網絡微博名人信息的推薦處理方法和裝置制造方法及圖紙

本發明專利技術公開了一種網絡微博名人信息的推薦處理方法和裝置，所述方法包括：分析網絡系統中記載的指定用戶的相關信息，確定出該指定用戶的偏好信息；從微博系統中所存儲的名人信息中查詢出與所述偏好信息匹配的名人信息，將查詢出的名人信息當作為所述指定用戶推薦的名人信息。所述裝置包括：分析模塊，用于分析網絡系統中記載的指定用戶的相關信息，確定出該指定用戶的偏好信息；查詢模塊，用于從微博系統中所記載的名人信息中查詢出與所述偏好信息匹配的名人信息；推薦模塊，用于將所述查詢模塊查詢出的名人信息當作為所述指定用戶推薦的名人信息。利用本發明專利技術，可以降低人力成本，提高效率，使推薦結果更加趨近用戶自身的客觀偏好。

【技術實現步驟摘要】
網絡微博名人信息的推薦處理方法和裝置
本專利技術涉及網絡數據處理
，尤其涉及一種網絡微博名人信息的推薦處理方法和裝置。
技術介紹
微博客(MicroBlog)，簡稱微博，是一個基于用戶關系的信息分享、傳播以及獲取的網絡平臺，用戶可以通過有線通信網絡或無線通信網絡、以及各種客戶端訪問微博，以指定數目的文字和/或其它多媒體信息更新信息，并實現即時分享。隨著互聯網的進一步普及，目前的微博系統發展迅速，其中某些微博系統目前注冊用戶已經過億。微博系統的一大特色就在于集中了大量各行各業的名人，普通用戶可以很方便的和名人進行互動。隨著名人隊伍的擴大，需要一種更有效的方法將用戶感興趣的名人推送給用戶。現有的在微博中向用戶推薦名人信息的方法是：通過人工編輯的方式向用戶推薦名人。但是，現有的這種方法不但需要耗費大量人力成本，效率低下；而且主觀因素太強，無法實現針對指定用戶進行客觀地有針對性地推薦，推薦結果距離用戶的客觀偏好太遠。
技術實現思路
有鑒于此，本專利技術的主要目的在于提供一種網絡微博名人信息的推薦處理方法和裝置，以降低人力成本，提高效率，使推薦結果更加趨近用戶自身的客觀偏好。本專利技術的技術方案是這樣實現的：一種網絡微博名人信息的推薦處理方法，包括：分析網絡系統中記載的指定用戶的相關信息，確定出該指定用戶的偏好信息；從微博系統中所存儲的名人信息中查詢出與所述偏好信息匹配的名人信息，將查詢出的名人信息當作為所述指定用戶推薦的名人信息。一種網絡微博名人信息的推薦處理裝置，包括：分析模塊，用于分析網絡系統中記載的指定用戶的相關信息，確定出該指定用戶的偏好信息；查詢模塊，用于從微博系統中所記載的名人信息中查詢出與所述分析模塊確定出的偏好信息匹配的名人信息；推薦模塊，用于將所述查詢模塊查詢出的名人信息當作為所述指定用戶推薦的名人信息。與現有技術相比，本專利技術所提供的方案通過分析用戶的相關信息確定出用戶的偏好信息，再查詢出與該偏好信息匹配的名人信息，將查詢出的名人信息作為推薦結果，從而既可以實現由數據處理設備自動化地進行名人信息的推薦處理，降低人力成本，提高效率，又可以針對用戶各自的偏好推薦給出有針對性的名人信息推薦結果，使推薦結果更加趨近用戶自身的客觀偏好。附圖說明圖1為本專利技術所述方法的一種流程圖；圖2為本專利技術所述方法的一種數據流向示意圖；圖3為本專利技術所述網絡微博名人信息的推薦處理裝置的一種結構示意圖；圖4為本專利技術所述分析模塊的一種具體結構圖；圖5為本專利技術所述查詢模塊的一種具體結構圖。具體實施方式下面結合附圖及具體實施例對本專利技術再作進一步詳細的說明。圖1為本專利技術所述方法的一種流程圖。參見圖1，本專利技術的方法包括：步驟101、分析網絡系統中記載的指定用戶的相關信息，確定出該指定用戶的偏好信息。步驟102、從微博系統中所記載的名人信息中查詢出與所述偏好信息匹配的名人信息，將查詢出的名人信息當作為所述指定用戶推薦的名人信息。所述網絡系統主要是微博系統，可以進一步包括其他關聯網站系統。所述指定用戶是指微博系統中的一個注冊用戶，例如用戶AAA，或者用戶BBB，系統可以針對每個微博注冊用戶執行本專利技術的方法，為每位注冊用戶推薦出與其偏好信息匹配的名人列表，從而根據不同用戶的興趣偏好有針對性地推薦名人給不同的用戶。所述名人信息中主要包括名人標識(如名字)，該方法最終為指定用戶推薦的可以是一組名人的名字。在一種實施例中，所述步驟101中的具體處理方式為：分析所述指定用戶相關信息中的興趣領域詞；根據分析出的興趣領域詞所屬相關信息的種類對應的加權比重，對所述興趣領域詞進行加權；最后按照興趣領域詞的加權值對提取出的所有興趣領域詞進行排序，得到的興趣領域詞列表為偏好信息。圖2為本專利技術所述方法的一種數據流向模型示意圖。參見圖1和圖2，在所述步驟101中，所述網絡系統中記載的指定用戶的相關信息可以包括以下種類相關信息中的任意種，可以采用對應的方式從中分析出用戶的興趣領域詞，這些相關信息及其對應的分析方式包括：A)用戶主動填入的個人信息，例如用戶的注冊信息，例如性別、年齡、家鄉、興趣愛好等等；可以從這些個人信息中直接提取出興趣領域詞，如家鄉、興趣愛好。B)用戶的關系鏈信息，例如用戶在微博系統中加關注或收聽的名人的記錄等；通過分析用戶已經關注或收聽的名人信息，統計歸納出其所關注或收聽的名人所集中的興趣領域，并對這些興趣領域的關注度進行排序，提取出排名靠前的指定數量的興趣領域詞，所述指定數量可以根據需求進行設定。C)用戶參與的話題信息，例如在微博系統中會經常出現一些討論話題，用戶可以根據自身興趣自由選擇參加；通過分析用戶所參與話題所覆蓋的領域，統計歸納出其出現次數超過指定次數的興趣領域詞，或統計歸納出其出現次數排名靠前的指定數量的興趣領域詞，所述指定次數和指定數量可以根據需求進行設定。D)用戶參加的微博群(簡稱微群)信息，所述微群就是微博系統中的一個同類信息的聚合模塊，在微群里用戶可以找到志同道合的人，例如有同一個共同興趣愛好、同一粉絲團、同一學校、同一職業等，用戶可以和微群中的其他用戶進行各種話題討論；系統可以通過分析用戶所參加的微群的主題，統計歸納出其出現次數超過指定次數的興趣領域詞，或統計歸納出其出現次數排名靠前的指定數量的興趣領域詞，所述指定次數和指定數量可以根據需求進行設定。E)用戶建立的關注集信息，所述關注集在有些微博中又稱為收聽(或關注)名單，用戶可以將自己所關注的人分成類，加入到不同的名單中，例如同事名單、朋友名單、體育界名單、影視界名單等等；系統可以通過分析用戶所建立的關注集的主題、描述等信息，統計歸納出其出現次數超過指定次數的興趣領域詞，或統計歸納出其出現次數排名靠前的指定數量的興趣領域詞，所述指定次數和指定數量可以根據需求進行設定。F)用戶在其它關聯網站系統中的行為記錄信息，例如在關聯的音樂網站所收聽的記錄，在新聞網站所瀏覽的新聞條目記錄等等，此處的關聯網站是指利用本微博系統的帳號可以登錄的網站系統；系統可以通過分析這些關聯網站的用戶行為記錄信息，統計歸納出其出現次數超過指定次數的興趣領域詞，或統計歸納出其出現次數排名靠前的指定數量的興趣領域詞，所述指定次數和指定數量可以根據需求進行設定。例如在關聯音樂網站甚至可以分析出其感興趣的某位音樂類名人。步驟101中，具體可以利用用戶在微博系統中的標識信息(通常為帳號)從對應的數據提供源中查找出上述的相關信息，之后可以利用上述各種相關信息對應的分析處理方法從中分析提取出用戶的興趣領域詞。上述A)用戶主動填入的個人信息是一種顯示的用戶反饋信息，能準確的反應用戶對某個領域的真實喜好，但需要用戶付出額外的精力進行填寫。上述相關信息B)至F)為隱式的用戶反饋信息，隱式地反映了用戶對某些領域的興趣，需要進行上述對應的分析處理才能得到興趣領域詞。對于隱世的用戶反饋信息，本專利技術還可以進一步分析統計其中的行為特征信息，確定出該行為特征信息對應的興趣領域詞。例如用戶最近發表的微博，都是和兒童相關，上傳的照片，視頻，是跟自己孩子相關，本專利技術可以利用其中的關鍵字信息并按照預設的推斷策略，該推斷策略例如可以是關鍵字信息與興趣領域詞的對應關系，推斷出該用戶最近關注的興趣領域詞與兒童相關，因此可以從中確定出教育、醫療等興本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種網絡微博名人信息的推薦處理方法，其特征在于，包括：分析網絡系統中記載的指定用戶的相關信息，確定出該指定用戶的偏好信息；從微博系統中所存儲的名人信息中查詢出與所述偏好信息匹配的名人信息，將查詢出的名人信息當作為所述指定用戶推薦的名人信息。

【技術特征摘要】
1.一種網絡微博名人信息的推薦處理方法，其特征在于，包括：分析網絡系統中記載的指定用戶的相關信息，確定出該指定用戶的偏好信息；從微博系統中所存儲的名人信息中查詢出與所述偏好信息匹配的名人信息，將查詢出的名人信息當作為所述指定用戶推薦的名人信息；從微博系統中所存儲的名人信息中查詢出與所述偏好信息匹配的名人信息的具體方式為：按照分類標簽對所述名人信息組進行分類，并設置偏好信息與分類標簽的映射關系，所述偏好信息中包括興趣領域詞，每個興趣領域詞都對應映射一個或一個以上的分類標簽，每一個分類標簽對應一個名人信息組；在進行所述查詢時，根據所述映射關系查詢出所述指定用戶偏好信息對應匹配的分類標簽，從該分類標簽對應的名人信息組中選擇符合指定條件的名人信息，將選出的名人信息作為所述查詢結果。2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述分析網絡系統中記載的指定用戶的相關信息，確定出該指定用戶的偏好信息的具體方式為：分析所述指定用戶相關信息中的興趣領域詞；根據分析出的興趣領域詞所屬相關信息的種類對應的加權比重，對所述興趣領域詞進行加權；最后按照興趣領域詞的加權值對提取出的所有興趣領域詞進行排序，得到的興趣領域詞列表為偏好信息。3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述分析所述指定用戶相關信息中的興趣領域詞的具體方式包括：從所述指定用戶相關信息中直接提取興趣領域詞；和/或分析所述指定用戶相關信息，統計歸納出出現次數或關注度超過指定要求的興趣領域詞；和/或分析所述指定用戶的相關信息，統計歸納其中的行為特征信息，確定出該行為特征信息對應的興趣領域詞。4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，該方法進一步包括：搜集用戶對用戶相關信息中不同種類信息的點擊反饋信息，根據所述點擊反饋信息調整所述各種類相關信息對應的加權比重。5.根據權利要求1至4任一項所...

【專利技術屬性】
技術研發人員：范禹，姚俊軍，沃英杰，閆清嶺，王樅，
申請(專利權)人：騰訊科技北京有限公司，
類型：發明
國別省市：