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申请/专利权人：厦门市美亚柏科信息股份有限公司

摘要：本发明涉及数据分析技术领域。本发明公开了一种确定用户亲密度的方法，用于确定社交主体间的亲密度，所述方法包括：获取社交主体在多个社交网络的社交网络数据资源，根据每一个社交网络数据资源构建对应社交网络的无向图，合并所有无向图生成全信息无向图；分别确定每一社交网络的资源因子系数和每一社交网络中每对社交主体间的次数因子系数；确定每一社交网络对应的无向图中节点x和节点y间的边的权重系数，并确定在全信息无向图中节点x和节点y间的边的加权权重系数；确定全信息无向图中的节点x和节点y对应的社交主体间的亲密度。本发明提供的确定用户亲密度的方法和装置，能够综合多个社交网络数据资源计算社交主体间的亲密度。

主权项：1.一种确定用户亲密度的方法，用于确定社交主体之间的亲密度，其特征在于，包括：S1，获取社交主体在多个社交网络的社交网络数据资源，每一个社交网络对应一个社交网络数据资源，根据每一个社交网络数据资源构建对应社交网络的无向图，所述无向图的节点表示对应社交网络中的社交主体，所述无向图的边表示对应社交网络中社交主体之间存在关系，合并所有无向图，生成全信息无向图，所述全信息无向图包含所有无向图中的节点和边；S2，根据如下公式1和2分别确定每一社交网络的资源因子系数和每一社交网络中每对社交主体之间的次数因子系数： sT＝FNT2其中，nN为社交网络数据资源N对应的社交网络的资源因子系数，V为社交网络数据资源N对应的无向图中包含的节点的个数，E为社交网络数据资源N对应的无向图中包含的边的数量，ceil为向上取整函数，其中资源因子系数越大表明对应的社交网络数据资源对社交主体之间的亲密度的影响越大；sT为社交网络数据资源N对应的社交网络中每对社交主体之间的次数因子系数，其中次数因子系数越大表明对应社交网络中对应社交主体之间的亲密度越大，FNx为根据每对社交主体的关系次数生成的经验分布函数，T为社交网络数据资源N中每对社交主体之间的关系次数，关系次数为T的一对社交主体之间的次数因子系数为FNT；S3，根据如下公式3确定每一社交网络对应的无向图中节点x和节点y之间的边的权重系数wxyN,T，并根据如下公式4确定在所述全信息无向图中所述节点x和节点y之间的边的加权权重系数wxy：wxyN,T＝nN*sT3 其中，wxyNi,Ti为第i个社交网络对应的无向图中边的权重系数，k为社交网络的个数，i为正整数；S4，根据如下公式5和6确定所述全信息无向图中的节点x和节点y对应的社交主体之间的亲密度Rx,y： 其中，Nx和Ny分别为节点x和节点y的邻接节点集合，u为节点x和节点y的共同邻接点，为节点u对节点x和节点y的亲密度的贡献度，wxy为节点x和节点y之间的边的加权权重系数，wxu为节点x和节点u之间的边的加权权重系数，wyu为节点y和节点u之间的边的加权权重系数，Nu为节点u的邻接节点集合，z为节点u的非节点x且非节点y的邻接点，wzu为节点z和节点u之间的边的加权权重系数。

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