用户关系链获取方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及通信领域，具体而言，涉及一种用户关系链获取方法及装置。
【背景技术】
[0002]随着人们生活水平的不断提高，人们对生活品质的要求越来越高。在这个电子和通信技术高速发展的时代，多数人通过各种社交软件进行交流活动，例如QQ或微信等。
[0003]在目前的社交软件中，可以通过一个具体的分值表现用户和该用户好友的互动热度，即亲密度。亲密度的分值主要从以下几个方面进行计算:个人资料的交集、互访行为、单向互动、共同参与。其中，个人资料指:教育/工作经历、出生年代、星座/血型、家乡/所在地、共同好友/群个数；互访行为指:在一个月时间内，用户访问好友(或好友访问我)空间或发表的内容的次数，以天为单位计算；单向互动指:在一个月时间内，用户对好友发表内容进行的评论/回复、赞、转发行为。共同参与指:在一个月时间内，用户和好友对共同好友发表内容的评论/回复、赞操作。
[0004]然而，相关技术中的亲密度只能体现已经加为好友的用户之间的互动热度，统计的亲密度数据无法衡量未加为好友的用户之间的关系，也无法挖掘出更深层次的用户关系链。
【发明内容】
[0005]本发明的主要目的在于公开了一种用户关系链获取方法及装置，以至少解决相关技术中的亲密度只能体现已经加为好友的用户之间的互动热度，统计的亲密度数据无法衡量未加为好友的用户之间的关系，也无法挖掘出更深层次的用户关系链的问题。
[0006]根据本发明的一个方面，提供了一种用户关系链获取方法。
[0007]根据本发明的用户关系链获取方法包括:对于每一个用户，按照预定时间统计当前用户进入的公共区域中，上述当前用户与其他各个用户之间的交集度，以及当前用户与非好友之间的一对一交互度；对统计到的交集度和交互度进行整合，获取当前用户对应的多个数据；对获取到的多个数据进行挖掘和分析，获取上述当前用户的关系链。
[0008]根据本发明的另一方面，提供了一种用户关系链获取装置。
[0009]根据本发明的用户关系链获取装置包括:统计模块，用于对于每一个用户，按照预定时间统计当前用户进入的公共区域中，上述当前用户与其他各个用户之间的交集度，以及当前用户与非好友之间的一对一交互度；整合模块，用于对统计到的交集度和交互度进行整合，获取当前用户对应的多个数据；获取模块，用于对获取到的多个数据进行挖掘和分析，获取上述当前用户的关系链。
[0010]与现有技术相比，本发明实施例至少具有以下优点:以每一个用户为中心，辐射式统计当前用户进入的公共区域中，当前用户与其他各个用户之间的交集度，以及当前用户与非好友之间的一对一交互度；然后对统计到的交集度和交互度进行处理和挖掘，获取该当前用户的关系链。因此，处理后的数据既可以衡量加为好友的用户之间的关系，还可以衡量未加为好友的用户之间的关系，并且根据处理后的数据可以挖掘出更深层次的用户关系链。
【附图说明】
[0011]图1是根据本发明实施例的用户关系链获取方法的流程图；
[0012]图2是根据本发明优选实施例的用户关系链获取方法的流程图；
[0013]图3是根据本发明实施例的用户关系链获取装置的结构框图；以及
[0014]图4是根据本发明优选实施例的用户关系链获取装置的结构框图。
【具体实施方式】
[0015]下面结合说明书附图对本发明的具体实现方式做一详细描述。
[0016]图1是根据本发明实施例的用户关系链获取方法的流程图。如图1所示，该用户关系链获取方法包括:
[0017]步骤SlOl:对于每一个用户，按照预定时间统计当前用户进入的公共区域中，上述当前用户与其他各个用户之间的交集度，以及当前用户与非好友之间的一对一交互度；
[0018]步骤S103:对统计到的交集度和交互度进行整合，获取当前用户对应的多个数据；
[0019]步骤S105:对获取到的多个数据进行挖掘和分析，获取上述当前用户的关系链。
[0020]相关技术中，亲密度只能体现已经加为好友的用户之间的互动热度，统计的亲密度数据无法衡量未加为好友的用户之间的关系，也无法挖掘出更深层次的用户关系链。而采用图1所示的方法，处理后的数据既可以衡量加为好友的用户之间的关系，还可以衡量未加为好友的用户之间的关系，并且根据处理后的数据可以挖掘出更深层次的用户关系链。
[0021]优选地，在步骤SlOl中，上述统计当前用户进入的公共区域中，当前用户与其他各个用户之间的交集度可以包括以下至少之一:
[0022]1、对于当前用户进入的各个公共区域，分别统计与当前用户同时处于该公共区域的其他各个用户的交集时间量；
[0023]例如，当用户A与用户B同时处于一个聊天室房间，可以统计用户A与用户B同时处于该房间的时间量。具体实现如下:
[0024]单次统计起点:进入聊天室
[0025]单次统计终点:
[0026]1、退出聊天室；
[0027]2、软件杀进程；
[0028]3、掉线；
[0029]4、通话中接听传统电话中断；
[0030]5、聊天室最小化后退出账号。
[0031]数值统计对象:至用户A进入聊天室旁听席或发言席开始，到退出前期间，与用户A同时存在聊天室的:各个旁听或发言用户(例如，用户B)。
[0032]2、对于当前用户进入的各个公共区域，分别统计与当前用户同时处于该公共区域的其他各个用户的交集次数；
[0033]例如，当用户A与用户B同时处于一个聊天室房间，可以统计用户A与用户B同时处于该房间的次数。
[0034]3、对于当前用户进入的各个公共区域，分别统计当前用户与处于该公共区域的其他各个用户的相同行为交集量。
[0035]例如，当用户A进入某一聊天室房间，一周超过10小时时间，可以统计其他进入该房间一周内超过10小时的各个用户。
[0036]优选地，统计当前用户与非好友之间的一对一交互度可以进一步包括以下处理:当前用户与非好友之间一对一通话的时间量(如语音对对碰)；当前用户与非好友之间一对一即时聊天的的时间量等。以下以对对碰为例，介绍具体实现方式:
[0037]单次统计起点:用户成功以任意匹配模式进入一次匹配状态
[0038]单次统计终点:
[0039]1、单次匹配被对方挂断；
[0040]2、单次匹配主动点击(即挂断电话);
[0041]3、软件杀进程；
[0042]4、退出“对对碰”功能；
[0043]5、通话中掉线中断；
[0044]6、通话中接听传统电话中断。
[0045]优选地，在获取当前用户对应的多个数据之后，还可以包括以下处理:检测到当前用户对一个或多个用户的资料执行的查询操作；响应上述当前用户的查询操作，输出该查询操作针对的用户所对应的数据。即在用户A查询某一其他用户B的用户资料时，会将用户B与用户A的关系数据呈现出来，因而便于各个用户去查询该用户与其他用户(好友或非好友)之间的用户关系。
[0046]优选地，在执行步骤S105对获取到的多个数据进行挖掘和分析，获取当前用户的关系链之后，还可以包括以下处理:在获取到的多个数据中，查找大于预定阈值的数据；对于各个大于预定阈值的数据，判断该数据对应的用户是否已加为上述当前用户的好友；在未加为上述当前用户的好友的情况下，将该数据对应的用户推荐给上述当前用户。
[0047]S卩，对于一个用户，获取到了衡量该用户和其他多个用户(好友或非好友)之间关系的数据，可以根据上述数据中数值较高的数据，向用户推荐还未加为好友的朋友，从而为用户自动寻觅陌生缘分。
[0048]优选地，在步骤S105获取当前用户的关系链之后，还可以包括以下处理:基于上述关系链绘制图像；响应上述当前用户的分类操作或查找操作，可视化呈现该分类操作或该查找操作所对应的图像。
[0049]即实现关系链的可视化查找，通过用户授权公开关系链的朋友，以大数据为基础将现实里不可见的关系绘制出来，便于用户可视化的分类和定向查找。
[0050]需要说明的是，获取到用户的关系链之后，不仅限于上述应用，还可以根据关系链实现其他功能。例如，用户体验优化，与自己关系的用户的排序，让联系更多的好友更靠前，查找更方便；根据关系链数据实现联系提醒，巩固用户关系链；通过接触较为频繁的多个好友用户的关系链，多维度去定向锁定共同的交集，从而找到可能的朋友等等。
[0051]以下结合图2对上述优选实施方式进行