CN104636476B - 推荐好友的方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本公开是关于推荐好友的方法及装置,用以帮助用户找出真正感兴趣的好友。方法包括:确定热点事件的特征信息,根据所述特征信息生成所述热点事件的标签;确定与所述热点事件相关的用户;根据所述热点事件的标签和所述与所述热点事件相关的用户,进行好友推荐操作。本公开技术方案通过确定热点事件的特征信息,根据该特征信息生成热点事件的标签,确定与热点事件相关的用户,并根据热点事件的标签和与热点事件相关的用户,进行好友推荐操作,从而可以找到用户真正感兴趣的好友,扩展用户的社交圈,提升用户粘着度。
Description
技术领域
本公开涉及互联网技术领域,尤其涉及推荐好友的方法及装置。
背景技术
在移动互联网的高速发展的今天,伴随智能终端和社交网络的普及,人与人的联系更加紧密。为用户推荐感兴趣、或者重要的朋友成为满足人们社交需求中重要的组成部分。通过推荐技术,可以增加用户的对产品的粘性,增加产品的口碑。
发明内容
本公开实施例提供推荐好友的方法及装置,用以帮助用户找出真正感兴趣的好友。
根据本公开实施例的第一方面,提供一种推荐好友的方法,所述方法包括:
确定热点事件的特征信息,根据所述特征信息生成所述热点事件的标签;
确定与所述热点事件相关的用户;
根据所述热点事件的标签和所述与所述热点事件相关的用户,进行好友推荐操作。
在一个实施例中,所述确定热点事件的特征信息,根据所述特征信息生成所述热点事件的标签,可包括:
获取所述热点事件中的关键字,根据所述关键字生成所述热点事件的标签。
在一个实施例中,所述确定热点事件的特征信息,根据所述特征信息生成所述热点事件的标签,可包括:
获取出现频率高于第一预定值的词汇和/或词汇组合;
对所述词汇和/或词汇组合进行分词处理,提取关键词;
根据所述关键词生成所述热点事件的标签。
在一个实施例中,所述根据所述热点事件的标签和所述与所述热点事件相关的用户,进行好友推荐操作,可包括:
将所述热点事件的标签和所述与所述热点事件相关的用户的信息发送给被推荐好友的用户;或者
选择目标用户;将所述目标用户的信息和所述目标用户对应的热点事件的标签一起发送给被推荐好友的用户。
在一个实施例中,在所述确定热点事件的特征信息,根据所述特征信息生成所述热点事件的标签之前,所述方法还可包括:
获取网络信息;
对所述网络信息进行分析和过滤处理;
对处理后的网络信息提取关键词,确定所述关键词的出现频率;
根据出现频率高于第二预定值的关键词确定热点事件。
在一个实施例中,所述确定与所述热点事件相关的用户,可包括:
获取用户浏览和/或搜索所述热点事件的频率,将所述浏览和/或搜索所述热点事件的频率高于第三预定值的用户确定为与所述热点事件相关的用户;或者,
获取浏览、上传和/或下载与所述热点事件相关的图片的用户,将所述用户确定为与所述热点事件相关的用户。
在一个实施例中,所述根据所述热点事件的标签和所述与所述热点事件相关的用户,进行好友推荐操作之后,所述方法还可包括:
监测是否接收到输入的添加与所述热点事件相关的用户为好友的操作;
根据监测结果对所述热点事件的标签和/或所述与所述热点事件相关的用户做出调整。
在一个实施例中,在所述根据所述热点事件的标签和所述与所述热点事件相关的用户,进行好友推荐操作之前,所述方法还可包括:
判断是否接收到输入的开启推荐好友的选项的操作;
当接收到输入的开启推荐好友的选项的操作时,执行根据所述热点事件的标签和所述与所述热点事件相关的用户进行好友推荐操作的步骤。
根据本公开实施例的第二方面,提供一种推荐好友的装置,包括:
第一确定模块,用于确定热点事件的特征信息,根据所述特征信息生成所述热点事件的标签;
第二确定模块,用于确定与所述热点事件相关的用户;
推荐模块,用于根据所述热点事件的标签和所述与所述热点事件相关的用户,进行好友推荐操作。
在一个实施例中,所述第一确定模块,可包括:
第一生成子模块,用于获取所述热点事件中的关键字,根据所述关键字生成所述热点事件的标签。
在一个实施例中,所述第一确定模块,可包括:
获取子模块,用于获取出现频率高于第一预定值的词汇和/或词汇组合;
提取子模块,用于对所述词汇和/或词汇组合进行分词处理,提取关键词;
第二生成子模块,用于根据所述关键词生成所述热点事件的标签。
在一个实施例中,所述推荐模块,可包括:
第一发送子模块,用于将所述热点事件的标签和所述与所述热点事件相关的用户的信息发送给被推荐好友的用户;或者
第二发送子模块,用于选择目标用户;将所述目标用户的信息和所述目标用户对应的热点事件的标签一起发送给被推荐好友的用户。
在一个实施例中,所述装置还可包括:
获取模块,用于获取网络信息;
处理模块,用于对所述网络信息进行分析和过滤处理;
第三确定模块,用于对处理后的网络信息提取关键词,确定所述关键词的出现频率;
第四确定模块,用于根据出现频率高于第二预定值的关键词确定热点事件。
在一个实施例中,第二确定模块,可包括:
第一确定子模块,用于获取用户浏览和/或搜索所述热点事件的频率,将所述浏览和/或搜索所述热点事件的频率高于第三预定值的用户确定为与所述热点事件相关的用户;或者,
第二确定子模块,用于获取浏览、上传和/或下载与所述热点事件相关的图片的用户,将所述用户确定为与所述热点事件相关的用户。
在一个实施例中,所述装置还可包括:
监测模块,用于监测是否接收到输入的添加与所述热点事件相关的用户为好友的操作;
调整模块,用于根据监测结果对所述热点事件的标签和/或所述与所述热点事件相关的用户做出调整。
在一个实施例中,所述装置还可包括:
判断模块,用于判断是否接收到输入的开启推荐好友的选项的操作;
执行模块,用于当接收到输入的开启推荐好友的选项的操作时,执行根据所述热点事件的标签和所述与所述热点事件相关的用户进行好友推荐操作的步骤。
根据本公开实施例的第三方面,提供一种推荐好友的装置,包括:
处理器;
用于存储处理器可执行指令的存储器;
其中,所述处理器被配置为:
确定热点事件的特征信息,根据所述特征信息生成所述热点事件的标签;
确定与所述热点事件相关的用户;
根据所述热点事件的标签和所述与所述热点事件相关的用户,进行好友推荐操作。
本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果:
上述技术方案,通过确定热点事件的特征信息,根据该特征信息生成热点事件的标签,确定与热点事件相关的用户,并根据热点事件的标签和与热点事件相关的用户,进行好友推荐操作,从而可以找到用户真正感兴趣的好友,扩展用户的社交圈,提升用户粘着度。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本发明的实施例,并与说明书一起用于解释本发明的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的推荐好友的方法的流程图。
图2是根据一示例性实施例示出的另一种推荐好友的方法的流程图。
图3是根据一示例性实施例示出的另一种推荐好友的方法的流程图。
图4是根据一示例性实施例示出的另一种推荐好友的方法的流程图。
图5是根据一示例性实施例示出的推荐好友的装置的框图。
图6是根据一示例性实施例示出的推荐好友的装置中第一确定模块51的框图。
图7是根据一示例性实施例示出的推荐好友的装置中第一确定模块51的框图。
图8是根据一示例性实施例示出的推荐好友的装置中推荐模块53的框图。
图9是根据一示例性实施例示出的另一种推荐好友的装置的框图。
图10是根据一示例性实施例示出的推荐好友的装置中第二确定模块52的框图。
图11是根据一示例性实施例示出的另一种推荐好友的装置的框图。
图12是根据一示例性实施例示出的再一种推荐好友的装置的框图。
图13是根据一示例性实施例示出的一种适用于推荐好友的装置的框图。
图14是根据一示例性实施例示出的另一种适用于推荐好友的装置的框图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明,其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反,它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
本公开实施例提供了一种推荐好友的方法。可选地,该方法可用于服务器、客户端或其他终端中。如图1所示,该方法包括步骤S101-S103:
在步骤S101中,确定热点事件的特征信息,根据该特征信息生成热点事件的标签。
本方法中的热点事件包括热门话题、热门讨论、热门文章等。可以根据当前热点事件向用户推荐与该热点事件相关的好友,例如,某人是某个热点事件的亲历者,在向其他用户推荐好友时,会将该热点事件的标签和该好友一起向用户推荐,从而可以拉近用户与好友间的距离,找到共同话题。热点事件的特征信息可以是热点事件的关键字或者出现频率高的词等。热点事件的标签可以通过以下两种方法实现:一、人工通过新闻、电视、网络等媒体,跟踪当前大家感兴趣的话题,从这些话题中提取出热点事件的特征信息,根据该特征信息制定热点事件标签的内容;二、通过机器学习的方法,由程序自动从微博、博客、论坛等,抓取出现频率高的词汇,辅助计算机分词技术,提取关键特征词,将该关键特征词确定为热点事件的特征信息,将该特征信息确定为热点事件的标签。
在一个实施例中,步骤S101可实施为如下步骤A:
步骤A,获取热点事件中的关键字,根据关键字生成热点事件的标签。
对热点事件的特征信息提炼后,生成热点事件的标签。例如,一条新闻标题为“湖南卫视在举办跨年演唱会”,可确定该热点事件的关键字为湖南卫视跨年演唱会,则热点事件的标签可以是“湖南卫视跨年演唱会”。根据关键字生成热点事件的标签,可以准确的反映热点事件的特征。
在一个实施例中,步骤S101还可实施为如下步骤B1-B3:
步骤B1,获取出现频率高于第一预定值的词汇、词汇中的任一项或多项组合;
步骤B2,对词汇、词汇组合中的任一项或多项进行分词处理,提取关键词;
步骤B3,根据关键词生成热点事件的标签。
本实施例,将出现频率高的词汇进行分词处理,提取关键词,根据关键词生成热点事件的标签,从而使该热点事件的标签可以准确的反映热点事件的特征。
在步骤S102中,确定与热点事件相关的用户。
确定了热点事件之后,还需要确定与该热点事件相关的用户。与热点事件相关的用户可以是发布、浏览、搜索、转发该热点事件的用户。例如,某用户在跨年现场,并通过微博,一直在发“湖南卫视跨年演唱会”的照片,那么后台爬虫程序就可以将该用户归纳为“跨年演唱会”现场观众。在进行好友推荐操作时,将该热点事件的标签“湖南卫视跨年演唱会”和与该热点事件相关的用户一起进行好友推荐操作。
在一个实施例中,步骤S102可实施为如下方式一或方式二:
方式一,获取用户浏览或者搜索热点事件的频率,将浏览或者搜索热点事件的频率高于第三预定值的用户确定为与热点事件相关的用户。
该方式中,某个用户浏览或者搜索热点事件的频率高,则将该用户确定为与该热点事件相关的用户,从而可以准确确定出与热点事件相关的用户。
方式二,获取浏览、上传或者下载与热点事件相关的图片的用户,将该用户确定为与热点事件相关的用户。
该方式中,某个用户浏览、上传或者下载与热点事件相关的图片的频率高,则将该用户确定为与该热点事件相关的用户,从而可以准确确定出与热点事件相关的用户。可选地,一件热点事件可以有多个与该热点事件相关的用户;可选地,一个用户可以与多个热点事件相关,即该用户对应多个热点事件的标签。
在步骤S103中,根据热点事件的标签和与热点事件相关的用户,进行好友推荐操作。
可选地,步骤S103可执行为如下步骤C:
步骤C,将热点事件的标签和与热点事件相关的用户的信息发送给被推荐好友的用户。
当一件热点事件对应一个或多个与该热点事件相关的用户时,将该热点事件的标签和与热点事件相关的一个或多个用户的信息发送给被推荐好友的用户,被推荐好友的用户可以选择其中一个或多个与该热点事件相关的用户,将其加为好友。
可选地,步骤S103可执行为如下步骤D:
步骤D,选择目标用户;将所述目标用户的信息和所述目标用户对应的热点事件的标签一起发送给被推荐好友的用户。
可以在众多用户中选择要推荐的目标用户,可以随机选择,也可以选择符合预设条件的用户作为目标用户,例如选择与被推荐好友的用户属于同一年龄段、处于同一地理区域等的用户,作为目标用户;当一个目标用户对应一个或多个热点事件时,将该目标用户的信息和该目标用户对应的一个或多个热点事件的标签一起发送给被推荐好友的用户。
热点事件相关的用户的信息可以是热点事件相关的用户名称、账号等能代表该用户的标识。可选地,被推荐好友的用户接收到热点事件的标签和与热点事件相关的用户的信息后,如果想要将该与热点事件相关的用户加为好友,可以点击添加好友选项即可完成添加好友的操作。
本公开实施例提供的上述方法,通过确定热点事件的特征信息,根据该特征信息生成热点事件的标签,确定与热点事件相关的用户,并根据热点事件的标签和与热点事件相关的用户,进行好友推荐操作,从而可以找到用户真正感兴趣的好友,扩展用户的社交圈,提升了用户粘着度。
社交媒体的高度发达为新闻事件的传播提供了便利。人们会围绕热点事件展开大量的讨论,这为热点事件的传播、扩散提供了传输载体。在一个实施例中,可以通过如下步骤快速分析出当前的热点事件:
如图2所示,在步骤S101之前,上述方法还可包括步骤S104-S107:
在步骤S104中,获取网络信息。
网络爬虫定时从用户活跃的微博、博客、论坛等爬取信息,
在步骤S105中,对网络信息进行分析和过滤处理;
在步骤S106中,对处理后的网络信息提取关键词,确定关键词的出现频率。
针对这些网络信息进行分析和过滤处理后,提取关键词,通过智能学习的方法,为每个关键词进行打分,确定关键词的出现频率。
在步骤S107中,根据出现频率高于第二预定值的关键词确定热点事件。
例如,某个关键词在不同的网络媒体出现多次,那么计算出的分值越高,关键词的出现频率越高,说明该关键词在近期被用户所大量关注,将关键词的出现频率高于第二预定值的关键词确定为热点事件。
本实施例中,通过对网络信息分析和过滤处理后提取关键词,将出现频率高的关键词确定为热点事件,从而可准确确定出热点事件。
在一个实施例中,如图3所示,在步骤S103之后,上述方法还可包括步骤S108-S109:
在步骤S108中,监测是否接收到输入的添加与热点事件相关的用户为好友的操作。
对推荐给用户的好友,依据用户是否成功添加为好友,进行统计。
在步骤S109中,根据监测结果对热点事件的标签、与热点事件相关的用户中的任一项或多项做出调整。
根据统计结果,对用户满意的推荐好友的操作,继续优化,对用户不满意的推荐好友的操作或错误的推荐结果,及时作出调整,从而有效避免了对用户造成干扰,并且进一步完善了推荐好友的操作。
在一个实施例中,如图4所示,在步骤S103之前,上述方法还可包括步骤S110-S111:
在步骤S110中,判断是否接收到输入的开启推荐好友的选项的操作;
在步骤S111中,接收到输入的开启推荐好友的选项的操作时,执行根据热点事件的标签和与热点事件相关的用户进行好友推荐操作的步骤。
为了避免对用户产生骚扰,设置开启或关闭推荐好友的选项的操作,只有当用户开启推荐好友的选项的操作时,才进行好友的推荐操作,从而有效避免了推荐操作对用户产生骚扰。
对应本公开实施例提供的上述推荐好友的方法,本公开实施例还提供一种推荐好友的装置,如图5所示,该推荐好友的装置包括:
第一确定模块51,被配置为确定热点事件的特征信息,根据特征信息生成热点事件的标签;
第二确定模块52,被配置为确定与热点事件相关的用户;
推荐模块53,被配置为根据热点事件的标签和与热点事件相关的用户,进行好友推荐操作。
在一个实施例中,如图6所示,第一确定模块51,可包括:
第一生成子模块511,被配置为获取热点事件中的关键字,根据关键字生成热点事件的标签。
在一个实施例中,如图7所示,第一确定模块51,可包括:
获取子模块71,被配置为获取出现频率高于第一预定值的词汇和/或词汇组合;
提取子模块72,被配置为对词汇和/或词汇组合进行分词处理,提取关键词;
第二生成子模块73,被配置为根据关键词生成热点事件的标签。
在本公开的实施例中,如图8所示,推荐模块53,可包括:
第一发送子模块81,被配置为将热点事件的标签和与热点事件相关的用户的信息发送给被推荐好友的用户;或者
第二发送子模块82,被配置为选择目标用户;将所述目标用户的信息和所述目标用户对应的热点事件的标签一起发送给被推荐好友的用户。
在一个实施例中,如图9所示,上述装置还可包括:
获取模块54,被配置为获取网络信息;
处理模块55,被配置为对网络信息进行分析和过滤处理;
第三确定模块56,被配置为对处理后的网络信息提取关键词,确定关键词的出现频率;
第四确定模块57,被配置为根据出现频率高于第二预定值的关键词确定热点事件。
在一个实施例中,如图10所示,第二确定模块52,可包括:
第一确定子模块101,被配置为获取用户浏览和/或搜索热点事件的频率,将浏览和/或搜索热点事件的频率高于第三预定值的用户确定为与热点事件相关的用户;或者,
第二确定子模块102,被配置为获取浏览、上传和/或下载与热点事件相关的图片的用户,将用户确定为与热点事件相关的用户。
在一个实施例中,如图11所示,上述装置还可包括:
监测模块58,被配置为监测是否接收到输入的添加与热点事件相关的用户为好友的操作;
调整模块59,被配置为根据监测结果对热点事件的标签和/或与热点事件相关的用户做出调整。
在一个实施例中,如图12所示,上述装置还可包括:
判断模块60,被配置为判断是否接收到输入的开启推荐好友的选项的操作;
执行模块61,被配置为当接收到输入的开启推荐好友的选项的操作时,执行根据热点事件的标签和与热点事件相关的用户进行好友推荐操作的步骤。
本公开实施例提供的上述装置,通过确定热点事件的特征信息,根据该特征信息生成热点事件的标签,确定与热点事件相关的用户,并根据热点事件的标签和与热点事件相关的用户,进行好友推荐操作,从而可以找到用户真正感兴趣的好友,扩展用户的社交圈,提升了用户粘着度。
图13是根据一示例性实施例示出的一种适用于推荐好友的装置1300的框图。例如,装置1300可以被提供为一服务器。参照图13,装置1300包括处理组件1322,其进一步包括一个或多个处理器,以及由存储器1332所代表的存储器资源,用于存储可由处理部件1322的执行的指令,例如应用程序。存储器1332中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外,处理组件1322被配置为执行指令,以执行上述方法……
装置1300还可以包括一个电源组件1326被配置为执行装置1300的电源管理,一个有线或无线网络接口1350被配置为将装置1300连接到网络,和一个输入输出(I/O)接口1358。装置1300可以操作基于存储在存储器1332的操作系统,例如Windows ServerTM,MacOS XTM,UnixTM,LinuxTM,FreeBSDTM或类似。
图14是根据一示例性实施例示出的另一种适用于推荐好友的装置1400的框图,该装置适用于客户端设备。例如,装置1400可以是移动电话,计算机,数字广播客户端,消息收发设备,游戏控制台,平板设备,医疗设备,健身设备,个人数字助理等。
参照图14,装置1400可以包括以下一个或多个组件:处理组件1402,存储器1404,电源组件1406,多媒体组件1408,音频组件1410,输入/输出(I/O)的接口1412,传感器组件1414,以及通信组件1416。
处理组件1402通常控制装置1400的整体操作,诸如与显示,电话呼叫,数据通信,相机操作和记录操作相关联的操作。处理元件1402可以包括一个或多个处理器1420来执行指令,以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外,处理组件1402可以包括一个或多个模块,便于处理组件1402和其他组件之间的交互。例如,处理部件1402可以包括多媒体模块,以方便多媒体组件1408和处理组件1402之间的交互。
存储器1404被配置为存储各种类型的数据以支持在设备1400的操作。这些数据的示例包括用于在装置1400上操作的任何应用程序或方法的指令,联系人数据,电话簿数据,消息,图片,视频等。存储器1404可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现,如静态随机存取存储器(SRAM),电可擦除可编程只读存储器(EEPROM),可擦除可编程只读存储器(EPROM),可编程只读存储器(PROM),只读存储器(ROM),磁存储器,快闪存储器,磁盘或光盘。
电力组件1406为装置1400的各种组件提供电力。电力组件1406可以包括电源管理系统,一个或多个电源,及其他与为装置1400生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件1408包括在所述装置1400和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中,屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板,屏幕可以被实现为触摸屏,以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界,而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中,多媒体组件1408包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当设备1400处于操作模式,如拍摄模式或视频模式时,前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件1410被配置为输出和/或输入音频信号。例如,音频组件1410包括一个麦克风(MIC),当装置1400处于操作模式,如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时,麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器1404或经由通信组件1416发送。在一些实施例中,音频组件1410还包括一个扬声器,用于输出音频信号。
I/O接口1412为处理组件1402和外围接口模块之间提供接口,上述外围接口模块可以是键盘,点击轮,按钮等。这些按钮可包括但不限于:主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件1414包括一个或多个传感器,用于为装置1400提供各个方面的状态评估。例如,传感器组件1414可以检测到设备1400的打开/关闭状态,组件的相对定位,例如所述组件为装置1400的显示器和小键盘,传感器组件1414还可以检测装置1400或装置1400一个组件的位置改变,用户与装置1400接触的存在或不存在,装置1400方位或加速/减速和装置1400的温度变化。传感器组件1414可以包括接近传感器,被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件1414还可以包括光传感器,如CMOS或CCD图像传感器,用于在成像应用中使用。在一些实施例中,该传感器组件1414还可以包括加速度传感器,陀螺仪传感器,磁传感器,压力传感器或温度传感器。
通信组件1416被配置为便于装置1400和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置1400可以接入基于通信标准的无线网络,如WiFi,2G或3G,或它们的组合。在一个示例性实施例中,通信部件1416经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中,所述通信部件1416还包括近场通信(NFC)模块,以促进短程通信。例如,在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术,红外数据协会(IrDA)技术,超宽带(UWB)技术,蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中,装置1400可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现,用于执行上述方法。
在示例性实施例中,还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质,例如包括指令的存储器1404,上述指令可由装置1400的处理器820执行以完成上述方法。例如,所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
一种推荐好友的装置,包括:
处理器;
用于存储处理器可执行指令的存储器;
其中,所述处理器被配置为:
确定热点事件的特征信息,根据所述特征信息生成所述热点事件的标签;
确定与所述热点事件相关的用户;
根据所述热点事件的标签和所述与所述热点事件相关的用户,进行好友推荐操作。
所述处理器还被配置为:所述确定热点事件的特征信息,根据所述特征信息生成所述热点事件的标签,可包括:
获取所述热点事件中的关键字,根据所述关键字生成所述热点事件的标签。
所述处理器还被配置为:所述确定热点事件的特征信息,根据所述特征信息生成所述热点事件的标签,可包括:
获取出现频率高于第一预定值的词汇和/或词汇组合;
对所述词汇和/或词汇组合进行分词处理,提取关键词;
根据所述关键词生成所述热点事件的标签。
所述处理器还被配置为:在所述确定热点事件的特征信息,根据所述特征信息生成所述热点事件的标签之前,所述方法还可包括:
获取网络信息;
对所述网络信息进行分析和过滤处理;
对处理后的网络信息提取关键词,确定所述关键词的出现频率;
根据出现频率高于第二预定值的关键词确定热点事件。
所述处理器还被配置为:所述确定与所述热点事件相关的用户,可包括:
获取用户浏览和/或搜索所述热点事件的频率,将所述浏览和/或搜索所述热点事件的频率高于第三预定值的用户确定为与所述热点事件相关的用户;或者,
获取浏览、上传和/或下载与所述热点事件相关的图片的用户,将所述用户确定为与所述热点事件相关的用户。
所述处理器还被配置为:所述根据所述热点事件的标签和所述与所述热点事件相关的用户,进行好友推荐操作之后,所述方法还可包括:
监测是否接收到输入的添加与所述热点事件相关的用户为好友的操作;
根据监测结果对所述热点事件的标签和/或所述与所述热点事件相关的用户做出调整。
所述处理器还被配置为:在所述根据所述热点事件的标签和所述与所述热点事件相关的用户,进行好友推荐操作之前,所述方法还可包括:
判断是否接收到输入的开启推荐好友的选项的操作;
当接收到输入的开启推荐好友的选项的操作时,执行根据所述热点事件的标签和所述与所述热点事件相关的用户进行好友推荐操作的步骤。
一种非临时性计算机可读存储介质,当所述存储介质中的指令由移动客户端的处理器执行时,使得移动客户端能够执行一种推荐好友的方法,所述方法包括:
确定热点事件的特征信息,根据所述特征信息生成所述热点事件的标签;
确定与所述热点事件相关的用户;
根据所述热点事件的标签和所述与所述热点事件相关的用户,进行好友推荐操作。
在一个实施例中,所述确定热点事件的特征信息,根据所述特征信息生成所述热点事件的标签,可包括:
获取所述热点事件中的关键字,根据所述关键字生成所述热点事件的标签。
在一个实施例中,所述确定热点事件的特征信息,根据所述特征信息生成所述热点事件的标签,可包括:
获取出现频率高于第一预定值的词汇和/或词汇组合;
对所述词汇和/或词汇组合进行分词处理,提取关键词;
根据所述关键词生成所述热点事件的标签。
在一个实施例中,在所述确定热点事件的特征信息,根据所述特征信息生成所述热点事件的标签之前,所述方法还可包括:
获取网络信息;
对所述网络信息进行分析和过滤处理;
对处理后的网络信息提取关键词,确定所述关键词的出现频率;
根据出现频率高于第二预定值的关键词确定热点事件。
在一个实施例中,所述确定与所述热点事件相关的用户,可包括:
获取用户浏览和/或搜索所述热点事件的频率,将所述浏览和/或搜索所述热点事件的频率高于第三预定值的用户确定为与所述热点事件相关的用户;或者,
获取浏览、上传和/或下载与所述热点事件相关的图片的用户,将所述用户确定为与所述热点事件相关的用户。
在一个实施例中,所述根据所述热点事件的标签和所述与所述热点事件相关的用户,进行好友推荐操作之后,所述方法还可包括:
监测是否接收到输入的添加与所述热点事件相关的用户为好友的操作;
根据监测结果对所述热点事件的标签和/或所述与所述热点事件相关的用户做出调整。
在一个实施例中,在所述根据所述热点事件的标签和所述与所述热点事件相关的用户,进行好友推荐操作之前,所述方法还可包括:
判断是否接收到输入的开启推荐好友的选项的操作;
当接收到输入的开启推荐好友的选项的操作时,执行根据所述热点事件的标签和所述与所述热点事件相关的用户进行好友推荐操作的步骤。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的公开后,将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化,这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的,本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是,本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构,并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (12)
1.一种推荐好友的方法,其特征在于,包括:
确定热点事件的特征信息,根据所述特征信息生成所述热点事件的标签;
确定与所述热点事件相关的用户;
根据所述热点事件的标签和所述与所述热点事件相关的用户,进行好友推荐操作;
所述根据所述热点事件的标签和所述与所述热点事件相关的用户,进行好友推荐操作之后,所述方法还包括:
监测是否接收到输入的添加与所述热点事件相关的用户为好友的操作;
根据监测结果对所述热点事件的标签和/或所述与所述热点事件相关的用户做出调整;
所述确定与所述热点事件相关的用户,包括:
获取用户浏览和/或搜索所述热点事件的频率,将所述浏览和/或搜索所述热点事件的频率高于第三预定值的用户确定为与所述热点事件相关的用户;或者,
获取浏览、上传和/或下载与所述热点事件相关的图片的用户,将所述用户确定为与所述热点事件相关的用户。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定热点事件的特征信息,根据所述特征信息生成所述热点事件的标签,包括:
获取所述热点事件中的关键字,根据所述关键字生成所述热点事件的标签。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定热点事件的特征信息,根据所述特征信息生成所述热点事件的标签,包括:
获取出现频率高于第一预定值的词汇和/或词汇组合;
对所述词汇和/或词汇组合进行分词处理,提取关键词;
根据所述关键词生成所述热点事件的标签。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述热点事件的标签和所述与所述热点事件相关的用户,进行好友推荐操作,包括:
将所述热点事件的标签和所述与所述热点事件相关的用户的信息发送给被推荐好友的用户;或者
选择目标用户;将所述目标用户的信息和所述目标用户对应的热点事件的标签一起发送给被推荐好友的用户。
5.如权利要求1-4中任一项所述的方法,其特征在于,在所述确定热点事件的特征信息,根据所述特征信息生成所述热点事件的标签之前,所述方法还包括:
获取网络信息;
对所述网络信息进行分析和过滤处理;
对处理后的网络信息提取关键词,确定所述关键词的出现频率;
根据出现频率高于第二预定值的关键词确定热点事件。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述根据所述热点事件的标签和所述与所述热点事件相关的用户,进行好友推荐操作之前,所述方法还包括:
判断是否接收到输入的开启推荐好友的选项的操作;
当接收到输入的开启推荐好友的选项的操作时,执行根据所述热点事件的标签和所述与所述热点事件相关的用户进行好友推荐操作的步骤。
7.一种推荐好友的装置,其特征在于,包括:
第一确定模块,用于确定热点事件的特征信息,根据所述特征信息生成所述热点事件的标签;
第二确定模块,用于确定与所述热点事件相关的用户;
推荐模块,用于根据所述热点事件的标签和所述与所述热点事件相关的用户,进行好友推荐操作;
监测模块,用于监测是否接收到输入的添加与所述热点事件相关的用户为好友的操作;
调整模块,用于根据监测结果对所述热点事件的标签和/或所述与所述热点事件相关的用户做出调整;
第二确定模块,包括:
第一确定子模块,用于获取用户浏览和/或搜索所述热点事件的频率,将所述浏览和/或搜索所述热点事件的频率高于第三预定值的用户确定为与所述热点事件相关的用户;或者,
第二确定子模块,用于获取浏览、上传和/或下载与所述热点事件相关的图片的用户,将所述用户确定为与所述热点事件相关的用户。
8.如权利要求7所述的装置,其特征在于,所述第一确定模块,包括:
第一生成子模块,用于获取所述热点事件中的关键字,根据所述关键字生成所述热点事件的标签。
9.如权利要求7所述的装置,其特征在于,所述第一确定模块,包括:
获取子模块,用于获取出现频率高于第一预定值的词汇和/或词汇组合;
提取子模块,用于对所述词汇和/或词汇组合进行分词处理,提取关键词;
第二生成子模块,用于根据所述关键词生成所述热点事件的标签。
10.如权利要求7所述的装置,其特征在于,所述推荐模块,包括:
第一发送子模块,用于将所述热点事件的标签和所述与所述热点事件相关的用户的信息发送给被推荐好友的用户;或者
第二发送子模块,用于选择目标用户;将所述目标用户的信息和所述目标用户对应的热点事件的标签一起发送给被推荐好友的用户。
11.如权利要求7-10中任一项所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
获取模块,用于获取网络信息;
处理模块,用于对所述网络信息进行分析和过滤处理;
第三确定模块,用于对处理后的网络信息提取关键词,确定所述关键词的出现频率;
第四确定模块,用于根据出现频率高于第二预定值的关键词确定热点事件。
12.如权利要求7所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
判断模块,用于判断是否接收到输入的开启推荐好友的选项的操作;
执行模块,用于当接收到输入的开启推荐好友的选项的操作时,执行根据所述热点事件的标签和所述与所述热点事件相关的用户进行好友推荐操作的步骤。
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