发生事件预测性不足的问题。
[0027]在一个实施例中，根据预设的联系人属性关键词解析通信记录，获取与联系人属性关键词对应的信息生成联系人属性信息。通信记录为手机中通信录、SNS软件(如QQ、微信等)等的记录，包括:短信、通话记录、上网记录、聊天记录。联系人属性信息中的属性包括:单位、地点、活动、时间。
[0028]在一个实施例中，解析联系人的历史通信记录，例如解析手机的短信、通话记录等历史通信记录，从中抽取关键字，获取联系人的单位、地点、活动、时间等属性信息。例如，李四手机中的一条短信A有:周一去体育馆打篮球。从该短信可以获取对应于李四的联系人属性信息包括:地点一体育馆、活动一篮球、时间一周一。
[0029]在一个实施例中，根据预设的事务属性关键词解析事务日程记录，获取与事务属性关键词对应的信息生成事务属性信息。事务日程记录存储在备忘录、记事本、电子日历或闹钟中。事务属性信息中的属性包括:人物、单位、地点、活动、时间、重要程度。
[0030]在一个实施例中，解析事务日程安排并从中抽取关键字，获取事务属性信息，包含:人物，单位、地点、活动、时间、重要程度等属性。解析用户手机中的日程安排，包含但不限于备忘录、记事本、电子日历和闹钟等日程安排方式，获取日程安排的属性。
[0031]例如，用户的日程安排B为:9月7日与李四到北京出席中国电信的重要技术会议。从该条日程安排可获得事务属性信息包括:人物一李四、单位一中国电信、地点一北京、活动一技术会议、时间一9月7日、重要程度一重要。
[0032]在一个实施例中，通过匹配事务属性和联系人属性，计算联系人对事务的相关度。计算联系人对事务的相关度可以通过多种方式确定。例如，对事务属性信息中的属性设定权重值和权重比，当事务属性信息与联系人属性信息中的相同属性的值相同时，则将事务属性信息中的此属性的权重比设为1，否则将事务属性信息中的此属性的值权重比设为0 ;对事务属性信息中的各个属性的权重值和权重比的乘积求和，获得联系人对事务的相关度。
[0033]在一个实施例中，预设联系人对事务的相关度计算公式为:人物权值X人物相关度+单位权值X单位相关度+地点权值X地点相关度+活动权值X活动相关度。其中，如果事务中出现与联系人相同的名字，则该事务与该联系人的人物相关度为1，否则为0。如果事务中出现与联系人相同的单位，则该事务与该联系人的单位相关度为1，否则为0。如果事务中出现与联系人相同的地点，则该事务与该联系人的单位相关度为1，否则为0。如果事务中出现与联系人相同的活动，则该事务与该联系人的活动相关度为1，否则为0。
[0034]例如，预设事务属性权值。预设权值如下:人物0.9，单位0.8，地点0.7，活动0.6。事务日程安排B的事务属性信息为:人物一李四、单位一中国电信、地点一北京、活动一技术会议、时间一9月7日、重要程度一重要根据事务相关度公式有:
[0035]名为李四的联系人与该事务的相关度增加0.9X1 ;所有具有单位属性含中国电信的联系人与该事务的相关度增加0.8X1 ;所有具有地点属性含北京的联系人与该事务的相关度增加0.7X1 ;所有具有活动属性含技术会议的联系人与该事务的相关度增加0.7X1。
[0036]那么，假设存在名为张三的联系人，单位属性含中国电信，地点属性含北京，活动属性含技术会议，则张三与事务B的相关度为:0.9 X 0+0.8 X 1+0.7 X 1+0.6X1 = 2.10
[0037]假设存在名为李四的联系人，单位属性为中国移动，地点属性为体育馆，活动属性为篮球，则李四与事务B的相关度为:0.9X1+0.8X0+0.7X0+0.6X0 = 0.9。
[0038]在一个实施例中，根据事务的重要程度、时间参数和联系人对事务的相关度，计算联系人相关值，根据联系人相关值对联系人进行排序。对事务属性信息中的重要程度属性赋值，根据事务日程安排完成日期的早晚对事件属性信息中的时间属性赋值，计算事务属性信息中的重要程度属性值、时间属性值与联系人对事务的相关度的乘积，获取联系人相关值，根据联系人相关值对联系人排序。
[0039]在一个实施例中，预设联系人相关度计算公式为:
[0040]联系人相关值=Σ (事务i重要程度X事务i的时间参数X联系人对事务i的相关度)。其中，事务i的重要程度预设为:重要=1，一般=0.9，不重要=0.8。事务i的时间参数预设为:日程安排已在当前日期6天前完成，则时间参数=0.2 ；日程安排已在当前日期前1-5天内完成，则时间参数=0.4 ;日程安排在当天发生，则时间参数=1 ;日程安排在当前日期后1-5天内发生，则时间参数=0.8 ;日程安排在当前日期6天以后发生，则时间参数=0.6。
[0041]根据确定的联系人对事务的相关度，以及事务重要程度、时间参数等属性，对联系人相关值进行计算，相关值高的联系人排在前列。例如:
[0042]如当前日期假设在9月6日，事务日程安排B的时间参数=0.8，重要程度=1。又假设手机事务日程安排中除了 B，还有事务日程安排C。C是在10月1日发生，重要程度为不重要。张三对事务C相关度为0.6，李四对事务C的相关度为1.5。则有:
[0043]张三的联系人相关值=2.1X0.8X1+0.6X0.6X0.8 = 1.968。
[0044]李四的联系人相关值=0.9X0.8X1+1.5X0.6X0.8 = 1.44?
[0045]在进行联系人排序时，按联系人相关值从大到小排列，张三排在李四之前。
[0046]上述实施例提供联系人排序方法，能够对未来发生事件预测性不足的问题，方便用户从通信录、SNS软件(如QQ、微信等)中迅速找到与未来事件相关的联系人，提高联系人查找效率。
[0047]本发明的实施例当中描述的终端包括但不限于手机、PDA、各种智能手机、上网本、平板电脑、普通电脑等电子设备等，本发明的实施例中以手机为例进行说明，但这并不构成为本发明的限制。此外，本发明可用于手机通信录、即时通信软件、SNS软件(如微信)等。
[0048]如图2所示，本发明提供一种联系人排序装置，包括:联系人属性单元21、事务属性单元22、相关度计算单元23、排序单元24。
[0049]联系人属性单元21解析通信记录获取联系人属性信息。事务属性单元22解析事务日程记录获取事务属性信息。相关度计算单元23根据事务属性信息和联系人属性信息计算联系人的事务相关度。排序单元24根据事务属性信息以及联系人的事务相关度对联系人排序。
[0050]在一个实施例中，联系人属性单元21根据预设的联系人属性关键词解析通信记录，获取与联系人属性关键词对应的信息生成联系人属性信息。通信记录包括:短信、通话记录、上网记录、聊天记录；联系人属性信息中的属性包括:单位、地点、活动、时间。
[0051]在一个实施例中，事务属性单元22根据预设的事务属性关键词解析事务日程记录，获取与事务属性关键词对应的信息生成事务属性信息。事务日程记录设置在备忘录、记事本、电子日历或闹钟中；事务属性信息中的属性包括:人物、单位、地点、活动、