一种来电人信息提示系统及提示方法与流程

本发明涉及一个来电人信息提示的系统，本专利所涉及的系统提醒来电人的基本信息，本发明还特别提供了一种来电人信息提示的方法，所涉及的方法可以从来电人的相关信息分析并总结出来，对用户进行来电人特征的提醒。

背景技术：

前手机中，呼叫的来电显示通常显示的内容为电话号码、归属地、来电人头像(通过本地存储)、部分来电人类别(如提示中介、推销等，此类信息可以通过其他用户的标注获得)、部分公司号码(来自黄页)。现有的固定模式而用户对通讯录里联系人姓名的记忆，主要依赖于人脑。当用户忘记此联系人姓名时，如联系人来电，会造成不便和尴尬。

公知技术中，提出通过采集社交平台上采集并在来电时显示联系人的最新动态。也就是说，公知技术中，首先读取本地通讯录中所有联系人号码，并将号码与社交网络上存在绑定关系的账号进行绑定；实时对来电或去电进行监听，当判断呼叫或被叫时，在手机上显示对方的社交网络最新状态。此外，公知技术中提出手机用户将所有联系人及本人的手机号码上传到远程的联系人服务器，当手机被叫时，如果来电号码不在手机本地的联系人记录中，则从联系人服务器查找此号码对应的联系人信息，并显示在手机上。由于个人姓名和手机号码等信息属于个人隐私，很多个人用户选择不将相关信息公布在网络上。这就造成，来电时，部分非本地存储的联系人号码，手机无法显示相应的联系人信息。现有公知技术无法显示相关的来电人信息对手机用户进行提示。

技术实现要素：

为解决技术中存在的问题，本发明提供了一种来电人信息提示的系统，包括采集模块、信息预处理模块、来电监控模块、控制模块及输出显示模块，所述的信息预处理模块上设有来电记录分析单元、来往短信分析单元及社交平台sns相关内容分析单元，所述的采集模块与所述信息预处理模块连接，所述信息预处理模块与所述控制模块连接，所述来电监控模块与所述控制模块连接，所述控制模块与所述输出显示模块连接。

根据本发明的另一方面，还提供了一种来电人信息提示的方法，包括如下步骤：

步骤1：读取采集手机中所有与用户有通讯往来的联系人的信息，包括读取所有通话记录，读取短信内容和社交网路sns上相关的内容，此联系人包括所有的已存储联系人与未存储联系人；

步骤2：分析处理步骤1中采集的通话记录，对通话记录采取添加通话影响因子b来分析，具体为分别统计每个已存储联系人和未存储联系人的通话次数p,每次的通话时长d分钟,以及每次通话的通话邻近度l,建立通话影响因子模型计算每个已存储联系人和未存储联系人的通话影响因子b,其中t的单位是天，不满1天的情况下记作1天；分析短信内容及社交网路sns上相关的内容时，提取关键字信息；

以上分析处理的通话影响因子b与关键字信息将对应存储给所有已存储联系人与未存储联系人；

步骤3：监控来电，将监控的电话号码与手机中的所有联系人进行比较，监控的来电人是未存储联系人时，则系统控制显示来电人的相关提示信息；当来电人为已存储联系人时，若此已存储联系人的信息含有特定关键字则不显示相关提示信息；此处系统会对所有已存储联系人的熟悉程度进行训练，得到一影响因子判断分级参数a；若此已存储联系人信息不含有特定关键字，且通话影响因子b<a时候，则显示来电人的相关信息，同理通话影响因子b>a时候，则不显示来电人的相关信息。

进一步地，对于影响因子判断分级参数a通过以下训练过程得出：

a、列出n个联系人数据样本，此数据样本包括号码和姓名的信息；

b、按照联系人通话影响因子从大到小排列，并被等分成多个分区，从每个分区随机选出2个数据样本；

c、从通话影响因子最小的分区开始，显示选出数据样本的姓名与电话，询问用户是否记住这两个联系人，若用户记住此同一分区的两个联系人，则该分区为临界分区，以该分区中联系人的最大通话影响因子作为影响因子判断分级参数a；若用户记不住此同一分区的两个联系人，则以同上训练方式进入到上一分区进行训练。

进一步地，步骤3中所述的特定关键字包括表示亲属关系特定称谓的词。

本发明的优势在于，可以从来电人的相关信息分析并总结出来，对用户进行来电人特征的提醒。

附图说明

图1是所述来电人信息提示系统的模块结构示意图。

图2是所述来电人信息提示方法的流程图。

图3是本发明所述的一种来电人信息提示的显示状况示意图。

图4是对图2中580处详细判断是否显示某联系人相关信息的流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明提供了一种来电人信息提示的系统，参考图1，包括采集模块、信息预处理模块、来电监控模块、控制模块及输出显示模块，所述的信息预处理模块上设有来电记录分析单元、来往短信分析单元及社交平台sns相关内容分析单元，所述的采集模块与所述信息预处理模块连接，所述信息预处理模块与所述控制模块连接，所述来电监控模块与所述控制模块连接，所述控制模块与所述输出显示模块连接。在本系统中，采集模块负责读取采集本地的通话记录、通讯录、短信记录信息和通过连网读取社交平台sns与每个联系人相关的信息，采集模块将读取的数据传输给信息预处理模块，所述信息预处理模块分为三步进行信息的预处理，包括对来电记录进行分析，对短信记录进行分析，对社交平台sns相关内容进行分析，信息预处理模块将分析提取的数据传输给控制模块。来电监控模块，可以监测出手机的来电信息，并将提取出来电的号码信息数据传输给控制模块，控制模块根据来电监控模块与信息预处理模块所提供的数据信息，找到来电号码对应的已存储联系人或者未存储联系人相关信息包括姓名、最近的互动内容还有最近来电人的状态等，控制输出显示模块上显示所分析出的结果，以便来提醒手机用户来电人的信息。

基于上述系统，还提供了一种来电人信息提示的方法，参考图2，包括如下步骤：

步骤1：首先由501、510、530处读取手机中所有与用户有通讯往来的联系人信息，包括读取所有通话记录，读取短信内容和社交网路sns上相关的内容；

步骤2：520处分析处理步骤1中采集的通话记录，对通话记录进行分析的时候，采取计算通话影响因子b来分析，分别统计每个已存储联系人和每个未存储联系人的通话次数p,每次的通话时长d分钟,以及每次通话的通话邻近度l,建立通话影响因子b的模型：计算每个已存储联系人和未存储联系人的通话影响因子b,t的单位是天，不满1天的情况下记作1天，例如，电话号码a仅在60天前打过一个电话时长30分钟，a的通话影响因子为电话号码b在今天和20天前各通话20分钟，其通话影响因子为可见b的通话影响因子高于a，从通话记录上看，手机用户应该对b更有印象，基于通话影响因子，用户可根据个人需求，在接到来电时，仅选择显示相对陌生的联系人的相关信息，此处相关信息包括最近的互动内容与最近来电人状态，而不显示熟悉的联系人的相关信息，这部分稍后在描述图4时进行详细讲解。在以下的介绍中我们将通过对数据样本训练来得出一个合理的通话影响因子判断分级参数a来判断用户对来电人的熟悉程度。

540处分析短信内容及社交网路sns上相关的内容时，提取关键字信息。例如，短信内容格式含有“我是xxx”，如“我是李小明，…，”,则提取姓名关键字“李小明”。短信内容含有为“我是xx的xxx”，如“我是交通局的李小明”，则提取姓名和信息关键字“李小明(交通局)”。短信内容中含有姓氏，如“8点见，李小明”，则匹配姓氏关键字信息，分析出姓名关键字。姓氏关键字信息通过本地或者互联网端的语料存储库包括常见姓氏、姓名组合。另外，除了提取姓名和相关工作单位信息，系统也将提取位置信息。此处，系统通过搜索本地或者互联网端的地址位置信息存储库，监测短信内容中是否存在位置信息关键字；系统也将提取短信内容的时间关键字。如短信内容“8点交通局见”，则可以得到时间地址对“8点”和“交通局”。此类信息都将被分析并保存。在sns信息提取方面，首先，搜索所有sns社交网络例如微信、微博里与来电手机号码匹配的账户；其次，获得本人在这些sns社交网络中的账户信息，并查找是否与之有过账户间的留言互动，如果有，系统将记录下来关键字信息。；

以上分析处理的所有通话影响因子b与关键字信息将对应存储给所有通话记录中的已存储联系人与未存储联系人；

步骤3：系统对联系人的熟悉程度进行训练，得到一影响因子判断分级参数a，550处来电进行实时监控，当监控的来电人是未存储联系人时，即陌生人时候，通过控制模块将控制输出显示模块显示来电人的相关提示信息；580处分析结果和用户的设定，判断当来电人为已存储联系人时，若此已存储联系人的含有特定关键字则不显示相关提示信息，此处重点过滤亲属已存储联系人和特定称谓已存储联系人，如已存储联系人的关键字信息中含有舅舅、妈妈、老爸、x老师等关键字，有此关键字以及类似的关键字信息的，则不显示此已存储联系人相关提示信息，反之若此已存储联系人不含有上述特定亲属之类关键字信息的，且通话影响因子b<a时候，则显示来电人的相关信息，若此已存储联系人的通话影响因子b>a时候，则不显示来电人的相关信息。图3是手机界面显示状况示意图，310处显示来电人姓名、电话号码、电话号码归属地及归属运营商、来电号码类型；此处，来电人如果是未存储联系人，来电人姓名则由系统分析得出，当分析不出时，则为空；来电号码类型通过互联网端黄页数据库(公司号码和商用手机号码)获得，如果是商务号码，显示内容为公司名和公司类别，如“芒果地产(房产中介)”；如果是个人号码，则系统提示“个人号码(已存储联系人或者未存储联系人)”。320处显示来电人的头像，如果本地存在头像，则显示本地头像；如不存在，则从社交网络sns上搜索和来电号码匹配的注册账户头像，进行显示。330处显示来电人最近与用户之间在最近一条短信息、来电、社交网络sns上的互动以及提示关键词。显示内容如“短信：xxx，最近来电：昨天11:00，sns互动：前天在微信朋友圈进行了评论xxxxx,提示关键词：3天前，8点、饺子馆”340处显示社交网络sns处获得的最近来电人的状态，如最近发布的图片或者文字。图4中，581处，如果用户在系统中已经设置了不显示熟悉已存储联系人的相关信息，在582处获得520处计算所得的已存储联系人通话影响因子，并过滤亲属已存储联系人和特定称谓的已存储联系人，如已存储联系人名含有舅舅、妈妈、老爸、x老师等关键字。583处，系统针对用户对联系人的熟悉程度进行训练，

对于影响因子判断分级参数a通过以下训练过程得出：

a、列出n个联系人数据样本，此数据样本包括号码和姓名的信息；

b、按照联系人通话影响因子从大到小排列，并被等分成多个分区，从每个分区随机选出2个数据样本；

c、从通话影响因子最小的分区开始，显示选出数据样本的姓名与电话，询问用户是否记住这两个联系人，若用户记住此同一分区的两个联系人，则该分区为临界分区，以该分区中联系人的最大通话影响因子作为影响因子判断分级参数a；若用户记不住此同一分区的两个联系人，则以同上训练方式进入到上一分区进行训练。

例如，用户a手机中共有200个联系人，首先计算各联系人的通话影响因子b并进行排序；当显示n＝10个区对联系人进行训练时，将200个联系人分为10个分区(从大到小，如通话影响因子最大的两个联系人会被分到第1区，而最小的20个会被分到第10区)，每个分区随机选择2个联系人；从第10区开始联系，并询问用户是否记得该联系人，如果用户同时记得同一分区中的2个联系人，则该分区为邻近分区。以该分区中联系人的最大值作为影响因子判断分级参数a。584处比较来电人的来电通话影响因子b与a的大小，如果小于a,则来电人为比较陌生的已存储联系人，585处提示330和340的信息；如大于a，则来电人是比较熟悉的已存储联系人，586处不提示330和340的信息。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。