B的好友数目。
[0052] 由上述技术方案可知，本发明提供一种用户好友关系的分类方法及装置，通过可 分享信息对用户信息进行挖掘，分析出高可信度的用户好友关系，并可进一步得到好友关 系的亲密度，以及结合终端的位置信息，对好友关系进行分类。本发明能够分析出全面、有 效的终端的好友关系，并进行好友关系细分，增加数据分类维度，生成更有价值的关系数 据，以便根据分类结果更有效地推送产品信息。
【附图说明】
[0053] 为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本 公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以 根据这些图获得其他的附图。
[0054] 图1是本公开一实施例提供的一种用户好友关系的分类方法的流程示意图；
[0055] 图2是本公开另一实施例提供的一种用户好友关系的分类装置的结构示意图。
【具体实施方式】
[0056] 下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完 整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于 本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他 实施例，都属于本公开保护的范围。
[0057] 如图1所示，为本公开一实施例提供的一种用户好友关系的分类方法的流程示意 图，该方法包括如下步骤：
[0058] Sl :获取第一预设时间段内每个可分享信息的分享记录和领取记录。
[0059] 其中，所述分享记录为至少一个终端分享所述可分享信息的记录，所述领取记录 为至少一个终端领取所述可分享信息的记录。
[0060] 其中，终端指安装有社交类app的终端，如手机、个人电脑等。
[0061] 其中，可分享信息包括文字、图片，以及网络游戏中的装备、宠物、虚拟货币等。以 使用"红包"作为载体来发送可分享信息为例，用户可将优惠券、贺卡及礼金之类的可分享 信息封装于红包内，再将红包发送分享给其他好友。如现有的打车系统中，很多用户使用打 车红包以获得相应的优惠。随着用户越来越多，打车系统中积累了大量分享、领取红包的数 据。
[0062] S2 :根据每个可分享信息的分享记录和领取记录，生成与该可分享信息对应的用 户好友关系。
[0063] 具体来说，对于每一个可分享信息，将分享该可分享信息的终端和领取该可分享 信息的终端关联，一个关联即代表一个好友关系。统计多条关联记录，可得到每个终端的好 友关系列表。
[0064] 举例来说，若可分享信息为红包，红包数据包括分享记录和领取记录，其中，红包 分享记录和红包领取记录中均包括红包id，则可根据红包id相同的红包分享记录和红包 领取记录相关联，得到红包分享者和红包领取者的关联记录。得到多条关联记录后，统计得 到每个终端对应的好友关系列表。
[0065] S3 :根据所述用户好友关系，以及所述用户好友关系中每一终端的常用位置数据， 对所述用户好友关系进行分类。
[0066] 其中，所述每一终端的常用位置数据为预先获取的第二预设时间段内使用频率大 于第一预设阈值的位置数据。
[0067] 具体来说，将存在好友关系的两个终端的常用位置进行比较，可对好友关系进行 分类，如邻居、同事、家人等等。
[0068] 本实施例中，所述分享记录包括：可分享信息的标识及分享该可分享信息的第一 终端的标识；所述领取记录包括：可分享信息的标识及领取该可分享信息的第二终端的标 识。
[0069] 则相应地，步骤S2,具体包括如下步骤：
[0070] S21 :获取可分享信息的标识相同的分享记录和领取记录。
[0071] 其中，可分享信息的标识包括id等。第一终端和第二终端的标识包括：手机号码、 ip、MAC地址等。
[0072] S22:将所述分享记录中的第一终端与所述领取记录中的第二终端进行关联。
[0073] S23 :根据多条关联记录，生成每个终端对应的用户好友关系列表。
[0074] 举例来说，以打车系统中的红包数据为例，首先获取所有的红包数据，并将进一步 处理获得红包分享记录〈listid, phone, ....> (Iistid表示红包id, phone表示红包分享 者手机号）和红包领取记录〈listid, phone. ..> (Iistid表示红包id，phone表示红包领 取者手机号），将红包分享记录和领取记录通过Iistid相关联，从而得到红包分享者与领 取者的关联记录〈passenger, friend, listid, time_stamp>，一条关联记录代表一个好友关 系，其中passenger代表红包分享者，friend代表红包领取人，Iistid代表红包id，time_ stamp代表领取时间。生成中间数据后基于统计的方法，生成每个用户对应的好友关系列表 〈A, (B，C，D，E···)〉。
[0075] 本实施例中，步骤S3具体包括如下步骤：
[0076] S31 :根据用户好友关系，获得所述用户好友关系中每个终端的常用位置数据。
[0077] 其中，所述常用位置数据包括预设的家的坐标信息和公司的坐标信息。
[0078] 举例来说，在打车系统中，可根据每个终端的历史订单记录，分析可得到每个终端 的位置信息。其中，位置信息包括家的坐标信息和公司的坐标信息。
[0079] S32:根据所述常用位置数据，得到存在好友关系的每两个终端之间的家的距离、 每两个终端之间的公司的距离。
[0080] S33 :若两个终端之间的家的距离小于第一预设阈值，则判定所述两个终端对应的 用户为邻居关系。
[0081] 需要说明的是，若两个终端之间的家的距离小于第三预设阈值，则这两个终端对 应的用户为家人关系。其中，第三预设阈值小于第一预设阈值。
[0082] S34:若两个终端之间的公司的距离小于第二预设阈值，则判定所述两个终端对应 的用户为同事关系。
[0083] 举例来说，将终端的好友关系列表与终端的位置信息相结合，经过转换计算，得到 好友距离记录〈A, B, Home_distance, Company_distance〉，A、B代表存在好友关系的两个终 端，Home_distance代表A和B家的距离，Company_distance代表A和B公司的距离，可定 义当 Home_distance 小于 0· 5km 时，A、B 是邻居关系，Company_distance 小于 0· 5km 时，A、 B是同事关系。
[0084] 进一步地，该方法还包括如下步骤：
[0085] S301 :根据所述用户好友关系，获取存在好友关系的每两个终端间的互动数据和 共同好友覆盖率。
[0086] 具体来说，终端A和终端B (终端A和终端B为好友关系）的互动数据包括：终端 A/B分享的可分享信息的数目，终端A/B领取的可分享信息的数目、终端A领取的终端B分 享的可分享信息的数目、终端B领取的终端A分享的可分享信息的数目等。共同好友覆盖 率指的是：终端A和终端B的共同好友数目占终端A或B的好友数目的比例。
[0087] 举例来说，若可分享信息为红包数据，则本步骤中得到的互动数据包括：终端发红 包数目、终端抢红包数目、终端抢好友的红包数目及好友抢终端的红包数目。
[0088] S302:根据每两个终端间的互动数据和共同好友覆盖率，确定所述两