个终端的好 友关系亲密度。
[0089] S303 :根据确定的好友关系亲密度，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。
[0090] 具体来说，根据步骤S31至步骤S34可将用户好友关系分为邻居关系和同事关系， 而确定好友关系亲密度后，可将为邻居关系的用户按照亲密度进行排序，将为同事关系的 用户按照亲密度进行排序。如此，对好友关系不同类别进行细分，增加分类维度，得到更为 全面、有效的好友关系，提高好友关系的可信度。
[0091] 本实施例中，步骤S302中计算亲密度，具体过程如下：
[0092] 根据所述互动数据及共同好友覆盖率，采用式（1)计算得到存在好友关系的终端 A对于终端B的好友关系亲密度f (ab):
[0094] 其中，a、al、a2均表示互动数据的权重，b表示共同好友覆盖率的权重；Fa表示终 端A分享的可分享信息数目，1；表示终端A领取的可分享信息数目；F b表示终端B分享的 可分享信息数目；Tb表示终端B领取的可分享信息数目；Q ab表示终端A领取终端B发出的 可分享信息的数目；Qba表示终端B领取终端A发出的可分享信息的数目；0)!11 3,表示终端A 和终端B共同好友的数目，Fr丨3表示终端A的好友数目，Fri b表示终端B的好友数目。
[0095] 其中，
表示终端A对终端B的关注度
表示终端B对终端A的贡献度；
表示终端B对终端A的关注度；
。表示终端A对终端B的贡献度：
表示终端A 和终端B共同好友的数目占终端A好友数目的比例：
_示终端A和终端B共同好 友的数目占终端B好友数目的比例。
[0096] 举例来说，若可分享信息为红包数据，基于统计的方法，通过红包数据可以分析出 每个用户和其好友间的红包互动记录<A，B，Fa，Ta, Fb，Tb, Qab，Qba>，A代表用户，B代表好 友，Fa代表A发红包总数，Ta代表A抢红包总数，Fb代表B发红包总数，Tb代表B抢红包 总数，Qab代表A抢B红包数目，Qba代表B抢A红包数目。通过步骤S2得到的好友关系 列表可以得到每个用户与其好友间的好友数目统计记录<Fri a, Frib, Comab>，FriaR表用户 A的好友数目，Frib代表A的好友B的好友数目，Com ab代表A、B共同好友数目。则根据式 (1)可求出终端A和终端B对应的用户间的亲密度。
[0097] 本实施例提供了一种用户好友关系的分类方法，通过可分享信息对用户关系进行 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。
[0098] 如图2所示，为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，该装置包括：获取单元201、好友关系生成单元202及分类单元203。其中：
[0099] 获取单元201，用于获取第一预设时间段内的每个可分享信息的分享记录和领取 记录；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；
[0100] 好友关系生成单元202,用于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；
[0101] 分类单元203,用于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；
[0102] 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。
[0103] 本实施例中，该装置还包括亲密度计算单元，用于：
[0104] 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；
[0105] 根据每两个终端间的互动数据和共同好友覆盖率，确定所述两个终端的好友关系 亲密度；
[0106] 根据确定的好友关系亲密度，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。
[0107] 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；
[0108] 相应地，所述好友关系生成单元202,用于：
[0109] 获取可分享信息的标识相同的分享记录和领取记录；
[0110] 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；
[0111] 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。
[0112] 本实施例汇总，所述分类单元203,用于：
[0113] 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；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；
[0114] 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；
[0115] 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；
[0116] 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。
[0117] 本实施例中，所述亲密度计算单元，还用于：
[0118] 根据所述互动数据及共同好友覆盖率，采用公式一计算得到存在好友关系的终端 A对于终端B的好友关系亲密度f (ab):
[0120] 其中，a、al、a2均表示互动数据的权重，b表示共同好友覆盖率的权重；Fa表示终 端A分享的可分享信息数目，1；表示终端A领取的可分享信息数目；F b表示终端B分享的 可分享信息数目；Tb表示终端B领取的可分享信息数目；Qab表示终端A领取终端B发出的 可分享信息的数目；Qba表示终端B领取终端A发出的可分享信息的数目；0)!113,表示终端A 和终端B共同好友的数目，Fr 13表示终端A的好友数目，Fri b表示终端B的好友数目。
[0121] 对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关 之处参见方法实施例的部分说明即可。
[0122] 应当注意的是，在本公开的系统的各个部件中，根据其要实现的功能而对其中的 部件进行了逻辑划分，但是，本公开不受限于此，可以根据需要对各个部件进行重新划分或 者组合，例如，可以将一些部件组合为单个部件，或者可以将一些部件进一步分解为更多的 子部件。
[0123] 本公开的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行 的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用 微处理器或者数字信号处理器（DSP)来实现根据本公开实施例的系统中的一些或者全部 部件的一些或者全部功能。本公开还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者 全部的设备或者装置程序（例如，计算机程序和计算机程序产品）。这样的实现本公开的程 序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可 以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。
[0124] 应该注意的是上述实施例对本公开进行说明而不是对本公开进行限制，并且本领 域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中， 不应将位