專(zhuān)利名稱(chēng)：移動(dòng)閱讀中的社交關(guān)系挖掘方法及裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及知識(shí)挖掘領(lǐng)域，尤其涉及移動(dòng)閱讀中的社交關(guān)系挖掘方法。
背景技術(shù)：
隨著智能手機(jī)、無(wú)線(xiàn)網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，移動(dòng)閱讀越來(lái)越受人歡迎。通常用于移動(dòng)閱讀的電子產(chǎn)品主要包括傳統(tǒng)的閱讀類(lèi)電子產(chǎn)品和交互式電子產(chǎn)品(也可被稱(chēng)為閱讀社交平臺(tái))。現(xiàn)有閱讀類(lèi)電子產(chǎn)品的交互方式只是局限于電子資源的閱讀，忽視了電子資源之間的知識(shí)關(guān)聯(lián)和閱讀過(guò)程中的知識(shí)查詢(xún)需求。因此，交互式電子課本正逐漸發(fā)展起來(lái)，在這種新型的閱讀社交平臺(tái)中充分考慮了知識(shí)點(diǎn)應(yīng)答和用戶(hù)交流這兩種需求。其充分發(fā)揮電子課本的智能交互能力，建立電子教材之間的知識(shí)關(guān)聯(lián)，采用文本、多媒體、Flash等多種方 式，實(shí)現(xiàn)智能的教材知識(shí)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)“閃答”。同時(shí)，用戶(hù)在書(shū)籍閱讀過(guò)程中，如果對(duì)某些內(nèi)容感興趣，還可以與同時(shí)在閱讀此書(shū)的用戶(hù)進(jìn)行交流。在閱讀社交平臺(tái)中，知識(shí)點(diǎn)一般是書(shū)籍中的關(guān)鍵人物、事件以及重要的名詞術(shù)語(yǔ)，當(dāng)用戶(hù)對(duì)某一知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行查詢(xún)時(shí)，屏幕上能夠顯示知識(shí)點(diǎn)的簡(jiǎn)短描述、詳細(xì)信息、相關(guān)知識(shí)點(diǎn)及相關(guān)的音頻視頻。用戶(hù)可以瀏覽知識(shí)點(diǎn)的詳細(xì)信息、聽(tīng)相關(guān)音頻或看相關(guān)視頻。當(dāng)用戶(hù)通過(guò)點(diǎn)擊相關(guān)知識(shí)點(diǎn)來(lái)訪(fǎng)問(wèn)新的知識(shí)點(diǎn)時(shí)，將形成一條條的知識(shí)點(diǎn)訪(fǎng)問(wèn)子路徑，這些訪(fǎng)問(wèn)子路徑集中體現(xiàn)了用戶(hù)的知識(shí)結(jié)構(gòu)。用戶(hù)在閱讀過(guò)程中形成的知識(shí)結(jié)構(gòu)在一定程度上反映了用戶(hù)的興趣和愛(ài)好。但是在現(xiàn)有的閱讀社交平臺(tái)中缺少通過(guò)利用用戶(hù)在閱讀時(shí)形成知識(shí)結(jié)構(gòu)、用戶(hù)交互記錄等信息來(lái)對(duì)用戶(hù)之間的社交關(guān)系(例如用戶(hù)之間的關(guān)聯(lián)度)進(jìn)行定性或定量的描述的技術(shù)方案。因而，也不能通過(guò)用戶(hù)之間的社交關(guān)系(例如用戶(hù)之間的關(guān)聯(lián)度)來(lái)為用戶(hù)提供諸如推薦好友或資源等個(gè)性化服務(wù)。例如，向用戶(hù)推薦與其相似的用戶(hù)作為好友，以便在閱讀中進(jìn)行交流和討論，或者推薦與其興趣和愛(ài)好相似的用戶(hù)曾經(jīng)閱讀的書(shū)籍等等。

發(fā)明內(nèi)容
因此，本發(fā)明的目的在于克服上述現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，提供一種基于閱讀社交平臺(tái)的用戶(hù)關(guān)聯(lián)度獲取方法。本發(fā)明的目的是通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的一方面，本發(fā)明提供了一種基于閱讀社交平臺(tái)的用戶(hù)關(guān)聯(lián)度獲取方法，所述方法包括步驟I)計(jì)算用戶(hù)A和用戶(hù)B的知識(shí)結(jié)構(gòu)的相似度，所述知識(shí)結(jié)構(gòu)是由用戶(hù)在書(shū)籍閱讀過(guò)程中訪(fǎng)問(wèn)的知識(shí)點(diǎn)形成的；步驟2)根據(jù)用戶(hù)A和用戶(hù)B的知識(shí)結(jié)構(gòu)的相似度來(lái)獲取用戶(hù)A和用戶(hù)B的關(guān)聯(lián)度。又一方面，本發(fā)明提供了一種基于閱讀社交平臺(tái)的用戶(hù)關(guān)聯(lián)度獲取方法，所述方法包括步驟I)計(jì)算用戶(hù)A和用戶(hù)B的知識(shí)結(jié)構(gòu)的相似度，所述知識(shí)結(jié)構(gòu)是由用戶(hù)在書(shū)籍閱讀過(guò)程中訪(fǎng)問(wèn)的知識(shí)點(diǎn)形成的；步驟2’ )基于所述知識(shí)結(jié)構(gòu)的相似度并結(jié)合用戶(hù)交互記錄，來(lái)獲取這用戶(hù)A和用戶(hù)B的關(guān)聯(lián)度，所述用戶(hù)交互記錄包括用戶(hù)加入的聊天室、用戶(hù)在聊天室中發(fā)言的次數(shù)、與哪個(gè)用戶(hù)在哪個(gè)聊天室進(jìn)行過(guò)私聊。上述技術(shù)方案中，步驟I)可包括以下步驟步驟1-1)分別獲取用戶(hù)A和用戶(hù)B的閱讀書(shū)目，得到用戶(hù)A和用戶(hù)B的閱讀書(shū)目交集；步驟1-2)對(duì)于所獲得的閱讀書(shū)目交集中的每一本書(shū)，分別計(jì)算用戶(hù)A和用戶(hù)B在看該書(shū)時(shí)形成的知識(shí)結(jié)構(gòu)的相似度；步驟1-3)基于用戶(hù)A和用戶(hù)B在看閱讀書(shū)目交集中每本書(shū)時(shí)形成的知識(shí)結(jié)構(gòu)的相似度，計(jì)算用戶(hù)A和用戶(hù)B的知識(shí)結(jié)構(gòu)的相似度。上述技術(shù)方案中，所述閱讀書(shū)目交集可表示為Bookra_n = {b1； b2. . . , bj , t表示用戶(hù)A和用戶(hù)B共同訪(fǎng)問(wèn)的書(shū)的個(gè)數(shù)；所述步驟1-2)可包括以下步驟a)根據(jù)用戶(hù)A和用戶(hù)B在閱讀書(shū)bk時(shí)的相關(guān)知識(shí)點(diǎn)訪(fǎng)問(wèn)路徑，得到這兩個(gè)用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)知識(shí)點(diǎn)的交集K__ = (K1, K2. . . , K1I, I表示用戶(hù)A和用戶(hù)B共同訪(fǎng)問(wèn)的知識(shí)點(diǎn)的個(gè)數(shù)，bk表不閱讀書(shū)目交集Bookeramwn中的第k本書(shū)；b)用戶(hù)A和用戶(hù)B在看某書(shū)bk時(shí)的知識(shí)結(jié)構(gòu)相似度―(\s1為
權(quán)利要求
1.一種基于閱讀社交平臺(tái)的用戶(hù)關(guān)聯(lián)度獲取方法，所述方法包括 步驟I)計(jì)算用戶(hù)A和用戶(hù)B的知識(shí)結(jié)構(gòu)的相似度，所述知識(shí)結(jié)構(gòu)是由用戶(hù)在書(shū)籍閱讀過(guò)程中訪(fǎng)問(wèn)的知識(shí)點(diǎn)形成的； 步驟2)根據(jù)用戶(hù)A和用戶(hù)B的知識(shí)結(jié)構(gòu)的相似度來(lái)獲取用戶(hù)A和用戶(hù)B的關(guān)聯(lián)度。
2.一種基于閱讀社交平臺(tái)的用戶(hù)關(guān)聯(lián)度獲取方法，所述方法包括 步驟I)計(jì)算用戶(hù)A和用戶(hù)B的知識(shí)結(jié)構(gòu)的相似度，所述知識(shí)結(jié)構(gòu)是由用戶(hù)在書(shū)籍閱讀過(guò)程中訪(fǎng)問(wèn)的知識(shí)點(diǎn)形成的； 步驟2’ )基于所述知識(shí)結(jié)構(gòu)的相似度并結(jié)合用戶(hù)交互記錄，來(lái)獲取這用戶(hù)A和用戶(hù)B的關(guān)聯(lián)度，所述用戶(hù)交互記錄包括用戶(hù)加入的聊天室、用戶(hù)在聊天室中發(fā)言的次數(shù)、與哪個(gè)用戶(hù)在哪個(gè)聊天室進(jìn)行過(guò)私聊。
3.根據(jù)權(quán)利要求I或2所述的方法，步驟I)包括以下步驟 步驟1-1)分別獲取用戶(hù)A和用戶(hù)B的閱讀書(shū)目，得到用戶(hù)A和用戶(hù)B的閱讀書(shū)目交集; 步驟1-2)對(duì)于所獲得的閱讀書(shū)目交集中的每一本書(shū)，分別計(jì)算用戶(hù)A和用戶(hù)B在看該書(shū)時(shí)形成的知識(shí)結(jié)構(gòu)的相似度； 步驟1-3)基于用戶(hù)A和用戶(hù)B在看閱讀書(shū)目交集中每本書(shū)時(shí)形成的知識(shí)結(jié)構(gòu)的相似度，計(jì)算用戶(hù)A和用戶(hù)B的知識(shí)結(jié)構(gòu)的相似度。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其中，所述閱讀書(shū)目交集表示為Bookc^m=Ibpb2...，bt}，t表示用戶(hù)A和用戶(hù)B共同訪(fǎng)問(wèn)的書(shū)的個(gè)數(shù)；所述步驟1-2)包括以下步驟 a)根據(jù)用戶(hù)A和用戶(hù)B在閱讀書(shū)bk時(shí)的相關(guān)知識(shí)點(diǎn)訪(fǎng)問(wèn)路徑，得到這兩個(gè)用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)知識(shí)點(diǎn)的交集Kc^mmm = (KijK2. . . , K1I, I表示用戶(hù)A和用戶(hù)B共同訪(fǎng)問(wèn)的知識(shí)點(diǎn)的個(gè)數(shù)，bk表示閱讀書(shū)目交集Bookeramwn中的第k本書(shū)； b)用戶(hù)A和用戶(hù)B在看某書(shū)bk時(shí)的知識(shí)結(jié)構(gòu)相似度Sim^、為
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其中，
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，在步驟1-3)，以如下公式計(jì)算用戶(hù)A和用戶(hù)B的知識(shí)結(jié)構(gòu)的相似度Sim(A, B)
7.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，所述步驟2’)包括以下步驟 步驟2-1)對(duì)用戶(hù)A和用戶(hù)B的用戶(hù)交互記錄進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，以分別得到每個(gè)用戶(hù)加入的聊天室的個(gè)數(shù)，用戶(hù)A和用戶(hù)B共同加入的聊天室的個(gè)數(shù)，以每個(gè)用戶(hù)在共同加入的聊天室中的發(fā)言次數(shù)，以及用戶(hù)A和用戶(hù)B進(jìn)行過(guò)私聊的聊天室的個(gè)數(shù)； 步驟2-2)計(jì)算用戶(hù)A和用戶(hù)B在聊天室中發(fā)言次數(shù)的相似度； 步驟2-3)根據(jù)所述用戶(hù)A和用戶(hù)B的知識(shí)結(jié)構(gòu)的相似度、在聊天室中發(fā)言次數(shù)的相似度以及這兩個(gè)用戶(hù)進(jìn)行過(guò)私聊的聊天室的個(gè)數(shù)，來(lái)獲取用戶(hù)A和用戶(hù)B的關(guān)聯(lián)度。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，所述步驟2-2)以如下公式計(jì)算用戶(hù)A和用戶(hù)B在聊天室中發(fā)言次數(shù)的相似度Stalk(A,a
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的方法，在步驟2-3)根據(jù)所述用戶(hù)A和用戶(hù)B的知識(shí)結(jié)構(gòu)的相似度、在聊天室中發(fā)言次數(shù)的相似度以及用戶(hù)A和用戶(hù)B進(jìn)行過(guò)私聊的聊天室的個(gè)數(shù)，以如下公式來(lái)獲取用戶(hù)A和用戶(hù)B的關(guān)聯(lián)度Correlation0ui3)
10.一種基于閱讀社交平臺(tái)的用戶(hù)關(guān)聯(lián)度獲取裝置，所述裝置包括 用戶(hù)知識(shí)結(jié)構(gòu)相似度計(jì)算模塊，用于計(jì)算用戶(hù)A和用戶(hù)B的知識(shí)結(jié)構(gòu)的相似度，所述知識(shí)結(jié)構(gòu)是由用戶(hù)在書(shū)籍閱讀過(guò)程中訪(fǎng)問(wèn)的知識(shí)點(diǎn)形成的； 用于根據(jù)用戶(hù)A和用戶(hù)B的知識(shí)結(jié)構(gòu)的相似度來(lái)獲取用戶(hù)A和用戶(hù)B的關(guān)聯(lián)度的模塊。
11.一種基于閱讀社交平臺(tái)的用戶(hù)關(guān)聯(lián)度獲取裝置，所述裝置包括用戶(hù)知識(shí)結(jié)構(gòu)相似度計(jì)算模塊，用于計(jì)算用戶(hù)A和用戶(hù)B的知識(shí)結(jié)構(gòu)的相似度，所述知識(shí)結(jié)構(gòu)是由用戶(hù)在書(shū)籍閱讀過(guò)程中訪(fǎng)問(wèn)的知識(shí)點(diǎn)形成的； 用戶(hù)關(guān)聯(lián)度計(jì)算模塊，用于基于所述知識(shí)結(jié)構(gòu)的相似度并結(jié)合用戶(hù)交互記錄，來(lái)計(jì)算用戶(hù)A和用戶(hù)B的關(guān)聯(lián)度，所述用戶(hù)交互記錄包括用戶(hù)加入的聊天室、用戶(hù)在聊天室中發(fā)言的次數(shù)、與哪個(gè)用戶(hù)在哪個(gè)聊天室進(jìn)行過(guò)私聊。
12.根據(jù)權(quán)利要求10或11所述的裝置，其中，用戶(hù)知識(shí)結(jié)構(gòu)相似度計(jì)算模塊分別獲取用戶(hù)A和用戶(hù)B的閱讀書(shū)目，得到用戶(hù)A和用戶(hù)B的閱讀書(shū)目交集，并且對(duì)于所獲得的閱讀書(shū)目交集中的每一本書(shū)，分別計(jì)算用戶(hù)A和用戶(hù)B在看該書(shū)時(shí)形成的知識(shí)結(jié)構(gòu)的相似度；最后，計(jì)算用戶(hù)A和用戶(hù)B的知識(shí)結(jié)構(gòu)的相似度。
13.根據(jù)權(quán)利要求11所述的裝置，其中，所述用戶(hù)關(guān)聯(lián)度計(jì)算模塊對(duì)用戶(hù)A和用戶(hù)B的用戶(hù)交互記錄進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，以分別得到每個(gè)用戶(hù)加入的聊天室的個(gè)數(shù)，用戶(hù)A和用戶(hù)B共同加入的聊天室的個(gè)數(shù)，以每個(gè)用戶(hù)在共同加入的聊天室中的發(fā)言次數(shù)，以及用戶(hù)A和用戶(hù)B進(jìn)行過(guò)私聊的聊天室的個(gè)數(shù)；并計(jì)算用戶(hù)A和用戶(hù)B在聊天室中發(fā)言次數(shù)的相似度；最后，根據(jù)用戶(hù)A和用戶(hù)B的知識(shí)結(jié)構(gòu)的相似度、在聊天室中發(fā)言次數(shù)的相似度以及用戶(hù)A和用戶(hù)B進(jìn)行過(guò)私聊的聊天室的個(gè)數(shù)，來(lái)計(jì)算用戶(hù)A和用戶(hù)B的關(guān)聯(lián)度。
全文摘要
本發(fā)明提供了移動(dòng)閱讀中的社交關(guān)系挖掘方法，所述社交關(guān)系例如是用戶(hù)之間的關(guān)聯(lián)度。該方法首先對(duì)用戶(hù)書(shū)籍閱讀過(guò)程中訪(fǎng)問(wèn)的知識(shí)點(diǎn)形成的知識(shí)結(jié)構(gòu)進(jìn)行相似度計(jì)算，然后，根據(jù)所計(jì)算的知識(shí)結(jié)構(gòu)相似度，并結(jié)合用戶(hù)交互記錄獲取兩個(gè)用戶(hù)之間的關(guān)聯(lián)度。該方法綜合考慮了用戶(hù)閱讀過(guò)程中的知識(shí)結(jié)構(gòu)和用戶(hù)之間的交互行為模式，所獲取的用戶(hù)關(guān)聯(lián)度可以很好地反映出人與人的關(guān)系。
文檔編號(hào)G06F17/30GK102663047SQ20121008877
公開(kāi)日2012年9月12日 申請(qǐng)日期2012年3月29日 優(yōu)先權(quán)日2012年3月29日
發(fā)明者葉劍, 唐熊, 張磊, 朱珍民, 李艷兵, 杜靜, 肖燦 申請(qǐng)人:中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所