强化社交平台的内容质量和用户参与度的系统和方法

摘要

本发明涉及强化社交平台的内容质量和用户参与度的系统和方法以及计算机可读介质。在一个实施方式中，一种方法包括：至少根据主题质量评估参数来评估与涉及基于万维网的社交平台的至少一个主题相关的多个用户贡献内容中的每个用户贡献内容的质量，以生成所述至少一个主题的主题质量得分。此外，该方法包括部分地根据所述主题质量得分生成贡献了所述用户贡献内容的多个用户中的每个用户的可信度得分。根据所述可信度得分，从所述多个用户中识别至少一个可信用户，以强化所述基于万维网的社交平台的质量和所述基于万维网的社交平台的用户参与度中的至少一个。

说明书

技术领域

本发明总体上涉及社交平台，具体涉及强化社交平台的内容质量和 用户参与度的系统和方法。

背景技术

当今时代，互联网的应用使得人们通过社交平台增强了互动。万维 网中现有多种社交平台，例如社交网站、博客、论坛、书签网站，其中 用户可通过在社交平台网站注册而创建个人空间。用户也称为社交平台 的成员。用户可通过在社交平台上贡献内容而寻找老朋友，结交新朋友， 分享关于各种主题的经验、信息、知识、观点或评论等。

通常，任何社交平台的人气和盈利性取决于各种指标，包括与社交 平台关联的用户数量，以及社交平台上用户的活动和参与。因此，为了 提高社交平台的人气和盈利性，社交平台致力于改善社交平台的网站而 吸引新用户加入社交平台，并考虑当前的公众需求和期望而向网站提供 更多特征。例如，某些社交平台可通过将用户的个人空间中的个人信息 与其它用户进行匹配而向用户建设性地提供一些朋友，建议用户在朋友 的个人空间中留言，建议用户参与讨论、问答、投票或调查，以及在社 交平台上贡献越来越多的内容。通常，对于用户发帖的类型没有限制。 因此，用户既能贡献有价值的内容，也能贡献无关紧要的、攻击性的和 恶意的内容。

发明内容

发明内容旨在介绍涉及社交平台的内容质量和用户参与度的方案。 这些方案在后面的具体实施方式中有深入描述。发明内容不旨在标明要 求保护的发明主题的必要特征，也不旨在用于确定或限定要求保护的发 明主题的范围。

此处描述了强化社交平台的内容质量和用户参与度的系统和方法。 在一个实施方式中，一种方法包括：至少根据主题质量评估参数来评估 与涉及基于万维网的社交平台的至少一个主题相关的多个用户贡献内容 中的每个用户贡献内容的质量，以生成所述至少一个主题的主题质量得 分。此外，该方法还包括：部分地根据所述主题质量得分来生成贡献了 所述用户贡献内容的多个用户中的每个用户的可信度得分。根据所述可 信度得分，从所述多个用户中识别出至少一个可信用户，以强化基于万 维网的社交平台的质量和基于万维网的社交平台的用户参与度中的至少 一个。

附图说明

具体实施方式是参照附图而提供的。在附图中，附图标记最左侧的 数字表示了首次出现该附图标记的附图。相同的特征和组件在附图中始 终采用相同的数字表示。

图1示出了实现根据本发明的一个实施方式的质量管理系统的网络 环境。

图2示出了根据本发明的一个实施方式的强化社交平台的内容质量 和用户参与度的方法。

具体实施方式

此处描述的本发明涉及强化社交平台的内容质量和用户参与度从而 提高社交平台的人气和盈利性的系统和方法。此处所指的社交平台可包 括社交网站、博客、论坛、书签网站等。此类社交平台也称为基于万维 网的社交平台。这些社交平台使得用户可以通过在社交平台上贡献内容 来寻找老朋友、结交新朋友、分享关于各种主题的经验、信息、知识、 观点或评论等。内容的贡献形式可为文字、图像、视频、投票、喜欢/厌 恶、分级以及去往其它网站的超级链接等。

通常，社交平台通过如下方式吸引新的用户加入社交平台：提供有 吸引力的网站以及网站中的大量功能，定期更新网站，以及考虑当前市 场趋势和公众需求而修改这些功能。此外，社交平台建议用户参与社交 平台上的各种活动并且在社交平台上贡献更多内容。然而，这些传统的 技术并未关注用户所贡献的内容的质量。由于此类社交平台允许用户自 由地发表其想法、观念和意见，因此用户发表的内容可以略带攻击性， 甚至是使社交平台的很多方面几乎无法使用的恶意内容，例如垃圾信息。 用户发表的这些内容最终会降低社交平台的收入和人气。

根据本发明，通过约束与社交平台相关的各种主题的内容质量，可 强化社交平台上的内容质量和用户参与度。

在一个实施方式中，创建主题索引，从而将社交平台上由各用户贡 献的内容分类成为多个主题。这些主题可以理解为各种讨论或互动的话 题。主题包括但不限于运动、政治、科学和技术。每当用户贡献新的内 容时，该新内容随后会被索引到主题索引中的一个适当主题。应当理解， 当识别到新的主题或现有主题需要修改时，可定期更新该主题索引。

在一个实施方式中，可至少基于多个主题质量评估参数来评估与主 题索引中各个主题相关联的内容的质量。主题质量评估参数包括但不限 于：各个用户在该主题中发布的内容的情绪、各个帖子中的投票、针对 该主题中发布的内容的喜欢或厌恶的指示、在该主题中发布的评论或反 馈以及该主题中的垃圾内容或垃圾信息。根据主题质量评估参数，可计 算出每个主题的主题质量得分。某个主题的主题质量得分表示在该主题 中发布的内容的总体质量。

在一个实施方式中，如果发现一个或更多个主题的主题质量得分较 低，则可进一步地单独或集中处理这些主题，以强化主题的内容质量。 例如，可确定与该主题有关的用户的可信度。通常多个用户中的某些用 户可基于其专业技能而擅于在某些主题中发表优质内容。而其他用户可 根据其知识和专业技能而擅于在其它主题中发表优质内容。因此能够识 别和鼓励可信用户（即擅于在当前关注或处理的主题中发布优质内容的 用户）在该主题中发表更多的优质内容，从而强化主题质量。

在一个实施方式中，可计算与当前关注的主题有关的用户的可信度 得分，以确定所述用户的可信度。可对单个主题、一组主题或所有主题 集中地计算可信度得分。为了清楚起见，对单个主题或一组主题集中地 计算可信度得分时，这种可信度得分被称为“选定主题可信度得分”。对 所有主题集中地计算可信度得分时，这种可信度得分称为总体可信度得 分。具有较高选定主题可信度得分的用户被认为是针对所选一个或多个 主题的可信用户，即，能够发表与所述一个或多个主题相关的优质内容 的用户。具有高总体可信度得分的用户都被认为是能够在主题索引的所 有主题中发表优质内容的用户。

在一个实施方式中，根据用户在一个或多个选定主题中贡献的质量 来计算选定主题可信度得分。在另一实施方式中，还根据用户在一个或 多个选定主题中的人气以及其在一个或多个选定主题中的贡献质量或贡 献值来计算用户的选定主题可信度得分。因此，无论是单个主题还是成 组的主题（例如具有低主题质量得分的主题）均可被加以考虑，并可确 定用户相对于单个主题或一组主题的可信度从而识别可信用户。此后， 可将可信用户作为目标，用于强化当前关注的主题的内容质量，从而强 化社交平台上的内容质量。

在一个实施方式中，根据用户在主题索引的所有主题中贡献的质量 来集中地计算总体可信度得分。在另一实施方式中，还根据用户在整个 社交平台上的人气和贡献值来计算该用户的总体可信度得分。根据总体 可信度得分，可识别出该社交平台上的可信用户，并将其作为目标，旨 在强化在该社交平台上的用户参与度。例如，对可信用户进行物质奖励 或提供奖赏，以强化该社交平台的用户参与度。

虽然就用于强化社交平台内容质量和用户参与度的系统和方法的多 个方面而言，能够通过任意数量的不同计算系统、环境和/或配置来实现， 但是这些实施方式是在以下的示例性系统结构的环境中描述的。

图1示出了实现根据本发明的一个实施方式的质量管理系统102的 网络环境100。在一个实施方式中，网络环境100可以是公共网络环境， 其包括大量的个人计算机、膝上型计算机、各种服务器（例如刀片式服 务器）和其它计算设备。在另一实施方式中，网络环境100可为私有网 络环境，其包括有限数量的个人计算机、服务器、膝上型计算机和其它 计算设备。

质量管理系统102（以下称为系统102）通过网络106以可通信的方 式连接到多个用户设备104-1、104-2、......、104-N。这些用户设备104-1、 104-2、……、104-N统称为用户设备104，并且分别被称为一个用户设 备104。系统102和用户设备104可实现为各种常规计算设备中的任何一 种，其包括服务器、台式个人计算机、笔记本或便携式计算机、工作站、 大型计算机、移动计算设备、膝上型计算机。此外，在一个实施方式中， 系统102可为分布式或集中式网络系统，其中，不同的多个计算设备可 作为系统102的一个或多个硬件或软件组件。在另一实施方式中，系统 102的各种组件可实现为相同计算设备的一部分。

网络106可为无线网络、有线网络或其组合。网络106也可为独立 网络，或者许多独立网络的集合，这些独立网络相互连接并充当单个大 型网络（例如互联网或内联网）。网络106可实现为不同类型网络之一， 例如内联网、局域网（LAN）、宽域网（WAN）、互联网等。网络106既 可为专属网络，也可为共享网络，该共享网络表示采用各种协议（例如 超文本传输协议（HTTP）、传输控制协议/互联网协议（TCP/IP）等）相互 通信的不同类型网络的“联合”。此外，网络106可包括在系统102和用 户设备104之间提供链接的网络设备，例如网络交换机、集线器以及路 由器。网络106中的网络设备可通过通信链路与系统102以及用户设备 104交互。

在一个实施方式中，系统102从与社交平台相关联的各个用户处接 收内容。通常，已经在社交平台上注册并拥有相应个人空间的用户可通 过在社交平台上贡献内容而分享关于各种主题的经验、信息、知识、意 见或评论等。用户向社交平台贡献的内容以下称为用户贡献内容。根据 社交平台的类型，用户贡献内容的形式可为文字、图像、视频、投票、 喜欢/厌恶、分级、网站链接等。例如，论坛可允许用户以文字或图像的 形式贡献内容。社交网站（例如Facebook^TM），允许用户以文字、图像、 视频、投票、网站链接、喜欢/厌恶等形式贡献内容。

在收到用户贡献内容之后，系统102可对该用户贡献内容进行处理， 以强化社交平台上的内容质量和用户参与度。为此，系统102包括一个 或多个处理器108、接口110以及与处理器108连接的存储器112。处理 器108可实现为一个或多个微处理器、微型计算机、微控制器、数字信 号处理器、中央处理器、状态机、逻辑电路和/或任何基于操作指令而操 纵信号的设备。此外，处理器108还用于提取并执行存储于存储器112 中的计算机可读指令和数据。

接口110可包括各种软件和硬件接口，例如外围设备（键盘、鼠标、 外部存储器、打印机等）的接口。此外，接口110使得系统102可以通 过网络106进行通信，并可包括一个或多个端口，用以将系统102连接 到其它计算设备（例如网络服务器和外部数据库）。接口110有利于在各 种协议和网络中进行多路通信，所述网络例如包括有线网络（LAN、电 缆等）和无线网络（WLAN、蜂窝网络、卫星等）。

存储器112可包括本领域公知的任何计算机可读介质，例如易失性 存储器（静态随机存取存储器（SRAM）、动态随机存取存储器（DRAM） 等）和/或非易失性存储器（只读存储器（ROM）、可擦除可编程ROM、 闪存、硬盘、光盘、磁带等）。存储器112还包括若干模块114和数据116。

这些模块114包括例程、程序、对象、组件、数据结构等，其执行 特定任务或实现特定抽象数据类型。程序模块114还包括索引模块118、 主题质量评估模块120、可信度确定模块122和其它模块124。其它模块 124可包括程序或编码指令，用以补充系统102上的应用和功能（例如操 作系统中的程序）。

除了其它用途之外，数据116还作为储存库，用以存储一个或多个 由模块114处理、接收以及生成的数据。数据116包括主题索引126、主 题质量得分128、贡献得分130、用户值132、人气得分134、可信度得 分136以及其它数据138。其它数据138可包括通过执行模块114中一个 或多个模块作为结果而生成的数据。

根据本发明的一个实施方式，系统102将用户贡献内容划分为各种 主题，评估这些主题的质量，并估算用户的可信度，这些用户可作为目 标，用以强化社交平台上的内容质量和用户参与度。在下面章节（即，“内 容分类”、“主题质量评估”和“可信度确定”）中详细描述了强化社交平台上 的内容质量和用户参与度的整个过程。

内容分类

在一个实施方式中，系统102包括主题索引126，其由系统管理员 创建并存储于系统102中，用于将社交平台上由各个用户贡献的内容分 为多个主题。多个主题包括但不限于运动、政治、科学、技术、星座以 及新闻。在一个实施方式中，此类主题可包括子主题，例如板球、曲棍 球、议会、印度人民党（BJP）以及更细的子主题，例如事件特定主题（例 如在XYZ日期举行的印度对巴基斯坦板球比赛、总理对尼泊尔的访问以 及芒格洛尔空难）。因此，主题索引126可包括从上位主题到下位子主题 的各种主题的主题层次结构。为了清楚起见，主题和子主题统称为主题。 当识别到新的主题或者现有主题需要修改时，可定期更新主题索引126。

在操作中，系统102中的索引模块118从用户接收用户贡献内容， 并将该内容索引至主题索引126中的适当主题。例如，可将与运动相关 的用户贡献内容索引至运动主题，可将与政治相关的用户贡献内容索引 至政治主题等。在一个实施方式中，索引模块118根据索引规则来对用 户贡献内容编写索引。索引规则可采用例如本领域中公知的文本挖掘技 术。根据索引规则，索引模块118通过分析用户贡献内容，识别出一个 或多个关键字，根据所述关键字将该用户贡献内容标记为适当的主题。 如果在主题索引126中未找到适当的主题，则索引模块118可建议系统 管理员在主题索引126中创建新的主题。

主题质量评估

在将用户贡献内容分类至主题索引126中的适当主题之后，基于各 种主题质量评估参数对主题索引126中每个主题的内容质量（也称为主 题质量）进行评估。在一个实施方式中，主题质量评估模块120至少根 据主题质量评估参数对主题质量（即各个主题下贴出的内容质量）进行 评估。主题质量评估参数包括但不限于各用户在该主题下发布的内容类 型、内容情绪（积极或消极）、投票、主题分级、喜欢/厌恶、评论或反馈 以及垃圾内容或垃圾信息。内容类型包括如创建和交互这样的参数。创 建和交互参数表明了用户究竟是创建了该内容、还是针对其他用户创建 的内容发布了主题帖或作为交互的内容。

内容情绪可用积极或消极情绪的形式来体现，其表明了创建或交互 为积极或消极。可采用本领域公知的情绪分析技术对内容进行情绪分析， 从而确定情绪。针对主题生成主题质量得分，作为评估结果。

在一个实施方式中，可将主题质量得分阈值指定给主题索引126中 的主题。如果发现给定主题的主题质量得分低于主题质量得分阈值，则 认为该主题质量差或不佳。反之，如果主题的主题质量得分高于主题质 量得分阈值，则认为主题质量好。

在一个实施方式中，主题质量评估模块120可按预定时间间隔生成 主题质量得分。在另一实施方式中，主题质量评估模块120可在接收到 系统管理员的主题质量访问请求时生成主题质量得分。在又一实施方式 中，主题质量评估模块120可在新的内容被索引至主题时生成主题质量 得分。与每个主题对应的主题质量得分可作为主题质量得分128存储于 系统102中。

在一个实施方式中，主题质量评估模块120采用以下公式（1）、（2）、 （3）和（4）计算主题质量得分（Q）：

C(α)=f(P_creator)             ........（1）

其中C(α)是用户贡献内容的初始质量，并且是用户在主题中的人气 的函数。在一个实施方式中，主题质量评估模块120计算C(α)。通常， 阅读由人气用户发布的内容的用户较多，并且有大量用户跟随由该人气 用户贴出的内容而发表更深入的内容。例如，更多用户可用喜欢/厌恶指 示符来表达其观点，可发表评论或对评论进行点评，或者可进一步与其 朋友或跟帖者分享内容等。因此，如果是由人气用户发表的，那么该内 容就具有较高的初始质量。在所述实施方式中，采用下述公式（6）来计 算表示用户人气的P_creator.

计算出内容的初始质量之后，主题质量评估模块120采用下式计算 内容的当前质量：

C=C(α)+∑I_content           ........（2）

其中C是该内容的当前质量，∑I_content表示内容质量，所述内容质量 是基于与当前关注内容有关的互动进行评估而得到的。可根据上述主题 质量评估参数来计算内容质量。主题质量评估模块120采用加权技术来 评估内容质量。加权技术包括：为每个主题质量评估参数定义权重，然 后根据对应的权重以及对应的主题质量评估参数给该内容指定一个值。

例如，可向参数“内容类型”赋予权重2，即当内容类型表示内容处于 创建之中时，针对参数“内容类型”向该内容赋予值2。另一方面，当内容 类型表示内容处于交互之中时，向该内容赋予值1。此外，可向每个喜欢 标记赋予权重1，向每个厌恶标记赋予权重-1。因此，如果关于该内容共 有1个喜欢标记和10个厌恶标记，则向内容赋予值-9，从而表示该内容 总体上受到用户厌恶。此外，可向“情绪”赋予权重5。因此，当情绪分析 表明内容性质为消极时，可向该内容赋予值-5。另一方面，当内容性质为 积极时，可向内容赋予值5。此外，根据消极或积极程度，可向内容赋予 -5到5之间的值。例如，当内容性质略为消极（例如20%）时，可向该 内容赋予值-1。因此，内容质量可为正值或负值，从而保证了由可能的人 气用户发表的内容，不会在其发表了垃圾内容之时，还获得更高的值。

在所述实施方式中，这些值的总和表示该内容的质量∑I_content。将由此 算出的∑I_content与C(α)求和，从而获得C——该内容的当前质量。

在算出内容的当前质量（C）之后，各个内容的内容当前质量的总和 表示了与该主题相关的内容的总体质量（V），采用如下公式（3）表示：

$V=\underset{i⋐\mathrm{Topic}}{\Sigma }{C}_{`i}........\left(3\right)$

其中索引“i”表示针对一主题发表的内容数量，也可称为发帖量。

可采用公式（4）对所获得的与该主题相关的内容的总体质量（V） 进行标准化，从而得到主题质量（Q）。

$Q=\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}\frac{C_i}{C_i\left(\alpha \right)}........\left(4\right)$

根据上述公式，通过将内容的当前质量C除以内容的初始质量C（α）， 从而对内容的总体质量进行标准化。通过这样处理，获得了主题质量（Q）， 其与内容或帖子的数量无关。因此，与帖子较少但质量良好的主题相比， 内容庞大但质量不高的主题可能没有良好的主题质量。

可信度的确定

在一个实施方式中，可根据主题质量得分而识别出质量得分较低的 主题或质量较差的主题。然后，可考虑进一步处理或改善这些主题。通 常，某些用户擅于根据其知识和专业技术而贡献涉及某些主题的内容。 例如，用户“A”可能擅于贡献涉及运动的内容，而另一用户“B”可能擅于 贡献涉及政治的内容，又一用户“C”可能擅于贡献涉及运动和星座的内 容。因此，能够确定在贡献涉及当前关注主题的内容方面的用户可信度。 在一个实施方式中，至少根据用户贡献的与主题相关的内容的质量来计 算用户的可信度得分。根据可信度得分，能够确定用户可信度。例如， 在某主题中具有高可信度得分的用户被认为是涉及该主题的可信用户。

系统102中的可信度确定模块122计算多个用户中的每名用户的可 信度得分，并且可以将该可信度得分存储于系统102中，作为可信度得 分136。在一个实施方式中，可信度确定模块122计算用户的选定主题可 信度得分。在另一实施方式中，可信度确定模块122计算用户的总体可 信度得分。选定主题可信度得分可理解为针对所选主题（例如单个主题 （例如板球）或一组主题（例如运动））而计算的用户贡献得分。选定主 题可信度得分有益于鉴别涉及所选主题的可信用户。同时，总体可信度 得分可理解为针对主题索引126中所有主题而计算的用户可信度得分。 总体可信度得分有益于鉴别社交平台上的可信用户。

在一个实施方式中，在鉴别出所选主题的可信用户之后，采取各种 质量提高或强化措施，以强化所选主题的内容质量。例如，可通过物质 奖励可信用户，以鼓励其在主题中贡献更多优质内容，从而提高主题质 量。在一个实施方式中，即使主题质量优良，也可识别并激励可信用户 继续在主题中贡献优质内容，从而保持主题质量。

在另一实施方式中，在通过社交平台鉴别出可信用户之后，可采取 各种强化措施以强化社交平台的用户参与度。例如，可鉴别出在整个社 交平台上提供优异贡献的可信用户，并向其提供特别优惠或免费服务， 从而鼓励这些用户以及其他用户深入参与。向用户提供各种优惠也可吸 引新的用户加入社交平台并享受赢取奖励的竞争性环境。例如，鼓励措 施可以是在社交平台上免费发布广告。在上述示例中，鼓励作为企业家 或市场专业人员的用户更多地参与社交平台以利用这种免费服务，并促 销其产品和专业服务。此外，还鼓励新的用户（例如新的企业家和市场 专业人员）加入社交平台以获得这种免费广告服务，从而促销其产品和 专业服务。

下面详细说明计算可信度得分（包括选定主题可信度得分和总体可 信度得分）的方式。

在一个实施方式中，可信度确定模块122至少根据已经对所选主题 作出贡献的用户所贡献的内容质量来生成选定主题可信度得分。可根据 他们的对应用户值来确定这种内容质量，而用户值则根据他们的对应贡 献得分和对应的主题质量得分来确定。贡献得分表示了用户在主题中贡 献的内容的数量。用户值表示用户贡献给该主题带来的值。换句话说， 用户值表示该用户在主题中贡献的质量。

针对每个主题，每个单独用户根据其在选定主题中贡献的质量而具 有不同或类似的贡献得分。例如，用户“A”在主题“ABC”中的贡献得分为 60%，而另一用户“B”在主题“ABC”中的贡献得分为20%。在本例中，可 认为用户“A”是在该主题中发表了大量内容的用户。

在另一示例中，对应于用户“A”和“B”的用户值表示其对于该主题的 贡献值，并且会根据主题质量而变化。例如，对于主题质量得分为20% 的主题“ABC”（其可以被视为质量较差的主题），用户“A”的贡献得分为 60%，因此用户“A”的用户值为12%。同时，对于主题质量得分为90%的 主题“DEF”（其可以被视为质量较好的主题），用户“B”的贡献得分为 20%，因此用户“B”的用户值为18%。在上述示例中，虽然用户“A”比用 户“B”贡献了更多的内容，但用户“A”的用户值却小于用户“B”的用户值， 因为用户“A”的贡献值虽高，但却不足以提高该主题的质量。

在一个实施方式中，可信用户可以是用户值大于或等于用户值阈值 的用户。用户值阈值得分可为预定得分，例如17%，或者用户在所选主 题下得到的最高用户值。可将这些可信用户作为目标，用以提高该主题 的内容质量。

在另一实施方式中，可信度确定模块122进一步根据针对所选主题 的用户人气得分来生成选定主题可信度得分。

人气得分表示针对所选主题的用户人气。如果用户为人气用户，则 该用户发表的内容容易被参与该主题的大量其他用户阅读。因此人气用 户发表的内容对于主题质量有很大影响。

在所述实施方式中，如果用户能够在该主题中发表大量优质内容且 该用户为人气用户，则此类用户可视为针对该主题的可信用户。可将该 可信用户作为目标，用以提高该主题的内容质量。

同样，可信度确定模块122至少根据用户贡献的与主题索引中所有 主题相关的内容的质量，集中计算总体可信度得分，所述总体可信度得 分可针对各个主题通过相加用户的用户值来得到。除了用户值之外，可 信度确定模块122还根据社交平台上用户的人气得分来计算总体可信度 得分。具有高总体可信度得分的用户被视为社交平台的可信用户，并且 可对这些用户进行物质奖励或奖赏，以提高用户对社交平台的参与度。

下面详细描述贡献得分、用户值和人气得分的计算方式。应当理解， 在需要计算选定主题可信度得分时，可以对所选主题计算人气得分、用 户值和贡献得分中的每一个，而在需要计算总体可信度得分时，可以对 所有主题计算人气得分、用户值和贡献得分中的每一个。为了便于说明， 下面参照所选主题对人气得分、用户值和贡献得分中的每一个分别进行 描述。应当理解，同样可以对所有主题进行集中计算。

可根据用户针对当前关注的主题贡献的内容数量来计算这些用户中 的每一个用户的贡献得分。

在一个实施方式中，通过对由用户在当前关注的主题中贡献的帖子 或内容的数量求和，从而计算出贡献得分（Z）。例如，如果要对两个主 题（即，主题“ABC”和主题“DEF”）计算贡献得分，则将用户在主题“ABC” 中贡献的帖子数量（例如10个帖子）与用户在主题“DEF”中贡献的帖子 的数量（例如30个帖子）相加，从而得到贡献得分为40个帖子。贡献 得分（例如40个帖子）还可表示为与涉及所述主题的帖子总数相关的百 分比形式。例如，如果与主题“ABC”和“DEF”相关的帖子总数为100，则 用户的贡献得分可表示为40%。可信度确定模块122可将计算出的贡献 得分存储在贡献得分130中。

根据对应于所选主题的主题质量得分和贡献得分来计算用户值。系 统102中的可信度确定模块122对在所选主题中贡献了内容的每个用户 计算用户值。在一个实施方式中，可信度确定模块122通过将贡献得分 （Z）与对应于所选主题的主题质量得分（Q）相乘来计算第j位用户的 用户值（O）。在一个示例中，给定用户和主题的用户值可表示为下面的 公式（5）所示的矩阵O中的元素O_ij：

$O(m,n)=\underset{i⋐m}{\Sigma }\underset{i⋐n}{\Sigma }{z}_{`\mathrm{ij}}\times Q_i........\left(5\right)$

其中，“m”表示主题数量；“n”表示用户数量；O(m,n)表示主题的用 户贡献的集合矩阵，并被计算为用户贡献给主题的质量数量的总和。

在一个实施方式中，可信度确定模块122根据人气评估参数来计算 每个用户的人气得分。人气评估参数包括但不限于：与用户相关的“朋友” 或“跟帖者”，用户在所选主题中的活动和一致性（consistency），以用户 与其他用户在所选主题中的互动为基础的、关于该用户的评论或反馈。 在一个实施方式中，可信度确定模块122采用下面的公式（6）计算每个 用户的人气得分（P）：

$P=\alpha \frac{P_a}{P_A}+\beta \frac{P_r}{P_R}+\gamma \frac{P_h}{P_H}+\delta \frac{P_f}{P_F}......\left(6\right)$

其中，P_a表示与用户在所选主题中的活动相关的参数；P_r表示与“朋 友”或“跟帖者”的访问相关的参数，其指示了有多少其他用户（例如与社 交平台相关的“朋友”和“跟帖者”）能够访问该用户发表的内容；P_h表示与 用户促进人们互动的影响力相关的参数，其指示了有多少其他用户将该 用户发表的内容转发或传播给更多的用户。在例如Twitter^TM这样的社交 平台上，如果许多其他用户转推了某用户发表的推文，则影响力值可能 是较大的。在例如Facebook^TM这样的社交平台上，如果许多其他用户在 自己或他人的个人空间分享了某用户创建的帖子，则影响力值可能是较 大的。此外，P_f表示以评论、分级、喜欢/厌恶等形式从其他用户获得的 与用户相关反馈相关的参数。可以针对每个用户为上述参数赋予对应的 值。

参数P_a、P_r、P_h、P_f均可具有与之相关的对应阈值，分别表示为P_A、 P_R、P_H、P_F。阈值可为与参数相关的最大值。这些阈值是社交平台特定 值。每个社交平台均可为这些参数定义不同或类似的阈值。

P_a、P_r、P_h、P_f的值均可除以对应值P_A、P_R、P_H、P_F以获得标准化 值。可将这些标准化值相加，以获得人气（P）。此外，社交平台系数（例 如α、β、γ、δ）可与这些标准化值关联，以改变这些标准化值对于人气 （P）的影响。例如，对于社交平台如果需要忽略用于计算人气的参数 Ph，则可将小值与对应的系数γ相关联，从而忽略或减小参数Ph对于用户 人气的影响。在一个实施方式中，可信度确定模块122将人气得分存储 于系统102中，作为人气得分134。

如前所述，在一个实施方式中，用户的可信度得分是根据用户在所 选主题中的贡献质量而获得的，其取决于用户值。在所述实施方式中， 可信度得分与用户的用户值相同。

在另一实施方式中，用户的可信度得分是根据用户值和人气得分而 获得的。在所述实施方式中，可将用户值（O）与人气得分（P）相加而 计算用户的可信度得分（R），如下面的公式（7）所示：

R=(O(m，n)+μP)                 .......（7）

其中，系数“μ”对于给定的社交平台而言是常数。根据社交平台类型， 为了改变用户人气（P）对于可信度计算的影响，可以改变“μ”值。

根据选定主题可信度得分，可针对主题识别并且奖励一个或多个可 信用户，从而激励用户在该主题中发表更多优质内容。可以将社交平台 上的每个主题的内容质量加以考虑，并可以采取质量强化措施以提高或 保持每个主题的内容质量，从而提升社交平台内容的总体质量。此外， 根据总体可信度得分，可以识别出并且奖励社交平台的一个或多个可信 用户，从而提高社交平台的用户参与度。

在一个实施方式中，可以在用户的对应个人空间上向其显示可信度 得分。或者，用户可从其个人空间发送查看可信度得分的请求。在另一 实施方式中，可在社交平台的网站上提供“假设分析”功能，其中用户可 以输入内容并查看该内容对可信度得分的影响。

图2示出了根据本发明的一个实施方式的方法200，该方法旨在强化 社交平台的内容质量。可以在计算机可执行指令的通用环境中描述该方 法。也可在分布式计算环境（其中的功能由经过通信网络进行链接的远 程处理装置执行）中实现该方法。在分布式计算环境中，计算机可执行 指令可位于本地和远程计算机存储介质（包括记忆存储装置）中。

该方法的描述顺序并不构成限定，并且任意数量的所述方法块可按 任意顺序相结合，以实现该方法或其替代方法。此外，在不偏离此处描 述的本发明主题的精神和范围的前提下，可从该方法中删除单独的块。 此外，该方法可由任何合适的硬件、软件、固件或其组合实现。

在块202中，根据主题质量评估参数计算社交平台上的至少一个主 题的主题质量得分。在一个实施方式中，可以从主题索引126中选择至 少一个主题。

在一个实施方式中，主题质量评估模块120至少根据多个主题质量 评估参数来评估与至少一个主题相关的内容的质量。主题质量评估参数 的具体例子包括但不限于：内容类型、各用户在主题中发表的内容/互动 的情绪、各个帖子的投票、在主题下在交流中发布的喜欢/厌恶、在主题 中的评论/反馈。

内容/互动的情绪表示了内容/互动是积极还是消极。采用本领域公知 的自然语言处理（NLP）技术对内容/互动进行情绪分析，从而识别情绪。 喜欢/厌恶、评论以及推荐可体现各个用户的反馈。主题质量评估模块120 至少基于该评估来计算主题的主题质量得分。在一个实施方式中，主题 质量评估模块120根据针对各个主题质量评估参数定义的权重来计算主 题质量得分。可根据权重为用户贡献内容赋值。生成加权平均值或这些 值的平均，作为主题质量得分。

主题质量评估模块120可计算某些所选主题或所有主题的主题质量 得分。例如，可以选择彼此相关或属于同一领域的多个主题共同进行评 估。主题质量评估模块120可存储计算出的主题质量得分，作为主题质 量得分128。

在块204中，根据用户给主题贡献的内容数量，计算多个用户中的 每个用户的贡献得分。在一个实施方式中，根据用户的发帖数量来确定 用户贡献的内容数量。在一个实施方式中，可信度确定模块122计算每 个用户的贡献得分，计算出的贡献得分可存储作为贡献得分130。贡献得 分表示用户对主题的贡献量。在主题中贡献了大量内容的用户获得较高 的贡献得分。

在块206中，根据贡献得分和主题质量得分确定多个用户中的每个 用户的用户值。用户值表示与由用户在当前处理的主题中发表的内容有 关的贡献质量。在一个实施方式中，可信度确定模块122计算用户值， 并存储该用户值，作为用户值132。在主题中创建了大量内容的用户可具 有较高的贡献值，但其贡献带给主题的值取决于主题质量。例如，在具 有较低主题质量得分的主题中贡献了大量内容的用户可能被给予了较小 的选定主题用户值，而在具有较高主题质量得分的主题中贡献了少量内 容的用户可能被给予了较大的选定主题用户值。

在块208中，根据人气评估参数来评估多个用户中的每个用户的人 气得分。在一个实施方式中，可信度确定模块122根据人气评估参数来 评估人气得分。人气评估参数可包括但不限于：“朋友”或“跟帖者”的访问， 用户对于主题的影响力，用户在主题中的活动和一致性，从其他用户那 里获得的以推荐、分级等形式发表的评论或反馈。

在块210中，根据对应的用户值和对应的人气得分来生成多个用户 中的每个用户的可信度得分。在一个实施方式中，在为选定主题计算可 信度得分时，该可信度得分可称为选定主题可信度得分。选定主题可信 度得分表示例如用户对于所选主题的可信度。在另一实施方式中，在为 社交平台的所有主题计算可信度得分时，该可信度得分被称为总体可信 度得分。总体可信度得分表示例如社交平台的用户的可信度。在一个实 施方式中，可信度确定模块122根据对应的用户值和对应的人气得分生 成可信度得分。

在块212中，可根据多个用户中的每个用户的可信度得分来采取强 化措施，以强化社交平台的内容质量和用户参与度，从而强化社交平台 的人气和盈利性。在一个实施方式中，如果计算出的主题质量得分较低， 即主题质量较差，则可激励具有较高选定主题可信度得分的用户（以下 称为可信用户）以提高主题质量。例如，物质鼓励或奖励可信用户，以 鼓励其在该主题中贡献大量优质内容，从而强化该主题质量，进而强化 社交平台质量。

在一个实施方式中，如果主题的质量得分较高（即主题质量良好）， 则可针对一个或多个可信用户（例如可信度得分最高的用户）对于主题 的质量贡献而对其进行奖励，从而激励用户在主题中继续发表优质内容， 以保持主题的良好质量。

在另一实施方式中，可对总体可信度得分较高的用户提供优惠使之 在社交平台上免费发布广告，从而让更多愿意推销其产品、服务等的用 户参与。这也会鼓励新用户加入社交平台并参与其中的各种活动，以利 用这种免费广告服务来促销其产品和服务。此外，强化措施可包括在社 交平台的主页上显示具有较高总体可信度得分的用户的姓名和照片。 尽管已经通过特定的结构特征和/或方法描述了强化社交平台的内容质量 和用户参与度的系统和方法的实施方式，应该理解，所附权利要求并不 限于上述的特定特征或方法。相反，此处公开的特定特征或方法仅是强 化社交平台的内容质量和用户参与度的示例性实施方式。