[发明专利]一种获取用户个性化特征的系统

说明书

本发明提出了一种获取用户个性化特征的方法和系统。所述方法通过用户访问用户的信号以及用户访问文档的信号，来自动地更新用户的个性化特征。用户的个性化特征，既可以依据所述用户访问过的其他用户的个性化特征进行更新，也可以依据用户访问过的文档的个性化特征进行更新。根据查询用户提交的查询条件和一组用户中的每个用户的个性化特征，计算所述一组用户中每个用户的个性化排序值，以及按照所述个性化排序值的大小，将所述一组用户中的至少一个用户的标识发送给查询用户。本发明还提出了一种获取用户个性化特征的系统。本发明方法可用于在社交网络中查找具有特定特征的用户或者用户群。

本申请是申请日为2012年5月8日，申请号为201210152084.1，发明名称为“一种获取用户个性化特征的方法和系统”的专利的分案申请。

技术领域

本发明涉及互联网领域，具体来说涉及一种获取用户个性化特征的方法和系统。

背景技术

早期互联网的主要入口是门户网站，用户通过网站工作人员手工编辑的网页来进入网络世界。随后由于搜索技术的发展，人们开始使用搜索引擎作为互联网的主要入口，用户通过输入搜索关键字就可以方便地在互联网上检索信息。近几年，随着脸谱(Facebook)、推特(Twitter)、Google+和微博等应用的快速发展，社交网络正在逐渐成为互联网的主要入口。

在社交网络上，用户主要通过自己建立的关系网络来过滤和筛选互联网信息。例如用户通过加关注(follow)获得被关注人发布或转发的信息、通过加好友来获取好友发布的信息等。研究表明，在社交网络上用户建立的关系网络主要包括用户的家人、朋友和同事等“强关系”网络，本质上这是用户线下实体关系网络在线上的复制。而社交网络真正的潜力在于开发用户目前还不认识的那些“弱关系”用户资源，例如网络上的领域专家、名师、达人等等。目前，在社交网络上建立“弱关系”网络的方法还比较单一，用户容易找到那些知名度较高或者粉丝数较多的少数人，却很难发现那些在某个特定专业领域有一技之长或者对于某个特定主题感兴趣的大多数人。这是现有社交网络技术的缺点。

一种改进方案是在社交网络上为每个用户设置个性化特征，然后根据所述用户的个性化特征来寻找具有特定特征的用户或者用户群，并将他们加入到用户自己的关系网络中来。但是，在社交网络上获取用户的个性化特征是比较困难的，主要有以下几个难点。

第一是个性化信息的自动获取问题。目前脸谱上有9亿用户，新浪微博有1.4亿用户，如果要求多数用户在社交网络上手工维护其个性化特征是不现实的。如何自动获取用户的个性化特征是一个难题。第二是个性化信息的更新问题。随着时间的推移，用户的兴趣爱好、工作地点、从事的行业和教育程度等个人信息会发生改变，但是要求多数用户实时地更新其个性化信息是困难的。第三是个性化信息的语义差异问题。在用户设置的个性化特征中，术语不同但语义相同的个性化特征，难以对它们进行归类。第四是个性化信息的完备性问题。用户在网站上提供的个人信息通常比较简略。例如用户在兴趣爱好一项的典型描述是喜欢音乐、打棒球或看书等几项内容，而要求用户全面地细致地描述出其感兴趣的领域是繁琐和困难的。

综上所述，如何有效地获取用户的个性化特征，并根据所述个性化特征在社交网络中查找具有特定特征的用户和用户群，是一个需要解决的问题。

发明内容

鉴于上述现有技术存在的问题，本发明的目的在于提供一种获取用户个性化特征的方法和系统，来自动获取用户的个性化特征，进而根据所述个性化特征，在社交网络中查找具有特定特征的用户和用户群。

根据以上所述的目的，本发明提出了一种获取用户个性化特征的方法，其特征在于，

在互联网上获取多个用户，存储由所述多个用户组成的用户集U＝{1，2，...，M}；设置多个特征，存储由所述多个特征组成的特征集K＝{1，2，...，L}；

为所述用户集U中的多个用户设置参数向量初始值；

多次执行如下步骤：