一种信息处理方法及装置的制造方法
【专利摘要】本发明公开了一种信息处理方法，所述方法包括：按照预设的第一匹配条件从第一机器的属性集合中识别出所述第一机器的关键属性，所述第一机器为注册过的机器；按照预设的第二匹配条件从第一机器的操作集合中识别出所述第一机器的关键操作；判断所述第一机器的关键属性和/或所述第一机器的关键操作是否满足预设的关注策略，得到第一判断结果；当所述第一判断结果表明所述第一机器的关键属性和/或所述第一机器的关键操作满足所述关注策略时，将所述第一机器推荐给注册过的第二机器或第二机器的主人，以实现机器之间的关注。本发明同时还公开了一种电子设备。
【专利说明】
_种信息处理方法及装置
技术领域
[0001]本发明涉及物联网技术，尤其涉及一种信息处理方法及装置。
【背景技术】
[0002]物联网(1T，Internet of things)是新一代信息处理技术的重要组成部分，也是信息化时代的重要发展阶段。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思:其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。可见，物联网就是利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物体等通过新的方式联在一起，形成人与物、物与物相联，实现信息化、远程管理控制和智能化的网络。物联网是互联网的延伸，它包括互联网及互联网上所有的资源，兼容互联网所有的应用。
[0003]社交网络(SNS，SocialNetwork Site)如微博、微信、脸谱(Facebook)是指一些旨在帮助人们建立社会性网络的互联网应用服务，这类为了加强人与人之间的社会性联系，通常会有一些推荐功能。以微博为例，现有的人的微博系统，用户通常通过主动搜索好友进行好友关注或者由系统推荐进行好友关注。其中，主动搜索好友可以看作是由用户设置一些关注策略，而系统推荐可以看作是一些预先设置好的关注策略。微博除了可以进行好友推荐外，该可以进行信息推荐，这种信息推荐通常集中在相同领域的信息推荐。比如，根据用户的电影浏览记录，向用户推荐与电影浏览记录相关的电影作品，推荐的电影作品可以是与电影浏览记录中相同主演的电影，或者是与电影浏览记录中相同导演的电影，或者是与电影浏览记录中相同类型的电影。
[0004]随着物联网的兴起，用户的很多机器都可以连接网络，从而成为用户在社交网络中一部分，或者机器成为社交网络的用户。现有的社交网络一般都是针对人或者人的行为记录而提供的社交服务，还没有针对机器的行为记录而提供的社交服务。
【发明内容】
[0005]有鉴于此，本发明实施例为解决现有技术中存在的至少一个问题而提供一种信息处理方法及装置，能够提供机器之间的社交服务，进而提升人作为用户的体验。
[0006]本发明实施例的技术方案是这样实现的:
[0007]第一方面，本发明实施例提供一种信息处理方法，所述方法包括:
[0008]按照预设的第一匹配条件从第一机器的属性集合中识别出所述第一机器的关键属性，所述第一机器为注册过的机器；
[0009]按照预设的第二匹配条件从第一机器的操作集合中识别出所述第一机器的关键操作；
[0010]判断所述第一机器的关键属性和/或所述第一机器的关键操作是否满足预设的关注策略，得到第一判断结果；
[0011]当所述第一判断结果表明所述第一机器的关键属性和/或所述第一机器的关键操作满足所述关注策略时，将所述第一机器推荐给注册过的第二机器或第二机器的主人，以实现机器之间的关注。
[0012]第二方面，本发明实施例提供一种信息处理方法，所述方法包括:
[0013]根据第一机器的关键属性和第一机器的关键操作，构建所述第一机器所属的第一机器圈，所述第一机器圈包括相互之间具有社交关系的一个以上的机器；
[0014]根据所述第一机器圈内各机器的关键属性和关键操作，构建用于标识所述第一机器圈的关键行为，所述关键行为用于体现所述第一机器圈内各机器之间关键操作的相互逻辑关系；
[0015]获取第二机器圈；
[0016]将所述第一机器圈的关键行为推荐给第二机器圈，所述第二机器圈内各机器的属性和操作与所述第一机器圈内各机器的属性和操作相同。
[0017]第三方面，本发明实施例提供一种信息处理装置，所述装置包括第一识别单元、第二识别单元、第一判断单元和第一推荐单元，其中:
[0018]所述第一识别单元，用于按照预设的第一匹配条件从第一机器的属性集合中识别出所述第一机器的关键属性，所述第一机器为注册过的机器；
[0019]所述第二识别单元，用于按照预设的第二匹配条件从第一机器的操作集合中识别出所述第一机器的关键操作；
[0020]所述第一判断单元，用于判断所述第一机器的关键属性和/或所述第一机器的关键操作是否满足预设的关注策略，得到第一判断结果；
[0021]所述第一推荐单元，用于当所述第一判断结果表明所述第一机器的关键属性和/或所述第一机器的关键操作满足所述关注策略时，将所述第一机器推荐给注册过的第二机器或第二机器的主人，以实现机器之间的关注。
[0022]第四方面，本发明实施例提供一种信息处理装置，所述装置包括第三构建单元、确定单元、获取单元和第二推荐单元，其中:
[0023]所述第三构建单元，用于根据第一机器的关键属性和第一机器的关键操作，构建所述第一机器所属的第一机器圈，所述第一机器圈包括相互之间具有社交关系的一个以上的机器；
[0024]所述确定单元，用于根据所述第一机器圈内各机器的关键属性和关键操作，构建用于标识所述第一机器圈的关键行为，所述关键行为用于体现所述第一机器圈内各机器之间关键操作的相互逻辑关系；
[0025]所述获取单元，用于获取第二机器圈；
[0026]所述第二推荐单元，用于将所述第一机器圈的关键行为推荐给第二机器圈，所述第二机器圈内各机器的属性和操作与所述第一机器圈内各机器的属性和操作相同。
[0027]本发明实施例提供的信息处理方法及装置，其中，按照预设的第一匹配条件从第一机器的属性集合中识别出所述第一机器的关键属性，所述第一机器为注册过的机器；按照预设的第二匹配条件从第一机器的操作集合中识别出所述第一机器的关键操作；判断所述第一机器的关键属性和/或所述第一机器的关键操作是否满足预设的关注策略，得到第一判断结果；当所述第一判断结果表明所述第一机器的关键属性和/或所述第一机器的关键操作满足所述关注策略时，将所述第一机器推荐给注册过的第二机器或第二机器的主人，以实现机器之间的关注，如此，能够提供机器之间的社交服务，进而提升人作为用户的体验。
【附图说明】
[0028]图1-1为本发明实施例社交网络中用户的关系示意图；
[0029]图1-2为本发明实施例社交网络中场景之间迀移的示意图；
[0030]图1-3为本发明实施例一信息处理方法的实现流程示意图；
[0031]图2为本发明实施例二信息处理方法的实现流程示意图；
[0032]图3为本发明实施例三信息处理方法的实现流程示意图；
[0033]图4为本发明实施例四信息处理方法的实现流程示意图；
[0034]图5为本发明实施例五信息处理方法的实现流程示意图；
[0035]图6为本发明实施例六信息处理装置的组成结构示意图；
[0036]图7为本发明实施例七信息处理装置的组成结构示意图；
[0037]图8为本发明实施例八信息处理装置的组成结构示意图；
[0038]图9为本发明实施例九智能关注引擎的组成结构示意图；
[0039]图10为本发明实施例十信息推荐引擎的组成结构示意图。
【具体实施方式】
[0040]下面举例说明在物联网时代的社交网络。在物联网时代，社交网络的用户按照用户的属性可以分为两类或三类，其中，用户的属性主要是指用户是人还是实体物还是虚拟物体，其中虚拟物体可以是指采用计算机语言编写的应用程序。当将社交网络的用户分为两类时，社交网络的用户包括为人和物体(实体物体)，而分为三类时，社交网络的用户分为人、物体(实体物体)和应用程序(虚拟物体)；在本发明实施例中，主要是将社交网络的用户分为两类即人和物体(实体物体)，在没有特殊说明的情况下，本发明的各实施例中所指的物体都是能与互联网连接的物体，而且是社交网络上注册的用户，另外，本发明实施例中机器与物体具有同等含义。
[0041 ] 当物体作为社交网络的用户时，物体的主人也同为社交网络的用户，这里物体的主人是指物体与人之间的所有关系。而在现有的社交网络中，无论是物体主动搜索另一物体还是社交平台向物体推荐另一物体，都无法满足社交圈中物体之间的关注，因为目前的社交网络仅限于人的行为的记录的推荐，而没有将物体作为用户或者以物体作为人在社交活动的重要组成部分，因此，物体无法主动发起搜索，也无法判断是否该关注另外一个物体。此外，对于信息推荐，现有的技术也并不适用于机器之间的信息推荐，因为机器之间的信息推荐，并不局限于基于人的浏览记录的内容信息的推荐，机器之间的信息推荐可能是机器的使用方法的推荐，甚至是多个机器之间协同行为的推荐。
[0042]下面以人物用户和机器用户为例来说明本发明实施例中所涉及的用户，图1-1为本发明实施例社交网络中用户的关系示意图，如图1-1所示，该社交网络中的用户包括人物用户和机器用户，其中，人物用户包括三个小朋友，分别为淘淘10、月月20和乐乐30，淘淘10、月月20和乐乐30组成朋友圈，其中，淘淘、月月和乐乐分别为三个小朋友的名字；而机器用户包括电视用户和玩具用户，其中电视用户包括电视11、电视21和电视31，电视11、电视21和电视31组成电视圈，玩具用户包括玩具12、玩具22和玩具32，玩具12、玩具22和玩具32组成玩具圈；其中，电视11和玩具12属于淘淘10，即电视11和玩具12的主人为淘淘10 ;电视21和玩具22属于月月20，即电视21和玩具22的主人为月月20 ;电视31和玩具32属于乐乐30，即电视31和玩具32的主人为乐乐30。对于淘淘10而言，电视11和玩具12可以作为淘淘10的资产，而电视11和玩具12组成淘淘10的资产圈。对于月月20而言，电视21和玩具22可以作为月月20的资产，而电视21和玩具22组成月月20的资产圈。对于乐乐30而言，电视31和玩具32可以作为乐乐30的资产，而电视31和玩具32组成乐乐30的资产圈。
[0043]在社交网络中信息推荐是常见的功能，但是具有图1-1所示的用户的社交网络，比现有的只有人作为用户的社交网络，可以进行更多种形式的信息推荐，例如，在朋友圈之间可以进行人的社交活动的各种信息推荐，在电视圈之间，可以进行电视节目的推荐；在玩具圈之间，可以进行玩具使用方法的推荐，以及歌曲、故事等推荐(取决于玩具自身的功能)；资产圈之间，可以通过用户的电视浏览记录，给玩具推荐相应的故事、歌曲等。
[0044]除了上述的信息推荐外，本发明实施例还涉及另外一个概念即行为推荐，为了更好的介绍行为推荐，下面介绍一下行为推荐的场景，图1-2为本发明实施例社交网络中场景之间迀移的示意图，如图1-2所示，淘淘爸爸40和月月爸爸50是同事，淘淘爸爸40和月月爸爸50是相互关注的好友，换句话说，淘淘爸爸40和月月爸爸50组成朋友圈。
[0045]淘淘爸爸40的家里面具有粉尘仪411、窗户制动器412和空调413，其中粉尘仪用于检测空气中的粉尘含量，窗户制动器用于开启窗户或关闭窗口，家中的粉尘仪411、窗户制动器412和空调413组成家居圈410 ;淘淘爸爸40的车面具有粉尘仪421、窗户制动器422和空调423，粉尘仪421、窗户制动器422和空调423组成车居圈420 ;淘淘爸爸40的办公室具有粉尘仪431、窗户制动器432和空调433，粉尘仪431、窗户制动器432和空调433组成办公圈430。而月月爸爸50也有车子，包括粉尘仪511、窗户制动器512和空调513，其中粉尘仪511、窗户制动器512和空调513组成车居圈510。
[0046]现在假设图1-2中的车居圈、家居圈和办公圈中的各物体(机器)都为物联网的物体，且都在社交网络的平台上注册过。淘淘爸爸40作为车的主人，自然也为车居圈中各机器的主人，假设淘淘爸爸40设定车居圈的各机器的逻辑如下:当粉尘仪421检测到粉尘(如PM2.5)大于200时，窗户制动器422将窗口自动关闭；窗户关闭时，如果空调中的温度传感器检测到家里温度高于28度，则空调开始工作，工作时的参数为温度25度、制冷模式、上下扫风等。由于淘淘爸爸40的家和办公室也具有与车子内相同的机器，因此，淘淘爸爸对于车居圈内设置的各机器之间的逻辑，同样适用于淘淘爸爸的办公圈和家居圈，因此，社交平台可以通过记录淘淘爸爸的车居圈内各机器之间的行为逻辑，将该行为逻辑推荐给淘淘爸爸的车居圈和办公圈。由于月月爸爸的车居圈同淘淘爸爸的车居圈相似，因此，淘淘爸爸车居圈内各机器之间的行为逻辑，同样适用于月月爸爸的车居圈，因此，社交平台可以通过记录淘淘爸爸的车居圈内各机器之间的行为逻辑，将该行为逻辑推荐给月月爸爸的车居圈。
[0047]下面结合附图和具体实施例对本发明的技术方案进一步详细阐述。
[0048]实施例一
[0049]本发明实施例提供一种信息处理方法，该方法应用于服务器端，服务器是指提供社交网络的服务器，以微博为例，服务器是指提供微博功能的服务器。该信息处理方法所实现的功能可以通过服务器中的处理器调用程序代码来实现，当然程序代码可以保存在计算机存储介质中。
[0050]图1-3为本发明实施例一信息处理方法的实现流程示意图，如图1-3所示，该方法包括:
[0051]步骤101，按照预设的第一匹配条件从第一机器的属性集合中识别出所述第一机器的关键属性；
[0052]这里，所述第一机器可以为一个机器，也可以为一个以上的机器。
[0053]这里，所述第一机器为注册过的机器；下面以玩具代表第一机器为例，来说明机器的属性；其中玩具可能具备的属性有:玩具标识(ID)信息、玩具名称、品牌、型号、颜色、材质、类型、描述、位置、主人、价格、适用年龄、粉丝列表、关注列表等；玩具的这些属性共同组成玩具的属性集合。
[0054]这里，所述第一匹配条件是与第一机器的属性集合有关的一些条件，在具体实施的过程中，本领域的技术人员可以根据机器的属性而设置第一匹配条件，其中，设置第一匹配条件包括单一属性的设置或者组合属性的设置，其中，单一属性的设置是指，当第一机器为玩具时，第一匹配条件可以为玩具的名称；或者，第一匹配条件可以为玩具的型号；组合属性的设置是指，当第一机器为玩具时，第一匹配条件可以为玩具的型号和名称。
[0055]步骤102，按照预设的第二匹配条件从第一机器的操作集合中识别出所述第一机器的关键操作；
[0056]这里，继续以玩具为例，来说明第一机器的操作集合，玩具的操作可能包括:关注好友、移除好友、内容下载、音乐播放、故事播放等。玩具的这些操作共同组成玩具的操作集入口 ο
[0057]这里，第二匹配条件是与第一机器的操作集合有关的一些条件，在具体实施的过程中，本领域的技术人员可以根据机器的操作而设置第二匹配条件，其中，设置第二匹配条件包括单一操作的设置或者组合操作的设置，其中，单一操作的设置是指，当第一机器为玩具时，第二匹配条件可以为内容下载；或者，第二匹配条件可以为故事播放；组合操作的设置是指，当第一机器为玩具时，第一匹配条件可以为内容下载和故事播放等。
[0058]步骤103，判断所述第一机器的关键属性和/或所述第一机器的关键操作是否满足预设的关注策略，得到第一判断结果；
[0059]这里，所述关注策略是指根据第一机器的关键属性和/或所述第一机器的关键操作而设置的一些条件。
[0060]步骤104，当所述第一判断结果表明所述第一机器的关键属性和/或所述第一机器的关键操作满足所述关注策略时，将所述第一机器推荐给注册过的第二机器或第二机器的主人，以实现机器之间的关注。
[0061]这里，所述第二机器包括一个机器，也可以包括一个以上的机器。
[0062]本发明实施例提供的技术方法可以用于下面的场景，继续以图1-1所示的场景为例，淘淘和乐乐是朋友圈中的好朋友，淘淘10拥有一个玩具12和一个电视11，该玩具12和电视11是社交网络的用户；而乐乐30只有一个电视31 ;不过最近乐乐30最新添置玩具32，假设玩具32的属性与玩具12的属性相同，玩具32的操作也同样与玩具12的操作相同。然后乐乐30将玩具32注册为社交网络的用户，注册完成后，社交网络会获取到玩具32的属性和操作。基于前述这些预先操作，本发明实施例提供的技术方案就可以实施，社交平台的服务器按照预设的第一匹配条件从第一机器的属性集合中识别出所述第一机器的关键属性，社交平台的服务器按照预设的第二匹配条件从第一机器的操作集合中识别出所述第一机器的关键操作；然后，服务器判断所述第一机器的关键属性和/或所述第一机器的关键操作满足预设的关注策略，将第一机器推荐给注册过的第二机器或第二机器的主人，以实现机器之间的关注。在本发明实施例中，第一机器可以为玩具12，那么第二机器可以为玩具32 ;当然，第一机器可以为玩具32，那么第二机器可以为玩具12。
[0063]实施例二
[0064]基于前述的实施例一，本发明实施例提供一种信息处理方法，图2为本发明实施例二信息处理方法的实现流程示意图，如图2所示，该方法包括:
[0065]步骤201，构建属性库，根据所述第一机器的标识信息从所述属性库中查找出所述第一机器的属性集合；
[0066]这里，所述属性库中包括注册过的机器的属性，属性库可以按照下面的形式进行设计:
[0067]字段一:机器类型；
[0068]字段二:属性I ;
[0069]字段三:属性2;
[0070]字段四:……；
[0071]构建的属性库可以是简单的数据表，也可以通过海量的数据分析而得出的数据表。
[0072]步骤202，按照预设的第一匹配条件从第一机器的属性集合中识别出所述第一机器的关键属性；
[0073]这里，所述第一机器为注册过的机器。需要说明是，本发明实施例还可以包括一个关键属性库，所述关键属性库还可以是仅包括注册过的所有机器的关键属性，对应地，所述方法还包括:构建关键属性库，即将步骤202识别出的关键属性存储在关键属性库中。关键属性库可以按照下面的形式进行设计:
[0074]字段一:物体类型
[0075]字段二:关键属性I ;
[0076]字段三:关键属性2;
[0077]字段四:……；
[0078]构建的关键属性库，可以是简单的数据表，也可以通过海量的数据分析而提取出的包括各类物品的关键属性的数据表。
[0079]步骤203，构建操作库，根据所述第一机器的标识信息从所述操作库中查找出所述第一机器的操作集合。
[0080]这里，所述操作库中包括注册过的机器的操作；操作库可以按照下面的形式进行设计:
[0081]字段一:机器类型；
[0082]字段二:操作I ;
[0083]字段三:操作2 ；
[0084]字段四:......；
[0085]构建的操作库可以是简单的数据表，也可以通过海量的数据分析而得出的数据表。
[0086]步骤204，按照预设的第二匹配条件从第一机器的操作集合中识别出所述第一机器的关键操作；
[0087]这里，本发明实施例还可以包括一个关键操作库，所述关键操作库还可以是仅包括注册过的所有机器的关键操作，对应地，所述方法还包括:构建关键操作库，即将步骤204识别出的关键操作存储在关键操作库中。关键操作库可以按照下面的形式进行设计:
[0088]字段一:物体类型
[0089]字段二:关键操作I ;
[0090]字段三:关键操作2 ;
[0091]字段四:......；
[0092]构建的关键操作库，可以是简单的数据表，也可以通过海量的数据分析而提取出的包括各类物品的关键操作的数据表。
[0093]步骤205，判断所述第一机器的关键属性和/或所述第一机器的关键操作是否满足预设的关注策略，得到第一判断结果；
[0094]步骤206，当所述第一判断结果表明所述第一机器的关键属性和/或所述第一机器的关键操作满足所述关注策略时，将所述第一机器推荐给注册过的第二机器或第二机器的主人，以实现机器之间的关注。
[0095]实施例三
[0096]基于前述的实施例一和实施例二，本发明实施例提供一种信息处理方法，图3为本发明实施例三信息处理方法的实现流程示意图，如图3所示，该方法包括:
[0097]步骤301，根据所述第一机器的关键属性和所述第一机器的关键操作，确定所述第一机器所属的第一机器圈；
[0098]这里，所述第一机器圈包括相互之间具有社交关系的一个以上的机器；
[0099]这里，所述第一机器的关键属性可以通过实施例二中的方法进行获取，具体地，获取第一机器的关键属性包括:构建属性库，所述属性库中包括注册过的机器的属性，根据所述第一机器的标识信息从所述属性库中查找出所述第一机器的属性集合，然后按照预设的第一匹配条件从第一机器的属性集合中识别出所述第一机器的关键属性。
[0100]这里，所述第一机器的操作属性可以通过实施例二中的方法进行获取，具体地，获取第一机器的操作属性包括:构建操作库，所述操作库中包括注册过的机器的操作，根据所述第一机器的标识信息从所述操作库中查找出所述第一机器的操作集合，按照预设的第二匹配条件从第一机器的操作集合中识别出所述第一机器的关键操作。
[0101]步骤302，根据所述第一机器圈内各机器的关键属性和关键操作，构建用于标识所述第一机器圈的关键行为；
[0102]这里，所述关键行为用于体现所述第一机器圈内各机器之间关键操作的相互逻辑关系;
[0103]步骤303，获取第二机器圈；
[0104]这里，步骤303，所述获取第二机器圈，包括:
[0105]步骤3031，分析所述第一机器圈中各机器的关键属性和关键操作；
[0106]步骤3032，获取与所述第一机器圈中各机器的关键属性和关键操作相同的各机器;
[0107]步骤3033，将满足预设条件的各机器组成第二机器圈。
[0108]这里，所述预设条件可以为以下条件的至少任意一个:同一个主人、主人之间为好友、具有在预设距离阈值范围内的地理位置等等。以图1-2为例，假设粉尘仪411、窗户制动器412和空调413构成的家居圈410为第一机器圈，当预设条件为同一个主人时，识别出的第二机器圈可以为粉尘仪421、窗户制动器422和空调423构成的车居圈420，或者，识别出的第二机器圈可以为粉尘仪431、窗户制动器432和空调433构成的办公圈430。当预设条件为主人之间的好友时，第二机器圈还可以包括粉尘仪511、窗户制动器512和空调513组成的车居圈510。
[0109]步骤304，将所述第一机器圈的关键行为推荐给第二机器圈，所述第二机器圈内各机器的属性和操作与所述第一机器圈内各机器的属性和操作相同。
[0110]实施例四
[0111]基于前述的实施例三，本发明实施例提供一种信息处理方法，图4为本发明实施例四信息处理方法的实现流程示意图，如图4所示，该方法包括:
[0112]步骤401，根据所述第一机器的关键属性和所述第一机器的关键操作，确定所述第一机器所属的第一机器圈；
[0113]步骤402，根据所述第一机器圈内各机器的关键属性和关键操作，构建用于标识所述第一机器圈的关键行为；
[0114]步骤403，获取第二机器圈；
[0115]这里，步骤403，所述获取第二机器圈，包括:
[0116]步骤4031，分析所述第一机器圈中各机器的关键属性和关键操作；
[0117]步骤4032，获取与所述第一机器圈中各机器的关键属性和关键操作相同的各机器;
[0118]步骤4033，将满足预设条件的各机器组成第二机器圈。
[0119]步骤404，判断所述第一机器圈的关键行为是否满足预设的机器行为策略，得到第二判断结果；
[0120]步骤405，当所述第二判断结果表明所述第一机器圈的关键行为满足预设的机器行为策略时，将所述第一机器圈的关键行为推荐给第二机器圈，所述第二机器圈内各机器的属性和操作与所述第一机器圈内各机器的属性和操作相同。
[0121]实施例五
[0122]基于前述的实施例一，本发明实施例提供一种信息处理方法，图5为本发明实施例五信息处理方法的实现流程示意图，如图5所示，该方法包括:
[0123]步骤501，对所述第一机器的关键操作进行特征分析，得到与使用方法相关的关键操作；
[0124]步骤502，根据所述第一机器的关键属性和/或所述第一机器的关键操作，识别出第二机器；
[0125]这里，所述第一机器的关键属性可以通过实施例二中的方法进行获取，具体地，获取第一机器的关键属性包括:构建属性库，所述属性库中包括注册过的机器的属性，根据所述第一机器的标识信息从所述属性库中查找出所述第一机器的属性集合，然后按照预设的第一匹配条件从第一机器的属性集合中识别出所述第一机器的关键属性。
[0126]这里，所述第一机器的操作属性可以通过实施例二中的方法进行获取，具体地，获取第一机器的操作属性包括:构建操作库，所述操作库中包括注册过的机器的操作，根据所述第一机器的标识信息从所述操作库中查找出所述第一机器的操作集合，按照预设的第二匹配条件从第一机器的操作集合中识别出所述第一机器的关键操作。
[0127]步骤503，将所述与使用方法相关的关键操作推荐给所述第三机器。
[0128]本发明实施例提供技术方案可以用于以下场景，继续以图1-1所示的场景为例，淘淘和乐乐是朋友圈中的好朋友，淘淘10拥有一个玩具12 ;而乐乐30也有一个玩具32，假设玩具32的属性与玩具12的属性相同，玩具32的操作也同样与玩具12的操作相同。假设玩具12的关键操作包括:内容下载+音乐播放+故事播放，通过对玩具12的关键操作进行分析后，发现内容下载是与玩具12的使用方法相关的关键操作；然后根据所述玩具12的关键属性和/或玩具的关键操作，识别出玩具32，然后将内容下载推荐给玩具32 ;具体地，如果淘淘的玩具12下载了一首最新的流行歌曲“小苹果”，那么社交平台就会把玩具12下载“小苹果”这个事情推荐给乐乐的玩具32。
[0129]实施例六
[0130]基于上述的方法实施例，本发明实施例提供一种信息处理装置，该装置中的各单元、以及各单元中各自所包括的各模块都可以通过社交平台中的服务器来实现；当然也可通过具体的逻辑电路实现；在具体实施例的过程中，处理器可以为中央处理器(CPU)、微处理器(MPU)、数字信号处理器(DSP)或现场可编程门阵列(FPGA)等。
[0131]图6为本发明实施例六信息处理装置的组成结构示意图，如图6所示，该信息处理装置600包括第一识别单元601、第二识别单元602、第一判断单元603和第一推荐单元604，其中:
[0132]所述第一识别单元601，用于按照预设的第一匹配条件从第一机器的属性集合中识别出所述第一机器的关键属性，所述第一机器为注册过的机器；
[0133]所述第二识别单元602，用于按照预设的第二匹配条件从第一机器的操作集合中识别出所述第一机器的关键操作；
[0134]所述第一判断单元603，用于判断所述第一机器的关键属性和/或所述第一机器的关键操作是否满足预设的关注策略，得到第一判断结果；
[0135]所述第一推荐单元604，用于当所述第一判断结果表明所述第一机器的关键属性和/或所述第一机器的关键操作满足所述关注策略时，将所述第一机器推荐给注册过的第二机器或第二机器的主人，以实现机器之间的关注。
[0136]本发明实施例中，所述装置还包括第三构建单元、确定单元、获取单元和第二推荐单元，其中:
[0137]所述第三构建单元，用于根据所述第一机器的关键属性和所述第一机器的关键操作，构建所述第一机器所属的第一机器圈，所述第一机器圈包括相互之间具有社交关系的一个以上的机器；
[0138]所述确定单元，用于根据所述第一机器圈内各机器的关键属性和关键操作，确定用于标识所述第一机器圈的关键行为，所述关键行为用于体现所述第一机器圈内各机器之间关键操作的相互逻辑关系；
[0139]所述获取单元，用于获取第二机器圈；
[0140]这里，所述获取单元，包括分析模块、获取模块和确定模块，其中:
[0141]所述分析模块，用于分析所述第一机器圈中各机器的关键属性和关键操作；
[0142]所述获取模块，用于获取与所述第一机器圈中各机器的关键属性和关键操作相同的各机器；
[0143]所述确定模块，用于将满足预设条件的各机器确定为第二机器圈。
[0144]所述第二推荐单元，用于将所述第一机器圈的关键行为推荐给第二机器圈，所述第二机器圈内各机器的属性和操作与所述第一机器圈内各机器的属性和操作相同。
[0145]本发明实施例中，所述装置还包括第二判断单元，用于判断所述第一机器圈的关键行为是否满足预设的关机器行为策略，得到第二判断结果；当所述第二判断结果表明所述第一机器圈的关键行为满足预设的机器行为策略时，触发所述第二推荐单元。
[0146]本发明实施例中，所述装置还包括特征分析单元、第三识别单元和第三推荐单元，其中:
[0147]所述特征分析单元，用于对所述第一机器的关键操作进行特征分析，得到与使用方法相关的关键操作；
[0148]所述第三识别单元，用于根据所述第一机器的关键属性和/或所述第一机器的关键操作，识别出第三机器；
[0149]所述第三推荐单元，用于将所述与使用方法相关的关键操作推荐给所述第三机器。
[0150]实施例七
[0151]基于上述的实施例，本发明实施例提供一种信息处理装置，该装置中的各单元、以及各单元中各自所包括的各模块都可以通过社交平台中的服务器来实现；当然也可通过具体的逻辑电路实现；在具体实施例的过程中，处理器可以为中央处理器(CPU)、微处理器(MPU)、数字信号处理器(DSP)或现场可编程门阵列(FPGA)等。
[0152]图7为本发明实施例七信息处理装置的组成结构示意图，如图7所示，该信息处理装置700包括第一构建单元701、第一查找单元702、第一识别单元703、第二构建单元704、第二查找单元705、第二识别单元706、第一判断单元707和第一推荐单元708，其中:
[0153]所述第一构建单元701，用于构建属性库，所述属性库中包括注册过的机器的属性；
[0154]所述第一查找单元702，用于根据所述第一机器的标识信息从所述属性库中查找出所述第一机器的属性集合；
[0155]所述第一识别单元703，用于按照预设的第一匹配条件从第一机器的属性集合中识别出所述第一机器的关键属性，所述第一机器为注册过的机器；
[0156]所述第二构建单元704，用于构建操作库，所述操作库中包括注册过的机器的操作；
[0157]所述第二查找单元705，用于根据所述第一机器的标识信息从所述操作库中查找出所述第一机器的操作集合。
[0158]所述第二识别单元706，用于按照预设的第二匹配条件从第一机器的操作集合中识别出所述第一机器的关键操作；
[0159]所述第一判断单元707，用于判断所述第一机器的关键属性和/或所述第一机器的关键操作是否满足预设的关注策略，得到第一判断结果；
[0160]所述第一推荐单708，用于当所述第一判断结果表明所述第一机器的关键属性和/或所述第一机器的关键操作满足所述关注策略时，将所述第一机器推荐给注册过的第二机器或第二机器的主人，以实现机器之间的关注。
[0161]实施例八
[0162]基于上述的实施例，本发明实施例提供一种信息处理装置，该装置中的各单元、以及各单元中各自所包括的各模块都可以通过社交平台中的服务器来实现；当然也可通过具体的逻辑电路实现；在具体实施例的过程中，处理器可以为中央处理器(CPU)、微处理器(MPU)、数字信号处理器(DSP)或现场可编程门阵列(FPGA)等。
[0163]图8为本发明实施例八信息处理装置的组成结构示意图，如图8所示，该信息处理装置800包括第三构建单元801、确定单元802、获取单元803和第二推荐单元804，其中:
[0164]所述第三构建单元801，用于根据所述第一机器的关键属性和所述第一机器的关键操作，构建所述第一机器所属的第一机器圈，所述第一机器圈包括相互之间具有社交关系的一个以上的机器；
[0165]所述确定单元802，用于根据所述第一机器圈内各机器的关键属性和关键操作，确定用于标识所述第一机器圈的关键行为，所述关键行为用于体现所述第一机器圈内各机器之间关键操作的相互逻辑关系；
[0166]所述获取单元803，用于获取第二机器圈；
[0167]这里，所述获取单元，包括分析模块、获取模块和确定模块，其中:
[0168]所述分析模块，用于分析所述第一机器圈中各机器的关键属性和关键操作；
[0169]所述获取模块，用于获取与所述第一机器圈中各机器的关键属性和关键操作相同的各机器；
[0170]所述确定模块，用于将满足预设条件的各机器确定为第二机器圈。
[0171]所述第二推荐单元804，用于将所述第一机器圈的关键行为推荐给第二机器圈，所述第二机器圈内各机器的属性和操作与所述第一机器圈内各机器的属性和操作相同。
[0172]本发明实施例中，所述装置还包括第二判断单元，用于判断所述第一机器圈的关键行为是否满足预设的机器行为策略，得到第二判断结果；当所述第二判断结果表明所述第一机器圈的关键行为满足预设的机器行为策略时，触发所述第二推荐单元。
[0173]本发明实施例中，所述装置还包括特征分析单元、第三识别单元和第三推荐单元，其中:
[0174]所述特征分析单元，用于对所述第一机器的关键操作进行特征分析，得到与使用方法相关的关键操作；
[0175]所述第三识别单元，用于根据所述第一机器的关键属性和/或所述第一机器的关键操作，识别出第三机器；
[0176]所述第三推荐单元，用于将所述与使用方法相关的关键操作推荐给所述第三机器。
[0177]这里需要指出的是:以上装置实施例的描述，与上述方法实施例的描述是类似的，具有同方法实施例相似的有益效果，因此不做赘述。对于本发明装置实施例中未披露的技术细节，请参照本发明方法实施例的描述而理解，为节约篇幅，因此不再赘述。
[0178]实施例九
[0179]好友关注功能是社交网络中一个重要的功能，以图1-1所示的场景为例，如何实现电视圈、玩具圈、资产圈的自动构建？对于人的微博系统，用户可以通过主动搜索，或者系统的关联好友推荐进行好友关注。而对于机器的社交网络，社交平台需要通过一定的智能算法，计算各机器之间的相关性，分析其潜在的社交圈的需求，以实现机器社交圈的构建。例如，电视圈的构建，是由于社交平台分析其主人建立了朋友圈的关系，并且这三个主人年龄相近，都是小朋友，可能有共同的电视观看爱好，于是将三个电视组建电视圈。玩具圈的构建类似，平台通过一定的智能分析，认为三个小朋友可能有相同的玩具喜好，且这三个玩具都是同款产品，可以进行一些音乐和故事的分享，于是建立玩具圈。同理，资产圈的构建，由于平台分析到同一主人下的玩具和电视之间可能存在一定的潜在联系，如主题音乐、故事的推荐，故建立资产圈。
[0180]为了实现上述的好友关注功能，可以设计一个智能关注引擎，图9为本发明实施例九智能关注引擎的组成结构示意图，如图9所示，智能关注引擎包含两个主要模块:机器特征分析模块及机器智能关注模块。其中:
[0181]机器特征分析模块，旨在从机器的所有属性及操作集中，识别出能够用于智能关注的机器特征，即机器的关键属性和机器的关键操作。该机器特征分析模块又可分为机器属性分析子模块及机器行为分析子模块两个子模块。其中，机器属性分析模块根据机器定义的所有属性，并从关键属性库查找匹配的属性作为关键属性。机器行为分析子模块与机器属性分析子模块类似，机器行为分析子模块从关键操作库查找匹配的操作作为关键操作。
[0182]例如，玩具具备的属性可以包括:玩具ID、名称、品牌、型号、颜色、材质、类型、描述、位置、主人、价格、适用年龄、粉丝列表、关注列表等。玩具具备的操作可以包括:关注好友、移除好友、内容下载、音乐播放、故事播放等。机器特征分析模块，根据关键属性库及关键操作库，实现从机器的众多属性与操作中，识别出与使用方法推荐功能相关的关键属性与操作，如:玩具的名称+型号+内容下载。
[0183]机器智能关注模块，根据应用设定的机器关注策略，不同的应用场景可设置不同的关注策略，该关注策略依赖于机器的属性和行为操作，可以设置为多个属性/操作的加权平均，并结合机器特征分析模块结果，实现机器之间的智能关注。需要说明的是，机器之间潜在的社交关系，可以由机器之间的相关性体现。机器之间的相关性，可以通过机器关注策略的设定进行计算。机器关注策略，可以是简单的人为经验设定，也可以通过机器学习等技术进行优化。
[0184]实施例十
[0185]信息推荐是社交网络的另一个重要功能。在具体实施的过程中，为了实现信息推荐功能，可以设计一个信息推荐引擎。图10为本发明实施例十信息推荐引擎的组成结构示意图，如图10所示，信息推荐引擎主要包括三大主要功能模块:内容信息推荐模块、使用方法推荐模块和机器行为推荐模块，其中:
[0186]I)内容信息推荐模块，可以采用现有技术中的信息推荐功能，因此不再赘述。
[0187]2)使用方法推荐模块用于实现使用方法推荐，与人类用户不同，机器作为用户，除了拥有自身属性之外，还可能拥有可以执行的操作。例如，玩具可以通过网络配置进行歌曲、故事等下载操作。当玩具I成功完成该配置并下载歌曲、故事之后，平台可以将玩具I的配置方法、下载方法等推荐给玩具圈中其他玩具。
[0188]使用方法推荐模块实现匹配机器时间的使用方法推荐。该使用方法推荐模块分为三个子模块:机器特征分析子模块、使用方法匹配分析子模块、使用方法推荐子模块，其中:
[0189]机器特征分析子模块，实现对机器的关键属性及关键操作的特征分析。例如，玩具可能具备的属性有:玩具ID、名称、品牌、型号、颜色、材质、类型、描述、位置、主人、价格、适用年龄、粉丝列表、关注列表等。可能具备的操作有:关注好友、移除好友、内容下载、音乐播放、故事播放等。机器特征分析子模块，根据关键属性库及关键操作库，实现从机器的众多属性与操作中，识别出与使用方法推荐功能相关的关键属性与操作，如:玩具的名称+型号+内容下载。
[0190]使用方法匹配分析子模块，根据机器特征行为分析模块的输出结果，如关键属性+关键操作，通过一定的智能算法，识别出机器圈中如玩具圈适合该使用方法的相关机器。智能算法可以是如下的最简单直接的算法，即进行两个机器的关键属性+关键操作匹配，如果完全匹配，则认为机器I的适用方法，可以推荐给机器2。但是该算法具有片面性。例如，I个喜洋洋音乐玩偶，I个小白兔音乐玩偶，它们的玩具名称和型号不同，但却可以播放同样的音乐和故事，所以喜洋洋音乐玩偶下载的音乐1，同样适用于小白兔音乐玩偶。同样，如果只从关键操作去判断，也存在片面性。因此，使用方法匹配分析模块，需要根据机器特征行为分析模块的输出结果(关键属性+关键操作)，并通过一定的智能算法进行分析，甚至可以采用机器学习算法不断的改进，最终输出使用方法推荐的目标机器。前述的机器智能关注模块伪算法，即可作为该模块的算法实现方式之一，故在此不作赘述。
[0191]使用方法推荐子模块，根据使用方法匹配分析模块的输出结果，将机器I的使用方法推荐给其他机器。例如，玩具I通过网络配置，下载了音乐蓝精灵，可以将其网络配置及音乐下载方法推荐给圈子中的其他玩具。如果是完全相同的机器，推荐引擎甚至可以直接将相关的配置信息写入欲推荐的其他玩具，以实现无人工参与的全自动配置下载。
[0192]3)机器行为推荐模块用于实现机器行为推荐，即将机器的内在运行逻辑(可以是多机器之间的联动，参照图1-2所示的场景)推荐给其他机器。机器行为推荐模块包含三个子模块:机器行为分析子模块、机器行为匹配分析子模块、机器行为推荐子模块。
[0193]机器行为分析模块，主要实现机器的逻辑行为分析，并将其特征提取到机器行为策略中。例如，场景设想中的行为推荐场景，家居圈中的各机器逻辑行为如下:当粉尘仪检测到粉尘的浓度(如PM2.5)大于200时，窗户制动器就将窗口自动关闭；窗户关闭时，如果空调上的温度传感器检测到家里温度高于28度，则打开空调，空调工作时的参数为温度25度、制冷模式、上下扫风等参数。机器行为分析模块对家居圈中的机器行为进行分析，并提取出机器行为策略(Policy)，如下:
[0194]Policyl:
[0195]Actor: Window I ；
[0196]Act1n:Close ；
[0197]Condit1n:PM2.5>200.
[0198]Policy2:
[0199]Actor:Air_condit1nerl
[0200]Act1n:Set temprature = 25 ；Set model = cold ；Set wind = up-down ；
[0201]Condit1n:Window, status = closeMHome.tempreture>28
[0202]机器行为匹配分析子模块，读取机器行为策略文件，抽取出执行机器行为的行为主体，并在关联圈中进行匹配分析，最终识别出机器行为推荐的目标机器(圈)。
[0203]机器行为推荐子模块，将欲推荐的机器行策略，推荐至机器行为匹配分析模块识别出的目标机器(圈)，即在机器行为策略中加入目标机器(圈)的策略。
[0204]需要说明的是，本发明实施例九的各模块，以及实施例十中的各模块虽然与前述信息处理装置实施例中各组成部分在名称的叫法上不同，但是本领域的技术人员应该理解的是，实施例九和十与前述的装置实施例四所实现的功能并无差异，例如，机器特征分析模块中机器属性分析子模块可以通过第一构建单元、第一查找单元和第一识别单元来实现，机器行为分析子模块可以通过第二构建单元、第二查找单元和第二识别单元来实现。
[0205]应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定的特征、结构或特性可以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。应理解，在本发明的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
[0206]在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如:多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
[0207]上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0208]另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
[0209]本领域普通技术人员可以理解:实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括:移动存储设备、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0210]或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括:移动存储设备、ROM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0211]以上所述，仅为本发明的【具体实施方式】，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
【主权项】
1.一种信息处理方法，其特征在于，所述方法包括: 按照预设的第一匹配条件从第一机器的属性集合中识别出所述第一机器的关键属性，所述第一机器为注册过的机器； 按照预设的第二匹配条件从第一机器的操作集合中识别出所述第一机器的关键操作； 判断所述第一机器的关键属性和/或所述第一机器的关键操作是否满足预设的关注策略，得到第一判断结果； 当所述第一判断结果表明所述第一机器的关键属性和/或所述第一机器的关键操作满足所述关注策略时，将所述第一机器推荐给注册过的第二机器或第二机器的主人，以实现机器之间的关注。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一机器包括一个及一个以上的机器，所述第二机器包括一个及一个以上的机器。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在按照预设的第一匹配条件从第一机器的属性集合中识别出所述第一机器的关键属性之前，所述方法还包括: 构建属性库，所述属性库中包括注册过的机器的属性，根据所述第一机器的标识信息从所述属性库中查找出所述第一机器的属性集合； 构建操作库，所述操作库中包括注册过的机器的操作，根据所述第一机器的标识信息从所述操作库中查找出所述第一机器的操作集合。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括: 根据所述第一机器的关键属性和所述第一机器的关键操作，确定所述第一机器所属的第一机器圈，所述第一机器圈包括相互之间具有社交关系的一个以上的机器； 根据所述第一机器圈内各机器的关键属性和关键操作，构建用于标识所述第一机器圈的关键行为，所述关键行为用于体现所述第一机器圈内各机器之间关键操作的相互逻辑关系; 获取第二机器圈； 将所述第一机器圈的关键行为推荐给第二机器圈，所述第二机器圈内各机器的属性和操作与所述第一机器圈内各机器的属性和操作相同。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述将所述第一机器圈的关键行为推荐给第二机器圈之前，所述方法还包括: 判断所述第一机器圈的关键行为是否满足预设的机器行为策略，得到第二判断结果；当所述第二判断结果表明所述第一机器圈的关键行为满足预设的机器行为策略时，将所述第一机器圈的关键行为推荐给第二机器圈。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取第二机器圈，包括: 分析所述第一机器圈中各机器的关键属性和关键操作； 获取与所述第一机器圈中各机器的关键属性和关键操作相同的各机器； 将满足预设条件的各机器组成第二机器圈。7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括: 对所述第一机器的关键操作进行特征分析，得到与使用方法相关的关键操作； 根据所述第一机器的关键属性和/或所述第一机器的关键操作，识别出第三机器； 将所述与使用方法相关的关键操作推荐给所述第三机器。8.一种信息处理方法，其特征在于，所述方法包括: 根据第一机器的关键属性和第一机器的关键操作，构建所述第一机器所属的第一机器圈，所述第一机器圈包括相互之间具有社交关系的一个以上的机器； 根据所述第一机器圈内各机器的关键属性和关键操作，构建用于标识所述第一机器圈的关键行为，所述关键行为用于体现所述第一机器圈内各机器之间关键操作的相互逻辑关系; 获取第二机器圈； 将所述第一机器圈的关键行为推荐给第二机器圈，所述第二机器圈内各机器的属性和操作与所述第一机器圈内各机器的属性和操作相同。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，在所述将所述第一机器圈的关键行为推荐给第二机器圈之前，所述方法还包括: 判断所述第一机器圈的关键行为是否满足预设的机器行为策略，得到第二判断结果；当所述第二判断结果表明所述第一机器圈的关键行为满足预设的机器行为策略时，将所述第一机器圈的关键行为推荐给第二机器圈。10.一种信息处理装置，其特征在于，所述装置包括第一识别单元、第二识别单元、第一判断单元和第一推荐单元，其中: 所述第一识别单元，用于按照预设的第一匹配条件从第一机器的属性集合中识别出所述第一机器的关键属性，所述第一机器为注册过的机器； 所述第二识别单元，用于按照预设的第二匹配条件从第一机器的操作集合中识别出所述第一机器的关键操作； 所述第一判断单元，用于判断所述第一机器的关键属性和/或所述第一机器的关键操作是否满足预设的关注策略，得到第一判断结果； 所述第一推荐单元，用于当所述第一判断结果表明所述第一机器的关键属性和/或所述第一机器的关键操作满足所述关注策略时，将所述第一机器推荐给注册过的第二机器或第二机器的主人，以实现机器之间的关注。11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述装置还包括第一构建单元、第一查找单元、第二构建单元和第二查找单元，其中: 所述第一构建单元，用于构建属性库，所述属性库中包括注册过的机器的属性； 所述第一查找单元，用于根据所述第一机器的标识信息从所述属性库中查找出所述第一机器的属性集合； 所述第二构建单元，用于构建操作库，所述操作库中包括注册过的机器的操作； 所述第二查找单元，用于根据所述第一机器的标识信息从所述操作库中查找出所述第一机器的操作集合。12.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述装置还包括第三构建单元、确定单元、获取单元和第二推荐单元，其中: 所述第三构建单元，用于根据所述第一机器的关键属性和所述第一机器的关键操作，构建所述第一机器所属的第一机器圈，所述第一机器圈包括相互之间具有社交关系的一个以上的机器； 所述确定单元，用于根据所述第一机器圈内各机器的关键属性和关键操作，确定用于标识所述第一机器圈的关键行为，所述关键行为用于体现所述第一机器圈内各机器之间关键操作的相互逻辑关系； 所述获取单元，用于获取第二机器圈； 所述第二推荐单元，用于将所述第一机器圈的关键行为推荐给第二机器圈，所述第二机器圈内各机器的属性和操作与所述第一机器圈内各机器的属性和操作相同。13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述装置还包括第二判断单元，用于判断所述第一机器圈的关键行为是否满足预设的机器行为策略，得到第二判断结果；当所述第二判断结果表明所述第一机器圈的关键行为满足预设的机器行为策略时，触发所述第二推荐单元。14.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述获取单元，包括分析模块、获取模块和确定模块，其中: 所述分析模块，用于分析所述第一机器圈中各机器的关键属性和关键操作； 所述获取模块，用于获取与所述第一机器圈中各机器的关键属性和关键操作相同的各机器； 所述确定模块，用于将满足预设条件的各机器确定为第二机器圈。15.根据权利要求10至14任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括特征分析单元、第三识别单元和第三推荐单元，其中: 所述特征分析单元，用于对所述第一机器的关键操作进行特征分析，得到与使用方法相关的关键操作； 所述第三识别单元，用于根据所述第一机器的关键属性和/或所述第一机器的关键操作，识别出第三机器； 所述第三推荐单元，用于将所述与使用方法相关的关键操作推荐给所述第三机器。16.一种信息处理装置，其特征在于，所述装置包括第三构建单元、确定单元、获取单元和第二推荐单元，其中: 所述第三构建单元，用于根据第一机器的关键属性和第一机器的关键操作，构建所述第一机器所属的第一机器圈，所述第一机器圈包括相互之间具有社交关系的一个以上的机器; 所述确定单元，用于根据所述第一机器圈内各机器的关键属性和关键操作，构建用于标识所述第一机器圈的关键行为，所述关键行为用于体现所述第一机器圈内各机器之间关键操作的相互逻辑关系； 所述获取单元，用于获取第二机器圈； 所述第二推荐单元，用于将所述第一机器圈的关键行为推荐给第二机器圈，所述第二机器圈内各机器的属性和操作与所述第一机器圈内各机器的属性和操作相同。
【文档编号】H04W4/00GK106034277SQ201510102949
【公开日】2016年10月19日
【申请日】2015年3月9日
【发明人】牛亚文, 刘玮, 匡尚超, 张勇, 陈宇, 肖翰, 王烨
【申请人】中国移动通信集团公司