CN103426042B - 社交网络的分组方法及*** - Google Patents

Abstract

一种社交网络的分组方法及***，该方法包括：获取好友关系数据，根据好友关系数据确定各好友节点的权重；从好友节点中选择权重最大的好友节点形成新圈子，遍历寻找该新圈子的最佳好友，并将该最佳好友加入该新圈子，直至该新圈子的最佳好友寻找完毕。本发明是在根据好友关系数据确定了各好友节点的权重后，根据好友节点的权重进行分圈，且在进行分圈时，每次只处理一个圈子的圈子好友，避免了全局的距离运算，处理量大大减少，从而可以快速地为社交网络用户进行智能分组，且处理量小，效率高。

Description

社交网络的分组方法及***

技术领域

本发明涉及互联网通信技术领域，特别涉及一种社交网络的分组方法及***。

背景技术

随着互联网技术的发展，越来越多的社交生活被移到了互联网上，这些社交生活包括线下社交生活在网络上的延续，例如即时通信产品、社交网络等等，也包括虚拟世界的社交生活，例如在线游戏等等。网上社交的一个非常基础也非常重要的功能是好友管理，例如好友备注、好友分组等等。合理的好友分组便于用户快速识别和搜寻其好友，此外，当用户需要向不同的分组开放不同的权限时，合理的好友分组就显得更为重要。

传统的对好友进行分组的方案，包括用户手工进行分组、根据关键词筛选、以及社交网络聚类等等。其中，用户手工分组比较耗费精力，从社交网络的实践来看，很多用户懒于为其好友备注和分组，当好友越来越多时，用户识别好友就会比较困难，同时也给分组带来难度。而关键词筛选的方案则依赖于用户的好友所填写的关键词，例如大学、城市、工作单位等等，这使得该种方法只能用于用户实名制的社交网络，而且关键词需要非常准确。而实际上，对于虚拟社交网络来说，例如即时通信产品，关键词保持严格一致的情况几乎无法实现。另外，由于其要求关键词保持一致，需要投入较大的人力来事先定义关键词，费时费力。

发明内容

基于此，针对上述现有技术中存在的问题，本发明提供一种社交网络的分组方法及***，其可以快速地为社交网络用户进行智能分组，且处理量小。

为达到上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种社交网络的分组方法，包括步骤：

获取好友关系数据，根据好友关系数据确定各好友节点的权重；

从好友节点中选择权重最大的好友节点形成新圈子，遍历寻找该新圈子的最佳好友，并将该最佳好友加入该新圈子，直至该新圈子的最佳好友寻找完毕，所述最佳好友为该圈子的好友节点中、加入该圈子后使得圈子的圈子得分的增加量最大的好友节点；

检测未加入任何一个圈子的好友节点，从未加入任何一个圈子的好友节点中选择权重最大的好友节点形成新圈子，遍历寻找该新圈子的最佳好友，并将该最佳好友加入该新圈子，直至该新圈子的最佳好友寻找完毕；

重复上述过程，直至任何一个好友节点都位于任意一个圈子内。

一种社交网络的分组***，包括：

关系链处理单元，用于获取好友关系数据，根据好友关系数据确定各好友节点的权重；

分圈单元，用于从好友节点中选择权重最大的好友节点形成新圈子，遍历寻找该新圈子的最佳好友，并将该最佳好友加入该新圈子，直至该新圈子的最佳好友寻找完毕；还用于检测未加入任何一个圈子的好友节点，从未加入任何一个圈子的好友节点中选择权重最大的好友节点形成新圈子，遍历寻找该新圈子的最佳好友，并将该最佳好友加入该新圈子，直至该新圈子的最佳好友寻找完毕，且任何一个好友节点都位于任意一个圈子内，所述最佳好友为该圈子的好友节点中、加入该圈子后使得圈子的圈子得分的增加量最大的好友节点。

根据上述本发明方案，其在根据好友关系数据确定了各好友节点的权重后，根据好友节点的权重进行分圈，且在进行分圈时，每次只处理一个圈子的圈子好友，避免了全局的距离运算，处理量大大减少，从而可以快速地为社交网络用户进行智能分组，且处理量小，效率高。

附图说明

图1是本发明的社交网络的分组方法实施例的流程示意图；

图2是一个具体示例中进行好友分圈的流程示意图；

图3是应用本发明方法进行分圈的一个具体示例；

图4是多重分圈的示例图；

图5是用户修订分圈的具体示例的示意图；

图6是本发明的社交网络的分组***实施例的结构示意图。

具体实施方式

以下结合其中的较佳实施方式对本发明方案进行详细阐述。

图1中示出了本发明的社交网络的分组方法实施例的流程示意图，如图1所示，本实施例中的社交网络的分组方法包括步骤：

步骤S101：获取好友关系数据，根据好友关系数据确定各好友节点的权重，进入步骤S102；

步骤S102：从好友节点中选择权重最大的好友节点形成新圈子，遍历寻找该新圈子的最佳好友，并将该最佳好友加入该新圈子，直至该新圈子的最佳好友寻找完毕。

根据上述本发明实施例中的方案，其在根据好友关系数据确定了各好友节点的权重后，根据好友节点的权重进行分圈，且在进行分圈时，每次只处理一个圈子的圈子好友，避免了全局的距离运算，处理量大大减少，从而可以快速地为社交网络用户进行智能分组，且处理量小，效率高。

在上述实施例的说明中，是以建立一个新圈子为例进行说明。在实际操作中，在建立了一个新圈子之后，可能还有尚未加入任何一个圈子的好友节点，在此基础上，可基于上述本实施例中的方式进一步进行分组，因此，在上述步骤S102之后，还可以包括步骤：

步骤S103：检测未加入任何一个圈子的好友节点，从未加入任何一个圈子的好友节点中选择权重最大的好友节点形成新圈子，遍历寻找该新圈子的最佳好友，并将该最佳好友加入该新圈子，直至该新圈子的最佳好友寻找完毕；然后，针对剩下的尚未加入任何一个圈子的好友节点，可重复执行上述过程，直至任何一个好友节点都位于任意一个圈子内，没有未进行分圈的好友节点，从而实现对所有好友节点的分组。

其中，上述提及的好友节点的权重，体现了该好友节点的活跃程度以及与其他好友节点之间的关系紧密程度，具体可以通过一定的数值来表示。在根据好友关系数据确定各好友节点的权重时，具体可以通过下述方式进行：

首先，确定各好友节点与好友节点之间的关系链强度；

其次，通过累加与当前好友节点有连接关系的各关系链强度，获得当前好友节点的权重。

其中，上述关系链强度，代表了好友节点与好友节点之间联系紧密的程度或者说关联性的强度，好友节点与好友节点的联系越紧密，关联性越高，则相应的关系链强度的值越高，好友节点与好友节点之间的联系越稀疏，关联性越低，说明二者的关系越疏远，则相应的关系链强度的值越低。

在确定好友节点与好友节点之间的关系链强度时，可以通过一个函数w_ij＝f(·)来进行评估，函数w_ij＝f(·)中，w_ij表示好友节点i与好友节点j之间的关系链强度，当好友节点i与好友节点j之间没有关系存在时，好友节点i与好友节点j之间的关系链强度为w_ij＝0。

确定关系链强度w_ij的函数f(·)的具体形式，可以根据具体使用的环境来确定，例如联系的频次、关系链的属性、种类等变量，基于上述关系链强度的含义，函数f(·)的具体形式与好友节点相互之间的联系紧密程度有关。以考虑联系的频次为例，若两个好友节点之间的联系频次越高，则二者相应的关系链强度的值也越高。另外，若两个好友节点互为好友，即二者直接相连，则二者相应的关系链强度的值也越高，若两个好友节点为间接相连(二者并非直接相连，而是由共同的好友节点)，则二者的关系链强度的值比二者直接相连时的要低，具体的确定方式在此不予赘述。

在得到各好友节点与好友节点之间的关系链强度之后，即可通过将与当前好友节点连接的关系链强度进行累加，即可得到当前好友节点的权重，具体可由下式表示：

w_i＝Σ_jw_ij

式中，w_i表示好友节点i的权重，w_ij表示好友节点i与好友节点j之间的关系链强度。

圈子是一群相似的好友节点的集合，标记圈子为C₁、C₂…C_k…。如果一个好友节点i属于圈子C_k，则记作i∈C_k。而如果一个节点i不属于圈子C_k，但是与圈子C_k内的某个好友节点直接相连，则记为i～C_k。在本发明方案中，将满足i～C_k的节点i称之为圈子C_k的好友节点。

在本发明方案中，在对所有好友节点进行分组时，每次只处理一个圈子的圈子好友。且在对圈子好友进行处理时，基于最佳好友来进行。所谓最佳好友，在本发明方案中，是指加入圈子后、能够使得圈子的圈子得分的增加量最大的好友节点。其中，该圈子得分可以通过圈子内成员节点之间的关系链强度之和与圈外连接惩罚值的差值与圈子的全部连接的关系链强度的和值的比值确定。据此，直观来说，圈子得分可用下式来确定：

圈子得分＝(圈内连接数-圈外连接惩罚)/圈子的全部连接数

也就是说，如果一个圈子内部连接越紧密、外部连接越少，则一个圈子的得分也就越高。

在一个具体的实现方式中，可用下式来确定圈子C_k的圈子得分E_k：

$E_k=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i,j}^{i\∈C_k,j\∈C_k}{w}_{ij}-{\mathrm{\Σ}}_j^{j~C_k}\frac{1}{{\mathrm{\Σ}}_i^{i\∈C_k}{w}_{ij}}}{{\mathrm{\Σ}}_{i,j}^{i\∈C_k,j\∈C_k}{w}_{i,j}+{\mathrm{\Σ}}_j^{i\∈C_k,j~C_k}{w}_{ij}}$

式中，E_k表示圈子C_k的圈子得分，i∈C_k表示好友节点i是圈子C_k的一个成员，j～C_k表示好友节点j与圈子C_k内的好友节点直接相连，w_ij表示好友节点i、j之间的关系链强度。

据此，如果在圈子C_k中新加入一个节点i，则会使得圈子C_k的得分发生变化，其变化量可记为：

ΔE_ki＝E_ki-E_k

式中，E_ki表示加入节点i后的圈子C_k的圈子得分，ΔE_ki表示圈子C_k加入了节点i之后的圈子得分的变化量。

假设加入圈子C_k的所有节点中，其中一个节点i^*满足i^*～C_k，而且在所有的ΔE_ki,i～C_k中最大，而且则将节点i^*称为圈子C_k的最佳好友。

图2中示出了一个具体示例中进行好友分圈的流程示意图。在该示例中，以将所有的好友节点都进行了分圈进行说明。

如图2所示，在进行好友分圈的一个具体示例中，假设初始时一共有N个好友：

在开始好友分圈后，从所有的好友节点中选择一个权重最大的好友节点，形成第一个新圈子；

然后，遍历该第一个新圈子的所有好友节点，从中选择最佳好友，并将该最佳好友添加到该第一个新圈子，随后，再遍历增加了该最佳好友的第一个新圈子的所有好友节点，从中选择最佳好友，并将该最佳好友添加到该第一个新圈子，以此类推，直至没有可加入该第一个新圈子的最佳好友；

经过上述过程后，假设还剩下M个好友节点，再从这M个好友节点中选择一个权重最大的好友节点，形成第二个新圈子；

然后，遍历该第二个新圈子的所有好友节点，从中选择最佳好友，并将该最佳好友添加到该第二个新圈子，随后，再遍历增加了该最佳好友的第二个新圈子的所有好友节点，从中选择最佳好友，并将该最佳好友添加到该第二个新圈子，以此类推，直至没有可加入该第二个新圈子的最佳好友；

持续上述过程，直至没有独立节点剩余，或者说直至任何一个好友节点都被划分到了一个圈子内。

通过如上所述的分圈方式，其每次只处理一个圈子的圈子好友，避免了全局的距离运算，使得运算量大大减少，从而可以快速地为社交网络用户进行智能分组。

依据上述本发明方案，图3中示出了应用本发明方法进行分圈的一个具体示例，以此来展示应用本发明方案来进行分圈的具体过程。

如图3所示：

在图3-1中，权重最大的节点a形成了一个圈子C1；

在图3-2中，评估与圈子C1直接相连的全部节点，图3-2所示中，这些与圈子C1直接相连的全部节点以用加粗的圈表示；

在图3-3中，从圈子C1直接相连的全部节点中选出最佳好友b，并入圈子C1；

在图3-4中，重复上述图3-2、图3-3中的步骤，直到没有最佳好友的情况，即到达图3-5；

然后，在图3-6中，在剩余的节点中选择权重最大的节点c，形成新的圈子；并在图3-7中重复上面的步骤，评估该新的圈子的好友，将最佳好友加入该新圈子，直到没有可加入该新圈子的最佳好友，然后在图3-8中重复上述过程，直到没有剩余的节点，最后的分圈结果如图3-9中所示。

在经过上述本发明方法之后，即可快速地对所有的好友节点信息进行了分组。然而，在某些情况下，某些节点可能同时属于多个圈子，因此，在上述分圈结果的基础上，还可以进行多重分圈的修正，在进行多重分圈的修正时，可以基于一个节点在两个或者多个圈子中好友的关系链比重来决定，即在上述步骤S103之后，还可以包括步骤：

步骤S104：分别确定各圈子的好友节点位于该圈子的关系链比重，并判断该好友节点的关系链比重是否大于预设比重阈值，若是，将该好友节点加入到该圈子。

其中，上述关系链比重，可以通过好友节点与圈子内节点的关系链强度的和值与该好友节点的权重的比例来确定。在其中一个具体实现方式中，上述关系链比重可以通过下式来确定：

$p_{ki}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_j^{j\∈C_k}{w}_{ij}}{{\mathrm{\Σ}}_j{w}_{ij}}$

式中，p_ki表示圈子C_k的好友节点i位于该圈子C_k的关系链比重，该关系链比重表明了好友节点i在圈子C_k中的关系链占其自身全部关系链的比重，j∈C_k表示好友节点j是圈子C_k的一个成员，w_ij表示好友节点i、j之间的关系链强度，Σ_jw_ij表示好友节点i的权重。

在得到关系链比重后p_ki，如果所得到的关系链比重p_ki超过设定的预设比重阈值，则可以判定该好友节点i可以属于本圈子C_k，然后将该好友节点i添加到该圈子C_k中。图4中示出了将图3中所示的分圈结果进行多重分圈后的结果示意图。图4-1中是图3的示例中所得到的分圈结果，在经过多重分圈后，图4-2所示中，左边圈子的好友节点同时被分入了右边圈子中。

在通过上述步骤S103得到分圈结果或者步骤S104得到多重分圈结果后，用户可以根据需要对分圈结果进行调整，完成最终的分圈，即在上述步骤S103或者上述步骤S104之后，还可以包括步骤：

步骤S105：接收用户调整指令，将用户选定的好友节点移动到用户指定的圈子。

图5中示出了一个具体示例中用户对分圈结果进行调整的示意图，在图5-1中，未分组之前，一共有9个好友节点，在经过上述本发明的分圈过程之后，得到图5-2中所示的分圈结果，图5-2所示中，经过多重分圈之后，好友3被同时分入了分组1与分组3。基于图5-2所示的结果，用户可进行调整，将好友1从分组1调整到分组2，得到图5-3所示的最终分组结果。

在获得最后的分组结果之后，可以将最后的分组结果储存到分圈结果数据库，从而用户在后续过程中登录时，可以直接读取该分组结果，无需重复进行分组，具体的实现方式在此不予详加赘述。

根据上述本发明的社交网络的分组方法，本发明还提供一种社交网络的分组***。图6中示出了本发明的社交网络的分组***实施例的结构示意图。

如图6所示，本实施例中的社交网络的分组***包括：

关系链处理单元601，用于获取好友关系数据，根据好友关系数据确定各好友节点的权重；

分圈单元602，用于从好友节点中选择权重最大的好友节点形成新圈子，遍历寻找该新圈子的最佳好友，并将该最佳好友加入该新圈子，直至该新圈子的最佳好友寻找完毕。

根据上述本发明实施例中的方案，其在根据好友关系数据确定了各好友节点的权重后，根据好友节点的权重进行分圈，且在进行分圈时，每次只处理一个圈子的圈子好友，避免了全局的距离运算，处理量大大减少，从而可以快速地为社交网络用户进行智能分组，且处理量小，效率高。

在上述实施例的说明中，是以建立一个新圈子为例进行说明。在实际操作中，在建立了一个新圈子之后，可能还有尚未加入任何一个圈子的好友节点，在此基础上，可基于上述本实施例中的方式进一步进行分组，因此：

上述分圈单元602，还用于检测未加入任何一个圈子的好友节点，从未加入任何一个圈子的好友节点中选择权重最大的好友节点形成新圈子，遍历寻找该新圈子的最佳好友，并将该最佳好友加入该新圈子，直至该新圈子的最佳好友寻找完毕，且任何一个好友节点都位于任意一个圈子内。

在其中一个具体实现方式中，上述关系链处理单元601可以包括：

关系链强度确定单元6011，用于确定各好友节点与好友节点之间的关系链强度；

权重确定单元6012，用于累加与当前好友节点有连接关系的各关系链强度，获得当前好友节点的权重。

其中，上述关系链强度，代表了好友节点与好友节点之间联系紧密的程度或者说关联性的强度，好友节点与好友节点的联系越紧密，关联性越高，则相应的关系链强度的值越高，好友节点与好友节点之间的联系越稀疏，关联性越低，说明二者的关系越疏远，则相应的关系链强度的值越低。

上述分圈单元602在进行分圈时，在一个具体实现方式中，其所提及的最佳好友是指该圈子的好友节点中、加入该圈子后能够使得该圈子的圈子得分的增加量最大的好友节点。其中，该圈子得分可以通过圈子内成员节点之间的关系链强度之和与圈外连接惩罚值的差值与圈子的全部连接的关系链强度的和值的比值确定。其中，在其中一个具体实现方式中，分圈单元602可采用下式来确定圈子得分：

$E_k=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i,j}^{i\∈C_k,j\∈C_k}{w}_{ij}-{\mathrm{\Σ}}_j^{j~C_k}\frac{1}{{\mathrm{\Σ}}_i^{i\∈C_k}{w}_{ij}}}{{\mathrm{\Σ}}_{i,j}^{i\∈C_k,j\∈C_k}{w}_{i,j}+{\mathrm{\Σ}}_j^{i\∈C_k,j~C_k}{w}_{ij}}$

式中，E_k表示圈子得分，i∈C_k表示好友节点i是圈子C_k的一个成员，j～C_k表示好友节点j与圈子C_k内的点直接相连，w_ij表示好友节点i、j之间的关系链强度。

在某些情况下，某些好友节点可能同时属于多个圈子，因此，在上述分圈结果的基础上，还可以进行多重分圈的修正，在进行多重分圈的修正时，可以基于一个节点在两个或者多个圈子中好友的关系链比重来决定，即上述本发明的社交网络的分组***，还可以包括有：

与上述分圈单元602连接的多重分圈单元603，用于分别确定各圈子的好友节点的关系链比重，并在该好友节点的关系链比重大于预设比重阈值时，将该好友节点加入到该圈子。

其中，上述关系链比重，可以通过好友节点与圈子内节点的关系链强度的和值与该好友节点的权重的比例来确定。在其中一个具体实现方式中，多重分圈单元603可采用下式确定关系链比重：

$p_{ki}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_j^{j\∈C_k}{w}_{ij}}{{\mathrm{\Σ}}_j{w}_{ij}}$

式中，p_ki表示圈子C_k的好友节点i的关系链比重，j∈C_k表示节点j是圈子C_k的一个成员，w_ij表示好友节点i、j之间的关系链强度，Σ_jw_ij表示节点i的权重。

在通过上述分圈单元602得到分圈结果或者通过多重分圈单元603得到多重分圈结果后，用户可以根据需要对分圈结果进行调整，完整最终的分圈，即上述本发明的社交网络的分组***，还可以包括有：

用户修订单元604，用于接收用户调整指令，将用户选定的好友节点移动到用户指定的圈子。

上述本发明的社交网络的分组***，具体的好友节点的权重的确定方式、分圈方式、多重分圈方式以及用户修订方式等等，可以与上述本发明的社交网络的分组方法中的相同，在此不予赘述。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种社交网络的分组方法，其特征在于，包括步骤：

获取好友关系数据，根据好友关系数据确定各好友节点的权重；

从好友节点中选择权重最大的好友节点形成新圈子，遍历寻找该新圈子的最佳好友，并将该最佳好友加入该新圈子，直至该新圈子的最佳好友寻找完毕，所述最佳好友为该圈子的好友节点中、加入该圈子后使得圈子的圈子得分的增加量最大的好友节点；

检测未加入任何一个圈子的好友节点，从未加入任何一个圈子的好友节点中选择权重最大的好友节点形成新圈子，遍历寻找该新圈子的最佳好友，并将该最佳好友加入该新圈子，直至该新圈子的最佳好友寻找完毕；

重复上述过程，直至任何一个好友节点都位于任意一个圈子内。

2.根据权利要求1所述的社交网络的分组方法，其特征在于，还包括步骤：

分别确定各圈子的好友节点位于该圈子的关系链比重，并判断该好友节点的关系链比重是否大于预设比重阈值，若是，将该好友节点加入到该圈子。

3.根据权利要求2所述的社交网络的分组方法，其特征在于，通过好友节点与圈子内节点的关系链强度的和值与该好友节点的权重的比例确定所述关系链比重。

4.根据权利要求1所述的社交网络的分组方法，其特征在于，通过圈子内成员节点之间的关系链强度之和与圈外连接惩罚值的差值与圈子的全部连接的关系链强度的和值的比值确定所述圈子得分。

5.根据权利要求1所述的社交网络的分组方法，其特征在于：

还包括步骤：接收用户调整指令，将用户选定的好友节点移动到用户指定的圈子；

和/或

根据好友关系数据确定各好友节点的权重的步骤包括：确定各好友节点与好友节点之间的关系链强度；累加与当前好友节点有连接关系的各关系链强度，获得当前好友节点的权重。

6.一种社交网络的分组***，其特征在于，包括：

关系链处理单元，用于获取好友关系数据，根据好友关系数据确定各好友节点的权重；

分圈单元，用于从好友节点中选择权重最大的好友节点形成新圈子，遍历寻找该新圈子的最佳好友，并将该最佳好友加入该新圈子，直至该新圈子的最佳好友寻找完毕；还用于检测未加入任何一个圈子的好友节点，从未加入任何一个圈子的好友节点中选择权重最大的好友节点形成新圈子，遍历寻找该新圈子的最佳好友，并将该最佳好友加入该新圈子，直至该新圈子的最佳好友寻找完毕，且任何一个好友节点都位于任意一个圈子内，所述最佳好友为该圈子的好友节点中、加入该圈子后使得圈子的圈子得分的增加量最大的好友节点。

7.根据权利要求6所述的社交网络的分组***，其特征在于，还包括：与所述分圈单元连接的多重分圈单元，用于分别确定各圈子的好友节点位于该圈子的关系链比重，并在该好友节点的关系链比重大于预设比重阈值时，将该好友节点加入到该圈子。

8.根据权利要求7所述的社交网络的分组***，其特征在于，所述多重分圈单元通过好友节点与圈子内节点的关系链强度的和值与该好友节点的权重的比例来确定所述关系链比重。

9.根据权利要求6所述的社交网络的分组***，其特征在于，所述分圈单元通过圈子内成员节点之间的关系链强度之和与圈外连接惩罚值的差值与圈子的全部连接的关系链强度的和值的比值确定所述圈子得分。

10.根据权利要求6所述的社交网络的分组***，其特征在于：

还包括用户修订单元，用于接收用户调整指令，将用户选定的好友节点移动到用户指定的圈子；

和/或

所述关系链处理单元包括：

关系链强度确定单元，用于确定各好友节点与好友节点之间的关系链强度；

权重确定单元，用于累加与当前好友节点有连接关系的各关系链强度，获得当前好友节点的权重。