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本发明适用于互联网技术领域，提供了一种微博用户组推荐方法，所述方法包括：通过微博系统开放平台提供的API接口获取当前用户和设定数量的其他用户的关注列表和粉丝列表；依据该关注列表和粉丝列表建立用户互粉关系图；查找用户互粉关系图中所有的极大团以及该极大团的兴趣爱好；获取当前微博用户的兴趣爱好，将与当前微博用户的兴趣爱好相同的极大团内的所有用户推荐给当前微博用户。本发明具体的技术方案具有易实现，召回率高的优点。

一种微博用户组推荐方法，其特征在于，所述方法包括：通过微博系统开放平台提供的API接口获取当前用户和设定数量的其他用户的关注列表和粉丝列表；依据该关注列表和粉丝列表建立用户互粉关系图；查找用户互粉关系图中所有的极大团以及该极大团的兴趣爱好，所述极大团中的用户具有相同的影响力或者兴趣爱好；获取当前微博用户的兴趣爱好，将与当前微博用户的兴趣爱好相同的极大团内的所有用户推荐给当前微博用户；所述用户互粉关系图具体包括：所有微博用户和所有微博用户之间的互粉标示，所述所有微博用户内的任一用户至少与用户互粉关系图内的一个用户为互粉关系；所述极大团具体为：多个微博用户组成的团且多个微博用户之间均为互粉关系

 微博(MicroB 1 og)，即微博客，相比于博客内容更加短小，是一种当前最流行的社 会化网络服务媒体。用户可随时随地通过电脑、手机或者其他各种客户端组件从微博上获 取、分享以及传播消息。

[0003] 微博上每天传送的信息量巨大，但用户一般仅关注某一特定方面的消息，比如与 某位影视明星相关的娱乐资讯或者某一专业领域最新研究成果等。为了能够及时获取这些 信息，用户可使用微博系统中的“关注”功能关注这些能够提供感兴趣信息或与自己具有相 同兴趣爱好的微博用户，这样被关注用户发布的任何消息都会及时地显示在当前用户的主 页上，当前用户成为被关注用户的“粉丝”，当然被关注用户也可以成为当前用户的“粉丝”。 [0004]在微博中，用户的“关注”行为是用户获取外部信息的重要手段。但微博中每天产 生大量的消息，仅凭单个用户的“关注”行为获取所感兴趣的消息不太现实。为此，微博运营 商推出了基于“热点人物”和好友的好友的“间接关注”的推荐模式向用户推荐与自己具有 一定影响力或相同兴趣爱好的用户。

中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。

所述用户互粉关系图具体以包括:所有微博用户和所有微博用户之间的互粉标 示，所述所有微博用户内的任一用户至少与用户互粉关系图内的一个用户为互粉关系； [0014]所述极大团具体为:多个微博用户组成的团且多个微博用户之间均为互粉关系。 [0015] 可选的，所述依据该关注列表和粉丝列表建立用户互粉关系图具体为：

[0016] 201、将当前用户对应的顶点增加到空的用户互粉关系图中；

[0017] 202、赋予一 ID号给当前用户在用户互粉关系图中的对应的顶点；

[0018] 203、获取关注列表和粉丝列表之间的交集，该交集即为互粉用户列表，读取当前 用户的互粉用户列表中的一粉丝用户，检查此粉丝用户是否有对应的点在用户互粉关系图 中，如果没有，则跳转到步骤204，否则跳转到步骤205;

[0019] 204、在用户互粉关系图中添加该粉丝用户对应的顶点，并将另一 ID号赋予该粉丝 用户在用户互粉关系图中对应的顶点；

[0020] 205、向用户互粉关系图中当前用户对应顶点及另一 ID号对应顶点之间添加一条 互粉标示；

[0021] 206、重复203—205直至当前用户的互粉用户列表为空；

[0022] 207、重复201—206直至处理完用户互粉关系图中的所有用户。

[0023] 本发明实施例与现有技术相比，有益效果在于:本发明的技术方案的具有数据采 集简单的优点。

技术合作

]本发明数据采集简单。在构建用户互粉关系图时通过微博系统提供的API接口仅 需要获取用户的关注列表和粉丝列表，无需编程人员设置URL和解析规则通过HTTP协议从 微博系统中获取相关数据。

[0035] 易于实现。根据用户的关注列表和粉丝列表即可建立用户之间的互粉关系，仅需 读取两次磁盘即可构建用户互粉关系图。对现有极大团发现技术稍加修改即可快速地从用 户互粉关系图中发现与指定用户相关的极大团。采用递归设计思想本发明所描述的与特定 顶点相关的极大团发现方法。

[0036]召回率高。极大团要求每一个顶点与其他顶点均相连，即微博用户互粉关系图中 的极大团中的每一个用户具有相同的影响力或兴趣爱好。相对于社区中用户之间的关系， 极大团中用户具有更加紧密的关系。因此，相对于社区推荐方法，极大团推荐方法召回率更 高。

[0037] 耗时短。与特定顶点相关的极大团发现方法直接从用户互粉关系图中找出包含特 定顶点相关的极大团，相对于现有的极大团发现技术在找出图中所有极大团的基础上逐个 判断满足条件的极大团的方法，耗时更短。在面向更大规模大的用户互粉关系图时，本发明 中的方法时间优势非常明显。

[0038] 应用广泛。微博互粉关系图中的极大团的独有特征不仅可用于用户推荐，还可以 用于微博内容推荐，另外，也可用于用户影响力评估、微博营销等方面。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精 神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。