信息处理方法与信息处理装置与流程

本发明涉及信息处理方法以及与该方法对应的信息处理装置。

背景技术：

目前，网络社交已在网络通信领域逐渐兴起，用户利用微博、微信等社交网络平台进行信息获取，思想交流。网络社交平台逐渐成为用户依赖的社交媒介。

社交网络是天然的弱关系集合，互粉可以作为弱关系的一个标志。绝大多数用户的关系类型比较单一，主要集中在下面四类：同行，同事，同学，亲戚。现有的社交网络推荐方式，大都集中在相同圈子用户的相互推荐，这样就会导致用户关系越来越单一化，不能针对每个用户的情况有针对性的推荐信息。

技术实现要素：

本发明实施例的目的在于提供一种信息处理方法和信息处理装置，以解决上述技术问题。

本发明一个实施例提供了一种信息处理的方法，方法包括：获取网络社交平台的第一用户在该网络社交平台上所属的第一分组；从第一分组中确定该第一分组的核心成员；获取核心成员在网络社交平台上除第一分组之外的所属其他分组；根据第一分组中的成员和其他分组中的成员发布的第一信息，计算第一分组与其他分组之间的互补性；根据互补性从其他分组中选取推荐给第一用户的第一推荐分组集合。

本发明的另一个实施例提供了一种信息处理的装置，装置包括：第一分组获取单元，用于获取网络社交平台的第一用户在该网络社交平台上所属的第一分组；第一分组核心成员确定单元，用于从第一分 组中确定该第一分组的核心成员；核心成员其他分组确定获取单元，用于获取核心成员在网络社交平台上除第一分组之外的所属其他分组；互补性计算单元，用于根据第一分组中的成员和其他分组中的成员发布的第一信息，计算第一分组与其他分组之间的互补性；第一推荐分组集合选取单元，用于根据互补性从其他分组中选取推荐给第一用户的第一推荐分组集合。

通过上述本发明实施例提供的方案，针对每个用户的各自情况将同行之外的各种互补行业或互补兴趣的圈子推荐给用户，解决了现有的社交网络中用户关系单一化的问题，丰富了社交网络用户的需求信息。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例的描述中所需要使用的附图作简单的介绍。下面描述中的附图仅仅是本发明的示例性实施例。

图1是根据本发明的第一个实施例的信息处理方法流程图；

图2是根据本发明的第二个实施例的信息处理方法流程图；

图3是根据本发明的第三个实施例的信息处理装置的示范性结构框图；

图4是根据本发明的第四个实施例的信息处理装置的示范性结构框图；

图5示出了对分组进行过滤的示意图。

具体实施方式

在下文中，将参考附图详细描述本发明的优选实施例。注意，在本说明书和附图中，具有基本上相同步骤和元素用相同的附图标记来表示，且对这些步骤和元素的重复解释将被省略。

图1描述了根据本发明的第一个实施例的信息处理方法100的流程图。下面将参照图1来描述本发明的第一个实施例的信息处理方 法。参见图1，该信息处理的方法包括以下步骤。

在步骤S101中，获取网络社交平台的第一用户在该网络社交平台上所属的第一分组。根据本发明的一个示例，每个社交网络平台都具有多个用户，每个用户分属于一个或多个分组。在根据本发明的实施例中，社交网络中的任意用户可以作为第一用户，任意用户所在的分组可以作为第一分组。根据本发明的一个示例，可以根据以下信息确定第一用户所属的第一分组：第一用户在网络社交平台上发布的第四信息所涉及的内容；该第四信息传播路径，例如，该信息由那个用户转发来，又例如第一用户将该第四信息转发到的分组或转发给的用户；以及第一用户与网络社交平台其他用户之间的关系，例如，第一用户与其他用户之间的关注与被关注的关系等。

在步骤S102中，从第一分组中确定该第一分组的核心成员。根据本发明的一个示例，每个分组中至少有一个核心成员，可以根据成员对本分组的贡献值、影响力来确定该用户是否是第一分组中的核心成员。例如，贡献值包括：该成员的信息发布数量、发布质量。影响力包括：该用户被关注的人数、其他人转发该用户发布的信息的情况等。根据本发明的一个示例，可以对所有候选的核心成员按照影响力和贡献值进行排序，然后根据排序情况选择1个或多个作为核心成员。

在步骤S103中，获取核心成员在网络社交平台上除第一分组之外的所属其他分组。根据本发明的一个示例，在步骤S103中，首先获取该核心成员所属的所有分组，例如，根据以下信息确定该核心成员所属的所有分组：核心成员在网络社交平台上发布的信息所涉及的内容；该信息传播路径，以及第一用户与网络社交平台其他用户之间的关系。然后，在步骤S103中，获取该核心成员除第一分组之外的其他所有分组。根据本发明的一个示例，在获取了核心成员的所有其他分组之后，对所有其他分组进行过滤。在对分组进行过滤时，去掉核心成员独特的个人喜好分组，去掉核心成员的亲戚分组、同学分组以及单独好友等分组，将过滤后的分组作为最终的其他分组。例如，图5示出了对分组进行过滤的示意图，参见图5，分组集合510是过 滤前的核心成员的其他分组，分组集合520是过滤后的核心成员分组。在过滤前，分组集合510中包括：亲戚分组501，同学分组502，汽车分组503，电脑分组504。在对不必要的分组进行过滤后，得到的分组集合520中仅包括：汽车分组503，电脑分组504。

在步骤S104中，根据第一分组中的成员和其他分组中的成员发布的第一信息，计算第一分组与其他分组之间的互补性。根据本发明的一个示例，在步骤S104中，首先从其他分组中确定该其他分组的核心成员。然后，根据第一分组的核心成员与其他分组的核心成员在网络社交平台上的交流频率、共同交流对象的数量和/或共同交流对象的影响力等因素来确定第一分组的核心成员与其他分组的核心成员之间的紧密度。之后，再确定第一分组与其他分组之间的相似度。最后，根据紧密度与相似度的比值确定第一分组与其他分组之间的互补性。即紧密度越大，相似度越小，比值越大，从而互补性越大。例如，第一用户所在分组为电脑游戏分组(A分组)，该分组核心成员A1的其他分组包括：电脑编程分组(B分组)、股票分组(C分组)、历史故事(D分组)。这样，根据定期交流频率，共同好友的影响力等分别判断电脑游戏分组的核心成员A1与电脑编程分组的核心成员B1、股票分组的核心成员C1以及历史故事分组的核心成员D1之间的紧密度。然后，进一步确定A分组与B分组、A分组与C分组、A分组与D分组之间的相似度。例如，电脑游戏分组与电脑编程分组的相似度，比之电脑游戏分组与股票分组的相似度更大。电脑游戏分组与历史故事分组的相似度，比之电脑游戏分组与股票分组的相似度则可能是相当的。

根据本发明的一个示例，确定第一分组与其他分组之间的相似度的方法可以首先获取第一分组成员发布的第二信息以及其他分组成员发布的第三信息，然后根据第二信息和第三信息的内容等信息确定第一分组与其他分组之间的相似度。例如，如果第二信息与第三信息的内容中，共有用户较多和/或相似话题比例较大，可以认为第一分组与其他分组之间的相似度大。

在步骤S105中，根据互补性从其他分组中选取推荐给第一用户 的第一推荐分组集合。根据本发明的一个示例，在步骤S105中，可以首先将每个其他分组与第一分组的互补值进行排序。然后，根据排序情况以及用户需求从其他分组中选取一个或多个分组组成第一推荐分组集合推荐给第一用户。例如，第一用户所在分组为电脑游戏分组(A分组)，该分组核心成员A1的其他分组包括：电脑编程分组(B分组)、股票分组(C分组)、历史故事(D分组)。根据互补值对上述其他分组进行排序为：股票分组>历史故事分组>电脑编程分组。则可以根据用户需求将股票分组，或股票分组以及历史故事分组推荐给第一用户。

根据本发明的一个示例，还可以根据第一用户当前发布的消息进一步从第一推荐分组集合中选取一个或多个推荐分组作为第二推荐分组推荐给第一用户。例如，进一步获取第一用户在网络社交平台上当前发布的第五信息；根据当前发布的第五信息，从第一推荐分组集合中选取一个或多个推荐分组作为第二推荐分组集合推荐给第一用户。例如，第一用户当前发布的消息有关电脑赛车游戏，那么可以从之前确定的第一推荐分组集合中进一步选取与电脑赛车游戏相关的推荐分组，例如，汽车动力研究的相关分组，推荐给第一用户。

根据本发明的一个示例，还可以根据第一用户发布的当前消息以及发布当前消息时所在的特定分组进一步从第一推荐分组集合中选取第二推荐分组集合给第一用户。例如，第一用户当前发布的消息有关赛车游戏，并且仅仅是在电脑编程分组中发布的，那么可以从之前确定的第一推荐分组集合中进一步选取与电脑编程以及赛车游戏均相关的推荐分组，例如，汽车3D动画制作的相关分组，推荐给第一用户。

根据本发明的一个示例，其中，在根据当前发布的第五信息，从第一推荐分组集合中选取一个或多个推荐分组作为第二推荐分组集合推荐给第一用户的步骤之前，可以通过统计方式来确定用户不同的话题应选取的第二推荐分组集合。例如，通过统计核心成员的话题交流情况来确定某个话题内容需要某个领域分组的参与更为合适。根据本发明的一个示例，可以根据第一用户所属第一分组中的核心成员在 与第一推荐分组集合中每个推荐分组的成员交流时发布的第六信息中是否涉及第一用户当前发布的第五信息，来确定是否将该推荐分组选入第二推荐分组集合中，以推荐给第一用户。例如，第一分组是电脑游戏，该分组的核心成员还分属于汽车动力研究分组，并且经常与汽车动力研究相关分组的成员聊到赛车游戏。另外，汽车动力研究分组之前已被选入第一推荐分组集合中，这样，在第一用户发布电脑赛车游戏的消息时，就可以进一步从第一推荐分组中选取汽车动力研究分组推荐给第一用户。

本发明实施例根据分组之间的互补性等信息，选取分组推荐给用户，使用户与推荐分组中的成员构成信息互补，用户能够从推荐的分组中获取更多有用的信息和帮助，从而丰富了用户的需求信息。

上述的信息处理方法100描述了如何向第一用户推荐一个分组。而图2描述了根据本发明的另一个实施例的信息处理方法200的流程图。在信息处理方法200中描述了如何向用户推荐一个分组中的用户。下面，将参照图2来描述根据本发明实施例的信息处理方法200。方法200与方法100的某些步骤类似，例如，在步骤S201中，获取网络社交平台的第一用户在该网络社交平台上所属的第一分组，类似于步骤S101，获取网络社交平台的第一用户在该网络社交平台上所属的第一分组。在步骤S202中，从第一分组中确定该第一分组的核心成员，类似于步骤S102，从第一分组中确定该第一分组的核心成员。在步骤S203中，获取核心成员在网络社交平台上除第一分组之外的所属其他分组，类似于步骤S103，获取核心成员在网络社交平台上除第一分组之外的所属其他分组。在步骤S204中，根据第一分组中的成员和其他分组中的成员发布的第一信息，计算第一分组与其他分组之间的互补性，类似于步骤S104，根据第一分组中的成员和其他分组中的成员发布的第一信息，计算第一分组与其他分组之间的互补性。在步骤S205中，根据互补性从其他分组中选取推荐给第一用户的第一推荐分组集合，类似于步骤S105,根据互补性从其他分组中选取推荐给第一用户的第一推荐分组集合。为了说明书的简洁，不再对步骤S201-步骤S205进行详述，下面针对不相同之处做详细介 绍。

在图2示出的信息处理方法200中，进一步描述了根据第一用户与其他分组中成员的紧密度，向第一用户推荐分组中的成员。具体地，在步骤S206中，获取第一推荐分组集合或第二推荐分组集合中的每个推荐分组的成员信息，确定成员与第一用户的相似度。根据本发明的一个示例，所述推荐分组的成员与第一用户的相似度主要可以通过二者发布信息的内容中，共有话题的比例以及相似话题的比例来确定。根据本发明的一个示例，在步骤S206中，可以将第一用户与第一推荐分组集合或第二推荐分组集合中的每个成员进行比较，分别确定相似度，还可以根据相似度对所有成员进行排序。

步骤S207，根据第一推荐分组集合或第二推荐分组集合中的推荐分组的成员与第一用户所属的第一分组的核心成员之间的交流频率、共同交流对象来确定成员与第一用户所属的第一分组的核心成员之间的紧密度。根据本发明的一个示例，计算第一分组的核心成员与推荐分组的每个成员之间的紧密度主要通过二者的交流频率和/或共同交流对象的数量来确定。如果交流频率较高和/或共同交流对象较多，则确定二者之间的紧密度较高。

步骤S208，根据相似度以及紧密度确定是否将该成员推荐给第一用户。根据本发明的一个示例，如果推荐分组的成员与第一用户的相似度较高，并且第一用户所在分组的核心成员与该用户的紧密度较高，则可以选取该用户作为推荐好友推荐给第一用户。

本发明实施例根据分组之间的互补性以及分组中成员的相似性等信息，选取好友推荐给用户，使用户与好友爱好相似、信息互补，用户能够从推荐的好友处获取更多有用的信息和帮助，从而丰富了用户的需求信息。

图3描述了根据本发明的第三个实施例的信息处理装置300的示范性框架图。下面将参照图3来描述本发明的第三个实施例的信息处理装置300。参见图3，该信息处理的装置包括以下单元：第一分组获取单元301，第一分组核心成员确定单元302，核心成员其他分组 确定获取单元303，互补性计算单元304，第一推荐分组集合选取单元305。

信息处理装置300的各个模块执行上述图1中的信息处理方法的各个步骤/功能，因此，为了描述简介，不再具体描述。

例如，第一分组获取单元301获取网络社交平台的第一用户在该网络社交平台上所属的第一分组。根据本发明的一个示例，每个社交网络平台都具有多个用户，每个用户分属于一个或多个分组。在根据本发明的实施例中，社交网络中的任意用户可以作为第一用户，任意用户所在的分组可以作为第一分组。根据本发明的一个示例，可以根据以下信息确定第一用户所属的第一分组：第一用户在网络社交平台上发布的第四信息所涉及的内容；该第四信息传播路径，例如，该信息由那个用户转发来，又例如第一用户将该第四信息转发到的分组或转发给的用户；以及第一用户与网络社交平台其他用户之间的关系，例如，第一用户与其他用户之间的关注与被关注的关系等。

第一分组核心成员确定单元302从第一分组中确定该第一分组的核心成员。根据本发明的一个示例，每个分组中至少有一个核心成员，可以根据成员对本分组的贡献值、影响力来确定该用户是否是第一分组中的核心成员。例如，贡献值包括：该成员的信息发布数量、发布质量。影响力包括：该用户被关注的人数、其他人转发该用户发布的信息的情况等。根据本发明的一个示例，可以对所有候选的核心成员按照影响力和贡献值进行排序，然后根据排序情况选择1个或多个作为核心成员。

核心成员其他分组确定获取单元303获取核心成员在网络社交平台上除第一分组之外的所属其他分组。根据本发明的一个示例，核心成员其他分组确定获取单元303首先获取该核心成员所属的所有分组，例如，根据以下信息确定该核心成员所属的所有分组：核心成员在网络社交平台上发布的信息所涉及的内容；该信息传播路径，以及第一用户与网络社交平台其他用户之间的关系。然后，核心成员其他分组确定获取单元303获取该核心成员除第一分组之外的其他所有分组。根据本发明的一个示例，在获取了核心成员的所有其他分组 之后，对所有其他分组进行过滤。在对分组进行过滤时，去掉核心成员独特的个人喜好分组，去掉核心成员的亲戚分组、同学分组以及单独好友等分组，将过滤后的分组作为最终的其他分组。例如，图5示出了对分组进行过滤的示意图，参见图5，分组集合510是过滤前的核心成员的其他分组，分组集合520是过滤后的核心成员分组。在过滤前，分组集合510中包括：亲戚分组501，同学分组502，汽车分组503，电脑分组504。在对不必要的分组进行过滤后，得到的分组集合520中仅包括：汽车分组503，电脑分组504。

互补性计算单元304根据第一分组中的成员和其他分组中的成员发布的第一信息，计算第一分组与其他分组之间的互补性。根据本发明的一个示例，互补性计算单元304首先从其他分组中确定该其他分组的核心成员。然后，根据第一分组的核心成员与其他分组的核心成员在网络社交平台上的交流频率、共同交流对象的数量和/或共同交流对象的影响力等因素来确定第一分组的核心成员与其他分组的核心成员之间的紧密度。之后，再确定第一分组与其他分组之间的相似度。最后，根据紧密度与相似度的比值确定第一分组与其他分组之间的互补性。即紧密度越大，相似度越小，比值越大，从而互补性越大。例如，第一用户所在分组为电脑游戏分组(A分组)，该分组核心成员A1的其他分组包括：电脑编程分组(B分组)、股票分组(C分组)、历史故事(D分组)。这样，根据定期交流频率，共同好友的影响力等分别判断电脑游戏分组的核心成员A1与电脑编程分组的核心成员B1、股票分组的核心成员C1以及历史故事分组的核心成员D1之间的紧密度。然后，进一步确定A分组与B分组、A分组与C分组、A分组与D分组之间的相似度。例如，电脑游戏分组与电脑编程分组的相似度，比之电脑游戏分组与股票分组的相似度更大。电脑游戏分组与历史故事分组的相似度，比之电脑游戏分组与股票分组的相似度则可能是相当的。

根据本发明的一个示例，确定第一分组与其他分组之间的相似度的装置可以首先获取第一分组成员发布的第二信息以及其他分组成员发布的第三信息，然后根据第二信息和第三信息的内容等信息确定 第一分组与其他分组之间的相似度。例如，如果第二信息与第三信息的内容中，共有用户较多和/或相似话题比例较大，可以认为第一分组与其他分组之间的相似度大。

第一推荐分组集合选取单元305根据互补性从其他分组中选取推荐给第一用户的第一推荐分组集合。根据本发明的一个示例，第一推荐分组集合选取单元305可以首先将每个其他分组与第一分组的互补值进行排序。然后，根据排序情况以及用户需求从其他分组中选取一个或多个分组组成第一推荐分组集合推荐给第一用户。例如，第一用户所在分组为电脑游戏分组(A分组)，该分组核心成员A1的其他分组包括：电脑编程分组(B分组)、股票分组(C分组)、历史故事(D分组)。根据互补值对上述其他分组进行排序为：股票分组>历史故事分组>电脑编程分组。则可以根据用户需求将股票分组，或股票分组以及历史故事分组推荐给第一用户。

根据本发明的一个示例，还可以根据第一用户当前发布的消息进一步从第一推荐分组集合中选取一个或多个推荐分组作为第二推荐分组推荐给第一用户。例如，进一步获取第一用户在网络社交平台上当前发布的第五信息；根据当前发布的第五信息，从第一推荐分组集合中选取一个或多个推荐分组作为第二推荐分组集合推荐给第一用户。例如，第一用户当前发布的消息有关电脑赛车游戏，那么可以从之前确定的第一推荐分组集合中进一步选取与电脑赛车游戏相关的推荐分组，例如，汽车动力研究的相关分组，推荐给第一用户。

根据本发明的一个示例，还可以根据第一用户发布的当前消息以及发布当前消息时所在的特定分组进一步从第一推荐分组集合中选取第二推荐分组集合给第一用户。例如，第一用户当前发布的消息有关赛车游戏，并且仅仅是在电脑编程分组中发布的，那么可以从之前确定的第一推荐分组集合中进一步选取与电脑编程以及赛车游戏均相关的推荐分组，例如，汽车3D动画制作的相关分组，推荐给第一用户。

根据本发明的一个示例，其中，在根据当前发布的第五信息，从第一推荐分组集合中选取一个或多个推荐分组作为第二推荐分组集 合推荐给第一用户的步骤之前，可以通过统计方式来确定用户不同的话题应选取的第二推荐分组集合。例如，通过统计核心成员的话题交流情况来确定某个话题内容需要某个领域分组的参与更为合适。根据本发明的一个示例，可以根据第一用户所属第一分组中的核心成员在与第一推荐分组集合中每个推荐分组的成员交流时发布的第六信息中是否涉及第一用户当前发布的第五信息，来确定是否将该推荐分组选入第二推荐分组集合中，以推荐给第一用户。例如，第一分组是电脑游戏，该分组的核心成员还分属于汽车动力研究分组，并且经常与汽车动力研究相关分组的成员聊到赛车游戏。另外，汽车动力研究分组之前已被选入第一推荐分组集合中，这样，在第一用户发布电脑赛车游戏的消息时，就可以进一步从第一推荐分组中选取汽车动力研究分组推荐给第一用户。

本发明实施例根据分组之间的互补性等信息，选取分组推荐给用户，使用户与推荐分组中的成员构成信息互补，用户能够从推荐的分组中获取更多有用的信息和帮助，从而丰富了用户的需求信息。

上述的信息处理装置300描述了如何向第一用户推荐一个分组。图4是根据本发明的第四个实施例的信息处理装置400的示范性框架图。在信息处理装置400中描述了如何向用户推荐一个分组中的用户。下面，将参照图4来描述根据本发明实施例的信息处理装置400。装置400与方法200的某些单元类似，例如，第一分组获取单元401类似于第一分组获取单元301。第一分组核心成员确定单元402类似于第一分组核心成员确定单元302，核心成员其他分组确定获取单元403类似于核心成员其他分组确定获取单元303。互补性计算单元404类似于互补性计算单元304。第一推荐分组集合选取单元405类似于第一推荐分组集合选取单元305。为了说明书的简洁，不再对单元401-单元405进行详述，下面针对不相同之处做详细介绍。

在图4示出的信息处理装置400中，进一步描述了根据第一用户与其他分组中成员的紧密度，向第一用户推荐分组中的成员。具体地，成员信息获取单元406获取第一推荐分组集合或第二推荐分组集合中的每个推荐分组的成员信息，确定成员与第一用户的相似度。根据 本发明的一个示例，所述推荐分组的成员与第一用户的相似度主要可以通过二者发布信息的内容中，共有话题的比例以及相似话题的比例来确定。根据本发明的一个示例，成员信息获取单元406可以将第一用户与第一推荐分组集合或第二推荐分组集合中的每个成员进行比较，分别确定相似度，还可以根据相似度对所有成员进行排序。

成员紧密度确定单元407根据第一推荐分组集合或第二推荐分组集合中的推荐分组的成员与第一用户所属的第一分组的核心成员之间的交流频率、共同交流对象来确定成员与第一用户所属的第一分组的核心成员之间的紧密度。根据本发明的一个示例，计算第一分组的核心成员与推荐分组的每个成员之间的紧密度主要通过二者的交流频率和/或共同交流对象的数量来确定。如果交流频率较高和/或共同交流对象较多，则确定二者之间的紧密度较高。

成员推荐确定单元408根据相似度以及紧密度确定是否将该成员推荐给第一用户。根据本发明的一个示例，如果推荐分组的成员与第一用户的相似度较高，并且第一用户所在分组的核心成员与该用户的紧密度较高，则可以选取该用户作为推荐好友推荐给第一用户。

本发明实施例根据分组之间的互补性以及分组中成员的相似性等信息，选取好友推荐给用户，使用户与好友爱好相似、信息互补，用户能够从推荐的好友处获取更多有用的信息和帮助，从而丰富了用户的需求信息。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现。并且软件模块可以置于任意形式的计算机存储介质中。为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。本领域技术人员可以对每个特定的应用来使用不同装置来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

本领域技术人员应该理解，可依赖于设计需求和其它因素对本发明进行各种修改、组合、部分组合和替换，只要它们在所附权利要求 书及其等价物的范围内。