本發(fā)明涉及互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種用戶興趣差異性挖掘方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

隨著Twitter、微博、QQ等網(wǎng)絡(luò)社區(qū)的興起，開放平臺已經(jīng)成為互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的核心組成部分。開放平臺擁有海量的用戶和豐富的用戶信息，應(yīng)用開發(fā)者或第三方網(wǎng)站可以在開放協(xié)議許可的條件下，通過平臺的應(yīng)用程序接口(Application Program Interface，簡稱API)從開放平臺獲取這些用戶信息，分析用戶興趣、好友關(guān)系等價值信息，實(shí)現(xiàn)開放平臺與第三方之間的信息共享。而如何進(jìn)行用戶的興趣差異性分析，亟需解決。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

鑒于目前互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域存在的上述不足，本發(fā)明提供一種用戶興趣差異性挖掘方法及系統(tǒng)，能夠?qū)τ脩舻呐d趣進(jìn)行差異性挖掘。

為達(dá)到上述目的，本發(fā)明的實(shí)施例采用如下技術(shù)方案：

一種用戶興趣差異性挖掘方法，所述用戶興趣差異性挖掘方法包括以下步驟：

采集用戶數(shù)據(jù)形成原始用戶數(shù)據(jù)庫；

根據(jù)原始用戶數(shù)據(jù)庫進(jìn)行用戶興趣數(shù)據(jù)采集；

將采集到的興趣數(shù)據(jù)進(jìn)行提取和轉(zhuǎn)化以形成用戶興趣數(shù)據(jù)中心；

對用戶興趣數(shù)據(jù)中心的興趣數(shù)據(jù)進(jìn)行差異興趣數(shù)據(jù)挖掘。

依照本發(fā)明的一個方面，所述采集用戶數(shù)據(jù)形成原始用戶數(shù)據(jù)庫的具體實(shí)施方式可為：從用戶的發(fā)文、活動和社團(tuán)之類的行為操作中采集數(shù)據(jù)，以形成原始的用戶數(shù)據(jù)庫。

依照本發(fā)明的一個方面，所述根據(jù)原始用戶數(shù)據(jù)庫進(jìn)行用戶興趣數(shù)據(jù)采集的具體實(shí)施方式可為：采集原始用戶數(shù)據(jù)庫中跟興趣有關(guān)的行為操作信息數(shù)據(jù)。

依照本發(fā)明的一個方面，所述將采集到的興趣數(shù)據(jù)進(jìn)行提取和轉(zhuǎn)化以形成用戶興趣數(shù)據(jù)中心的具體實(shí)施方式可為：根據(jù)采集到的用戶 興趣數(shù)據(jù)中的行為操作信息進(jìn)行興趣元素提取和轉(zhuǎn)化，并將興趣數(shù)據(jù)集中起來形成用戶興趣數(shù)據(jù)中心。

依照本發(fā)明的一個方面，所述根據(jù)行為操作信息進(jìn)行興趣元素提取和轉(zhuǎn)化的具體實(shí)施方式可為：根據(jù)用戶行為操作對象的卡片屬性以及標(biāo)簽屬性進(jìn)行用戶興趣元素的提取和轉(zhuǎn)化。

依照本發(fā)明的一個方面，所述根據(jù)行為操作信息進(jìn)行興趣元素提取和轉(zhuǎn)化可包括：對用戶行為操作信息進(jìn)行行為邏輯判斷。

依照本發(fā)明的一個方面，所述對用戶興趣數(shù)據(jù)中心的興趣數(shù)據(jù)進(jìn)行差異興趣數(shù)據(jù)挖掘的具體實(shí)施方式可為：通過興趣差異算法對用戶興趣數(shù)據(jù)中心的興趣數(shù)據(jù)進(jìn)行差異興趣數(shù)據(jù)挖掘，以發(fā)現(xiàn)一些不同興趣之間的潛在的可能的聯(lián)系。

依照本發(fā)明的一個方面，所述對用戶興趣數(shù)據(jù)中心的興趣數(shù)據(jù)進(jìn)行差異興趣數(shù)據(jù)挖掘具體可包括：通過興趣卡、興趣標(biāo)簽和切詞算法對興趣中心的興趣數(shù)據(jù)進(jìn)行差異性挖掘。

一種用戶興趣差異性挖掘系統(tǒng)，所述用戶興趣差異性挖掘系統(tǒng)包括：

用戶數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集用戶數(shù)據(jù)形成原始用戶數(shù)據(jù)庫；

興趣數(shù)據(jù)采集模塊，用于根據(jù)原始用戶數(shù)據(jù)庫進(jìn)行用戶興趣數(shù)據(jù)采集；

興趣提取轉(zhuǎn)化模塊，用于將采集到的興趣數(shù)據(jù)進(jìn)行提取和轉(zhuǎn)化以形成用戶興趣數(shù)據(jù)中心；

差異興趣挖掘模塊，用于對用戶興趣數(shù)據(jù)中心的興趣數(shù)據(jù)進(jìn)行差異興趣數(shù)據(jù)挖掘。

依照本發(fā)明的一個方面，所述差異興趣挖掘模塊的工作方式可為：通過興趣差異算法對用戶興趣數(shù)據(jù)中心的興趣數(shù)據(jù)進(jìn)行差異興趣數(shù)據(jù)挖掘，以發(fā)現(xiàn)一些不同興趣之間的潛在的可能的聯(lián)系。

本發(fā)明實(shí)施的優(yōu)點(diǎn)：本發(fā)明所述的用戶興趣差異性挖掘方法，通過采集用戶數(shù)據(jù)形成原始用戶數(shù)據(jù)庫；根據(jù)原始用戶數(shù)據(jù)庫進(jìn)行用戶興趣數(shù)據(jù)采集；將采集到的興趣數(shù)據(jù)進(jìn)行提取和轉(zhuǎn)化以形成用戶興趣數(shù)據(jù)中心；對用戶興趣數(shù)據(jù)中心的興趣數(shù)據(jù)進(jìn)行差異興趣數(shù)據(jù)挖掘，能根據(jù)用戶的興趣特點(diǎn)可以進(jìn)行差異化興趣數(shù)據(jù)挖掘開發(fā)，基于單一 興趣出發(fā)，分析數(shù)據(jù)源，從中發(fā)現(xiàn)一些不同興趣之間的潛在的可能的關(guān)聯(lián)或者聯(lián)系，方便對興趣點(diǎn)的差異性進(jìn)行不同的分類，從而進(jìn)行不同或相似的推薦。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案，下面將對實(shí)施例中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明所述的一種用戶興趣差異性挖掘方法示意圖；

圖2為本發(fā)明所述的一種用戶興趣差異性挖掘系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。基于本發(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

如圖1所示，一種用戶興趣差異性挖掘方法，所述用戶興趣差異性挖掘方法包括以下步驟：

步驟S1：采集用戶數(shù)據(jù)形成原始用戶數(shù)據(jù)庫；

所述步驟S1采集用戶數(shù)據(jù)形成原始用戶數(shù)據(jù)庫的具體實(shí)施方式可為：從用戶的發(fā)文、活動和社團(tuán)之類的行為操作中采集數(shù)據(jù)，以形成原始的用戶數(shù)據(jù)庫。例如，從用戶的發(fā)文中，了解到用戶的所有發(fā)文信息，有關(guān)新聞類的、體育類的和軍事類的等等。

步驟S2：根據(jù)原始用戶數(shù)據(jù)庫進(jìn)行用戶興趣數(shù)據(jù)采集；

所述步驟S2根據(jù)原始用戶數(shù)據(jù)庫進(jìn)行用戶興趣數(shù)據(jù)采集的具體實(shí)施方式可為：采集原始用戶數(shù)據(jù)庫中跟興趣有關(guān)的行為操作信息數(shù)據(jù)，例如，從原始數(shù)據(jù)庫中獲取的用戶的所有發(fā)文信息，根據(jù)發(fā)文的多寡，關(guān)注程度等來采集用戶的發(fā)文興趣數(shù)據(jù)，如新聞類等。

步驟S3：將采集到的興趣數(shù)據(jù)進(jìn)行提取和轉(zhuǎn)化以形成用戶興趣數(shù)據(jù)中心；

所述步驟S3將采集到的興趣數(shù)據(jù)進(jìn)行提取和轉(zhuǎn)化以形成用戶興趣 數(shù)據(jù)中心的具體實(shí)施方式可為：根據(jù)采集到的用戶興趣數(shù)據(jù)中的行為操作信息進(jìn)行興趣元素提取和轉(zhuǎn)化，并將興趣數(shù)據(jù)集中起來形成用戶興趣數(shù)據(jù)中心。

在實(shí)際應(yīng)用中，所述對采集到的興趣數(shù)據(jù)進(jìn)行提取和轉(zhuǎn)化具體可為：根據(jù)用戶行為操作對象的卡片屬性以及標(biāo)簽屬性進(jìn)行用戶興趣元素的提取和轉(zhuǎn)化。

在實(shí)際應(yīng)用中，所述根據(jù)行為操作信息進(jìn)行興趣元素提取和轉(zhuǎn)化可包括：對用戶行為操作信息進(jìn)行行為邏輯判斷。

步驟S4：對用戶興趣數(shù)據(jù)中心的興趣數(shù)據(jù)進(jìn)行差異興趣數(shù)據(jù)挖掘。

所述步驟S4對用戶興趣數(shù)據(jù)中心的興趣數(shù)據(jù)進(jìn)行差異興趣數(shù)據(jù)挖掘具體實(shí)施方式可為：通過興趣差異算法對用戶興趣數(shù)據(jù)中心的興趣數(shù)據(jù)進(jìn)行差異興趣數(shù)據(jù)挖掘，以發(fā)現(xiàn)一些不同興趣之間的潛在的可能的聯(lián)系。

在實(shí)際應(yīng)用中，所述對用戶興趣數(shù)據(jù)中心的興趣數(shù)據(jù)進(jìn)行差異興趣數(shù)據(jù)挖掘具體可包括：通過興趣卡、興趣標(biāo)簽和切詞算法對興趣中心的興趣數(shù)據(jù)進(jìn)行差異性挖掘。

本實(shí)施例所述的用戶興趣差異性挖掘方法，通過采集用戶數(shù)據(jù)形成原始用戶數(shù)據(jù)庫；根據(jù)原始用戶數(shù)據(jù)庫進(jìn)行用戶興趣數(shù)據(jù)采集；將采集到的興趣數(shù)據(jù)進(jìn)行提取和轉(zhuǎn)化以形成用戶興趣數(shù)據(jù)中心；對用戶興趣數(shù)據(jù)中心的興趣數(shù)據(jù)進(jìn)行差異興趣數(shù)據(jù)挖掘，能根據(jù)用戶的興趣特點(diǎn)可以進(jìn)行差異化興趣數(shù)據(jù)挖掘開發(fā)，基于單一興趣出發(fā)，分析數(shù)據(jù)源，從中發(fā)現(xiàn)一些不同興趣之間的潛在的可能的關(guān)聯(lián)或者聯(lián)系，方便對興趣點(diǎn)的差異性進(jìn)行不同的分類，從而進(jìn)行不同或相似的推薦。

一種用戶興趣差異性挖掘系統(tǒng)實(shí)施例

如圖2所示，一種用戶興趣差異性挖掘系統(tǒng)，所述用戶興趣差異性挖掘系統(tǒng)包括：

用戶數(shù)據(jù)采集模塊1，用于采集用戶數(shù)據(jù)形成原始用戶數(shù)據(jù)庫；

興趣數(shù)據(jù)采集模塊2，用于根據(jù)原始用戶數(shù)據(jù)庫進(jìn)行用戶興趣數(shù)據(jù)采集；

興趣提取轉(zhuǎn)化模塊3，用于將采集到的興趣數(shù)據(jù)進(jìn)行提取和轉(zhuǎn)化以形成用戶興趣數(shù)據(jù)中心；

差異興趣挖掘模塊4，用于對用戶興趣數(shù)據(jù)中心的興趣數(shù)據(jù)進(jìn)行差異興趣數(shù)據(jù)挖掘。

在實(shí)際應(yīng)用中，所述差異興趣挖掘模塊的工作方式可為：通過興趣差異算法對用戶興趣數(shù)據(jù)中心的興趣數(shù)據(jù)進(jìn)行差異興趣數(shù)據(jù)挖掘，以發(fā)現(xiàn)一些不同興趣之間的潛在的可能的聯(lián)系。

本發(fā)明實(shí)施的優(yōu)點(diǎn)：本發(fā)明所述的用戶興趣差異性挖掘方法，通過采集用戶數(shù)據(jù)形成原始用戶數(shù)據(jù)庫；根據(jù)原始用戶數(shù)據(jù)庫進(jìn)行用戶興趣數(shù)據(jù)采集；將采集到的興趣數(shù)據(jù)進(jìn)行提取和轉(zhuǎn)化以形成用戶興趣數(shù)據(jù)中心；對用戶興趣數(shù)據(jù)中心的興趣數(shù)據(jù)進(jìn)行差異興趣數(shù)據(jù)挖掘，能根據(jù)用戶的興趣特點(diǎn)可以進(jìn)行差異化興趣數(shù)據(jù)挖掘開發(fā)，基于單一興趣出發(fā)，分析數(shù)據(jù)源，從中發(fā)現(xiàn)一些不同興趣之間的潛在的可能的關(guān)聯(lián)或者聯(lián)系，方便對興趣點(diǎn)的差異性進(jìn)行不同的分類，從而進(jìn)行不同或相似的推薦。

以上所述，僅為本發(fā)明的具體實(shí)施方式，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何熟悉本領(lǐng)域技術(shù)的技術(shù)人員在本發(fā)明公開的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到的變化或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)以所述權(quán)利要求的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。