发明名称 一种基于位置服务的社交关系推断方法以及服务器
摘要 一种基于位置服务的社交关系推断方法以及服务器。其中,该方法包括以下步骤:记录用户登录社交应用时的用户名、登录地点和登录时间;判断任意两个登录地点相同的用户的登录时间之差是否处于预定时间间隔之内;若处于,设定该两个用户的相会向量                                               <img file="dest_path_image002.GIF" wi="20" he="20" />;建立用户i与用户j的相会地点多样性函数<img file="dest_path_image004.GIF" wi="23" he="20" />;建立加权相会频率函数<img file="dest_path_image006.GIF" wi="21" he="20" />;对相会地点多样性函数<img file="dest_path_image008.GIF" wi="21" he="20" />和加权相会频率函数<img file="dest_path_image010.GIF" wi="18" he="20" />做线性回归,得到用户i与用户j的社交关系<img file="dest_path_image012.GIF" wi="167" he="24" />。本申请综合考虑了相会地点的多样性和加权相会频率,相会地点的多样性减少了偶遇对社交关系的影响,而加权相会频率增加了特定位置对社交关系的影响,因此,本申请所推断的社交关系更加准确。
申请公布号 CN105427173A 申请公布日期 2016.03.23
申请号 CN201510793720.2 申请日期 2015.11.18
申请人 广东工业大学 发明人 成英超;郝志峰;蔡瑞初;温雯;王丽娟
分类号 G06Q50/00(2012.01)I;G06F17/30(2006.01)I 主分类号 G06Q50/00(2012.01)I
代理机构 广州市红荔专利代理有限公司 44214 代理人 张文
主权项  一种基于位置服务的社交关系推断方法,其特征在于:包括以下步骤:记录用户登录社交应用时的用户名、登录地点和登录时间;判断任意两个登录地点相同的用户的登录时间之差是否处于预定时间间隔之内;若处于,设定该两个用户的相会向量<img file="dest_path_image002.GIF" wi="20" he="20" />=(<img file="dest_path_image004.GIF" wi="30" he="20" />;<img file="dest_path_image006.GIF" wi="31" he="20" />;…;<img file="dest_path_image008.GIF" wi="29" he="20" />),其中<img file="dest_path_image002a.GIF" wi="20" he="20" />为用户i与用户j的相会向量,<img file="dest_path_image010.GIF" wi="28" he="20" />表示在地点l的相会次数;建立用户i与用户j的相会地点多样性函数<img file="dest_path_image012.GIF" wi="23" he="20" />;当q=1时,<img file="dest_path_image014.GIF" wi="252" he="36" />;当0&lt;q&lt;1或者q&gt;1时,<img file="dest_path_image016.GIF" wi="217" he="44" />;其中,q为多样性的阶,其满足q&gt;=0,<img file="dest_path_image018.GIF" wi="14" he="20" />为用户i和用户j相会次数的总和;建立加权相会频率函数<img file="dest_path_image020.GIF" wi="21" he="20" />;<img file="dest_path_image022.GIF" wi="203" he="23" />,<img file="dest_path_image024.GIF" wi="198" he="22" />,其中,<img file="dest_path_image026.GIF" wi="23" he="18" />为用户u在地点l相对于所有用户登录的概率,<img file="dest_path_image028.GIF" wi="97" he="18" />,其中,<img file="dest_path_image030.GIF" wi="25" he="18" />表示用户u在地点l的登录次数,<img file="dest_path_image032.GIF" wi="14" he="17" />为所有用户在地点l的登录次数;对相会地点多样性函数<img file="dest_path_image034.GIF" wi="21" he="20" />和加权相会频率函数<img file="dest_path_image036.GIF" wi="18" he="20" />做线性回归,得到用户i与用户j的社交关系<img file="dest_path_image038.GIF" wi="167" he="24" />。
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