一种好友推荐方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种好友推荐方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法，包括：获取目标用户的用户标识；从情感认同矩阵中获取用户标识与每个备选用户的情感认同值，情感认同矩阵中包括任意两个用户之间的情感认同值；获取与用户标识的情感认同值最高的N个备选用户，作为目标用户的推荐好友；其中，情感认同值根据任意两个用户针对共同评论过的每个目标对象发表的评论内容的情感倾向，和/或所述两个用户在共同评论过的每个目标对象类目下的每个评论内容的情感倾向获取得到，情感倾向为通过对评论内容进行文本情感分析获取得到；N为正整数，备选用户为除目标用户之外的其他用户。从而取得了为用户推荐出更加精确的好友，增加用户粘性的有益效果。

【技术实现步骤摘要】
一种好友推荐方法、装置、电子设备及存储介质
本专利技术涉及互联网
，尤其涉及一种好友推荐方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
全球逐渐迎来了社交网络(SocialNetwork)时代，一些具有代表性的社交网站已成为影响力巨大的信息平台。它们将用户群体和信息结合在一起，使用户可以便捷地分享和获取信息，同时也极大地拓展了用户的社交群体。但是，随着社交网络用户迅速增多，社交网络中信息量急剧增大，对社交网络用户来说，如何在这些庞大的数据中找到合适自己的好友，扩展自己的社交网络好友圈成为一个难题。为了解决社交网络信息量大和好友寻找困难问题，推荐和搜索成为人们关注的焦点。用户利用好友搜索功能来查找好友以扩大交际圈，相关技术中，一般推荐与用户关注了同一对象类目下活跃度比较高的用户，根据用户所关注的对象类目，推荐在该对象类目下那些活跃度较高的用户。但是，这种搜索浪费大量的时间，效率低且准确性也较低。而且，上述方式只粗略的考虑了对同一对象类目感兴趣的维度，没有考虑到添加好友的用户之间情感差异特点，如果两者在思维方式上相差较大，那以后用户对于其好友所发帖内容有很大概率不感兴趣。而且，如果只是依据活跃度来给用户推荐好友，那对于那些不怎么活跃用户曝光给备选用户的机会就会减少，长此以往会降低用户的使用粘性。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种好友推荐方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有的好友推荐方式效率和准确性均较低，容易降低用户使用粘性的问题。为了解决上述技术问题，本专利技术是这样实现的：第一方面，本专利技术实施例提供了一种好友推荐方法，包括：获取目标用户的用户标识；从情感认同矩阵中获取所述用户标识与每个备选用户的情感认同值，所述情感认同矩阵中包括任意两个用户之间的情感认同值；获取与所述用户标识的情感认同值最高的N个备选用户，作为所述目标用户的推荐好友；其中，所述情感认同值根据任意两个用户针对共同评论过的每个目标对象发表的评论内容的情感倾向，和/或所述两个用户在共同评论过的每个目标对象类目下的每个评论内容的情感倾向获取得到，所述情感倾向为通过对所述评论内容进行文本情感分析获取得到；所述N为正整数，所述备选用户为除所述目标用户之外的其他用户。可选地，在所述步骤从情感认同矩阵中获取所述用户标识与每个备选用户的情感认同值之前，还包括：针对任一备选用户，获取所述备选用户与所述目标用户共同评论过的每个目标对象，以及所述备选用户与所述目标用户共同评论过的每个目标对象类目；针对每个所述目标对象，根据所述备选用户和所述目标用户针对所述目标对象发表的评论内容，分别获取所述备选用户针对所述目标对象的情感倾向，和所述目标用户针对所述目标对象的情感倾向；针对每个所述目标对象类目，根据所述备选用户和所述目标用户在所述目标对象类目下发表的评论内容，分别获取所述备选用户在目标对象类目下的每个评论内容的情感倾向，和所述目标用户在目标对象类目下的每个评论内容的情感倾向；根据所述情感倾向，获取所述目标用户与所述备选用户的情感认同值。可选地，所述根据所述情感倾向，获取所述目标用户与所述备选用户的情感认同值的步骤，包括：根据所述备选用户针对所述目标对象的情感倾向，和所述目标用户针对所述目标对象的情感倾向，获取针对所述目标对象，所述备选用户和所述目标用户之间的情感倾向值；根据所述备选用户在目标对象类目下的每个评论内容的情感倾向，和所述目标用户在目标对象类目下的每个评论内容的情感倾向，获取所述备选用户与所述目标用户在共同评论过的所有对象类目下的正向评价率偏差；根据所述情感倾向值和所述正向评价率偏差，获取所述目标用户与所述备选用户的情感认同值。可选地，所述根据所述备选用户在目标对象类目下的每个评论内容的情感倾向，和所述目标用户在目标对象类目下的每个评论内容的情感倾向，获取所述备选用户与所述目标用户在共同评论过的所有对象类目下的正向评价率偏差的步骤，包括：根据所述备选用户在目标对象类目下的每个评论内容的情感倾向，以及所述备选用户在目标对象类目下评论次数，获取所述备选用户在所述目标对象类目下的第一正向评价率；根据所述目标用户在目标对象类目下的每个评论内容的情感倾向，以及所述目标用户在目标对象类目下评论次数，获取所述目标用户在所述目标对象类目下的第二正向评价率；根据所述备选用户在每个所述目标对象类目下的第一正向评价率，以及所述目标用户在每个所述目标对象类目下的第二正向评价率，获取所述目标用户与所述备选用户在共同评论过的所有对象类目下的正向评价率偏差。可选地，所述根据所述备选用户针对所述目标对象的情感倾向，和所述目标用户针对所述目标对象的情感倾向，获取针对所述目标对象，所述备选用户和所述目标用户之间的情感倾向值的步骤，包括：如果所述备选用户针对所述目标对象的情感倾向，与所述目标用户针对所述目标对象的情感倾向相同，确认所述针对所述目标对象，所述备选用户和所述目标用户之间的情感倾向值为第一预设值；如果所述备选用户针对所述目标对象的情感倾向，与所述目标用户针对所述目标对象的情感倾向不同，确认所述针对所述目标对象，所述备选用户和所述目标用户之间的情感倾向值为第二预设值。可选地，所述针对每个所述目标对象，根据所述备选用户和所述目标用户针对所述目标对象发表的评论内容，分别获取所述备选用户针对所述目标对象的情感倾向，和所述目标用户针对所述目标对象的情感倾向的步骤，包括：对所述评论内容进行分词处理，得到所述评论内容的分词列表；根据所述分词列表，获取所述评论内容的情感得分；响应于所述情感得分为正值，确定所述评论内容的情感倾向为正向；响应于所述情感得分为负值，确定所述评论内容的情感倾向为负向。可选地，所述根据所述分词列表，获取所述评论内容的情感得分的步骤，包括：过滤掉所述分词列表中的否定词，并筛选过滤后的分词列表中的目标分词，所述目标分词包括情感分词、停用分词、副词中的至少一种；根据所述目标分词，获取所述评论内容的情感得分。第二方面，本专利技术实施例提供了一种好友推荐装置，包括：用户信息获取模块，用于获取目标用户的用户标识；情感认同值查找模块，用于从情感认同矩阵中获取所述用户标识与每个备选用户的情感认同值，所述情感认同矩阵中包括任意两个用户之间的情感认同值；好友推荐模块，用于获取与所述用户标识的情感认同值最高的N个备选用户，作为所述目标用户的推荐好友；其中，所述情感认同值根据任意两个用户针对共同评论过的每个目标对象发表的评论内容的情感倾向，和/或所述两个用户在共同评论过的每个目标对象类目下的每个评论内容的情感倾向获取得到，所述情感倾向为通过对所述评论内容进行文本情感分析获取得到；所述N为正整数，所述备选用户为除所述目标用户之外的其他用户。可选地，所述装置，还包括：基础数据获取模块，用于针对任一备选用户，获取所述备选用户与所述本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种好友推荐方法，其特征在于，包括：/n获取目标用户的用户标识；/n从情感认同矩阵中获取所述用户标识与每个备选用户的情感认同值，所述情感认同矩阵中包括任意两个用户之间的情感认同值；/n获取与所述用户标识的情感认同值最高的N个备选用户，作为所述目标用户的推荐好友；/n其中，所述情感认同值根据任意两个用户针对共同评论过的每个目标对象发表的评论内容的情感倾向，和/或所述两个用户在共同评论过的每个目标对象类目下的每个评论内容的情感倾向获取得到，所述情感倾向为通过对所述评论内容进行文本情感分析获取得到；所述N为正整数，所述备选用户为除所述目标用户之外的其他用户。/n

【技术特征摘要】
1.一种好友推荐方法，其特征在于，包括：
获取目标用户的用户标识；
从情感认同矩阵中获取所述用户标识与每个备选用户的情感认同值，所述情感认同矩阵中包括任意两个用户之间的情感认同值；
获取与所述用户标识的情感认同值最高的N个备选用户，作为所述目标用户的推荐好友；
其中，所述情感认同值根据任意两个用户针对共同评论过的每个目标对象发表的评论内容的情感倾向，和/或所述两个用户在共同评论过的每个目标对象类目下的每个评论内容的情感倾向获取得到，所述情感倾向为通过对所述评论内容进行文本情感分析获取得到；所述N为正整数，所述备选用户为除所述目标用户之外的其他用户。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤从情感认同矩阵中获取所述用户标识与每个备选用户的情感认同值之前，还包括：
针对任一备选用户，获取所述备选用户与所述目标用户共同评论过的每个目标对象，以及所述备选用户与所述目标用户共同评论过的每个目标对象类目；
针对每个所述目标对象，根据所述备选用户和所述目标用户针对所述目标对象发表的评论内容，分别获取所述备选用户针对所述目标对象的情感倾向，和所述目标用户针对所述目标对象的情感倾向；
针对每个所述目标对象类目，根据所述备选用户和所述目标用户在所述目标对象类目下发表的评论内容，分别获取所述备选用户在目标对象类目下的每个评论内容的情感倾向，和所述目标用户在目标对象类目下的每个评论内容的情感倾向；
根据所述情感倾向，获取所述目标用户与所述备选用户的情感认同值。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述情感倾向，获取所述目标用户与所述备选用户的情感认同值的步骤，包括：
根据所述备选用户针对所述目标对象的情感倾向，和所述目标用户针对所述目标对象的情感倾向，获取针对所述目标对象，所述备选用户和所述目标用户之间的情感倾向值；
根据所述备选用户在目标对象类目下的每个评论内容的情感倾向，和所述目标用户在目标对象类目下的每个评论内容的情感倾向，获取所述备选用户与所述目标用户在共同评论过的所有对象类目下的正向评价率偏差；
根据所述情感倾向值和所述正向评价率偏差，获取所述目标用户与所述备选用户的情感认同值。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述备选用户在目标对象类目下的每个评论内容的情感倾向，和所述目标用户在目标对象类目下的每个评论内容的情感倾向，获取所述备选用户与所述目标用户在共同评论过的所有对象类目下的正向评价率偏差的步骤，包括：
根据所述备选用户在目标对象类目下的每个评论内容的情感倾向，以及所述备选用户在目标对象类目下评论次数，获取所述备选用户在所述目标对象类目下的第一正向评价率；
根据所述目标用户在目标对象类目下的每个评论内容的情感倾向，以及所述目标用户在目标对象类目下评论次数，获取所述目标用户在所述目标对象类目下的第二正向评价率；
根据所述备选用户在每个所述目标对象类目下的第一正向评价率，以及所述目标用户在每个所述目标对象类目下的第二正向评价率，获取所述目标用户与所述备选用户在共同评论过的所有对象类目下的正向评价率偏差。


5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述备选用户针对所述目标对象的情感倾向，和所述目标用户针对所述目标对象的情感倾向，获取针对所述目标对象，所述备选用户和所述目标用户之间的情感倾向值的步骤，包括：
如果所述备选用户针对所述目标对象的情感倾向，与所述目标用户针对所述目标对象的情感倾向相同，确认所述针对所述目标对象，所述备选用户和所述目标用户之间的情感倾向值为第一预设值；
如果所述备选用户针对所述目标对象的情感倾向，与所述目标用户针对所述目标对象的情感倾向不同，确认所述针对所述目标对象，所述备选用户和所述目标用户之间的情感倾向值为第二预设值。


6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述针对每个所述目标对象，根据所述备选用户和所述目标用户针对所述目标对象发表的评论内容，分别获取所述备选用户针对所述目标对象的情感倾向，和所述目标用户针对所述目标对象的情感倾向的步骤，包括：
对所述评论内容进行分词处理，得到所述评论内容的分词列表；
根据所述分词列表，获取所述评论内容的情感得分；
响应于所述情感得分为正值，确定所述评论内容的情感倾向为正向；
响应于所述情感得分为负值，确定所述评论内容的情感倾向为负向。


7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述分词列表，获取所述评论内容的情感得分的步骤，包括：
过滤掉所述分词列表中的否定词，并筛选过滤后的分词列表中的目标分词，所述目标分词包括情感分词、停用分词、副词中的至少一种；
根据所述目标分词，获取所述评论内容的情感得分。


8.一种好友推荐装置，其特征在于，包括：
用户信息获取模块，用于获取目标用户的用户标识；
情感认同值查...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖露阳，彭飞，邓竹立，
申请(专利权)人：五八有限公司，
类型：发明
国别省市：天津;12