个性化网络人员与内容的整理与优化方法
专利汇可以提供个性化网络人员与内容的整理与优化方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 是个性化网络人员与内容的 整理 与优化方法，本方法将用户社交网络资源的整理与优化分为人员与内容两部分；对人员的重要性进行排序的同时推荐隐含的真实社交关系给用户，最后将两部分按个性化选择展示给用户，形成用户的虚拟社交关系网络；结合用户的社交关系，根据用户的个性化选择对内容的重要性进行排序，将内容按用户查看时最舒适的标准进行展示；本发明属于社交与 软件 工程交叉领域。，下面是个性化网络人员与内容的整理与优化方法专利的具体信息内容。
1.一种个性化网络人员与内容的整理与优化方法，其特征在于将用户社交网络资源的整理与优化分为人员与内容两部分；对人员的重要性进行排序的同时推荐隐含的真实社交关系给用户，最后将两部分按个性化选择展示给用户，形成用户的虚拟社交关系网络；结合用户的社交关系，根据用户的个性化选择对内容的重要性进行排序，将内容按用户查看时最舒适的标准进行展示；
用户U的表示{UID，UName，USex，UGroup，UEnTime，URep，UHab，UImpLev，ULabel}，UID代表用户的社交软件ID号，每个用户拥有一个独一无二的UID，UName是用户在社交软件上独一无二的名称，USex是用户的性别，UGroup存放着每个用户加入的群的名称，UEnTime存放着用户进入UGroup时的时间，URep指用户U和目标优化用户DU的亲密度，UHab指用户的个性化选择，用户的个性化选择存放于此，对社交关系的个性化选择为 ，对社交消息的个性化选择 ；UImpLev指用户对于DU来说的重要性，UImpLev越大，代表用户在DU社交网络中的重要性越大，ULabel指DU为用户定下的标签；当DU为U设置了ULabel后，可以根据ULabel判断U的UImpLev，不同的ULabel有不同的UImpLev；每一条社交消息MES由{MESCon，MESU，MESLabel，MESImpLev}表示，MESCon表示社交消息的内容，MESU代表发送社交消息的用户信息，MESLabel表示社交消息涉及的标签，MESImpLev表示社交消息的重要程度；U和MES通过标签进行联系，每一条MES都会获得MESLabel，采取机器学习的相关算法来实现，即针对一系列给定的标签，给MES选取其中匹配度最高的几个标签；个性化网络人员与内容的整理与优化方法具体流程如下：
步骤1）将目标优化用户DU的用户U和社交消息MES输入系统中；
步骤2）用户设置用户的个性化选择UHab，用户的个性化选择存放于此，对社交关系的个性化选择为 ，对社交消息的个性化选择 ；
社交关系重要性计算具体如下：
步骤3）遍历每一个UIDi，判断目标优化用户为人员定下的标签ULabel是否与系统存放的默认标签ULabel0吻合；若吻合，进入步骤4），否则进入步骤5）；ULabel0是系统默认的一些标签，并为每个标签设置了对应的人员重要性UImpLev；
步骤4）计算人员的重要性UImpLev，公式为 ，为外源数据挖掘得到；
步骤5）搜索UIDi所在的所有群UGroup；对UGroup进行计数，并赋值给NUMUG；NUMUG进行排序的结果赋值给TRank[ ]；搜寻TRank[ ]中n个用户的社交网络的m度社交关系，按照
计算重要度，结果赋值给IMRank[]；将TRank[]和IMRank[]合并，结果赋
值给TolRank[]，每个用户对于DU的重要性UImpLev=β×h，其中，α、β、γ由外源数据挖掘得到，h为TolRank[]中每个元素的下标,NUMUG为每个用户加入的群的数量；
具体为目标优化用户DU加入了群A，群B，群C和群D，且目标优化用户DU社交关系列表中有U1和U2，因为U1加入了A，U2加入了群B和群C，故U2的人员重要性比U1的人员重要性UlmpLev更大：U3存在于U1和U2列表中，但没有存在于目标优化用户(DU)列表中，但是U3存在于群A，群B和群C中，所以U3的人员重要性UlmpLev大于U1或U2，系统会将U3推荐给目标优化用户DU，若目标优化用户DU接受推荐，则可填补上目标优化用户DU的社交软件上社交关系的空缺，否则系统不再推荐U3给目标优化用户DU；
步骤6）将UImpLev进行排序，得到人员重要性排序表ListU；
步骤7）将社交关系按人员重要性排序表ListU的顺序展示给目标优化用户DU，并推荐在m度关系中隐藏着的具有高重要度IML的人员；
获得内容整理与优化后的社交消息的过程具体为：
步骤8）在社交消息MES中找到用户的社交软件ID号UID，NUMUID为同一个UID的数量，遍历每一个MES，判断社交消息MES是否是同一个用户的社交软件ID号UID的同一条社交消息，当满足NUMUID>1&&MESLabel1=MESLabel2=MESLabeln时，进入步骤9），执行合并函数MERGE（MES）；否则进入步骤10）；
步骤9）MERGE（MES）是合并函数，将相同用户的社交软件ID号UID的相同社交消息MES全部收集起来最后按一条社交消息处理；
步骤10）令MESImpLev=0；从MES的MESU中找到UImpLev；计算目标优化用户DU对社交消息的个性化选择 与社交消息内容MESCon的吻合度，计算公式为 ，其
中Match（a，b）为匹配算法，a为 ，b为MESCon；将a和b进行匹配，得到M为一个具体的匹配值；
步骤11）计算社交消息的重要度MESImpLev的值，f，g为人员重要性UImpLev和M的函数，通过函数关系能够得到社交消息的重要度MESImpLev，计算公式为
；
步骤12）最终输出社交消息重要性列表ListMES，其中包括社交消息内容MESCon和用户U的信息。
个性化网络人员与内容的整理与优化方法
技术领域
背景技术
流而出现的消息形式，随着用户拥有的群数量增加，需要指出其带来的一系列问题：第一，群消息不间断，这给用户带来了极大的不方便，群内人员时不时的聊天消息都会提醒群内
每一个用户；第二，每个群内或多或少都有一些新闻、广告上瘾症成员，他们发送相关的消息到群内，用户在查看群消息时或许会导致用户大量时间浪费在这些无关紧要的消息上
面；第三，有些群消息用户无法屏蔽，因为里面涉及重要信息，但是因为群成员的一些无营养信息，用户需要花费大量时间去翻看查阅重要的信息；目前的社交软件在社交网络上大
都采用以姓名和备注的拼音首字母排序陈列，社交消息采用均分思想给消息计量后按最后
发消息的时间顺序排列，附带消息条数陈列在消息列表中；本发明是个性化网络人员与内
容的整理与优化方法，本方法将用户社交网络资源的整理与优化分为人员与内容两部分；
对人员的重要性进行排序的同时推荐隐含的真实社交关系给用户，最后将两部分按个性化
选择展示给用户，形成用户的虚拟社交关系网络；结合用户的社交关系，根据用户的个性化选择对内容的重要性进行排序，将内容按用户查看时最舒适的标准进行展示；本发明属于
社交与软件工程交叉领域。
发明内容
些新闻、广告上瘾症成员，他们发送相关的消息到群内，用户在查看群消息时或许会导致用户大量时间浪费在这些无关紧要的消息上面；有些群消息用户无法屏蔽，因为里面涉及重
要信息，但是因为群成员的一些无营养信息，用户需要花费大量时间去翻看查阅重要的信
息。
含的真实社交关系给用户，最后将两部分按个性化选择展示给用户，形成用户的虚拟社交
关系网络；结合用户的社交关系，根据用户的个性化选择对内容的重要性进行排序，将内容按用户查看时最舒适的标准进行展示；本发明属于社交与软件工程交叉领域。
说的重要性，UImpLev越大，代表用户在DU社交网络中的重要性越大，ULabel指DU为用户定下的标签，例如“亲人”，“朋友”，“老师”等等；当DU为U设置了ULabel后，可以根据ULabel判断U的UImpLev，不同的ULabel有不同的UImpLev，例如当ULabel为“家人”，UImpLev为100，当ULabel为“同学”，UImpLev为90；算法1为RELNet的排序算法，输出用户重要性排序表ListU，ULabel0是系统默认的一些标签，例如“家人”，“朋友”等，并为每个标签设置了对应的UImpLev，α，β，γ由外源数据挖掘得到，其中h为TolRank[]中每个元素的下标；
和消息后如何获得MESImpLev，在MES中找到UID，将同一个UID的同一条消息合并为一条消息进行后续处理，NUMUID为同一个UID的数量，MERGE（MES）是合并函数，将相同UID的相同MES全部收集起来最后按一条消息处理；Match（a，b）为匹配算法，将a和b进行匹配，得到M为一个具体的匹配值；f，g为UImpLev和M的函数，通过函数关系能够得到MESImpLev；最终输出消息重要性列表ListMES，其中包括MESCon和U的信息；
具体实施方式
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