[发明专利]一种用户关系网络的构建方法和装置

说明书

本说明书实施例提供一种用户关系网络的构建方法和装置，其中的方法包括：获取用户产生的文本信息；根据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。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，特别涉及一种用户关系网络的构建方法和装置。

背景技术

构建用户关系网络在很多方面都具有重要的作用，例如，在社交方面可以根据用户关系网络向不同的用户推荐好友；又例如，在内容分享方面还可以根据用户关系网络向用户推荐同类人群发表的内容。相关技术中，以社交型平台为例，移动互联网时代的到来让用户可以随时在网络上分享内容，从而在社交型平台上可以沉淀大量的用户数据。为了充分挖掘用户之间的关系，通常可以使用用户之间的行为交互数据构建用户关系网络，比如，行为交互数据可以包括好友关系、关注关系、沟通频率、转账频率等。

但是，在实际应用中发现，有大量的用户其实并未在行为层面和其他用户产生联系，比如，有些用户在上述的社交型平台只是自己上传文章、浏览一下其他用户发表的内容或者评论，即这类用户并没有与其他用户之间发生诸如加好友、加关注、沟通等行为方面的交互，可以称为“孤军奋战”的用户。对于这类用户，传统的根据用户之间的行为交互数据构建用户关系网络的技术则无法有效利用，也使得基于行为交互数据的网络构建方法难以准确刻画用户关系。

发明内容

有鉴于此，本公开提供一种用户关系网络的构建方法和装置，以更加准确的构建用户关系网络。

具体地，本说明书一个或多个实施例是通过如下技术方案实现的：

第一方面，提供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。

第二方面，提供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。

第三方面，提供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；