CN108920479B - 针对两微一端跨信源账号推荐方法 - Google Patents

针对两微一端跨信源账号推荐方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种针对两微一端跨信源账号推荐方法，包括：将两微一端跨信源账号关联度衡量指标分为三级，包括多个一级关联度衡量指标，各个一级指标下分多个二级指标，以及各二级指标对应的各维度数据字段为三级指标；确定种子账号和多个目标账号；采集三级指标下的各维度数据，量化各个维度数据的相似度；基于用户关注度需求确定一级指标权重和一级指标下各个二级指标的权重；将所得各类三级关联度衡量指标下各个维度数据相似度与各自权重加权求和，获得各目标账号关联度指数，并将这些目标账号关联度指数倒序推荐。本发明所述推荐方法可跨信源进行账号推荐，且推荐结果精确合理。

Description

针对两微一端跨信源账号推荐方法
技术领域
本发明涉及互联网应用技术领域。更具体地说，本发明涉及一种针对两微一端跨信源账号推荐方法。
背景技术
目前通过已知账号推荐相关账号方法主要针对微博单一信源，且推荐方法多采用关注关系信息进行推荐，或通过用户注册信息进行推荐，例如通讯录信息、注册账号时填写的学校、工作信息等。这些账号推荐方法存在推荐结果考虑因素单一的问题，一些用户关心的账号信息往往因为粉丝量少、发博量少等原因排于大V账号之后。
发明内容
本发明的一个目的是解决至少上述问题，并提供至少后面将说明的优点。
本发明还有一个目的是提供一种针对两微一端平台跨信源账号推荐方法，所述方法不止针对单一信源，跨信源基于多维关联度衡量指标，使账号推荐结果更加精确合理。
为了实现根据本发明的这些目的和其它优点，提供了一种针对两微一端跨信源账号推荐方法，包括：将两微一端跨信源账号关联度衡量指标分为三级，包括多个一级关联度衡量指标，各个一级指标下分多个二级指标，以及各二级指标对应的各维度数据字段为三级指标；
确定种子账号和多个目标账号；采集三级指标下的各维度数据，量化各个目标账号维度数据的相似度；
基于用户关注度需求确定一级指标权重和一级指标下各个二级指标的权重，各个同族一级指标的权重和为1，同一个一级指标下的各个同族二级指标的权重和为1；
将所得各类三级关联度衡量指标下各个维度数据相似度与各自权重加权求和，获得各目标账号关联度指数，并将这些目标账号关联度指数倒序推荐。
优选的是，所述一级关联度衡量指标包括：主体关联度、基础关联度、交互关联度、社交关联度以及内容关联度指标；所述主体关联度一级指标下包括认证主体关联二级指标，其对应的微博、微信以及APP三级指标分别为认证主体、账号主体以及应用开发商；所述基础关联度一级指标下包括账号名称关联、账号简介关联、联系方式关联、账号地域关联、账号标签关联二级指标，所述账号名称关联二级指标对应的微博、微信以及APP三级指标分别为用户昵称、用户昵称以及APP站点名称指标，所述账号简介关联二级指标对应的微博、微信以及APP三级指标分别为个人描述、功能简介以及软件介绍，所述联系方式关联二级指标对应的微博和微信三级指标分别为联系电话和客服电话指标，所述账号地域关联二级指标对应的微博三级指标为所在地，所述账号标签关联二级指标对应的微博和APP三级指标分别为标签和应用类别指标；所述交互关联度一级指标下包括评论行为关联、转发行为关联以及点赞行为关联二级指标，所述评论行为关联二级指标对应的微博三级指标为评论行为，所述转发行为关联二级指标对应的微博、微信以及APP三级指标分别为转发行为、文章转载源以及新闻转载源指标，所述点赞行为关联二级指标对应的微博三级指标为点赞行为指标；所述社交关联度一级指标下包括关注关系关联、粉丝关系关联、共同关注关联、共同粉丝关联、账号推荐关联二级指标，所述关注关系关联、粉丝关系关联、共同关注关联以及共同粉丝关联二级指标对应的微博三级指标分别为关注列表、粉丝列表、共同关注以及共同粉丝指标，所述账号推荐关联二级指标对应的微博和微信三级指标分别为友情链接指标和文章信息中推荐其他账号行为指标；所述内容关联度一级指标下包括信息标题关联、发布时间关联、信息内容关联以及链接地址关联二级指标，所述信息标题关联二级指标对应的微博、微信以及APP三级指标分别为长微博标题、文章标题以及新闻标题指标指标，所述发布时间关联二级指标对应的微博、微信以及APP三级指标都为发布时间指标，所述信息内容关联二级指标对应的微博、微信以及APP三级指标分别为博文内容、文章内容以及新闻内容，所述链接地址关联二级指标对应的微博、微信以及APP三级指标分别为博文包含链接、文章包含链接以及新闻包含链接指标。
优选的是，所述用户基于关注度需求确定一级指标权重和一级指标下各个二级指标的权重时，部分指标权重缺失时，将所述缺失指标的权重平均分给同族剩余权重。
优选的是，量化各个维度数据的相似度前还包括将种子账号和目标账号各个维度数据的字段数据对齐。
优选的是，所述各个维度数据相似度的量化计算中文本相似度通过word2vec方式先得到词的向量化表示，再计算得到文本相似度；发布时间相似度计算方式为：与种子账号发布时间相差1h以内的，相似度为1，1h以上6h以内的相似度为0.75，6h以上12h以内的相似度为0.5，12h以上24h以内的相似度为0.25，24h以上的相似度为0。
优选的是，所述采集三级指标下的各维度数据为最近一个月的相关数据。
优选的是，所述微博三级指标下的各维度数据可以通过网页采集和OpenAPI采集相结合的方式采集相关数据；微信三级指标下的各维度数据可以通过微信网页版采集微信公众号的相关数据；APP三级指标下的各维度数据可以通过安卓应用商店页面采集以及抓包工具采集新闻APP的相关数据。
优选的是，所述微博标签三级指标相似度等于种子账号与目标账号相同标签数/目标账号总标签数；所述微博评论行为、转发以及点赞三级指标相似度分别等于目标账号评论种子账号的信息数/目标账号总评论数、目标账号转发种子账号的信息数/目标账号总转发数以及目标账号点赞种子账号的信息数/目标账号总点赞数。
优选的是，所述微信文章转载源三级指标相似度等于目标账号文章转载自种子账号信息数/目标账号文章总数。
优选的是，所述APP应用类别三级指标相似度等于目标账号的应用类别与种子账号标签或者应用类别相同数/目标账号总应用类别数；所述APP新闻转载源三级指标的相似度等于目标APP转载自种子账号的信息数/目标APP总信息数。
本发明至少包括以下有益效果：其一，本发明所提供的账号推荐方法不止是针对单一信源的账号推荐方法，其可以做到跨信源进行账号推荐；其二，本发明所提供的账号推荐方法基于主体关联度、基础关联度、交互关联度、社交关联度、内容关联度等多维关联度衡量指标，使账号推荐结果更加精确合理，账号推荐结果一目了然。
本发明的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本发明的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。
附图说明
图1为本发明所述针对两微一端跨信源账号推荐方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。
应当理解，本文所使用的诸如“具有”、“包含”以及“包括”术语并不配出一个或多个其它元件或其组合的存在或添加。
为了实现根据本发明的这些目的和其它优点，提供了一种针对两微一端跨信源账号推荐方法，包括：将两微一端跨信源账号关联度衡量指标分为三级，包括多个一级关联度衡量指标，各个一级指标下分多个二级指标，以及各二级指标对应的各维度数据字段为三级指标；
确定种子账号和多个目标账号；采集三级指标下的各维度数据，量化各个维度数据的相似度；
基于用户关注度需求确定一级指标权重和一级指标下各个二级指标的权重，各个同族一级指标的权重和为1，同一个一级指标下的各个同族二级指标的权重和为1；用户可以根据自身需求的不同设置各个关联度的权重，进而方便用户可以根据自身需求得到账号推荐结果。如用户侧重于账号间互动的情况，就对交互关联度权重进行调整，侧重于账号间社交圈的情况，就对社交关联度权重进行调整。
将所得各类三级关联度衡量指标下各个维度数据相似度与各自权重加权求和，获得各目标账号关联度指数，并将这些目标账号关联度指数倒序推荐。
在其中一个技术方案中，所述一级关联度衡量指标包括：主体关联度、基础关联度、交互关联度、社交关联度以及内容关联度指标；所述主体关联度一级指标下包括认证主体关联二级指标，其对应的微博、微信以及APP三级指标分别为认证主体、账号主体以及应用开发商；所述基础关联度一级指标下包括账号名称关联、账号简介关联、联系方式关联、账号地域关联、账号标签关联二级指标，所述账号名称关联二级指标对应的微博、微信以及APP三级指标分别为用户昵称、用户昵称以及APP站点名称指标，所述账号简介关联二级指标对应的微博、微信以及APP三级指标分别为个人描述、功能简介以及软件介绍，所述联系方式关联二级指标对应的微博和微信三级指标分别为联系电话和客服电话指标，所述账号地域关联二级指标对应的微博三级指标为所在地，所述账号标签关联二级指标对应的微博和APP三级指标分别为标签和应用类别指标；所述交互关联度一级指标下包括评论行为关联、转发行为关联以及点赞行为关联二级指标，所述评论行为关联二级指标对应的微博三级指标为评论行为，所述转发行为关联二级指标对应的微博、微信以及APP三级指标分别为转发行为、文章转载源以及新闻转载源指标，所述点赞行为关联二级指标对应的微博三级指标为点赞行为指标；所述社交关联度一级指标下包括关注关系关联、粉丝关系关联、共同关注关联、共同粉丝关联、账号推荐关联二级指标，所述关注关系关联、粉丝关系关联、共同关注关联以及共同粉丝关联二级指标对应的微博三级指标分别为关注列表、粉丝列表、共同关注以及共同粉丝指标，所述账号推荐关联二级指标对应的微博和微信三级指标分别为友情链接指标和文章信息中推荐其他账号行为指标；所述内容关联度一级指标下包括信息标题关联、发布时间关联、信息内容关联以及链接地址关联二级指标，所述信息标题关联二级指标对应的微博、微信以及APP三级指标分别为长微博标题、文章标题以及新闻标题指标指标，所述发布时间关联二级指标对应的微博、微信以及APP三级指标都为发布时间指标，所述信息内容关联二级指标对应的微博、微信以及APP三级指标分别为博文内容、文章内容以及新闻内容，所述链接地址关联二级指标对应的微博、微信以及APP三级指标分别为博文包含链接、文章包含链接以及新闻包含链接指标。详细结果见表1。
表1 各级关联度衡量指标
Figure 293798DEST_PATH_IMAGE001
在其中一个技术方案中，所述用户基于关注度需求确定一级指标权重和一级指标下各个二级指标的权重时，部分指标权重缺失时，将所述缺失指标的权重平均分给同族剩余权重。
在其中一个技术方案中，量化各个维度数据的相似度前还包括将种子账号和目标账号各个维度数据的字段数据对齐。
在其中一个技术方案中，所述各个维度数据相似度的量化计算中文本相似度通过word2vec方式先得到词的向量化表示，再计算得到文本相似度；发布时间相似度计算方式为：与种子账号发布时间相差1h以内的，相似度为1，1h以上6h以内的相似度为0.75，6h以上12h以内的相似度为0.5，12h以上24h以内的相似度为0.25，24h以上的相似度为0。
在其中一个技术方案中，所述采集三级指标下的各维度数据为最近一个月的相关数据。
在其中一个技术方案中，所述微博三级指标下的各维度数据可以通过网页采集和OpenAPI采集相结合的方式采集相关数据；我们通过***模拟用户自动登录各微博网站，采用仿真的模拟采集技术采集微博网站的原始网页，并对下载的网页进行解析。或通过微博开放平台采集获取相关微主数据及博文信息，使得采集的数据可靠性高，采集方法简单易行。
微信三级指标下的各维度数据可以通过微信网页版采集微信公众号的相关数据；我们通过登录网页版微信，关注采集目标账号，利用在浏览器放入解析https的插件，把浏览器与服务器交互的消息，抓包发回采集服务器，实现对微信公众号进行数据采集，获取相关微信公众号信息及文章内容信息，使得数据结果采集准确、时效性强，且采集方法简单易行。
APP三级指标下的各维度数据可以通过安卓应用商店页面采集以及抓包工具采集新闻APP的相关数据；抓包工具是拦截查看网络数据包内容的软件，通过采用抓包工具对新闻APP的相关数据进行采集，可以先对新闻APP数据结构进行分析，然后依据分析结果进行模板配置方式，再对新闻APP进行数据采集，获取相关新闻信息及新闻评论信息，使得采集的数据可靠性高，且采集方法简单易行。
在其中一个技术方案中，所述微博标签三级指标相似度等于种子账号与目标账号相同标签数/目标账号总标签数；所述微博评论行为、转发以及点赞三级指标相似度分别等于目标账号评论种子账号的信息数/目标账号总评论数、目标账号转发种子账号的信息数/目标账号总转发数以及目标账号点赞种子账号的信息数/目标账号总点赞数。
微博账号关联度=认证主体文本相似度*A+（昵称相似度*a1+个人描述相似度*b1+联系电话是否相同*c1+所在地是否相同*d1+相同标签数*f1／总标签数）*B+（（目标账号评论种子账号信息数／目标账号总评论数）*a2+（目标账号转发种子账号信息数／目标账号总转发数）*b2+（目标账号点赞种子账号信息数／目标账号总点赞数）*c2）*C+（目标账号是否是种子帐号粉丝*a3+目标账号是否是种子帐号关注对象*b3+目标帐号与种子帐号是否有共同关注对象*c3目标帐号与种子帐号是否有共同粉丝*d3+是否存在目标账号友情链接*e3）*D+（长微博标题相似度*a4+发布时间相似度*b4+博文内容相似度*c4+博文内链接是否相同*d4）*E。
其中，A、B、C、D、E为各一级指标权重，且A+B+C+D+E=1；同理an、bn、cn、dn……为各二级指标权重，且an+bn+cn+dn……=1。
在其中一个技术方案中，所述微信文章转载源三级指标相似度等于目标账号文章转载自种子账号信息数/目标账号文章总数。
微信公众号关联度=认证主体文本相似度*A+（公众号名称相似度*a5+公众号功能介绍相似度*b5+客服电话是否相同*c5）*B+（目标公众号文章转载自种子账号信息数／目标公众号文章总数）*C+（目标公众号文章中是否推荐是种子帐号）*D+（文章标题相似度*a4+文章发布时间相似度*b4+文章内容相似度*c4+文章内阅读原文链接是否相同*d4）*E。
其中，A、B、C、D、E为各一级指标权重，且A+B+C+D+E=1；同理an、bn、cn、dn……为各二级指标权重，a5=a1+(d1+f1)/3，b5=b1+(d1+f1)/3，c5=c1+(d1+f1)/3，且an+bn+cn+dn……=1。
在其中一个技术方案中，所述APP应用类别三级指标相似度等于目标账号的应用类别与种子账号标签或者应用类别相同数/目标账号总应用类别数；所述APP新闻转载源三级指标的相似度等于目标APP转载自种子账号的信息数/目标APP总信息数。
新闻客户端关联度=应用开发商文本相似度*A’+（APP站点名称相似度*a6+APP软件介绍相似度*b6+应用类别与标签相同数*f6／总应用类别与标签数）*B’+（目标APP转载自种子帐号信息数／目标APP总信息数）*C’+（新闻标题相似度*a4+新闻发布时间相似度*b4+新闻内容相似度*c4+新闻内链接是否相同*d4）*E’。
其中，A’、B’、C’、E’为各一级指标权重，A’=A+D/4，B’=B+D/4，C’=C+D/4，E’=E+D/4且A’+B’+C’+E’=1；同理an、bn、cn、dn……为各二级指标权重，a6=a1+(c1+d1)/3，b6=b1+(c1+d1)/3，f6=f1+(c1+d1)/3，且an+bn+cn+dn……=1。
综上所述，本发明所提供的账号推荐方法不止是针对单一信源的账号推荐方法，其可以做到跨信源进行账号推荐；本发明所提供的账号推荐方法基于主体关联度、基础关联度、交互关联度、社交关联度、内容关联度等多维关联度衡量指标，使账号推荐结果更加精确合理，账号推荐结果一目了然。
尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。

Claims (9)

1.一种针对两微一端跨信源账号推荐方法，其特征在于，包括：
将两微一端跨信源账号关联度衡量指标分为三级，包括多个一级关联度衡量指标，各个一级指标下分多个二级指标，以及各二级指标对应的各维度数据字段为三级指标；
所述两微一端指微博、微信、新闻客户端；
所述一级关联度衡量指标包括：主体关联度、基础关联度、交互关联度、社交关联度以及内容关联度指标；所述主体关联度一级指标下包括认证主体关联二级指标，其对应的微博、微信以及APP三级指标分别为认证主体、账号主体以及应用开发商；所述基础关联度一级指标下包括账号名称关联、账号简介关联、联系方式关联、账号地域关联、账号标签关联二级指标，所述账号名称关联二级指标对应的微博、微信以及APP三级指标分别为微博用户昵称、微信用户昵称以及APP站点名称指标，所述账号简介关联二级指标对应的微博、微信以及APP三级指标分别为个人描述、功能简介以及软件介绍，所述联系方式关联二级指标对应的微博和微信三级指标分别为联系电话和客服电话指标，所述账号地域关联二级指标对应的微博三级指标为所在地，所述账号标签关联二级指标对应的微博和APP三级指标分别为标签和应用类别指标；所述交互关联度一级指标下包括评论行为关联、转发行为关联以及点赞行为关联二级指标，所述评论行为关联二级指标对应的微博三级指标为评论行为，所述转发行为关联二级指标对应的微博、微信以及APP三级指标分别为转发行为、文章转载源以及新闻转载源指标，所述点赞行为关联二级指标对应的微博三级指标为点赞行为指标；所述社交关联度一级指标下包括关注关系关联、粉丝关系关联、共同关注关联、共同粉丝关联、账号推荐关联二级指标，所述关注关系关联、粉丝关系关联、共同关注关联以及共同粉丝关联二级指标对应的微博三级指标分别为关注列表、粉丝列表、共同关注以及共同粉丝指标，所述账号推荐关联二级指标对应的微博和微信三级指标分别为友情链接指标和文章信息中推荐其他账号行为指标；所述内容关联度一级指标下包括信息标题关联、发布时间关联、信息内容关联以及链接地址关联二级指标，所述信息标题关联二级指标对应的微博、微信以及APP三级指标分别为长微博标题、文章标题以及新闻标题指标，所述发布时间关联二级指标对应的微博、微信以及APP三级指标都为发布时间指标，所述信息内容关联二级指标对应的微博、微信以及APP三级指标分别为博文内容、文章内容以及新闻内容，所述链接地址关联二级指标对应的微博、微信以及APP三级指标分别为博文包含链接、文章包含链接以及新闻包含链接指标；
确定种子账号和多个目标账号；采集三级指标下的各维度数据，量化各个目标账号维度数据的相似度；
所述种子账号为原始选取的一个账号，所述目标账号为待计算与种子账号关联度进行推荐的账号；
基于用户关注度需求确定一级指标权重和一级指标下各个二级指标的权重，各个同族一级指标的权重和为1，同一个一级指标下的各个同族二级指标的权重和为1；
将所得各类三级关联度衡量指标下各个维度数据相似度与各自权重加权求和，获得各目标账号关联度指数，并将这些目标账号关联度指数倒序推荐。
2.如权利要求1所述的针对两微一端跨信源账号推荐方法，其特征在于，所述用户基于关注度需求确定一级指标权重和一级指标下各个二级指标的权重时，部分指标权重缺失时，将所述缺失指标的权重平均分给剩余同族权重。
3.如权利要求2所述的针对两微一端跨信源账号推荐方法，其特征在于，量化各个维度数据的相似度前还包括将种子账号和目标账号各个维度数据字段对齐。
4.如权利要求3所述的针对两微一端跨信源账号推荐方法，其特征在于，所述各个维度数据相似度的量化计算中文本相似度通过word2vec方式先得到词的向量化表示，再计算得到文本相似度；发布时间相似度计算方式为：与种子账号发布时间相差1h以内的，相似度为1，1h以上6h以内的相似度为0.75，6h以上12h以内的相似度为0.5，12h以上24h以内的相似度为0.25，24h以上的相似度为0。
5.如权利要求4所述的针对两微一端跨信源账号推荐方法，其特征在于，所述采集三级指标下的各维度数据为最近一个月的相关数据。
6.如权利要求5所述的针对两微一端跨信源账号推荐方法，其特征在于，所述微博三级指标下的各维度数据可以通过网页采集和OpenAPI采集相结合的方式采集相关数据；微信三级指标下的各维度数据可以通过微信网页版采集微信公众号的相关数据；APP三级指标下的各维度数据可以通过安卓应用商店页面采集以及抓包工具采集新闻APP的相关数据。
7.如权利要求6所述的针对两微一端跨信源账号推荐方法，其特征在于，所述微博标签三级指标相似度等于种子账号与目标账号相同标签数/目标账号总标签数；所述微博评论行为、转发行为以及点赞行为三级指标相似度分别等于目标账号评论种子账号的信息数/目标账号总评论数、目标账号转发种子账号的信息数/目标账号总转发数以及目标账号点赞种子账号的信息数/目标账号总点赞数。
8.如权利要求7所述的针对两微一端跨信源账号推荐方法，其特征在于，所述微信文章转载源三级指标相似度等于目标账号文章转载自种子账号信息数/目标账号文章总数。
9.如权利要求8所述的针对两微一端跨信源账号推荐方法，其特征在于，所述APP应用类别三级指标相似度等于目标账号的应用类别与种子账号标签或者应用类别相同数/目标账号总应用类别数；所述APP新闻转载源三级指标的相似度等于目标APP转载自种子账号的信息数/目标APP总信息数。
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