QQ社交网络化之路：从查找联系人改版入手

如何让更多有缘人相识，更多志同道合的人成为朋友？

如何让更多的用户在日常生活中接触到更多的新人，拓宽自己的人际圈，为自己撑起另外一片多彩世界？

QQ做为一个拥有海量用户群体的即时通讯软件，承载的不仅仅是一个即时沟通的聊天工具那么简单。随着时间发展，社交网络和微博早已深入人心，各类移动社交应用也遍地开花，用研报告和运营数据也印证了我们的主观感觉：QQ用户新增好友超过87%均为线下真实熟人关系，而加为好友后的双向互动却越来越少，用户们越来越把它当作是保存熟人联系方式的“通讯录”而已。

改变这种现状，需要的是QQ从关系链拓展到关系链维系一系列的调整，而且还需要充分考虑到QQ用户多年养成的使用习惯可以得到平滑的过度，因此，并非新增一个功能抑或一个模块的改版能够完成。基于以上的种种考虑，最终确定从关系链建立的入口“查找联系人”入手，一步步拉近与新型社交竞品的差距。

熟人社交的突破口：推荐你真正可能认识的人

“可能认识的人”这种基于关系链推荐潜在好友的功能早就变成了社交型产品的标配。从2011年6月起，QQ客户端上已经开始在添加好友流程的最后一步引入这种推荐。虽然凭借天然优势，推荐的曝光量呈千万级，但由于当时算法的不成熟、被推荐用户的可辨识度很低、功能场景契合欠佳等因素，上线后实际的效果并不理想。尽管，那时我们就深谙添加好友的最后一步并非最好的场景，但苦于当时的“查找联系人”很难在不伤筋动骨的情况下很好的展示这种推荐。因此，只能先通过这唯一的曝光入口“苦练内功”，不断优化算法以及打磨用户体验，以求当有更好的发挥场所时可以一击即中。

经过半年的修炼，最终，在这次查找改版中使用了科学的“贝叶斯”算法并整合了腾讯多个业务，重磅推出了拓展熟人关系的重要产品——“可能认识的人”。在之前迭代以及新版上线后小范围试用时用户的建议下，为了保护QQ用户隐私以及做到人性化的社交，首创提供了双向删除可能认识的人推荐的功能和完全屏蔽可能认识的人隐私设置项，从而避免社交尴尬。

算法介绍：

在推荐可能认识的人时，我们试图去设计一种更接近实际的算法，也就是说，直接回答这样一个问题：用户与被推荐好友认识的可能性到底有多大？我们在后台整理了多份源数据，包括二度好友数、邮箱联系人、手机通信录、朋友网好友关系等。这些源数据都是用户与被推荐好友认识的佐证，但均不能作为直接证据。例如，经过我们小范围采样，发现朋友网好友中有20%用户并不认识。如何整合这些源数据，来计算用户与被推荐好友认识的可能性呢？围绕这个问题，我们采用贝叶斯系统设计了一种算法。简单地说，我们试图去计算多个证据发生时，用户认识被推荐好友的条件概率。对于每个数据源，我们使用概率统计、线性回归、曲线拟合等方法，来确定其与认识概率之间的函数关系 。最后，使用后验概率的计算公式来求出综合的认识概率。

这一算法有两个非常明显的优势：（1）不管有多少数据源，概率得分*100永远在0到100之间，这使得计算出来的得分具有现实的意义，可以很容易地被用于各种不同的场合。（2）这一算法保证了后台数据源的灵活性。可以随时增删、改动数据源，但是不影响与产品的接口，以及产品的展示。

架构介绍：

主题框架

数据更新架构

标签： 社交网络 贝叶斯算法 用户隐私 

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