感兴趣人员推荐方法和装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明总体地涉及信息处理，更具体地涉及现场感兴趣人员推荐方法和装置。
【背景技术】
[0002] 近年来，基于因特网等网络技术的社交网络发展如火如荼，例如 facebook, Iinkedin等的社交网络应用越来越多地影响人类的社交行为。
[0003] 关于社交网络应用，已经提出了一些为用户推荐他/她可能感兴趣的人，或者可 能与之有关系的人的技术。
[0004] 例如，2010年3月16日授权公开的GoogleInc.的美国专利US7680770中，提出 了在社交网络中社区的自动产生和推荐方法，包括（1)识别社交网络中存储的至少2条用 户信息之间的匹配，具体地，根据信息条目之间是否使用了相同的或者相似的单词判断是 否匹配，以及通过概念聚类方法或者主体论匹配方法来识别匹配（2)根据匹配的用户信息 自动创建新的社区（3)在一个新的社区里，识别出表现用户可能的兴趣爱好的其他的用户 信息（4)邀请每个识别出的其他的用户信息加入新的社区。
[0005] 2008年5月22日公开的AVAYA科技有限公司的美国专利申请公开US20080120261 中，提出了一种基于社交网络模型的强聚合力小组成员选择方法，包括（1)在组织内使用 社交网络模型来描述沟通的模式；（2)根据社交网络中的关系，估算每一对用户之间的关 系强度，关系强度定义为每一对用户之间交互次数；（3)使用关系强度来估计所选择的小 组成员的凝聚力。
[0006] 2012年9月13日公开的美国专利申请公开号US20120233238中，提出了一种地理 社交网络系统中的动态推荐方法，包括：（1)访问接近第一个用户位置数据的一个或多个 数据存储；（2)根据一个或多个接近第一个用户的位置数据生成一组推荐结果；（3)为第一 个用户给出一个或者多个这组推荐结果中的推荐项目。
[0007] 在2009年6月25日公开的￥&11〇〇!111(3.的美国专利申请公开旧20090164897中， 提出了一种基于社交行为分析和词汇分类法的推荐系统，包括（1)为多个用户获取基于单 词的社交网络相关信息（2)使用基于词汇表的语义分析法分析获得的机遇单词的社交网 路行为信息，以及判断包括多个用户的暗指特定主题的社交网络（3)在特定主题的社交网 路中，判断一个物体或者用户的潜在兴趣，并推荐给社交网络中的用户集合。
[0008] 在2012年7月26日公开的LINKEDIN公司的美国专利申请公开US20120191776 中，提出了一种基于环境的交互内容推荐方法和系统，包括（1)检测对网页文档的交互行 为，判断和网页文档相关的主题，其中已知和某个主题关联的环境被识别出来，例如一个在 线或者离线的论坛；(2)这个被识别的环境被显示给用户作为用户可能感兴趣的内容来源 的推荐。
【发明内容】
[0009] 在许多面对面的现场沟通场景下，例如招聘会、供需交流会、贸易会、技术论坛等， 大多数用户的希望是寻找现场的感兴趣用户，和他们面对面交谈。然而，寻找现场感兴趣用 户的命中率很低，因为人们不知道谁是他的感兴趣用户，并且不知道感兴趣的用户的位置。
[0010] 在这种现场会议中，通常人们缺少或者不具有足够的与会人员的详细信息。而基 于用户个人信息的推荐通常需要较完整和准确的用户个人信息，这可能需要很多的输入数 据，因此一般不适合在现场沟通场景下使用，如会议和展览等场景中。另外，在很多情况下， 人们参加这种会议的目的不是去和朋友会见，而是希望知道应该和谁会谈，如何找到该用 户等。因此，已有的社交网络上的用户个人信息(通常称为用户简介，userprofile)至多 能提供辅助作用，但不能满足现场会议场景中的用户需要。
[0011] 存在针对多人现场沟通场景下，即便事先不具有用户的个人信息，也能够为用户 发现和推荐感兴趣人员的技术的需要。
[0012] 根据本发明的一个方面，提供了一种在现场多人沟通场景下为用户推荐感兴趣人 员的感兴趣人员推荐方法，包括：获取关于描述现场用户之间的"会见"和"谈话"事件的现 场行为数据；根据描述现场用户之间的"会见"和"谈话"事件的现场行为数据，确定第一用 户的潜在感兴趣的用户的集合；向该第一用户发送指示该潜在感兴趣的用户的集合中的一 个或更多个用户的信息，以便向第一用户推荐该一个或更多个用户。
[0013] 根据本发明的另一方面，提供了一种在现场多人沟通场景下为用户推荐感兴趣人 员的感兴趣人员推荐装置，包括：现场行为数据获得部件，获取关于描述现场用户之间的 "会见"和"谈话"事件的现场行为数据；潜在感兴趣用户确定部件，根据描述现场用户之间 的"会见"和"谈话"事件的现场行为数据，确定第一用户的潜在感兴趣的用户的集合；以及 推荐部件，向该第一用户推荐该潜在感兴趣的用户的集合中的一个或更多个用户。
[0014] 利用根据本发明实施例的感兴趣人员推荐方法和装置，即便事先不具有用户的个 人信息，也能够为用户发现和推荐感兴趣人员。
【附图说明】
[0015] 从下面结合附图对本发明实施例的详细描述中，本发明的这些和/或其它方面和 优点将变得更加清楚并更容易理解，其中：
[0016] 图1示出了根据本发明实施例的感兴趣人员推荐方法和装置可以应用的场景的 示意图。
[0017] 图2示出了根据本发明实施例的感兴趣人员推荐系统的工作过程示意图。
[0018] 图3示出了根据本发明一个实施例的感兴趣人员推荐装置300的配置框图。
[0019] 图4示出了根据本发明一个实施例的一种在现场多人沟通场景下为用户推荐感 兴趣人员的感兴趣人员推荐方法400的总体流程图。
[0020] 图5(a)、（b)、（c)分别示意性地示出了对用户位置的定位和跟踪、以矩阵形式表 示的现场行为数据和标准化处理后的现场行为数据。
[0021] 图6示出了根据本发明一个实施例根据描述现场用户之间的"会见"和/或"谈话" 事件的现场行为数据，确定第一用户的潜在感兴趣的用户的集合的示例性方法420的总体 流程图。
[0022] 图7(a)和（b)示出了根据用户B和F之间"会见和谈话"现场行为数据来计算相 似度的操作示意图。
[0023] 图8(a)示出了标准化后的现场行为数据矩阵M'，图8(b)示出了用户A、F、E、B之 间的连通结构图，图8 (c)示出了对应的B和其它用户之间的连通度，以及F和其它用户之 间的连通度。
[0024] 图9 (a)示意性示出了基于用户B和F之间的相似度修正后的现场行为数据矩阵， 图9 (b)示意性示出了修正后的图形结构，其中用户B和F之间用一条虚线连接，图9 (c)示 意性示出因为用户B和F之间的连接导致的连通度的修正。
[0025] 图10示出了根据本发明一个实施例的根据用户之间的相似度和连通度，为第一 用户确定潜在感兴趣用户的方法423的总体流程图。
[0026] 图11示出了通过一用户的强相似用户来为该用户发掘其潜在感兴趣的对象的示 意图。
[0027] 图12示出了通过一用户的强相似用户来为该用户发掘其潜在感兴趣的对象的示 意图。
[0028] 图13示出了根据本发明实施例的根据标准化现场行为数据矩阵M'，求得的用户 "会见"的权重Wmeet(X)结果。
[0029] 图14示出了根据本发明一实施例的现场感兴趣人员推荐系统的工作流程。
[0030] 图15示出了根据本发明一个实施例的本发明的现场感兴趣人员系统的顺序图。
[0031] 图