本發(fā)明涉及信息處理方法以及與該方法對應(yīng)的信息處理裝置。

背景技術(shù)：

目前，網(wǎng)絡(luò)社交已在網(wǎng)絡(luò)通信領(lǐng)域逐漸興起，用戶利用微博、微信等社交網(wǎng)絡(luò)平臺進(jìn)行信息獲取，思想交流。網(wǎng)絡(luò)社交平臺逐漸成為用戶依賴的社交媒介。

社交網(wǎng)絡(luò)是天然的弱關(guān)系集合，互粉可以作為弱關(guān)系的一個標(biāo)志。絕大多數(shù)用戶的關(guān)系類型比較單一，主要集中在下面四類：同行，同事，同學(xué)，親戚。現(xiàn)有的社交網(wǎng)絡(luò)推薦方式，大都集中在相同圈子用戶的相互推薦，這樣就會導(dǎo)致用戶關(guān)系越來越單一化，不能針對每個用戶的情況有針對性的推薦信息。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明實(shí)施例的目的在于提供一種信息處理方法和信息處理裝置，以解決上述技術(shù)問題。

本發(fā)明一個實(shí)施例提供了一種信息處理的方法，方法包括：獲取網(wǎng)絡(luò)社交平臺的第一用戶在該網(wǎng)絡(luò)社交平臺上所屬的第一分組；從第一分組中確定該第一分組的核心成員；獲取核心成員在網(wǎng)絡(luò)社交平臺上除第一分組之外的所屬其他分組；根據(jù)第一分組中的成員和其他分組中的成員發(fā)布的第一信息，計(jì)算第一分組與其他分組之間的互補(bǔ)性；根據(jù)互補(bǔ)性從其他分組中選取推薦給第一用戶的第一推薦分組集合。

本發(fā)明的另一個實(shí)施例提供了一種信息處理的裝置，裝置包括：第一分組獲取單元，用于獲取網(wǎng)絡(luò)社交平臺的第一用戶在該網(wǎng)絡(luò)社交平臺上所屬的第一分組；第一分組核心成員確定單元，用于從第一分 組中確定該第一分組的核心成員；核心成員其他分組確定獲取單元，用于獲取核心成員在網(wǎng)絡(luò)社交平臺上除第一分組之外的所屬其他分組；互補(bǔ)性計(jì)算單元，用于根據(jù)第一分組中的成員和其他分組中的成員發(fā)布的第一信息，計(jì)算第一分組與其他分組之間的互補(bǔ)性；第一推薦分組集合選取單元，用于根據(jù)互補(bǔ)性從其他分組中選取推薦給第一用戶的第一推薦分組集合。

通過上述本發(fā)明實(shí)施例提供的方案，針對每個用戶的各自情況將同行之外的各種互補(bǔ)行業(yè)或互補(bǔ)興趣的圈子推薦給用戶，解決了現(xiàn)有的社交網(wǎng)絡(luò)中用戶關(guān)系單一化的問題，豐富了社交網(wǎng)絡(luò)用戶的需求信息。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案，下面將對實(shí)施例的描述中所需要使用的附圖作簡單的介紹。下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的示例性實(shí)施例。

圖1是根據(jù)本發(fā)明的第一個實(shí)施例的信息處理方法流程圖；

圖2是根據(jù)本發(fā)明的第二個實(shí)施例的信息處理方法流程圖；

圖3是根據(jù)本發(fā)明的第三個實(shí)施例的信息處理裝置的示范性結(jié)構(gòu)框圖；

圖4是根據(jù)本發(fā)明的第四個實(shí)施例的信息處理裝置的示范性結(jié)構(gòu)框圖；

圖5示出了對分組進(jìn)行過濾的示意圖。

具體實(shí)施方式

在下文中，將參考附圖詳細(xì)描述本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例。注意，在本說明書和附圖中，具有基本上相同步驟和元素用相同的附圖標(biāo)記來表示，且對這些步驟和元素的重復(fù)解釋將被省略。

圖1描述了根據(jù)本發(fā)明的第一個實(shí)施例的信息處理方法100的流程圖。下面將參照圖1來描述本發(fā)明的第一個實(shí)施例的信息處理方 法。參見圖1，該信息處理的方法包括以下步驟。

在步驟S101中，獲取網(wǎng)絡(luò)社交平臺的第一用戶在該網(wǎng)絡(luò)社交平臺上所屬的第一分組。根據(jù)本發(fā)明的一個示例，每個社交網(wǎng)絡(luò)平臺都具有多個用戶，每個用戶分屬于一個或多個分組。在根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例中，社交網(wǎng)絡(luò)中的任意用戶可以作為第一用戶，任意用戶所在的分組可以作為第一分組。根據(jù)本發(fā)明的一個示例，可以根據(jù)以下信息確定第一用戶所屬的第一分組：第一用戶在網(wǎng)絡(luò)社交平臺上發(fā)布的第四信息所涉及的內(nèi)容；該第四信息傳播路徑，例如，該信息由那個用戶轉(zhuǎn)發(fā)來，又例如第一用戶將該第四信息轉(zhuǎn)發(fā)到的分組或轉(zhuǎn)發(fā)給的用戶；以及第一用戶與網(wǎng)絡(luò)社交平臺其他用戶之間的關(guān)系，例如，第一用戶與其他用戶之間的關(guān)注與被關(guān)注的關(guān)系等。

在步驟S102中，從第一分組中確定該第一分組的核心成員。根據(jù)本發(fā)明的一個示例，每個分組中至少有一個核心成員，可以根據(jù)成員對本分組的貢獻(xiàn)值、影響力來確定該用戶是否是第一分組中的核心成員。例如，貢獻(xiàn)值包括：該成員的信息發(fā)布數(shù)量、發(fā)布質(zhì)量。影響力包括：該用戶被關(guān)注的人數(shù)、其他人轉(zhuǎn)發(fā)該用戶發(fā)布的信息的情況等。根據(jù)本發(fā)明的一個示例，可以對所有候選的核心成員按照影響力和貢獻(xiàn)值進(jìn)行排序，然后根據(jù)排序情況選擇1個或多個作為核心成員。

在步驟S103中，獲取核心成員在網(wǎng)絡(luò)社交平臺上除第一分組之外的所屬其他分組。根據(jù)本發(fā)明的一個示例，在步驟S103中，首先獲取該核心成員所屬的所有分組，例如，根據(jù)以下信息確定該核心成員所屬的所有分組：核心成員在網(wǎng)絡(luò)社交平臺上發(fā)布的信息所涉及的內(nèi)容；該信息傳播路徑，以及第一用戶與網(wǎng)絡(luò)社交平臺其他用戶之間的關(guān)系。然后，在步驟S103中，獲取該核心成員除第一分組之外的其他所有分組。根據(jù)本發(fā)明的一個示例，在獲取了核心成員的所有其他分組之后，對所有其他分組進(jìn)行過濾。在對分組進(jìn)行過濾時，去掉核心成員獨(dú)特的個人喜好分組，去掉核心成員的親戚分組、同學(xué)分組以及單獨(dú)好友等分組，將過濾后的分組作為最終的其他分組。例如，圖5示出了對分組進(jìn)行過濾的示意圖，參見圖5，分組集合510是過 濾前的核心成員的其他分組，分組集合520是過濾后的核心成員分組。在過濾前，分組集合510中包括：親戚分組501，同學(xué)分組502，汽車分組503，電腦分組504。在對不必要的分組進(jìn)行過濾后，得到的分組集合520中僅包括：汽車分組503，電腦分組504。

在步驟S104中，根據(jù)第一分組中的成員和其他分組中的成員發(fā)布的第一信息，計(jì)算第一分組與其他分組之間的互補(bǔ)性。根據(jù)本發(fā)明的一個示例，在步驟S104中，首先從其他分組中確定該其他分組的核心成員。然后，根據(jù)第一分組的核心成員與其他分組的核心成員在網(wǎng)絡(luò)社交平臺上的交流頻率、共同交流對象的數(shù)量和/或共同交流對象的影響力等因素來確定第一分組的核心成員與其他分組的核心成員之間的緊密度。之后，再確定第一分組與其他分組之間的相似度。最后，根據(jù)緊密度與相似度的比值確定第一分組與其他分組之間的互補(bǔ)性。即緊密度越大，相似度越小，比值越大，從而互補(bǔ)性越大。例如，第一用戶所在分組為電腦游戲分組(A分組)，該分組核心成員A1的其他分組包括：電腦編程分組(B分組)、股票分組(C分組)、歷史故事(D分組)。這樣，根據(jù)定期交流頻率，共同好友的影響力等分別判斷電腦游戲分組的核心成員A1與電腦編程分組的核心成員B1、股票分組的核心成員C1以及歷史故事分組的核心成員D1之間的緊密度。然后，進(jìn)一步確定A分組與B分組、A分組與C分組、A分組與D分組之間的相似度。例如，電腦游戲分組與電腦編程分組的相似度，比之電腦游戲分組與股票分組的相似度更大。電腦游戲分組與歷史故事分組的相似度，比之電腦游戲分組與股票分組的相似度則可能是相當(dāng)?shù)摹?/p>

根據(jù)本發(fā)明的一個示例，確定第一分組與其他分組之間的相似度的方法可以首先獲取第一分組成員發(fā)布的第二信息以及其他分組成員發(fā)布的第三信息，然后根據(jù)第二信息和第三信息的內(nèi)容等信息確定第一分組與其他分組之間的相似度。例如，如果第二信息與第三信息的內(nèi)容中，共有用戶較多和/或相似話題比例較大，可以認(rèn)為第一分組與其他分組之間的相似度大。

在步驟S105中，根據(jù)互補(bǔ)性從其他分組中選取推薦給第一用戶 的第一推薦分組集合。根據(jù)本發(fā)明的一個示例，在步驟S105中，可以首先將每個其他分組與第一分組的互補(bǔ)值進(jìn)行排序。然后，根據(jù)排序情況以及用戶需求從其他分組中選取一個或多個分組組成第一推薦分組集合推薦給第一用戶。例如，第一用戶所在分組為電腦游戲分組(A分組)，該分組核心成員A1的其他分組包括：電腦編程分組(B分組)、股票分組(C分組)、歷史故事(D分組)。根據(jù)互補(bǔ)值對上述其他分組進(jìn)行排序?yàn)椋汗善狈纸M>歷史故事分組>電腦編程分組。則可以根據(jù)用戶需求將股票分組，或股票分組以及歷史故事分組推薦給第一用戶。

根據(jù)本發(fā)明的一個示例，還可以根據(jù)第一用戶當(dāng)前發(fā)布的消息進(jìn)一步從第一推薦分組集合中選取一個或多個推薦分組作為第二推薦分組推薦給第一用戶。例如，進(jìn)一步獲取第一用戶在網(wǎng)絡(luò)社交平臺上當(dāng)前發(fā)布的第五信息；根據(jù)當(dāng)前發(fā)布的第五信息，從第一推薦分組集合中選取一個或多個推薦分組作為第二推薦分組集合推薦給第一用戶。例如，第一用戶當(dāng)前發(fā)布的消息有關(guān)電腦賽車游戲，那么可以從之前確定的第一推薦分組集合中進(jìn)一步選取與電腦賽車游戲相關(guān)的推薦分組，例如，汽車動力研究的相關(guān)分組，推薦給第一用戶。

根據(jù)本發(fā)明的一個示例，還可以根據(jù)第一用戶發(fā)布的當(dāng)前消息以及發(fā)布當(dāng)前消息時所在的特定分組進(jìn)一步從第一推薦分組集合中選取第二推薦分組集合給第一用戶。例如，第一用戶當(dāng)前發(fā)布的消息有關(guān)賽車游戲，并且僅僅是在電腦編程分組中發(fā)布的，那么可以從之前確定的第一推薦分組集合中進(jìn)一步選取與電腦編程以及賽車游戲均相關(guān)的推薦分組，例如，汽車3D動畫制作的相關(guān)分組，推薦給第一用戶。

根據(jù)本發(fā)明的一個示例，其中，在根據(jù)當(dāng)前發(fā)布的第五信息，從第一推薦分組集合中選取一個或多個推薦分組作為第二推薦分組集合推薦給第一用戶的步驟之前，可以通過統(tǒng)計(jì)方式來確定用戶不同的話題應(yīng)選取的第二推薦分組集合。例如，通過統(tǒng)計(jì)核心成員的話題交流情況來確定某個話題內(nèi)容需要某個領(lǐng)域分組的參與更為合適。根據(jù)本發(fā)明的一個示例，可以根據(jù)第一用戶所屬第一分組中的核心成員在 與第一推薦分組集合中每個推薦分組的成員交流時發(fā)布的第六信息中是否涉及第一用戶當(dāng)前發(fā)布的第五信息，來確定是否將該推薦分組選入第二推薦分組集合中，以推薦給第一用戶。例如，第一分組是電腦游戲，該分組的核心成員還分屬于汽車動力研究分組，并且經(jīng)常與汽車動力研究相關(guān)分組的成員聊到賽車游戲。另外，汽車動力研究分組之前已被選入第一推薦分組集合中，這樣，在第一用戶發(fā)布電腦賽車游戲的消息時，就可以進(jìn)一步從第一推薦分組中選取汽車動力研究分組推薦給第一用戶。

本發(fā)明實(shí)施例根據(jù)分組之間的互補(bǔ)性等信息，選取分組推薦給用戶，使用戶與推薦分組中的成員構(gòu)成信息互補(bǔ)，用戶能夠從推薦的分組中獲取更多有用的信息和幫助，從而豐富了用戶的需求信息。

上述的信息處理方法100描述了如何向第一用戶推薦一個分組。而圖2描述了根據(jù)本發(fā)明的另一個實(shí)施例的信息處理方法200的流程圖。在信息處理方法200中描述了如何向用戶推薦一個分組中的用戶。下面，將參照圖2來描述根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的信息處理方法200。方法200與方法100的某些步驟類似，例如，在步驟S201中，獲取網(wǎng)絡(luò)社交平臺的第一用戶在該網(wǎng)絡(luò)社交平臺上所屬的第一分組，類似于步驟S101，獲取網(wǎng)絡(luò)社交平臺的第一用戶在該網(wǎng)絡(luò)社交平臺上所屬的第一分組。在步驟S202中，從第一分組中確定該第一分組的核心成員，類似于步驟S102，從第一分組中確定該第一分組的核心成員。在步驟S203中，獲取核心成員在網(wǎng)絡(luò)社交平臺上除第一分組之外的所屬其他分組，類似于步驟S103，獲取核心成員在網(wǎng)絡(luò)社交平臺上除第一分組之外的所屬其他分組。在步驟S204中，根據(jù)第一分組中的成員和其他分組中的成員發(fā)布的第一信息，計(jì)算第一分組與其他分組之間的互補(bǔ)性，類似于步驟S104，根據(jù)第一分組中的成員和其他分組中的成員發(fā)布的第一信息，計(jì)算第一分組與其他分組之間的互補(bǔ)性。在步驟S205中，根據(jù)互補(bǔ)性從其他分組中選取推薦給第一用戶的第一推薦分組集合，類似于步驟S105,根據(jù)互補(bǔ)性從其他分組中選取推薦給第一用戶的第一推薦分組集合。為了說明書的簡潔，不再對步驟S201-步驟S205進(jìn)行詳述，下面針對不相同之處做詳細(xì)介 紹。

在圖2示出的信息處理方法200中，進(jìn)一步描述了根據(jù)第一用戶與其他分組中成員的緊密度，向第一用戶推薦分組中的成員。具體地，在步驟S206中，獲取第一推薦分組集合或第二推薦分組集合中的每個推薦分組的成員信息，確定成員與第一用戶的相似度。根據(jù)本發(fā)明的一個示例，所述推薦分組的成員與第一用戶的相似度主要可以通過二者發(fā)布信息的內(nèi)容中，共有話題的比例以及相似話題的比例來確定。根據(jù)本發(fā)明的一個示例，在步驟S206中，可以將第一用戶與第一推薦分組集合或第二推薦分組集合中的每個成員進(jìn)行比較，分別確定相似度，還可以根據(jù)相似度對所有成員進(jìn)行排序。

步驟S207，根據(jù)第一推薦分組集合或第二推薦分組集合中的推薦分組的成員與第一用戶所屬的第一分組的核心成員之間的交流頻率、共同交流對象來確定成員與第一用戶所屬的第一分組的核心成員之間的緊密度。根據(jù)本發(fā)明的一個示例，計(jì)算第一分組的核心成員與推薦分組的每個成員之間的緊密度主要通過二者的交流頻率和/或共同交流對象的數(shù)量來確定。如果交流頻率較高和/或共同交流對象較多，則確定二者之間的緊密度較高。

步驟S208，根據(jù)相似度以及緊密度確定是否將該成員推薦給第一用戶。根據(jù)本發(fā)明的一個示例，如果推薦分組的成員與第一用戶的相似度較高，并且第一用戶所在分組的核心成員與該用戶的緊密度較高，則可以選取該用戶作為推薦好友推薦給第一用戶。

本發(fā)明實(shí)施例根據(jù)分組之間的互補(bǔ)性以及分組中成員的相似性等信息，選取好友推薦給用戶，使用戶與好友愛好相似、信息互補(bǔ)，用戶能夠從推薦的好友處獲取更多有用的信息和幫助，從而豐富了用戶的需求信息。

圖3描述了根據(jù)本發(fā)明的第三個實(shí)施例的信息處理裝置300的示范性框架圖。下面將參照圖3來描述本發(fā)明的第三個實(shí)施例的信息處理裝置300。參見圖3，該信息處理的裝置包括以下單元：第一分組獲取單元301，第一分組核心成員確定單元302，核心成員其他分組 確定獲取單元303，互補(bǔ)性計(jì)算單元304，第一推薦分組集合選取單元305。

信息處理裝置300的各個模塊執(zhí)行上述圖1中的信息處理方法的各個步驟/功能，因此，為了描述簡介，不再具體描述。

例如，第一分組獲取單元301獲取網(wǎng)絡(luò)社交平臺的第一用戶在該網(wǎng)絡(luò)社交平臺上所屬的第一分組。根據(jù)本發(fā)明的一個示例，每個社交網(wǎng)絡(luò)平臺都具有多個用戶，每個用戶分屬于一個或多個分組。在根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例中，社交網(wǎng)絡(luò)中的任意用戶可以作為第一用戶，任意用戶所在的分組可以作為第一分組。根據(jù)本發(fā)明的一個示例，可以根據(jù)以下信息確定第一用戶所屬的第一分組：第一用戶在網(wǎng)絡(luò)社交平臺上發(fā)布的第四信息所涉及的內(nèi)容；該第四信息傳播路徑，例如，該信息由那個用戶轉(zhuǎn)發(fā)來，又例如第一用戶將該第四信息轉(zhuǎn)發(fā)到的分組或轉(zhuǎn)發(fā)給的用戶；以及第一用戶與網(wǎng)絡(luò)社交平臺其他用戶之間的關(guān)系，例如，第一用戶與其他用戶之間的關(guān)注與被關(guān)注的關(guān)系等。

第一分組核心成員確定單元302從第一分組中確定該第一分組的核心成員。根據(jù)本發(fā)明的一個示例，每個分組中至少有一個核心成員，可以根據(jù)成員對本分組的貢獻(xiàn)值、影響力來確定該用戶是否是第一分組中的核心成員。例如，貢獻(xiàn)值包括：該成員的信息發(fā)布數(shù)量、發(fā)布質(zhì)量。影響力包括：該用戶被關(guān)注的人數(shù)、其他人轉(zhuǎn)發(fā)該用戶發(fā)布的信息的情況等。根據(jù)本發(fā)明的一個示例，可以對所有候選的核心成員按照影響力和貢獻(xiàn)值進(jìn)行排序，然后根據(jù)排序情況選擇1個或多個作為核心成員。

核心成員其他分組確定獲取單元303獲取核心成員在網(wǎng)絡(luò)社交平臺上除第一分組之外的所屬其他分組。根據(jù)本發(fā)明的一個示例，核心成員其他分組確定獲取單元303首先獲取該核心成員所屬的所有分組，例如，根據(jù)以下信息確定該核心成員所屬的所有分組：核心成員在網(wǎng)絡(luò)社交平臺上發(fā)布的信息所涉及的內(nèi)容；該信息傳播路徑，以及第一用戶與網(wǎng)絡(luò)社交平臺其他用戶之間的關(guān)系。然后，核心成員其他分組確定獲取單元303獲取該核心成員除第一分組之外的其他所有分組。根據(jù)本發(fā)明的一個示例，在獲取了核心成員的所有其他分組 之后，對所有其他分組進(jìn)行過濾。在對分組進(jìn)行過濾時，去掉核心成員獨(dú)特的個人喜好分組，去掉核心成員的親戚分組、同學(xué)分組以及單獨(dú)好友等分組，將過濾后的分組作為最終的其他分組。例如，圖5示出了對分組進(jìn)行過濾的示意圖，參見圖5，分組集合510是過濾前的核心成員的其他分組，分組集合520是過濾后的核心成員分組。在過濾前，分組集合510中包括：親戚分組501，同學(xué)分組502，汽車分組503，電腦分組504。在對不必要的分組進(jìn)行過濾后，得到的分組集合520中僅包括：汽車分組503，電腦分組504。

互補(bǔ)性計(jì)算單元304根據(jù)第一分組中的成員和其他分組中的成員發(fā)布的第一信息，計(jì)算第一分組與其他分組之間的互補(bǔ)性。根據(jù)本發(fā)明的一個示例，互補(bǔ)性計(jì)算單元304首先從其他分組中確定該其他分組的核心成員。然后，根據(jù)第一分組的核心成員與其他分組的核心成員在網(wǎng)絡(luò)社交平臺上的交流頻率、共同交流對象的數(shù)量和/或共同交流對象的影響力等因素來確定第一分組的核心成員與其他分組的核心成員之間的緊密度。之后，再確定第一分組與其他分組之間的相似度。最后，根據(jù)緊密度與相似度的比值確定第一分組與其他分組之間的互補(bǔ)性。即緊密度越大，相似度越小，比值越大，從而互補(bǔ)性越大。例如，第一用戶所在分組為電腦游戲分組(A分組)，該分組核心成員A1的其他分組包括：電腦編程分組(B分組)、股票分組(C分組)、歷史故事(D分組)。這樣，根據(jù)定期交流頻率，共同好友的影響力等分別判斷電腦游戲分組的核心成員A1與電腦編程分組的核心成員B1、股票分組的核心成員C1以及歷史故事分組的核心成員D1之間的緊密度。然后，進(jìn)一步確定A分組與B分組、A分組與C分組、A分組與D分組之間的相似度。例如，電腦游戲分組與電腦編程分組的相似度，比之電腦游戲分組與股票分組的相似度更大。電腦游戲分組與歷史故事分組的相似度，比之電腦游戲分組與股票分組的相似度則可能是相當(dāng)?shù)摹?/p>

根據(jù)本發(fā)明的一個示例，確定第一分組與其他分組之間的相似度的裝置可以首先獲取第一分組成員發(fā)布的第二信息以及其他分組成員發(fā)布的第三信息，然后根據(jù)第二信息和第三信息的內(nèi)容等信息確定 第一分組與其他分組之間的相似度。例如，如果第二信息與第三信息的內(nèi)容中，共有用戶較多和/或相似話題比例較大，可以認(rèn)為第一分組與其他分組之間的相似度大。

第一推薦分組集合選取單元305根據(jù)互補(bǔ)性從其他分組中選取推薦給第一用戶的第一推薦分組集合。根據(jù)本發(fā)明的一個示例，第一推薦分組集合選取單元305可以首先將每個其他分組與第一分組的互補(bǔ)值進(jìn)行排序。然后，根據(jù)排序情況以及用戶需求從其他分組中選取一個或多個分組組成第一推薦分組集合推薦給第一用戶。例如，第一用戶所在分組為電腦游戲分組(A分組)，該分組核心成員A1的其他分組包括：電腦編程分組(B分組)、股票分組(C分組)、歷史故事(D分組)。根據(jù)互補(bǔ)值對上述其他分組進(jìn)行排序?yàn)椋汗善狈纸M>歷史故事分組>電腦編程分組。則可以根據(jù)用戶需求將股票分組，或股票分組以及歷史故事分組推薦給第一用戶。

根據(jù)本發(fā)明的一個示例，還可以根據(jù)第一用戶當(dāng)前發(fā)布的消息進(jìn)一步從第一推薦分組集合中選取一個或多個推薦分組作為第二推薦分組推薦給第一用戶。例如，進(jìn)一步獲取第一用戶在網(wǎng)絡(luò)社交平臺上當(dāng)前發(fā)布的第五信息；根據(jù)當(dāng)前發(fā)布的第五信息，從第一推薦分組集合中選取一個或多個推薦分組作為第二推薦分組集合推薦給第一用戶。例如，第一用戶當(dāng)前發(fā)布的消息有關(guān)電腦賽車游戲，那么可以從之前確定的第一推薦分組集合中進(jìn)一步選取與電腦賽車游戲相關(guān)的推薦分組，例如，汽車動力研究的相關(guān)分組，推薦給第一用戶。

根據(jù)本發(fā)明的一個示例，還可以根據(jù)第一用戶發(fā)布的當(dāng)前消息以及發(fā)布當(dāng)前消息時所在的特定分組進(jìn)一步從第一推薦分組集合中選取第二推薦分組集合給第一用戶。例如，第一用戶當(dāng)前發(fā)布的消息有關(guān)賽車游戲，并且僅僅是在電腦編程分組中發(fā)布的，那么可以從之前確定的第一推薦分組集合中進(jìn)一步選取與電腦編程以及賽車游戲均相關(guān)的推薦分組，例如，汽車3D動畫制作的相關(guān)分組，推薦給第一用戶。

根據(jù)本發(fā)明的一個示例，其中，在根據(jù)當(dāng)前發(fā)布的第五信息，從第一推薦分組集合中選取一個或多個推薦分組作為第二推薦分組集 合推薦給第一用戶的步驟之前，可以通過統(tǒng)計(jì)方式來確定用戶不同的話題應(yīng)選取的第二推薦分組集合。例如，通過統(tǒng)計(jì)核心成員的話題交流情況來確定某個話題內(nèi)容需要某個領(lǐng)域分組的參與更為合適。根據(jù)本發(fā)明的一個示例，可以根據(jù)第一用戶所屬第一分組中的核心成員在與第一推薦分組集合中每個推薦分組的成員交流時發(fā)布的第六信息中是否涉及第一用戶當(dāng)前發(fā)布的第五信息，來確定是否將該推薦分組選入第二推薦分組集合中，以推薦給第一用戶。例如，第一分組是電腦游戲，該分組的核心成員還分屬于汽車動力研究分組，并且經(jīng)常與汽車動力研究相關(guān)分組的成員聊到賽車游戲。另外，汽車動力研究分組之前已被選入第一推薦分組集合中，這樣，在第一用戶發(fā)布電腦賽車游戲的消息時，就可以進(jìn)一步從第一推薦分組中選取汽車動力研究分組推薦給第一用戶。

本發(fā)明實(shí)施例根據(jù)分組之間的互補(bǔ)性等信息，選取分組推薦給用戶，使用戶與推薦分組中的成員構(gòu)成信息互補(bǔ)，用戶能夠從推薦的分組中獲取更多有用的信息和幫助，從而豐富了用戶的需求信息。

上述的信息處理裝置300描述了如何向第一用戶推薦一個分組。圖4是根據(jù)本發(fā)明的第四個實(shí)施例的信息處理裝置400的示范性框架圖。在信息處理裝置400中描述了如何向用戶推薦一個分組中的用戶。下面，將參照圖4來描述根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的信息處理裝置400。裝置400與方法200的某些單元類似，例如，第一分組獲取單元401類似于第一分組獲取單元301。第一分組核心成員確定單元402類似于第一分組核心成員確定單元302，核心成員其他分組確定獲取單元403類似于核心成員其他分組確定獲取單元303?；パa(bǔ)性計(jì)算單元404類似于互補(bǔ)性計(jì)算單元304。第一推薦分組集合選取單元405類似于第一推薦分組集合選取單元305。為了說明書的簡潔，不再對單元401-單元405進(jìn)行詳述，下面針對不相同之處做詳細(xì)介紹。

在圖4示出的信息處理裝置400中，進(jìn)一步描述了根據(jù)第一用戶與其他分組中成員的緊密度，向第一用戶推薦分組中的成員。具體地，成員信息獲取單元406獲取第一推薦分組集合或第二推薦分組集合中的每個推薦分組的成員信息，確定成員與第一用戶的相似度。根據(jù) 本發(fā)明的一個示例，所述推薦分組的成員與第一用戶的相似度主要可以通過二者發(fā)布信息的內(nèi)容中，共有話題的比例以及相似話題的比例來確定。根據(jù)本發(fā)明的一個示例，成員信息獲取單元406可以將第一用戶與第一推薦分組集合或第二推薦分組集合中的每個成員進(jìn)行比較，分別確定相似度，還可以根據(jù)相似度對所有成員進(jìn)行排序。

成員緊密度確定單元407根據(jù)第一推薦分組集合或第二推薦分組集合中的推薦分組的成員與第一用戶所屬的第一分組的核心成員之間的交流頻率、共同交流對象來確定成員與第一用戶所屬的第一分組的核心成員之間的緊密度。根據(jù)本發(fā)明的一個示例，計(jì)算第一分組的核心成員與推薦分組的每個成員之間的緊密度主要通過二者的交流頻率和/或共同交流對象的數(shù)量來確定。如果交流頻率較高和/或共同交流對象較多，則確定二者之間的緊密度較高。

成員推薦確定單元408根據(jù)相似度以及緊密度確定是否將該成員推薦給第一用戶。根據(jù)本發(fā)明的一個示例，如果推薦分組的成員與第一用戶的相似度較高，并且第一用戶所在分組的核心成員與該用戶的緊密度較高，則可以選取該用戶作為推薦好友推薦給第一用戶。

本發(fā)明實(shí)施例根據(jù)分組之間的互補(bǔ)性以及分組中成員的相似性等信息，選取好友推薦給用戶，使用戶與好友愛好相似、信息互補(bǔ)，用戶能夠從推薦的好友處獲取更多有用的信息和幫助，從而豐富了用戶的需求信息。

本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以意識到，結(jié)合本文中所公開的實(shí)施例描述的各示例的單元及算法步驟，能夠以電子硬件、計(jì)算機(jī)軟件或者二者的結(jié)合來實(shí)現(xiàn)。并且軟件模塊可以置于任意形式的計(jì)算機(jī)存儲介質(zhì)中。為了清楚地說明硬件和軟件的可互換性，在上述說明中已經(jīng)按照功能一般性地描述了各示例的組成及步驟。這些功能究竟以硬件還是軟件方式來執(zhí)行，取決于技術(shù)方案的特定應(yīng)用和設(shè)計(jì)約束條件。本領(lǐng)域技術(shù)人員可以對每個特定的應(yīng)用來使用不同裝置來實(shí)現(xiàn)所描述的功能，但是這種實(shí)現(xiàn)不應(yīng)認(rèn)為超出本發(fā)明的范圍。

本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該理解，可依賴于設(shè)計(jì)需求和其它因素對本發(fā)明進(jìn)行各種修改、組合、部分組合和替換，只要它們在所附權(quán)利要求 書及其等價物的范圍內(nèi)。