一種基于群組關系的自動推薦方法、終端及系統的制作方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及信息技術領域，尤其涉及一種基于群組關系的自動推薦方法、終端及系統。
【背景技術】
[0002]目前隨著互聯網技術的高速發展和普及，互聯網用戶群體和以互聯網為載體的各種網絡信息服務和應用急劇增加。面對海量的信息資源，用戶很難在有限時間內通過手工方式在如此巨大的信息空間中獲得符合其自身需求的信息，而信息提供方也很難在服務的過程中挖掘用戶的使用習慣，從而進一步改善自身的服務，這也就產生了所謂的“信息過載”問題。為了解決信息過載問題，傳統的信息服務采用了門戶網站(Yahoo !)、搜索引擎(Google)和定制過濾內容等方法，但當用戶的需求十分模糊時，這些方法也無法為用戶提供滿意服務。在這種背景下，推薦系統技術應運而生，它被認為是當前解決信息過載問題最有效的工具之一。
[0003]終端中，基于社交網絡的軟件比較多且較為成熟，例如國內的即時聊天通信軟件QQ，微信，國外的facebook，whatsapp，twitter等。上述軟件實現了基于一定社交關系的不同人之間的溝通，也實現了基于群組的多人通信。而目前的基于群組的多人通信機制中，通常所采用的推薦群組的方式，可如CN102044009A所揭示的基于興趣向用戶來推薦群組，也可以如CN102651713A所揭示的由用戶主動給某一群組推薦其他用戶。這些推薦方法只能基于用戶興趣推薦相關群組，尚不能基于群組關系自動推薦其他相關聯群組，推薦效果一般。
【發明內容】
[0004]本發明的目的在于提供一種基于群組關系的自動推薦方法、終端及系統，提升群組推薦的效果。
[0005]本發明的目的是通過以下技術方案實現的。
[0006]一種基于群組關系的自動推薦方法，包括步驟:
[0007](I)基于群組內部成員關系，統計與當前用戶相關聯的信息的關聯度；
[0008](2)對于關聯度高于預設閾值的信息，將其推薦給當前用戶。
[0009]其中，所述與當前用戶相關聯的信息包括外部群組和/或關注信息。
[0010]其中，所述關注信息包括公眾ID、公共服務信息、視頻、音樂。
[0011]其中，所述步驟⑴進一步包括:
[0012]對于當前用戶，獲取本群組中的其他內部成員所屬的外部群組信息和/或關注信息;
[0013]對于所獲取到的各個外部群組和/或關注信息，分別計算本群組內部成員的加入成員比例/關注比例，作為所述關聯度。
[0014]其中，所述步驟⑴中，對于所獲取到的各個外部群組和/或關注信息，僅計算本群組內與當前用戶互為好友或具有其他社交關系的其他內部成員的加入成員比例/關注比例，作為所述關聯度。
[0015]其中，所述步驟(I)中包括，
[0016]對于當前用戶，獲取與當前用戶互為好友或具有其他社交關系的其他用戶所加入的外部群組信息和/或關注信息；
[0017]對于所獲取到的各個外部群組和/或關注信息，分別計算其他用戶的加入成員比例/關注比例，作為所述關聯度。
[0018]一種基于群組關系的自動推薦終端，包括:
[0019]關聯度統計單元，用于基于群組內部成員關系，計算與當前群組內各成員相關聯的信息的關聯度；
[0020]推薦單元，用于將與其關聯度超過預設閾值的信息分別推薦給本群組內的各成員用戶。
[0021]其中，所述關聯度統計單元具體包括:
[0022]信息獲取單元，用于獲取當前群組內各成員所屬的其他外部群組信息和/或所關注的其他關注信息；
[0023]關聯度計算單元，用于根據所獲取到的各個外部群組/各種關注信息，分別計算本群組內部成員的加入成員比例/關注比例以作為關聯度信息。
[0024]其中，該終端具體為移動電話、智能電話、筆記本電腦、平板電腦。
[0025]一種基于群組關系的自動推薦系統，包括:如上任一所述的終端以及服務器；
[0026]所述終端，用于在確定向用戶推薦信息時，向服務器發送推薦用戶加入預定群組的推薦加入協議命令，包括被推薦用戶ID和預定群組ID ;
[0027]所述服務器，用于接收終端發送的推薦加入協議命令；根據所述預定群組ID確定所述預定群組的創建用戶，并向所述創建用戶發送推薦加入通知消息，以便所述創建用戶確定是否將被推薦用戶加入到所述預定群組中；當接收到所述創建用戶發送的同意將所述推薦用戶加入到所述預定群組中的響應消息時，將所述被推薦用戶ID添加到所述預定群組的成員列表中。
[0028]本發明實施例與現有技術相比，本發明具有以下優點:
[0029]本發明實施例基于群組內部人員關系來實現向用戶推薦外部群組及關注信息，由于這些推薦內容是與用戶有一定社交關系的其他用戶關注度較高的，因而推薦的群組和關注信息與用戶有著較大的關聯性，可大大提高推薦的效果，提升用戶體驗。
【附圖說明】
[0030]圖1是本發明實施例一中群組關系的拓撲圖；
[0031]圖2是本發明實施例一中基于群組關系的自動推薦方法流程圖；
[0032]圖3是本發明實施例一中基于群組關系的自動推薦終端結構框圖；
[0033]圖4是本發明實施例二中群組關系的拓撲圖；
[0034]圖5是本發明實施例三中群組關系的拓撲圖；
[0035]圖6是本發明實施例四中群組關系的拓撲圖。
【具體實施方式】
[0036]為了使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例，對本發明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發明，并不用于限定本發明。
[0037]本發明的核心在于:1.基于群組內部人員關系自動推薦與內部人員關聯的外部群組(對關聯度進行計算)；2.自動推薦群組成員關注的公眾ID或其他公共服務信息。
[0038]實施例一
[0039]圖1是本發明實施例的一群組關系的拓撲圖，本拓撲圖基于一個小的社交網絡，分別設置有5個群組(實際場景當然不限于5個)，每一個群組有若干個ID號，例如群組5包含有ID1、ID2、ID3，群組3包含有ID2、ID3、ID4.群組4包含有ID1、ID2、ID4等等。本發明實施例中，群組可以是獨立的一個結構體變量，相互之間包含的可能是同一個ID號，且群組可相互獲取到其他群組的基本元素信息(即其他群組ID號，ID號相關聯的諸如關注的公眾號，其他好友/聯系人的ID號等)。
[0040]圖2是本實施例中基于群組關系的自動推薦方法流程，包括步驟:
[0041]201、對于當前用戶，獲取本群組中的其他內部成員所屬的外部群組信息(如群組名稱、群組ID號)/關注信息。
[0042]202、對于所獲取到的各個外部群組/各種關注信息，分別計算本群組內部成員的加入成員比例/關注比例。
[0043]通過步驟201和202，可基于群組內部成員關系，計算出與當前用戶相關聯的外部群組/關注信息的關聯度。其中，關注信息包括了公眾號、各種公共服務信息等等。
[0044]由于這些外部群組信息/關注信息均采集至與當前用戶有社交關系的其他成員，因而此加入成員比例信息/關注比例可作為該外部群組與當前用戶的關聯度大小的一種評判依據。
[0045]203、對于關聯度大小高于預設閾值的外部群組/關注信息，將其推薦給當前用戶。
[0046]圖3是本實施例中基于群組關系的自動推薦終端，包括:
[0047]關聯度統計單元310，用于基于群組內部成員關系，計算與當前群組內各成員相關聯的外部群組/關注信息的關聯度；
[0048]推薦單元320，用于將與其關聯度超過預設閾值的外部群組/關注信息分別推薦給本群組內的各成員用戶。
[0049]具體地，關聯度統計單元310進一步包括: