CN104866515A

CN104866515A - 一种分类发布和接收社交网络内容的方法

Info

Publication number: CN104866515A
Application number: CN201410080911.XA
Authority: CN
Inventors: 祁勇
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 2014-02-23
Filing date: 2014-02-23
Publication date: 2015-08-26

Abstract

本发明提出了一种分类发布和接收社交网络内容的方法。在本方法中，内容发布者需要给每个发布内容设置至少一个发布类别，因此社交网络用户就可以按照发布者和发布类别来接收内容。此外在每个类别之下设置一个广告子集，以及根据用户设置的发布类别和接收类别，对每个类别之下的广告子集中的每个广告进行竞价排名，并据此向用户投放广告。该方法能够减少社交网络上信息过载现象的发生，并且能够获得与用户需求更加相关的内容，同时解决了在社交网络上投放精准广告的难题。社交网络用户和社交网络运营商都能够从该技术中获益。

Description

一种分类发布和接收社交网络内容的方法

技术领域

本发明涉及互联网领域，具体来说涉及一种分类发布和接收社交网络内容的方法。

背景技术

微博是一种通过关注机制分享简短实时信息的广播式的社交网络平台。用户可以通过关注(follow)他人来接收内容，也可以转发、评论和收藏他人发布的内容。最早也是最著名的微博是美国的推特(twitter)，国内的主流微博平台包括新浪微博和腾讯微博等。

在现有技术中，微博有两大缺点。一是用户关注的人数受邓巴数限制，另一个是在微博平台难以实现广告的精准投放。

邓巴数是由英国牛津大学的人类学家罗宾·邓巴(Robin Dunbar)提出的。邓巴数理论被认为是社交网络的基础理论之一，即人类的社交人数上限为150人。该理论使得微博用户陷于两难困境。一方面用户希望关注更多的人来获得更多的互联网信息，另一方面当用户关注的用户人数超过邓巴数时，用户无法承受大量的信息负荷。造成这一困境的原因是在微博中如果你关注了某人，你就不得不接收他所发布的所有内容，而不能有选择地接收某类内容。例如某微博名人发布的内容涵盖IT、教育、企业管理和生活娱乐等领域，即使你只对他发布的某个领域的内容感兴趣，你也不得不接收其发布的所有内容。如果发布者能够按照类别来发送内容，而每个用户又能够按照发布者及类别来接收内容的话，那么用户关注他人的数量将大大地超越邓巴数的限制，微博用户所获得的内容也更加精准和个性化。

在微博上投放精准广告，一直是困扰业界的难题。在微博上投放广告无法获得在搜索引擎上投放广告所产生的巨大收益，其原因是在搜索引擎上可以根据用户提交的关键词投放广告，而用户提交的关键词常常能够表明用户的需求，因此在搜索引擎上能够投放精准广告。例如用户搜索关键词“智能手机”时，就可以向用户投放与智能手机相关的广告。但是微博上却不具有这样的优势。微博上所能利用的主要数据是用户社交关系数据，而用户的需求难以通过用户社交关系来获得，因此难以在微博上投放精准广告。如果能够对现有微博进行改进，使得用户既能按照类别来发布内容，又能按照发布者和类别来接收内容，就可以借鉴搜索引擎的成功做法，在微博上投放精准广告。据统计，新浪和腾讯等公司的微博注册用户总数已经突破6亿，每天登陆的用户数超过了4000万。由于微博用户群是中国互联网上最活跃的群体，他们是对新鲜事物最敏感的人群，也是购买力最高的人群，因此在微博上投放广告潜力巨大。

除了微博，在其他社交网络平台上也存在上述问题。例如，微信或者QQ的一个群组如果人数较多，就会产生信息过载情况，这极大地抑制了用户发布和接收内容的需求。还有，一些商家希望通过微信服务号进行营销，但是商家通常有多类产品需要推广，因此商家发布的大量信息常常给用户造成干扰，微信服务商也不得不出台措施来限制商家发布内容的数量。如果能够在每个微信或者QQ群组内设置多个内容类别频道，用户就可以根据需要按类别接收内容，进而减少信息过载情况的发生。同样，如果能够在每个微信服务号之下开设多个营销类别频道，用户就可以根据需要按类别接收营销内容，这样既减少了大量信息对用户的打扰，又可以为用户提供个性化的精准营销服务。

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分类发布和接收社交网络内容的方法，来突破社交网络中邓巴数的限制，并且在社交网络上实现广告的精准投放。

根据以上所述的目的，本发明提出了一种分类发布和接收社交网络内容的方法，其特征在于，所述方法包括在接入互联网的服务器中执行如下步骤：

步骤S1.获取并存储用户集U＝{1，2，...，M}和类别集C＝{1，2，...，N}；

步骤S2.接收并存储任一用户m(m∈U)发布内容的信号，所述信号包括所述用户m发布的一条内容、所述用户m为该内容设置的至少一个发布类别和所述用户m的标识，所述发布类别属于所述类别集C；

步骤S3.接收并存储任一用户n(n∈U)接收内容的信号，所述信号包括所述用户n的标识、内容发布者用户p(p∈U)的标识和至少一个接收类别，所述接收类别属于所述用户p的发布类别集；

步骤S4.根据所述接收内容的信号，将所述用户p的标识和所述至少一个接收类别，添加到所述用户n的内容筛选集合R_n中；

步骤S5.当所述用户n请求更新内容时，根据所述内容筛选集合R_n，将至少一个最新的发布内容发送给所述用户n；

返回所述步骤S2。

与现有社交网络技术相比，本专利方法能够在社交网络上按照类别发布内容，同时用户能够按照发布者和内容类别来接收内容。该方法突破了邓巴数限制使得用户关注的人数能够大幅度地提升，并能够提高接收内容与用户需求之间的相关性。同时，解决了在社交网络上投放精准广告的难题。社交网络用户和社交网络运营商都能够从该技术中获益。

附图说明

图1为用户集、类别集和广告集的说明；

图2为发布内容数据库的设置方法；

图3为用户n的内容筛选集合R_n的设置方法；

图4为用户的发布类别集和接收类别集的设置方法；

图5为一种分类发布和接收社交网络内容的方法；

图6为知识图谱的表示方法；

图7为特定类别之下的广告子集的设置方法；

图8为广告的估值方法；

图9为在微博上发布广告的方法。

具体实施方式

结合附图对本发明方法作进一步详细说明。

图1为用户集、类别集和广告集的说明。在社交网络中，对每个用户标识进行编号组成用户集U＝{1，2，...，M}，其中M为用户总数。在社交网络上内容发布者为其所发布的每个内容设置至少一个内容类别，将每个内容类别进行编号组成类别集C＝{1，2，...，N}，其中N为类别总数。对广告商投放的广告进行编号组成广告集A＝{1，2，...，Q}，其中Q为广告总数。

图2为发布内容数据库的设置方法。当用户在社交网络上发布内容时，需要同时设置该内容的类别，并且在服务器的发布内容数据库中存储一条内容记录，该记录包括内容编号、发布的内容、内容类别和内容发布者的用户标识。其中，内容发布者属于所述用户集U，内容类别属于所述类别集C。例如在图2中的第1条记录表示用户7342发布了“内容1”，且用户7342为“内容1”设置的发布类别为653。每个内容至少包含一个类别。另外，无法定义发布类别的内容，可以归入一个叫做“其他”的公共类别中。

图3为用户n的内容筛选集合R_n的设置方法。内容筛选集合R_n表示用户n(n∈U)接收哪些发布者所发布的内容以及发布内容的类别。内容筛选集合R_n可以形式化地表述为{...，(a，b)，...)}，其中(a，b)∈R_n，a∈U，b∈C，元素(a，b)表示用户n接收用户a所发布的类别b的内容。内容筛选集合R_n中的每个元素在数据库中以一条记录的形式存储。图3表示了编号为958的用户的内容筛选集合R₉₅₈的存储方法，其中，每一行表示内容筛选集合R₉₅₈的一个元素。图3的数据表示用户958分别设置了接收用户256发布的类别编号为32的内容，接收用户3746发布的类别编号为8765的内容，接收用户55365发布的类别为32的内容，接收用户3647发布的类别为768的内容，接收用户3456发布的类别为95的内容，以及接收用户37480发布的类别为32和类别为692的内容。因此，用户958的内容筛选集合R₉₅₈＝{(256，32)，(3746,8765)，(55365,32)，(3647,768)，(3456,95)，(37480,32)，(37480,692)}。当用户接收一个发布者的多个类别的发布内容时，将发布者标识和所述多个类别中的每个类别分别组成内容筛选集合中的不同元素，例如上例中的(37480,32)和(37480,692)。

图4为用户的发布类别集和接收类别集的设置方法。如果某个用户发布了类别为c的内容，我们就说该用户的发布类别集包含类别c。用户i的发布类别集形式化表述为{s(i，1)，s(i，2)，...，s(i，j)，...，s(i，SP_i)}，其中s(i，j)表示用户i的第j个发布类别的名称，SP_i表示用户i的发布类别集的类别个数。根据图2的发布内容数据库可以得到每个用户的发布类别集。例如根据图2能够得到用户1的发布类别集为{86,323，587}。假设类别86,323和587分别代表“管理”，“教育”，和“IT”，则对于用户1有SP₁＝3，s(1，1)＝管理，s(1，2)＝教育，s(1，3)＝IT。

如果某个用户接收了类别为d的内容，我们就说该用户的接收类别集包含类别d。用户i的接收类别集形式化表述为{r(i，1)，r(i，2)，...，r(i，j)，...，r(i，RP_i)}，其中r(i，j)表示用户i的第j个接收类别的名称，RP_i表示用户i的接收类别集的类别个数。例如根据图3能够得到用户958的接收类别集为{32,95,692,768,8765}。假设类别32,95,692,768和8765分别代表“文学”，“历史”，“音乐”，“体育”和“购物”，则对于用户958有RP₉₅₈＝5，r(958，1)＝文学，r(958,2)＝历史，r(958,3)＝音乐，r(958,4)＝体育，r(958,5)＝购物。所述发布类别和所述接收类别都是类别集C的元素。

图5为一种分类发布和接收社交网络内容的方法。所述方法包括在接入互联网的服务器中执行如下步骤：

返回所述步骤S2。

在图5所述方法的一个应用实例中，所述用户m、用户n和用户p分别代表所述用户集U中的任意一个用户，而不是特指某个用户。例如某次执行所述步骤S2至步骤S6时，用户m、用户n和用户p的标识分别为353，5764和2333。而在下一次执行所述步骤S2至步骤S6时，用户m、用户n和用户p的标识分别为6543，84763和67。

在图5所述方法的一个应用实例中，所述方法还包括所述用户n根据特定的发布类别来查询发布内容的步骤。例如用户n要查找类别编号为653的微博内容，则根据图2的发布内容数据库，找到类别为653的内容包括内容1、内容5和内容9。

在图5所述方法的一个应用实例中，所述方法还包括所述用户n根据特定的发布类别来查询其他用户并建立与所述其他用户的社交关联的步骤。例如用户n要查找发布过类别编号为653的发布者，则根据图2的发布内容数据库找到发布类别为653的内容发布者分别是用户7342、用户9735和用户4167。然后所述用户n分别关注这些内容发布者。

在图5所述方法的一个应用实例中，如果所述用户n希望关注所述用户p发布的所有内容，则设置所述用户n关注所述用户p的每个类别。

在图5所述方法的一个应用实例中，所述用户m转发一条内容，与用户发布一条内容的处理流程相同。例如当用户m转发一条内容后，可以为该转发内容设置一个发布类别，该发布类别可以与被转发内容的发布类别相同，也可以不同。在按类别查找社交网络的内容时，包括查找被转发的内容。

图6为知识图谱的表示方法。在所述服务器中存储一个知识图谱，因此，图5所述方法中所述步骤S2的所述发布类别是由所述用户m从所述知识图谱中选出的。在一个应用实例中，知识图谱为图6的树状结构，每个上位概念中包括至少一个下位概念。例如上位概念为科学，下位概念包括自然科学、社会科学和思维科学。而当自然科学为上位概念时，下位概念包括物理学、化学、生物学、天文学、地质学、气象学、建筑学、医学、农学、心理学、电子学、***科学、数学和计算机科学等等。知识图谱的作用是使得用户选择的内容类别标准化和结构化。如果用户定义的内容类别不在知识图谱中，则将新的类别添加到知识图谱中。

图7为特定类别之下的广告子集的设置方法。如果把社交网络上每个用户设置的内容类别看作是一个关键词的话，那么广告商在搜索引擎中购买关键词的商业模式也可以应用到社交网络中来。在本专利方法中，广告商通过购买内容类别来发布广告，并且为该类别之下发布的广告设置一个出价。下面以广告a(a∈A)为例说明广告子集的具体产生方法。假设广告商为其广告a购买的内容类别是“智能手机”，并且为广告a设置了在“智能手机”之下的出价为每次点击0.5元。如果“智能手机”的类别编号为2340，则广告a就被分配到广告子集A₂₃₄₀中。广告集A中的每个广告被分配到至少一个广告子集中。

图8为广告的估值方法。首先设置广告集A＝{1，2，...，Q}，以及在每个类别k∈C之下设置广告子集A_k，其中并为每个所述广告子集A_k中的每个广告设置一个出价。因此，在返回所述步骤S2之前，图5所述方法还包括以下步骤：

步骤S61.为所述用户n生成一组类别；

步骤S62.查找所述一组类别中的每个类别所对应的广告子集；

步骤S63.对查找到的每个所述广告子集之下的每个广告进行估值；

步骤S64.将所述估值最大的至少一个广告推送给所述用户n。

在图8所述方法的一个应用实例中，所述一组类别包括所述用户n的接收类别集的每个类别。所述接收类别集的定义参见图4。

在图8所述方法的一个应用实例中，所述一组类别包括所述用户n的发布类别集的每个类别。所述发布类别集的定义参见图4。

在图8所述方法的一个应用实例中，所述一组类别包括所述用户n在微博平台上转发、评论或者收藏的每个内容的发布类别。

在图8所述方法的一个应用实例中，每个广告的估值是由广告的出价和广告的点击率来确定的。例如当用户958请求更新微博内容时，服务器除了根据内容筛选集合R₉₅₈向用户958呈现内容之外，还向用户958投放广告。假设用户958的接收类别集为{32,95,692,768,8765}，因此分别对广告子集A₃₂，A₉₅，A₆₉₂，A₇₆₈和A₈₇₆₅中的每个广告进行估值。广告的估值等于广告的点击率乘以广告商为该广告设置的出价。广告的点击率根据对用户点击日志的统计而获得，或者根据广告点击预估模型获得。广告的出价由广告商设置。然后根据广告估值，对广告子集A₃₂，A₉₅，A₆₉₂，A₇₆₈和A₈₇₆₅中的每个广告进行排序，以及将估值最大的至少一个广告推送给所述用户958。同样，还可以根据用户958的发布类别集确定一组广告子集，并对其中的每个广告进行竞价排名和投放。

在图8所述方法的一个应用实例中，每个广告的估值是由广告的出价、广告的点击率和广告所在类别的出现次数来确定的。广告的点击率根据对用户点击日志的统计而获得，广告的出价由广告商设置。类别的出现次数是根据用户的内容筛选集合统计得到的。例如在图3中，用户958的接收类别集为{32，95，692，768，8765}，类别的出现次数为类别32出现3次，类别95,692,768和8765分别出现1次。因此根据上述数据分别对广告子集A₃₂，A₉₅，A₆₉₂，A₇₆₈和A₈₇₆₅中的每个广告进行估值。广告的估值等于该广告的点击率乘以该广告的出价再乘以一个该广告的修正值f(x)。其中x为该广告所在类别的出现次数，所述f(x)是x的增函数，且f(x)≥1，例如p≥0。然后根据广告估值的大小对广告子集A₃₂，A₉₅，A₆₉₂，A₇₆₈和A₈₇₆₅中的每个广告进行排序，以及将估值最大的至少一个广告推送给所述用户958。

图9为在微博上发布广告的方法。D10为用户n的接收微博内容页面，其中D11和D12分别为广告区域，每个广告区域包含多个广告位，在每个广告位上根据广告估值大小投放广告。D13为微博内容显示区域，例如根据用户n的内容筛选集合R_n在区域D13上向用户n投放微博内容。

以上所述应用实例仅为本发明的较佳的应用实例，并非用以限定本发明的保护范围。

Claims

1.一种按类别发布和接收社交网络内容的方法，其特征在于，所述方法包括在接入互联网的服务器中执行如下步骤：

返回所述步骤S2。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括所述用户n根据特定的发布类别来查询发布内容的步骤。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括所述用户n根据特定的发布类别来查询其他用户并建立与所述其他用户的社交关联的步骤。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述服务器中存储一个知识图谱，所述步骤S2的所述发布类别是所述用户m从所述知识图谱中选出的。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，设置广告集A＝{1，2，...，Q}，以及在每个类别k∈C之下设置广告子集A_k，其中并为所述广告子集A_k中的每个广告设置一个出价，因此，在返回所述步骤S2之前，所述方法还包括以下步骤：

步骤S61.为所述用户n生成一组类别；

步骤S62.查找所述一组类别中的每个类别所对应的广告子集；

步骤S64.将所述估值最大的至少一个广告推送给所述用户n。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述一组类别包括所述用户n的接收类别集的每个类别。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述一组类别包括所述用户n的发布类别集的每个类别。

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述一组类别包括所述用户n在微博上转发、评论或者收藏的每个内容的发布类别。

9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述每个广告的估值是由广告的出价和广告的点击率来确定的。

10.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法包括对所述用户n的内容筛选集合R_n中的每个类别进行统计，得到每个类别的出现次数，因此，所述每个广告的估值是由广告的出价、广告的点击率和广告所在的类别的出现次数来确定的。