩阵和主题-词矩阵，并将所述用户-主题矩阵中的每一行向量作为对应用户标识的用户特征向量。

2.根据权利要求1所述的方法；

所述文本信息，包括：用户发表的文章或者评论。

3.根据权利要求1所述的方法，所述根据所述用户产生的文本信息，统计分词词频数据，包括：

分别对每一个用户产生的文本信息进行分词，得到同一用户标识对应的至少一个词；

统计任一词在对应同一用户标识的文本信息中出现的次数，作为所述词频。

4.根据权利要求1所述的方法，所述计算两两用户特征向量之间的相似度，包括：计算所述两两用户特征向量之间的余弦相似度。

5.一种用户关系网络的构建装置，所述装置包括：

信息获取模块，用于获取用户产生的文本信息，所述用户产生的文本信息，包括：多个用户的用户标识、以及每个用户分别产生的文本信息；

统计处理模块，用于根据所述用户产生的文本信息，统计分词词频数据，所述分词词频数据包括：将所述文本信息分词得到的多个词、以及每个词对应同一用户标识的词频；

矩阵分解模块，用于根据所述分词词频数据，构建用户-词矩阵，并通过对所述用户-词矩阵进行矩阵分解，得到不同用户的用户特征向量；

关系构建模块，用于计算两两用户特征向量之间的相似度，若两个用户特征向量之间的相似度符合相似条件，则建立所述两个用户特征向量对应的两个用户之间的关联关系；

所述矩阵分解模块，具体用于：

所述用户-词矩阵的行和列分别是不同的用户标识和不同词，将对应一个用户标识和一个词的词频作为所述用户-词矩阵中对应所述用户标识和词的元素值；

通过矩阵分解技术，将所述用户-词矩阵拆解得到为用户-主题矩阵和主题-词矩阵，并将所述用户-主题矩阵中的每一行向量作为对应用户标识的用户特征向量。

6.根据权利要求5所述的装置，

所述统计处理模块，具体用于：分别对每一个用户产生的文本信息进行分词，得到同一用户标识对应的至少一个词；统计任一词在对应同一用户标识的文本信息中出现的次数，作为所述词频。

7.根据权利要求5所述的装置，

所述文本信息，包括：用户发表的文章或评论。

8.一种用户关系网络的构建设备，所述设备包括存储器、处理器，以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机指令，所述处理器执行指令时实现以下步骤：

获取用户产生的文本信息，所述用户产生的文本信息，包括：多个用户的用户标识、以及每个用户分别产生的文本信息；

根据所述用户产生的文本信息，统计分词词频数据，所述分词词频数据包括：将所述文本信息分词得到的多个词、以及每个词对应同一用户标识的词频；

根据所述分词词频数据，构建用户-词矩阵，并通过对所述用户-词矩阵进行矩阵分解，得到不同用户的用户特征向量；

计算两两用户特征向量之间的相似度，若两个用户特征向量之间的相似度符合相似条件，则建立所述两个用户特征向量对应的两个用户之间的关联关系；

所述根据分词词频数据，构建用户-词矩阵，并通过对所述用户-词矩阵进行矩阵分解，得到不同用户的用户特征向量，包括：

所述用户-词矩阵的行和列分别是不同的用户标识和不同词，将对应一个用户标识和一个词的词频作为所述用户-词矩阵中对应所述用户标识和词的元素值；

通过矩阵分解技术，将所述用户-词矩阵拆解得到为用户-主题矩阵和主题-词矩阵，并将所述用户-主题矩阵中的每一行向量作为对应用户标识的用户特征向量。