CN105959208B - 话题推荐方法、装置和服务器 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种话题推荐方法、装置和服务器，该话题推荐方法包括：获取联系人对应的终端中的第一行为数据；获取本地的第二行为数据；提取所述第一行为数据和所述第二行为数据的特征并进行匹配，得到共同特征；根据所述共同特征生成推荐话题；显示所述推荐话题。由于共同特征是根据双方终端中的行为数据提取到的，该共同特征能够表征双方终端中行为数据的共性，基于该共同特征推荐话题将更为准确，有利于双方基于该推荐话题开展聊天。

Description

话题推荐方法、装置和服务器

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，特别是涉及一种话题推荐方法、装置和服务器。

背景技术

话题是指聊天双方谈论的主题。在社交平台，刚互为好友或互相关注的用户，往往需要花费较多的时间才能熟悉彼此，而熟悉彼此需要双方进行沟通，从沟通中增加对对方的了解。

传统的社交平台为促进用户的沟通，通常会向用户推荐热门话题，为用户增加可聊天的话题。然而，即使向用户推荐热门话题，不熟悉的彼此的用户也不会基于推荐的热门话题发起聊天，进行沟通。因此，目前推荐热门话题的方式推荐的话题不准确，不符合用户交互需求。

发明内容

基于此，有必要提供一种可准确地推荐话题的话题推荐方法、装置和服务器。

一种话题推荐方法，包括：

获取联系人对应的终端中的第一行为数据；

获取本地的第二行为数据；

提取所述第一行为数据和所述第二行为数据的特征并进行匹配，得到共同特征；

根据所述共同特征生成推荐话题；

显示所述推荐话题。

一种话题推荐方法，包括：

获取第一终端的第一行为数据；

获取第二终端的第二行为数据；

提取所述第一行为数据和所述第二行为数据的特征并进行匹配，得到共同特征；

根据所述共同特征生成推荐话题；

将所述推荐话题发送至第一终端和/或第二终端。

一种话题推荐装置，其特征在于，包括：

第一行为数据获取模块，用于获取联系人对应的终端中的第一行为数据；

第二行为数据获取模块，用于获取本地的第二行为数据；

匹配模块，用于提取所述第一行为数据和所述第二行为数据的特征并进行匹配，得到共同特征；

话题生成模块，用于根据所述共同特征生成推荐话题；

话题显示模块，用于显示所述推荐话题。

一种话题推荐服务器，包括：

第一行为获取模块，用于获取第一终端的第一行为数据；

第二行为获取模块，用于获取第二终端的第二行为数据；

特征匹配模块，用于提取所述第一行为数据和所述第二行为数据的特征并进行匹配，得到共同特征；

特征处理模块，用于根据所述共同特征生成推荐话题；

发送模块，用于将所述推荐话题发送至第一终端和/或第二终端。

上述的话题推荐方法、装置和服务器，通过获取第一终端中的第一行为数据和本地的第二行为数据，分别对第一行为数据和第二行为数据进行特征提取得到双方的共同特征，根据共同特征生成推荐话题，并显示推荐话题。由于共同特征是根据双方终端中的行为数据提取到的，该共同特征能够表征双方终端中行为数据的共性，基于该共同特征推荐话题将更为准确，有利于双方基于该推荐话题开展聊天。

附图说明

图1为一个实施例的话题推荐系统的应用环境图；

图2为一个实施例的话题推荐方法的流程图；

图3为一个实施例的话题推荐方法中显示推荐话题的界面示意图；

图4为另一个实施例的话题推荐方法的流程图；

图5为另一个实施例的话题推荐系统的应用环境图；

图6为另一个实施例的话题推荐方法的流程图；

图7为另一个实施例的话题推荐方法的流程图；

图8为一个实施例的话题推荐装置的功能模块示意图；

图9为另一个实施例的话题推荐装置的功能模块示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案以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，并不限定本发明。

如图1，在一个实施例中，提供了一种话题推荐系统，包括第一终端102、第二终端104。第一终端102和第二终端104可以是个人计算机或移动终端，移动终端包括但不限于手机、平板电脑或者是个人数字助理。第一终端102和第二终端104运行有相同的应用程序，且在第一终端102登录的账号和在第二终端104登录的账号互为好友。第一终端用于向第二终端发送自身的行为数据，或者，第二终端用于向第一终端发送自身的行为数据。

如图2所示，在一个实施例中，提供一种话题推荐方法，本实施例以该方法应用于图1中的第一终端102和第二终端104为例，具体的，以第一终端102向第二终端104发送自身的行为数据为例进行说明，通过第二终端上的应用程序实现该话题推荐方法。该方法包括以下步骤：

S202：获取联系人对应的终端中的第一行为数据。

行为数据是指根据用户在所在终端的操作行为生成的记录数据，包括浏览的网页、聊天记录、在社交平台发表的图片和文字、查看的新闻、观看视频、在购物网站购买的商品、终端下载的音乐、终端照片等操作行为所记录数据。

在本实施例中，第一行为数据为第一账号所在的第一终端根据第一账号对应用户的操作行为生成的记录数据，第一账号与第二账号的互为联系人，第二账号所在的终端为第二终端。当第一账号与第二账号互为好友时，第一账号与第二账号分别为添加对方至联系人列表。第一账号将所在第一终端中的第一行为数据发送第二账号，从而第二终端获取联系人对应的终端中的第一行为数据。

S204：获取本地的第二行为数据。

在本实施例中，本地的第二行为数据即为第二帐号所在第二终端的行为数据。

S206：提取第一行为数据和第二行为数据的特征并进行匹配，得到共同特征。

特征需要能够标识并区分某一用户行为，本实施例中，通过采用文档频率、期望交叉熵、文件证据权等算法，分别从第一行为数据和第二行为数据中进行特征提取，再匹配第一行为数据和第二行为数据中相同的特征，得到共同特征。

共同特征是根据双方终端中的行为数据提取的，能够表征双方终端中行为数据的共性，例如，根据共同特征能够确定双方共同去过的地方、共同的爱好、共同喜欢的明星、共同的经历、共同认识的朋友、共同喜欢的音乐等。共同喜欢的明星比如迈克尔·杰克逊，共同去过的地方比如华山，共同的爱好比如旅游，共同喜欢的音乐比如昨日重现(YesterdayOnce More)等等。

S208：根据共同特征生成推荐话题。

在一种实施方式中，可以将共同特征直接确定为推荐话题。比如，若共同喜欢的明星是迈克尔·杰克逊，那推荐话题可以直接确定为迈克尔·杰克逊。

在另一种实施方式中，预先设置有话题类别以及每个话题类别对应的词库，将共同话题词库进行匹配，确定共同特征对应的话题类别，并根据所属话题类别生成推荐话题。该实施方式的推荐话题与共同特征对应的类别有关。一种实施方式的推荐话题为旅游、影视明星等。

S210：显示推荐话题。

具体的，在第二账号所在的第二终端的显示界面上显示推荐话题。从而用户通过所在终端能够直观的了解与第一账号的用户的共性。一种具体实施方式的显示推荐话题的方式如图3所示，当用户1通过第一账户和第二账户的用户2互相加为好友，通过验证后，在第二账户所在的第二终端显示与第一账户的聊天对话框，提示第一账户与第二账户添加好友成功，并显示推荐话题。在一种实施方式中，显示预设数量的推荐话题。

上述的话题推荐方法，通过获取第一终端中的第一行为数据和本地的第二行为数据，分别对第一行为数据和第二行为数据进行特征提取得到双方的共同特征，根据共同特征生成推荐话题，并显示推荐话题。由于共同特征是根据双方终端中的行为数据提取到的，该共同特征能够表征双方终端中行为数据的共性，基于该共同特征推荐话题将更为准确，有利于双方基于该推荐话题开展聊天。

在一个实施例中，步骤S208之后，还包括步骤：将推荐话题发送至联系人对应的终端。具体的，将推荐话题发送至第一账号所在的第一终端上，并在第一终端上显示推荐话题。从而，用户通过所在终端能够直观的了解与第一账号的用户的共性。

在一个实施例中，共同特征有多个，根据共同特征生成对应数量的推荐话题，步骤S210显示推荐话题，具体包括：当检测到当前界面处于与对应联系人的对话窗口时，每间隔预设时间依次显示推荐话题。

在本实施例中，隔预设时间为二十秒，在该实施方式中，当检测到当前界面处于与对应联系人的对话窗口时，每间隔二十秒，依次显示一个推荐话题，在其它的实施方式中，也可每间隔二十秒，依次显示预设数量的推荐话题。从而能够在终端的显示界面将推荐话题依次显示，提供用户多个推荐话题。

可以理解的是，在其它的实施例中，也可以第二终端104向第一终端102发送自身的行为数据，通过第一终端上的应用程序实现该话题推荐方法。

在一个实施例中，如图4在步骤S208之后，还包括步骤：

S209：确定当前应用场景。

当前的应用场景是指终端当前所打开并使用的应用程序。一种实施方式的应用场景为打工旅游小组，另一实施方式的应用场景为花卉的培植讨论，另一实施方式的应用场景为瑜伽教学视频的播放。

本实施例中的步骤S210包括：从推荐话题中提取与当前应用场景相匹配的推荐话题并显示。

从推荐话题中提取与当前应用场景相匹配的推荐话题，从而使推荐话题与当前应用场景对应。在一个实施方式中，根据终端当前所在的应用场景为打工旅游小组，从推荐话题中提取旅游话题并显示。在另一实施方式中，根据终端当前所在的应用场景为花卉的培植讨论，从推荐话题中提取花卉相关的话题并显示。另一实施方式中，根据终端当前所在的应用场景为瑜伽教学视频的播放，从推荐话题中提取瑜伽相关的话题并显示。一种实施方式中，显示推荐话题的方式具体为，在显示界面的右下角弹出推荐话题。

本实施例中，能够根据当前的应用场景从推荐话题中提取与当前应用场景对应的话题并显示。由于显示的推荐话题与当前应用场景对应，因此，推荐的话题是与用户当前操作相关度最高的话题，基于共同特征和当前应用场景推荐话题更准确，更能够引起用户的关注，有利于用户基于推荐话题展开聊天。

在一个实施例中，第一行为数据包括聊天记录，共同特征包括聊天记录和第二行为数据中共有的关键字。

具体的，第一行为数据包括聊天记录，本实施例中的聊天记录不限于与特定用户账号的聊天记录，而是用户在终端所安装的具有即时通讯功能的应用程序的聊天内容以及短信的聊天内容。本实施例中的第二行为数据不限于聊天记录，还包括浏览的网页、在社交平台发表的图片和文字、查看的新闻、观看视频、在购物网站购买的商品、终端下载的音乐、终端所拍的照片等操作行为所记录的数据。共同特征为聊天记录和第二行为数据中共有的关键字。关键字为具有实际意义的特征词，如地名、人名等。

本实施例中步骤S210根据共同特征生成推荐话题的步骤包括：从关键字中筛选出使用频率最高的关键字，根据筛选出的关键字生成推荐话题。

具体的，记录第一行为数据中关键字的使用频率，将关键字按使用频率进行排序，筛选出使用频率最高的关键字，根据筛选出的关键字生成推荐话题。该用户为某明星的忠实粉丝，使用频率最高的关键字为该明星的名字，生成的推荐话题为“您和**都喜欢某明星”。用频率最高的关键字代表第一终端对应的用户在聊天时使用频率较高，且第二终端对应的第二行为数据的特征包括该关键字，因此，推荐话题能够表示第一行为数据对应的用户所关注的聊天话题，从而第二终端对应的用户能够快速的找到对方喜欢的聊天话题，使双方能够快速地切入话题。

在一个实施例中，步骤204提取第一行为数据和第二行为数据的特征并进行匹配，得到共同特征，具体包括步骤(1)至步骤(2)：

(1)、分别提取第一行为数据和第二行为数据的特征并进行匹配，得到共同特征以及共同特征的发生时间。

共同特征的发生时间是共同特征对应的第一行为数据或第二行为数据的产生时间。在本实施例中，共同特征的发生时间为共同特征对应的第一行为数据的产生时间。

(2)、提取共同特征中发生时间距离当前时间最近的预设数量的共同特征。

在本实施例中，预设数量为三个，则提取共同特征时发生时间距离当前时间最近的三个共同特征。

在本实施例中，步骤S208包括：根据预设数量的共同特征，生成对应预设数量的推荐话题列表。一种实施方式中，推荐话题列表包括三个推荐话题。

在本实施例中，步骤S210包括：显示推荐话题列表。

一种实施方式中，显示该推荐话题列表，该推荐话题列表包括三个推荐话题，且推荐话题根据推荐话题对应的共同特征的发生时间进行排序。

本实施例中，由于推荐话题对应的共同特征的发生时间距离当前时间最近，用户还具有较清晰的印象，当基于该共同特征进行聊天时，能够引起对应联系人的兴趣，因而双方能够快速地切入话题。

在一个实施例中，如5所示，提供了一种话题推荐系统，包括第一终端502、第二终端504以及服务器506。第一终端502和第二终端504可以是个人计算机或移动终端，移动终端包括但不限于手机、平板电脑或者是个人数字助理。第一终端502和第二终端504运行有相同的应用程序，且在第一终端502登录的账号和在第二终端504登录的账号互为好友。第一终端502和第二终端504将各自的行为数据发送至服务器506。

如图6所示，在一个实施例中，提供一种话题推荐方法，通过在服务器402上的应用程序实现该话题推荐方法，该方法包括以下步骤：

S602：获取第一终端的第一行为数据。

具体的，第一终端将自身的第一行为数据发送至服务器。

S604：获取第二终端的第二行为数据。

具体的，第二终端将自身的第二行为数据发送至服务器。

S606：提取第一行为数据和第二行为数据的特征并进行匹配，得到共同特征。

本实施例中的提取第一行为数据和第二行为数据的特征进行匹配，得到共同特征的方法与前面实施例中的方法类似，在此不再赘述。

S608：根据共同特征生成推荐话题。

本实施例中的根据共同特征生成推荐话题的方法与前面的实施例中的方法类似，在此不再赘述。

S610：将推荐话题发送至第一终端和/或第二终端。

服务器将推荐话题发送至第一终端和/或第二终端，第一终端和/或第二终端显示推荐话题。

本实施例的话题推荐方法，通过将终端的行为数据发送至服务器，利用服务器进行快速的分析，确定共同特征并基于共同特征生成推荐话题。服务器的处理速度快，能够快速的生成推荐话题。

上述的话题推荐方法，通过获取第一终端中的第一行为数据和第二终端的第二行为数据，分别对第一行为数据和第二行为数据进行特征提取得到双方的共同特征，根据共同特征生成推荐话题，并显示推荐话题。由于共同特征是根据双方终端中的行为数据提取到的，该共同特征能够表征双方终端中行为数据的共性，基于该共同特征推荐话题将更为准确，有利于双方基于该推荐话题开展聊天。

在一个实施例中，共同特征有多个，根据共同特征生成对应数量的推荐话题，步骤S610显示推荐话题，具体包括：当检测到当前界面处于与对应联系人的对话窗口时，每间隔预设时间依次显示推荐话题。

在本实施例中，隔预设时间为二十秒，在该实施方式中，当检测到当前界面处于与对应联系人的对话窗口时，每间隔二十秒，依次显示一个推荐话题，在其它的实施方式中，也可每间隔二十秒，依次显示预设数量的推荐话题。从而能够在终端的显示界面将推荐话题依次显示，提供用户多个推荐话题。

在其中一个实施例中，如图7所示，在步骤S608之后，还包括步骤S609：确定第一终端和/或第二终端的当前应用场景。

步骤S610，将推荐话题发送至第一终端和/或第二终端包括：从推荐话题中提取与当前应用场景相匹配的推荐话题并将发送至对应的第一终端和/或第二终端。

本实施例中，从推荐话题中提取与当前应用场景相匹配的推荐话题的方法与前面的实施例中的方法类似，在此不再赘述。

本实施例中，能够根据当前的应用场景从推荐话题中提取与当前应用场景对应的话题并显示。由于显示的推荐话题与当前应用场景对应，因此，推荐的话题是与用户当前操作相关度最高的话题，基于共同特征和当前应用场景推荐话题更准确，更能够引起用户的关注，有利于用户基于推荐话题展开聊天。

在一个实施例中，第一行为数据包括聊天记录，共同特征包括聊天记录和第二行为数据中共有的关键字。

本实施例中，步骤S610，根据共同特征生成推荐话题包括：从关键字中筛选出使用频率最高的关键字，根据筛选出的关键字生成推荐话题。

本实施例中，从关键字中筛选使用频率最高的关键字，根据筛选的关键字生成推荐话题的步骤与前面的实施例中的方法类似，在此不再赘述。

本实施例中，推荐话题能够表示第一行为数据对应的用户所关注的聊天话题，从而第二终端对应的用户能够快速的找到对方喜欢的聊天话题，使双方能够快速地切入话题。

在一个实施例中，步骤S604，提取第一行为数据和第二行为数据的特征并进行匹配，得到共同特征，具体包括以下步骤(1)和步骤(2)

(1)、分别提取第一行为数据和第二行为数据的特征并进行匹配，得到共同特征以及共同特征的发生时间。

(2)、提取共同特征中发生时间距离当前时间最近的预设数量的共同特征。

本实施例中，步骤S608包括，根据预设数量的共同特征，生成对应预设数量的推荐话题列表。

本实施例中，步骤S610包括，将推荐话题列表发送至第一终端和/或第二终端。

本实施例中，由于推荐话题对应的共同特征的发生时间距离当前时间最近，用户还具有较清晰的印象，当基于该共同特征进行聊天时，能够引起对应联系人的兴趣，因而双方能够快速地切入话题。

如图8所示，在一个实施例中，提供了一种话题推荐装置800，具有上述各个实施例的话题推荐方法的功能。该话题推荐装置800包括：

第一行为数据获取模块802，用于获取联系人对应的终端中的第一行为数据。

第二行为数据获取模块804，用于获取本地的第二行为数据。

匹配模块806，用于提取第一行为数据和第二行为数据的特征并进行匹配，得到共同特征。

话题生成模块808，用于根据共同特征生成推荐话题。

话题显示模块810，用于显示推荐话题。

上述的话题推荐装置，通过获取第一终端中的第一行为数据和本地的第二行为数据，分别对第一行为数据和第二行为数据进行特征提取得到双方的共同特征，根据共同特征生成推荐话题，并显示推荐话题。由于共同特征是根据双方终端中的行为数据提取到的，该共同特征能够表征双方终端中行为数据的共性，基于该共同特征推荐话题将更为准确，有利于双方基于该推荐话题开展聊天。

在一个实施例中，话题推荐装置还包括：场景确定模块，用于确定当前应用场景。

话题显示模块，用于从推荐话题中提取与当前应用场景相匹配的推荐话题并显示。

在一个实施例中，第一行为数据包括聊天记录，共同特征包括聊天记录和第二行为数据中共有的关键字，话题生成模块包括：

筛选模块，用于从关键字中筛选出使用频率最高的关键字。

话题处理模块，用于根据筛选出的关键字生成推荐话题。

在一个实施例中，匹配模块包括第一提取模块和第二提取模块。

第一提取模块，用于分别提取第一行为数据和第二行为数据的特征并进行匹配，得到共同特征以及共同特征的发生时间。

第二提取模块，用于提取共同特征中发生时间距离当前时间最近的预设数量的共同特征。

话题生成模块，用于根据预设数量的共同特征，生成对应预设数量的推荐话题列表。

话题显示模块，用于显示推荐话题列表。

如图9所示，在一个实施例中，提供了一种话题推荐服务器900，具有上述各个实施例的话题推荐方法的功能。该话题推荐服务器900包括：

第一行为获取模块902，用于获取第一终端的第一行为数据。

第二行为获取模块904，用于获取第二终端的第二行为数据。

特征匹配模块906，用于提取第一行为数据和第二行为数据的特征并进行匹配，得到共同特征。

特征处理模块908，用于根据共同特征生成推荐话题。

发送模块910，用于将推荐话题发送至第一终端和/或第二终端。

上述的话题推荐服务器，通过获取第一终端中的第一行为数据和本地的第二行为数据，分别对第一行为数据和第二行为数据进行特征提取得到双方的共同特征，根据共同特征生成推荐话题，并显示推荐话题。由于共同特征是根据双方终端中的行为数据提取到的，该共同特征能够表征双方终端中行为数据的共性，基于该共同特征推荐话题将更为准确，有利于双方基于该推荐话题开展聊天。

在一个实施例中，话题推荐服务器还包括：应用场景确定模块，用于确定第一终端和/或第二终端的当前应用场景。

发送模块，用于从推荐话题中提取与当前应用场景相匹配的推荐话题并将发送至对应的第一终端和/或第二终端。

在一个实施例中，第一行为数据包括聊天记录，共同特征包括聊天记录和第二行为数据中共有的关键字，特征处理模块包括：

挑选模块，用于从关键字中筛选出使用频率最高的关键字。

关键字处理模块，用于根据筛选出的关键字生成推荐话题。

在一个实施例中，特征匹配包括提取模块和选择模块。

提取模块，用于分别提取第一行为数据和第二行为数据的特征并进行匹配，得到共同特征以及共同特征的发生时间。

选择模块，用于提取共同特征中发生时间距离当前时间最近的预设数量的共同特征。

特征处理模块，用于根据预设数量的共同特征，生成对应预设数量的推荐话题列表。

发送模块，用于将推荐话题列表发送至第一终端和/或第二终端。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (12)

1.一种话题推荐方法，包括：

获取联系人对应的终端中的第一行为数据，所述第一行为数据包括聊天记录；

获取本地的第二行为数据；

提取所述第一行为数据和所述第二行为数据的特征并进行匹配，得到共同特征，所述共同特征包括所述聊天记录和所述第二行为数据中共有的关键字；

根据所述共同特征生成推荐话题；

显示所述推荐话题；

在所述根据所述共同特征生成推荐话题的步骤之后，还包括：

确定当前应用场景，所述当前应用场景是指终端当前所打开并使用的应用程序；

所述显示所述推荐话题的步骤包括：从所述推荐话题中提取与当前应用场景相匹配的推荐话题并显示，并当检测到当前界面处于与对应联系人的对话窗口时，每间隔预设时间依次显示一个或多个所述推荐话题。

2.根据权利要求1所述的话题推荐方法，其特征在于，所述根据所述共同特征生成推荐话题的步骤包括：

从所述关键字中筛选出使用频率最高的关键字；

根据筛选出的关键字生成推荐话题。

3.根据权利要求1所述的话题推荐方法，其特征在于，所述提取所述第一行为数据和所述第二行为数据的特征并进行匹配，得到共同特征的步骤包括：

分别提取所述第一行为数据和所述第二行为数据的特征并进行匹配，得到共同特征以及共同特征的发生时间；

提取所述共同特征中发生时间距离当前时间最近的预设数量的共同特征；

所述根据所述共同特征生成推荐话题的步骤包括：根据所述预设数量的共同特征，生成对应预设数量的推荐话题列表；

所述显示所述推荐话题的步骤包括：显示所述推荐话题列表。

4.一种话题推荐方法，包括：

获取第一终端的第一行为数据，所述第一行为数据包括聊天记录；

获取第二终端的第二行为数据；

提取所述第一行为数据和所述第二行为数据的特征并进行匹配，得到共同特征，所述共同特征包括所述聊天记录和所述第二行为数据中共有的关键字；

根据所述共同特征生成推荐话题；

将所述推荐话题发送至第一终端和/或第二终端；

在所述根据所述共同特征生成推荐话题的步骤之后，还包括：

确定第一终端和/或第二终端的当前应用场景，所述当前应用场景是指终端当前所打开并使用的应用程序；

所述将所述推荐话题发送至第一终端和/或第二终端的步骤包括：从所述推荐话题中提取与当前应用场景相匹配的推荐话题并将发送至对应的第一终端和/或第二终端，并且当检测到第一终端和/或第二终端的当前界面处于与对应联系人的对话窗口时，每间隔预设时间依次向第一终端和/或第二终端发送一个或多个所述推荐话题。

5.根据权利要求4所述的话题推荐方法，其特征在于，所述根据所述共同特征生成推荐话题的步骤包括：

从所述关键字中筛选出使用频率最高的关键字；

根据筛选出的关键字生成推荐话题。

6.根据权利要求4所述的话题推荐方法，其特征在于，所述提取所述第一行为数据和所述第二行为数据的特征并进行匹配，得到共同特征的步骤包括：

分别提取所述第一行为数据和所述第二行为数据的特征并进行匹配，得到共同特征以及共同特征的发生时间；

提取所述共同特征中发生时间距离当前时间最近的预设数量的共同特征；

所述根据所述共同特征生成推荐话题的步骤包括：根据所述预设数量的共同特征，生成对应预设数量的推荐话题列表；

所述将所述推荐话题发送至第一终端和/或第二终端的步骤包括：将所述推荐话题列表发送至第一终端和/或第二终端。

7.一种话题推荐装置，其特征在于，包括：

第一行为数据获取模块，用于获取联系人对应的终端中的第一行为数据，所述第一行为数据包括聊天记录；

第二行为数据获取模块，用于获取本地的第二行为数据；

匹配模块，用于提取所述第一行为数据和所述第二行为数据的特征并进行匹配，得到共同特征，所述共同特征包括所述聊天记录和所述第二行为数据中共有的关键字；

话题生成模块，用于根据所述共同特征生成推荐话题；

话题显示模块，用于显示所述推荐话题；

场景确定模块，用于确定当前应用场景，所述当前应用场景是指终端当前所打开并使用的应用程序；

所述话题显示模块，用于从所述推荐话题中提取与当前应用场景相匹配的推荐话题并显示，并当检测到当前界面处于与对应联系人的对话窗口时，每间隔预设时间依次显示一个或多个所述推荐话题。

8.根据权利要求7所述的话题推荐装置，其特征在于，所述话题生成模块包括：

筛选模块，用于从所述关键字中筛选出使用频率最高的关键字；

话题处理模块，用于根据筛选出的关键字生成推荐话题。

9.根据权利要求7所述的话题推荐装置，其特征在于，所述匹配模块包括：

第一提取模块，用于分别提取所述第一行为数据和所述第二行为数据的特征并进行匹配，得到共同特征以及共同特征的发生时间；

第二提取模块，用于提取所述共同特征中发生时间距离当前时间最近的预设数量的共同特征；

所述话题生成模块，用于根据所述预设数量的共同特征，生成对应预设数量的推荐话题列表；

所述话题显示模块，用于显示所述推荐话题列表。

10.一种话题推荐服务器，包括：

第一行为获取模块，用于获取第一终端的第一行为数据，所述第一行为数据包括聊天记录；

第二行为获取模块，用于获取第二终端的第二行为数据；

特征匹配模块，用于提取所述第一行为数据和所述第二行为数据的特征并进行匹配，得到共同特征，所述共同特征包括所述聊天记录和所述第二行为数据中共有的关键字；

特征处理模块，用于根据所述共同特征生成推荐话题；

发送模块，用于将所述推荐话题发送至第一终端和/或第二终端；

应用场景确定模块，用于确定第一终端和/或第二终端的当前应用场景，所述当前应用场景是指终端当前所打开并使用的应用程序；

所述发送模块，用于从所述推荐话题中提取与当前应用场景相匹配的推荐话题并将发送至对应的第一终端和/或第二终端，并且当检测到第一终端和/或第二终端的当前界面处于与对应联系人的对话窗口时，每间隔预设时间依次向第一终端和/或第二终端发送一个或多个所述推荐话题。

11.根据权利要求10所述的话题推荐服务器，其特征在于，所述特征处理模块包括：

挑选模块，用于从所述关键字中筛选出使用频率最高的关键字；

关键字处理模块，用于根据筛选出的关键字生成推荐话题。

12.根据权利要求10所述的话题推荐服务器，其特征在于，所述特征匹配包括：

提取模块，用于分别提取所述第一行为数据和所述第二行为数据的特征并进行匹配，得到共同特征以及共同特征的发生时间；

选择模块，用于提取所述共同特征中发生时间距离当前时间最近的预设数量的共同特征；

所述特征处理模块，用于根据所述预设数量的共同特征，生成对应预设数量的推荐话题列表；

所述发送模块，用于将所述推荐话题列表发送至第一终端和/或第二终端。

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