移动阅读中的社交关系挖掘方法及装置

本发明提供了移动阅读中的社交关系挖掘方法，所述社交关系例如是用户之间的关联度。该方法首先对用户书籍阅读过程中访问的知识点形成的知识结构进行相似度计算，然后，根据所计算的知识结构相似度，并结合用户交互记录获取两个用户之间的关联度。该方法综合考虑了用户阅读过程中的知识结构和用户之间的交互行为模式，所获取的用户关联度可以很好地反映出人与人的关系。

1.一种基于阅读社交平台的用户关联度获取方法，所述方法包括：步骤1)计算用户A和用户B的知识结构的相似度，所述知识结构是由用户在书籍阅读过程中访问的知识点形成的；所述步骤1)包括：步骤1-1)分别获取用户A和用户B的阅读书目，得到用户A和用户B的阅读书目交集；步骤1-2)对于所获得的阅读书目交集中的每一本书，分别计算用户A和用户B在看该书时形成的知识结构的相似度；步骤1-3)基于用户A和用户B在看阅读书目交集中每本书时形成的知识结构的相似度，计算用户A和用户B的知识结构的相似度；步骤2)根据用户A和用户B的知识结构的相似度来获取用户A和用户B的关联度。
2.一种基于阅读社交平台的用户关联度获取方法，所述方法包括：步骤1)计算用户A和用户B的知识结构的相似度，所述知识结构是由用户在书籍阅读过程中访问的知识点形成的；所述步骤1)包括：步骤1-1)分别获取用户A和用户B的阅读书目，得到用户A和用户B的阅读书目交集；步骤1-2)对于所获得的阅读书目交集中的每一本书，分别计算用户A和用户B在看该书时形成的知识结构的相似度；步骤1-3)基于用户A和用户B在看阅读书目交集中每本书时形成的知识结构的相似度，计算用户A和用户B的知识结构的相似度；步骤2’)基于所述知识结构的相似度并结合用户交互记录，来获取这用户A和用户B的关联度，所述用户交互记录包括用户加入的聊天室、用户在聊天室中发言的次数、与哪个用户在哪个聊天室进行过私聊。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述阅读书目交集表示为Book_common＝{b₁,b₂
...,b_t}，t表示用户A和用户B共同访问的书的个数；所述步骤1-2)包括以下步骤：a)根据用户A和用户B在阅读书bk时的相关知识点访问路径，得到这两个用户访问知识点的交集K_common＝{K₁,K₂
...,K_l}，l表示用户A和用户B共同访问的知识点的个数，b_k表示阅读书目交集Book_common中的第k本书；b)用户A和用户B在看某书b_k时的知识结构相似度为 Sim ( A , B ) b k = 1 m + n - l × Σ i = 1 l min ( t Ai * t Bi * , t Bi * t Ai * ) ]]>其中m表示用户A访问的知识点的个数，n表示用户B访问的知识点的个数，和分别表示用户A和用户B在知识点K_i(K_i∈K_common)的停留时间。
4.根据权利要求3所述的方法，其中， t Ai * = t Ai + Σ j [ Cor ( i , j ) t Aj ] , ]]> t Bi * = t Bi + Σ j [ Cor ( i , j ) t Bj ] ]]>其中j为用户A或B访问的知识点i的相关知识点，t_Ai为用户A浏览知识点i的时间，t_Aj为用户A浏览知识点j的时间，t_Bi为用户B浏览知识点i的时间，t_Bj为用户B浏览知识点j的时间，Cor(i,j)为相关知识点i和j之间的关联度，其中Cor(i,j)等于通过访问知识点i来访问知识点j的次数与访问知识点i的次数的比值。
5.根据权利要求3所述的方法，在步骤1-3)，以如下公式计算用户A和用户B的知识结构的相似度Sim_(A,B)： Sim ( A , B ) = Σ k = 1 k = t Sim ( A , B ) b k r + s - t ]]>其中r表示用户A阅读的书的个数，s表示用户B阅读的书的个数，t表示用户A和用户B共同访问的书的个数。
6.根据权利要求5所述的方法，所述步骤2’)包括以下步骤：步骤2-1)对用户A和用户B的用户交互记录进行统计，以分别得到每个用户加入的聊天室的个数，用户A和用户B共同加入的聊天室的个数，以每个用户在共同加入的聊天室中的发言次数，以及用户A和用户B进行过私聊的聊天室的个数；步骤2-2)计算用户A和用户B在聊天室中发言次数的相似度；步骤2-3)根据所述用户A和用户B的知识结构的相似度、在聊天室中发言次数的相似度以及这两个用户进行过私聊的聊天室的个数，来获取用户A和用户B的关联度。
7.根据权利要求6所述的方法，所述步骤2-2)以如下公式计算用户A和用户B在聊天室中发言次数的相似度S_talk(A,B)： S talk ( A , B ) = m 2 N 1 × N 2 Σ i = 1 m min ( s Ai , s Bi ) ]]>N₁为用户A加入的聊天室的个数，N₂为用户B加入的聊天室的个数，m为用户A和用户B共同加入的聊天室的个数，S_Ai表示用户A在这m个聊天室中的第i个聊天室中的发言次数，S_Bi表示用户B在这m个聊天室中的第i个聊天室中的发言次数。
8.根据权利要求7所述的方法，在步骤2-3)根据所述用户A和用户B的知识结构的相似度、在聊天室中发言次数的相似度以及用户A和用户B进行过私聊的聊天室的个数，以如下公式来获取用户A和用户B的关联度Correlation_(A,B)：Correlation_(A,B)＝λ₁Sim_(A,B)+λ₂Talk_(A,B)+λ₃Chat_(A,B)其中，(λ₁+λ₂+λ₃＝1；0<λ₁<1；0<λ₂<1；0<λ₃<1)，Sim_(A,B)为用户A和B的知识结构的相似度，S_talk(A,B)为用户A和B在聊天室中发言次数的相似度，X为与用户A加入过同一个聊天室的用户，∑S_talk(A,X)为用户A和与其加入过相同聊天室的所有用户的发言次数的相似度的总和；S_chat(A,B)为用户A和用户B进行过私聊的聊天室个数，Y为与用户A私聊过的用户，∑S_chat(A,Y)为用户A和与其有过私聊的所有用户进行过私聊的聊天室的总数。
9.一种基于阅读社交平台的用户关联度获取装置，所述装置包括：用户知识结构相似度计算模块，用于计算用户A和用户B的知识结构的相似度，所述知识结构是由用户在书籍阅读过程中访问的知识点形成的；所述模块被配置为：分别获取用户A和用户B的阅读书目，得到用户A和用户B的阅读书目交集；对于所获得的阅读书目交集中的每一本书，分别计算用户A和用户B在看该书时形成的知识结构的相似度；基于用户A和用户B在看阅读书目交集中每本书时形成的知识结构的相似度，计算用户A和用户B的知识结构的相似度；用于根据用户A和用户B的知识结构的相似度来获取用户A和用户B的关联度的模块。
10.一种基于阅读社交平台的用户关联度获取装置，所述装置包括：用户知识结构相似度计算模块，用于计算用户A和用户B的知识结构的相似度，所述知识结构是由用户在书籍阅读过程中访问的知识点形成的；所述模块被配置为：分别获取用户A和用户B的阅读书目，得到用户A和用户B的阅读书目交集；对于所获得的阅读书目交集中的每一本书，分别计算用户A和用户B在看该书时形成的知识结构的相似度；基于用户A和用户B在看阅读书目交集中每本书时形成的知识结构的相似度，计算用户A和用户B的知识结构的相似度；用户关联度计算模块，用于基于所述知识结构的相似度并结合用户交互记录，来计算用户A和用户B的关联度，所述用户交互记录包括用户加入的聊天室、用户在聊天室中发言的次数、与哪个用户在哪个聊天室进行过私聊。
11.根据权利要求10所述的装置，其中，所述用户关联度计算模块对用户A和用户B的用户交互记录进行统计，以分别得到每个用户加入的聊天室的个数，用户A和用户B共同加入的聊天室的个数，以每个用户在共同加入的聊天室中的发言次数，以及用户A和用户B进行过私聊的聊天室的个数；并计算用户A和用户B在聊天室中发言次数的相似度；最后，根据用户A和用户B的知识结构的相似度、在聊天室中发言次数的相似度以及用户A和用户B进行过私聊的聊天室的个数，来计算用户A和用户B的关联度。