基于内容的好友推荐方法专利技术综述

　　【摘要】随着社交网络不断深入人们的日常生活，如何向用户推荐合适的信息已成为社交网络的一个研究热点，本文通过对基于内容的社交网络好友推荐专利技术的统计分析，对该领域的发展前景进行了预测。
　　
　　【关键词】好友推荐；社交网络；内容
　　
　　1前言
　　
　　随着互联网技术的迅速发展，全球进入了社交网络服务时代SNS（SOCIAL NETWORK SERVICE），各种各样的网上社区层出不穷，并成为人们日常交往、娱乐、生活的重要方式。社交网站中有成千上万的用户，并呈现爆炸式增长的信息量，如何帮助用户发现好友，找到志同道合的人，以及如何利用社交网站中好友关系对用户进行推荐信息已经成为一项非常重要且急需解决的问题。
　　
　　社交网络好友推荐，就是在社交网络中进行好友推荐，以及基于好友关系进行项目推荐。目前主流的社交网络好友推荐方法有两大类：基于内容的推荐，以及基于协同过滤的推荐。基于内容的推荐算法，是基于被推荐内容的相似度向用户进行推荐；基于协同过滤的推荐，是基于用户的历史行为信息，通过对大量拥有较多信息的用户进行分析进而对用户进行推荐。此外，社交网络中推荐方法还有基于关联规则的，即根据物品与物品之间的关联关系进行用户推荐。本文对基于内容的好友推荐专利技术进行了研究分析。
　　
　　2基于内容的好友推荐专利技术分析
　　
　　本文根据数据库收集的文献量及分布特点，以截止到2016年6月已受理的公开专利数据为基础，基于中文CNABS数据库和外文数据库DWPI对社交网络好友推荐专利进行统计分析。根据本文统计数据，2006年至今专利申请量1348件，其中基于内容的推荐733件，占比54%,可见，社交网络好友推荐专利基于内容的好友推荐技术是基于社交网络的好友推荐技术研究的重要研究方向。
　　
　　基于内容的好友推荐主要是是基于在某些特性上较为接近的用户更容易成为朋友的原理，针对被推荐的内容进行推荐，主要有三类：基于属性、基于兴趣及基于位置基于内容的好友推荐。根据统计结果，基于属性的推荐，共321件，主要是根据用户在社交网站上的注册信息如年龄、性别、职业等，通过在社交网络上查找与其属性相似的用户进行推荐，但是由于社交网站上用户太多，根据这种方式进行推荐的结果用户往往不太感兴趣；基于此，有很多专利提出了基于兴趣的推荐，共292件，主要根据用户的兴趣爱好标签，找到与用户兴趣爱好相似的其他用户；基于位置的推荐，共110件，是近几年随着移动互联网的兴起而提出的，通过获取用户的位置信息或者用户的行为轨迹，行为轨迹的累积可反映用户的生活规律和行为特征，根据用户的行为特征进而查找与用户具有相似的行为轨迹的其他用户。
　　
　　为了更加清楚、全面的了解基于内容的社交网络好友推荐技术的发展脉络，对基于内容的社交网络好友推荐，以本领域的重要专利为基础，按时间顺序形成近10年的技术演进路线图。从图1可以看出，基于内容的好友推荐起步很早。Google在2004年就提出申请号为US20040536615的专利申请，提出了在社交网络中根据用户的属性如兴趣爱好建立新社区的方案，成为了基于内容进行好友推荐初步的框架。后来，基于内容的好友推荐在国内也有了很大的发展和进步，从2006年开始到2015年，国内的一些大公司为腾讯、千橡网景等公司纷纷提出了基于内容的好友推荐方法，并从如何提取用户属性方面进行了深度挖掘。例如，腾讯2006年提出了申请号为CN200610061206的专利申请，根据用户行为进行推荐好友，2008年提出的申请号为CN200810089701的专利申请，通过为用户设置兴趣标签来推荐具有共同兴趣爱好的好友。
　　 　　
　　通过对基于内容的好友推荐技术演进路线的分析，可以发现考虑用户关联性的因素越来越多，最初，只是简单的对用户基本注册信息进行匹配，随后，兴趣因素的比例越来越重要，而随着移动互联网的发展，也出现了大量考虑地理位置信息、时间信息的专利，以及从不同的侧面进行用户行为挖掘，根据地理位置的变更不断推荐好友，以及根据用户社交网络与其他网络（如游戏网络）的相互好友推荐等。
　　
　　3结语
　　
　　本文对近10年来的基于内容的社交网络推荐方法专利申请进行了统计分析，从该分支发展趋势来看，如何从众多信息中筛选出用户真正感兴趣的信息是本领域的前景发展方向，此外，如何将社交网络与现实生活中的各种交友圈紧密结合以融合线上线下好友圈进行相互推荐也是本领域的一个热点趋势。
　　
　　参考文献：
　　
　　[1]赵勤，王成，王鹏伟。一种基于社区分类的社交网络用户推荐方法[J].计算机科学，2016,43（5）：198~203.
　　[2]葛艳艳。基于社会标签系统的推荐技术研究[M].大连：大连理工大学，2011.