CN107071181A - 一种自动匹配通讯联系人的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供的自动匹配通讯联系人的方法，通过根据通讯方的历史通讯信息创建属于通讯方的联系人数据库，根据预设的会话场景标签，采集获得当前与会话场景标签对应的会话场景标签值以及根据会话场景标签值，在联系人数据库中匹配获得与会话场景标签值对应的通讯联系人，解决了现有手动输入联系人信息查找和匹配获得通讯联系人，操作繁琐，效率低的技术问题，不仅能快速自动匹配获得通讯联系人，而且使得根据会话场景标签值在联系人数据库中匹配获得的通讯联系人充分结合当前会话场景，具有较强的针对性和个性化，智能化程度高。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术领域，具体涉及一种自动匹配通讯联系人的方法。
背景技术
随着通信技术的日益进步，通讯用户之间的沟通联络也与日俱增。现有通讯双方建立通讯的过程，往往需要先获取通讯联系人，然后再基于获取的通讯联系人进行通讯。
而现有获取通讯联系人，主要是通过用户手动查找通讯录获得，操作繁琐且效率低。针对该问题，本发明提出了一种自动匹配通讯联系人的方法。
发明内容
本发明提供了一种自动匹配通讯联系人的方法，以解决现有手动获取通讯联系人，操作繁琐且效率低的技术问题。
本发明提供的自动匹配通讯联系人的方法，包括：
根据通讯方的历史通讯信息创建属于通讯方的联系人数据库；
根据预设的会话场景标签，采集获得当前与会话场景标签对应的会话场景标签值；
根据会话场景标签值，在联系人数据库中匹配获得与会话场景标签值对应的通讯联系人。
进一步地，根据通讯方的历史通讯信息创建属于通讯方的联系人数据库包括：
采集通讯方在预设的时间段内的历史通讯记录，其中，历史通讯记录包括手机通讯记录、即时通讯记录、电邮通讯记录中的任意一种或多种组合；
提取与每一条历史通讯记录对应的历史联系人；
根据预设的场景标签，采集与每一条历史通讯记录对应的场景标签值；
将历史联系人、场景标签以及与场景标签对应的场景标签值进行匹配组合，从而生成通讯方的联系人数据库。
进一步地，根据预设的会话场景标签，采集获得当前与会话场景标签对应的会话场景标签值包括：
将预设的会话场景标签分为第一会话场景标签和第二会话场景标签，其中，第一会话场景标签为能直接采集的会话场景标签，第二会话场景标签为不能直接采集的会话场景标签；
对第一会话场景标签进行直接采集，获得与第一会话场景标签对应的第一会话场景标签值；
根据第二会话场景标签，
搜索或匹配获得第二会话场景标签值；
根据第一会话场景标签值推理获得第二会话场景标签值；
根据已训练好的分类器分类获得第二会话场景标签值；
通过已获得的第二会话场景标签值进一步多层次推理计算获得其他的第二会话场景标签值；
或根据上述方法的任意组合获得第二会话场景标签值，其中，第二会话场景标签值为与第二会话场景标签对应的会话场景标签值。
进一步地，根据第一会话场景标签值推理获得第二会话场景标签值包括：
根据第一会话场景标签值以及预设的场景标签推理规则，获得与第二会话场景标签对应的第二会话场景标签值。
进一步地，根据已训练好的分类器分类获得第二会话场景标签值包括：
预先训练好用于获得会话场景标签值的分类器；
将第一会话场景标签值输入分类器；
根据分类器的输出结果，获得与第二会话场景标签对应的第二会话场景标签值。
进一步地，根据会话场景标签值，在联系人数据库中匹配获得与会话场景标签值对应的通讯联系人包括：
判断是否能在联系人数据库中匹配到与会话场景标签值相同的场景标签值，若是，则将联系人数据库中与场景标签值对应的历史联系人作为通讯联系人，
否则，根据通讯方的通讯录中的通讯用户的基本信息，获取与会话场景标签值关联的通讯联系人，其中通讯录包括手机通讯录、即时通讯通讯录或电邮通讯录。
进一步地，根据通讯方的通讯录中的通讯用户的基本信息，获取与会话场景标签值关联的通讯联系人包括：
将会话场景标签值转换为第一词向量；
获取通讯用户的基本信息，并将基本信息转换为第二词向量，其中，基本信息包括如何认识的、用户画像、职业、职务、兴趣爱好、家庭情况、家庭资产、备注信息、图片、语音记录、消费信息、档案信息中的任意一种或多种组合；
获取与第一词向量最相似的第二词向量，并将与第一词向量最相似的第二词向量对应的通讯用户，作为与会话场景标签值关联的通讯联系人。
进一步地，
第一会话场景标签包括：会话通讯双方的时间、地点、日期、天气、季节、体感数据，会话通讯双方会话通讯的间隔时间、频率、时间跨度场景标签项中的一种或多种组合。
第二会话场景标签包括：会话通讯双方的会话意图、性别、职业、职务、心情、兴趣爱好、健康状况、实时行为状态以及总量场景标签项中的一种或多种组合。
本发明具有以下有益效果：
本发明提供的自动匹配通讯联系人的方法，通过根据通讯方的历史通讯信息创建属于通讯方的联系人数据库，根据预设的会话场景标签，采集获得当前与会话场景标签对应的会话场景标签值以及根据会话场景标签值，在联系人数据库中匹配获得与会话场景标签值对应的通讯联系人，解决了现有手动输入联系人信息查找和匹配获得通讯联系人，操作繁琐，效率低的技术问题，不仅能快速自动匹配获得通讯联系人，而且使得根据会话场景标签值在联系人数据库中匹配获得的通讯联系人充分结合当前会话场景，具有较强的针对性和个性化，智能化程度高。
除了上面所描述的目的、特征和优点之外，本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照图，对本发明作进一步详细的说明。
附图说明
构建本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构建对本发明的不当限定。在附图中：
图1是本发明优选实施例自动匹配通讯联系人的方法流程图；
图2是本发明优选实施例针对的精简实施例一的自动匹配通讯联系人的方法的流程图；
图3是本发明优选实施例针对的精简实施例二的自动匹配通讯联系人的方法的流程图；
图4是本发明优选实施例针对的精简实施例三的自动匹配通讯联系人的方法的流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
参照图1，本发明的优选实施例提供了一种自动匹配通讯联系人的方法，包括：
步骤S101，根据通讯方的历史通讯信息创建属于通讯方的联系人数据库；
步骤S102，根据预设的会话场景标签，采集获得当前与会话场景标签对应的会话场景标签值；
步骤S103，根据会话场景标签值，在联系人数据库中匹配获得与会话场景标签值对应的通讯联系人。
本发明实施例提供的自动匹配通讯联系人的方法，通过根据通讯方的历史通讯信息创建属于通讯方的联系人数据库，根据预设的会话场景标签，采集获得当前与会话场景标签对应的会话场景标签值以及根据会话场景标签值，在联系人数据库中匹配获得与会话场景标签值对应的通讯联系人，解决了现有手动输入联系人信息查找和匹配获得通讯联系人，操作繁琐，效率低的技术问题，不仅能快速自动匹配获得通讯联系人，而且使得根据会话场景标签值在联系人数据库中匹配获得的通讯联系人充分结合当前会话场景，具有较强的针对性和个性化，智能化程度高。
可选地，根据通讯方的历史通讯信息创建属于通讯方的联系人数据库包括：
采集通讯方在预设的时间段内的历史通讯记录，其中，历史通讯记录包括手机通讯记录、即时通讯记录、电邮通讯记录中的任意一种或多种组合；
提取与每一条历史通讯记录对应的历史联系人；
根据预设的场景标签，采集与每一条历史通讯记录对应的场景标签值；
将历史联系人、场景标签以及与场景标签对应的场景标签值进行匹配组合，从而生成通讯方的联系人数据库。
本发明实施例通过采集通讯方在预设的时间段内的历史通讯记录，提取与每一条历史通讯记录对应的历史联系人，根据预设的场景标签，采集与每一条历史通讯记录对应的场景标签值以及将历史联系人、场景标签以及与场景标签对应的场景标签值进行匹配组合，从而生成通讯方的联系人数据库，不仅大大减少了人工建立联系人数据库的工作量，而且根据历史通讯记录对应提取的历史联系人和与之对应的场景标签值生成的联系人数据库具有个人专属性和较强的针对性，不仅为后续基于联系人数据库匹配获得通讯联系人奠定数据基础，实用价值高，而且使得根据会话场景标签值，在联系人数据库中能匹配获得精准度和智能化程度高的通讯联系人。
需要说明是，本发明实施例将历史联系人、场景标签以及与场景标签对应的场景标签值进行匹配组合生成联系人数据库，也即按照“历史联系人+场景标签+场景标签值”的内容匹配组合规则，生成联系人数据库。此外，由于不同的通讯信息具有不同的场景特性，例如会话意图、会话时间、会话地点、会话双方关系等等，故本实施例提取与每一条历史通讯记录对应的历史联系人后，进一步根据预设的场景标签，采集与每一条历史通讯记录对应的场景标签值，并将历史联系人、场景标签以及与场景标签对应的场景标签值进行匹配组合，从而生成联系人数据库。
此外，本实施例中通讯方在预设的时间段内的历史通讯记录，具体可以是通讯方在一天、一周、一个月或者一年内的历史通讯记录，且历史通讯记录可以是手机通讯记录、即时通讯记录、电邮通讯记录中的任意一种或多种组合。
可选地，根据预设的会话场景标签，采集获得当前与会话场景标签对应的会话场景标签值包括：
将预设的会话场景标签分为第一会话场景标签和第二会话场景标签，其中，第一会话场景标签为能直接采集的会话场景标签，第二会话场景标签为不能直接采集的会话场景标签；
对第一会话场景标签进行直接采集，获得与第一会话场景标签对应的第一会话场景标签值；
根据第二会话场景标签，
搜索或匹配获得第二会话场景标签值；
根据第一会话场景标签值推理获得第二会话场景标签值；
根据已训练好的分类器分类获得第二会话场景标签值；
通过已获得的第二会话场景标签值进一步多层次推理计算获得其他的第二会话场景标签值；
或根据上述方法的任意组合获得第二会话场景标签值，其中，第二会话场景标签值为与第二会话场景标签对应的会话场景标签值。
由于对于场景标签组合中的一些场景标签(例如会话时间、会话地点等)，系统可以对其进行直接采集，而对于另外一些场景标签(例如会话双方关系等)，系统无法对其进行直接采集，故本实施例将场景标签分为第一场景标签和第二场景标签，其中第一场景标签为能对其进行直接采集的场景标签，例如时间、地点场景标签，第二场景标签为不能对其进行直接采集的场景标签，例如会话双方关系场景标签。
且本实施例针对第二场景标签，可以通过搜索或匹配获得第二会话场景标签值；根据所述第一会话场景标签值推理获得第二会话场景标签值；根据已训练好的分类器分类获得第二会话场景标签值；通过已获得的第二会话场景标签值进一步多层次推理计算获得新的第二会话场景标签值；或根据上述方法的任意组合获得第二场景标签值。
本实施例通过第一会话场景标签值间接获得第二会话场景标签值，解决了现有技术针对无法直接采集的会话场景标签值不能对其进行自动获取的技术问题，实现了对无法直接采集的会话场景标签值进行自动获取，实现方式简单且智能化程度高，此外，本实施例提供了多个自动获取第二会话场景标签值的方法，具有较高的实用性。
本实施例根据第二会话场景标签，搜索或匹配获得第二会话场景标签值，具体是通过将第二会话场景标签与大数据或互联网数据进行匹配的方式获得第二会话场景标签值。例如针对性别场景标签，只需采用正则表达式“性别*”与用户的基本信息进行匹配，就能获得与性别场景标签对应的结果。同样，对于年龄、兴趣爱好、星座、血型、职业等第二会话场景标签，也可以采用正则表达式或其他匹配技术，获得与第二会话场景标签对应的第二会话场景标签值。
需要说明的是，本实施例中的第一会话场景标签和第二会话场景标签可能会有所重叠，例如针对加速度场景标签，既可以通过加速度传感器直接采集获得与加速度场景标签对应的结果，也可以根据直接采集的第一会话场景标签值(例如速度场景标签值)推理获得与加速度场景标签对应的结果。具体地，由于加速度(Acceleration)是速度变化量与发生这一变化所用时间的比值Δv/Δt)，是描述物体速度改变快慢的物理量，故本实施例既可以采用加速度传感器直接采集获得与加速度场景标签对应的结果，也可以通过采集不同时间点(例如t1和t2)的速度场景标签值，然后通过简单的计算(Δv/Δt)便可获得与加速度场景标签对应的结果。也即，此时可以将加速度场景标签分类到第一会话场景标签，也可将其分类到第二会话场景标签。
在实际的实施过程中，本实施例在自动获得第二会话场景标签值时，往往可以先采用简单的搜索匹配方法，看是否能获得第二场景标签值，且在不能采用简单的搜索匹配方法获得第二会话场景标签值时，再陆续采用其他的方法获得第二场景标签值，具体可以按照由简单到复杂的顺序自动选择获得第二会话场景标签值的方法。
可选地，根据第一会话场景标签值推理获得第二会话场景标签值包括：
根据第一会话场景标签值以及预设的场景标签值推理规则，获得与第二会话场景标签对应的第二会话场景标签值。
由于本实施例中的第一会话场景标签值可以直接采集获得，故本实施例可以根据第一会话场景标签值推理获得第二会话场景标签值。具体地，首先预设场景标签值推理规则，然后根据第一会话场景标签值以及预设的场景标签值推理规则，获得与第二会话场景标签对应的第二会话场景标签值。例如可以根据已采集的第一会话场景标签值(例如时间、地点场景标签值)以及预设的场景推理规则(例如当地点为售票厅，时间为白天时，则会话意图为购票；当地点为超市，时间为上午，则会话意图为超市购物等等)，获得会话意图场景标签值。
且本实施例中预设的场景标签值推理规则具体由用户自定义，例如根据时间和地点场景标签值推理获得会话意图场景标签值，或通过时间、地点、性别、年龄、通话次数等场景标签值推理获得会话通讯双方关系的场景标签值规则等等。
本实施例通过第一会话场景标签值以及预设的场景标签值推理规则，推理获得第二会话场景标签值，充分利用已直接采集的第一会话场景标签值，以及通过简单的推理就能快速获取第二会话场景标签值，实现过程简单有效，实现了对不能直接采集的会话场景标签值进行自动获取，智能化程度高。
可选地，根据已训练好的分类器分类获得第二会话场景标签值包括：
预先训练好用于获得会话场景标签值的分类器；
将第一会话场景标签值输入分类器。
根据分类器的输出结果，获得与第二会话场景标签对应的第二会话场景标签值。
本实施例通过将第一会话场景标签值，作为分类器的输入，并根据分类器的输出结果，能较精准地自动获得与第二会话场景标签对应的第二会话场景标签值，智能化程度高，且基于分类器获得第二会话场景标签值的方法具有较好的推广适用性。优选地，本实施例中的分类器可以是SVM分类器、贝叶斯分类器、最大熵分类器中的任意一种。
可选地，根据会话场景标签值，在联系人数据库中匹配获得与会话场景标签值对应的通讯联系人包括：
判断是否能在联系人数据库中匹配到与会话场景标签值相同的场景标签值，若是，则将联系人数据库中与场景标签值对应的历史联系人作为通讯联系人，否则，根据通讯方的通讯录中的通讯用户的基本信息，获取与会话场景标签值关联的通讯联系人。
由于本实施例中通讯方的联系人数据库是根据通讯方的历史通讯信息创建的，故在实际的实施过程中，可能无法在联系人数据库中匹配到与会话场景标签值相同的场景标签值，从而无法在联系人数据库中匹配获取到通讯联系人。
针对该问题，本实施例通过判断是否能在联系人数据库中匹配到与会话场景标签值相同的场景标签值，确定是否能在联系人数据库中匹配与会话场景标签值相同的场景标签值对应的通讯联系人，并在不能在联系人数据库中匹配到与会话场景标签值相同的场景标签值时，根据通讯方的通讯录中的通讯用户的基本信息，获取与会话场景标签值关联的通讯联系人。
由此可见，本实施例不仅能通过会话场景标签值精准获取与其对应的通讯联系人，而且在联系人数据库中无法匹配到通讯联系人时，可以根据通讯方的通讯录中的通讯用户的基本信息，获取与会话场景标签值关联的通讯联系人，从而更全面地自动匹配通讯联系人，实用性和智能化程度高。
可选地，根据通讯方的通讯录中的通讯用户的基本信息，获取与会话场景标签值关联的通讯联系人包括：
将会话场景标签值转换为第一词向量；
获取通讯用户的基本信息，并将基本信息转换为第二词向量；
获取与第一词向量最相似的第二词向量，并将与第一词向量最相似的第二词向量对应的通讯用户，作为与会话场景标签值关联的通讯联系人。
本实施例在获取与会话场景标签值关联的通讯联系人，主要通过计算会话场景标签值与通讯用户的基本信息之间的关联度获得。具体地，首先将会话场景标签值转换为第一词向量，然后获取通讯用户的基本信息，并将基本信息转换为第二词向量，最后获取与第一词向量最相似的第二词向量，并将与第一词向量最相似的第二词向量对应的通讯用户，作为与会话场景标签值关联的通讯联系人。
可选地，第一会话场景标签值包括：会话通讯双方的时间、地点、日期、天气、季节、体感数据，会话通讯双方会话通讯的间隔时间、频率、时间跨度场景标签项中的一种或多种组合。且第二会话场景标签值包括：会话通讯双方的会话意图、性别、职业、职务、心情、兴趣爱好、健康状况、实时行为状态以及总量场景标签项中的一种或多种组合。
需要说明的是，本实施例中的第一会话场景标签值不限于包括会话通讯双方的时间、地点、日期、天气、季节、体感数据，会话通讯双方会话通讯的间隔时间、频率、时间跨度场景标签项中的一种或多种组合，具体由用户自定义，且第一会话场景标签与第二会话场景标签可能会有重叠。第二会话场景标签值不限于包括会话通讯双方的会话意图、性别、职业、职务、心情、兴趣爱好、健康状况、实时行为状态以及总量场景标签项中的一种或多种组合，具体由用户自定义，且第二会话场景标签与第一会话场景标签可能会有重叠。
下面针对二个精简实施例对本发明的自动匹配通讯联系人的方法进行更进一步说明。
精简实施例一
参照图2，本发明的精简实施例一提供的自动匹配通讯联系人的方法，包括：
步骤S201，采集通讯方在预设的时间段内的历史通讯记录，其中，历史通讯记录包括手机通讯记录、即时通讯记录、电邮通讯记录中的任意一种或多种组合。
具体地，本实施例中的历史通讯记录，可以是通讯方在一天、一周、一个月或者一年内的历史通讯记录，且历史通讯记录可以是手机通讯记录、即时通讯记录、电邮通讯记录中的任意一种或多种组合。假设本实施例获取到通讯方的五条历史通讯记录。
步骤S202，提取与每一条历史通讯记录对应的历史联系人。
具体地，由于本实施例获取到通讯方的五条历史通讯记录，则分别提取与每一条历史通讯记录对应的历史联系人。假设本实施例根据第一条历史通讯记录提取到历史联系人为联系人A、根据第二条历史通讯记录提取到历史联系人为联系人B、根据第三条历史通讯记录提取到历史联系人为联系人C、根据第四条和第五条历史通讯记录提取到历史联系人为联系人D，具体见表1。
表1
| 历史通讯记录 | 通讯联系人 |
| 第一条 | A |
| 第二条 | B |
| 第三条 | C |
| 第四条 | D |
| 第五条 | D |
步骤S203，根据预设的场景标签，采集与每一条历史通讯记录对应的场景标签值。
具体地，假设本实施例针对每一条历史通讯记录，采集到与每一条历史通讯记录分别对应的场景标签值如表2所示。需要说明的是，本实施例中预设的场景标签由用户自定义，且场景标签的数量也由用户自定义。
表2
步骤S204，将历史联系人、场景标签以及与场景标签对应的场景标签值进行匹配组合，从而生成通讯方的联系人数据库。
具体地，本实施例将历史联系人、场景标签以及与场景标签对应的场景标签值进行匹配组合，从而生成通讯方的联系人数据库，也即按照“历史联系人+场景标签+场景标签值”的内容组合规则，从而生成通讯方的联系人数据库。
步骤S205，将预设的会话场景标签分为第一会话场景标签和第二会话场景标签，其中，第一会话场景标签为能直接采集的会话场景标签，第二会话场景标签为不能直接采集的会话场景标签。
具体地，假设本实施例预设的会话场景标签为时间、地点、天气、节日、通讯双方关系、通讯对象的职业四个会话场景标签，则根据会话场景标签是否可以直接进行采集，可将上述四个场景标签分为两大类，具体为第一会话场景标签(时间、地点、天气、节日场景标签)和第二会话场景标签(通讯双方关系、通讯对象的职业场景标签)。
步骤S206，对第一会话场景标签进行直接采集，获得与第一会话场景标签对应的第一会话场景标签值。
具体地，由于可以对第一会话场景标签进行直接采集，故可以对时间和节日场景标签进行直接采集，假设采集到与第一会话场景标签对应的第一会话场景标签值为：时间＝白天、地点＝在家、天气＝下雨、节日＝教师节。
步骤S207，根据第二会话场景标签，搜索或匹配获得第二会话场景标签值和/或根据第一会话场景标签值推理获得第二会话场景标签值。
具体地，由于本实施例不可以对第二会话场景标签进行直接采集，则假设根据第二会话场景标签(通讯对象的职业场景标签)，可以搜索或匹配获得第二会话场景标签值(教师)，以及根据预设的场景标签推理规则，获得与第二会话场景标签对应的第二会话场景标签值(朋友)。
步骤S208，根据会话场景标签值，在联系人数据库中匹配获得与会话场景标签值对应的通讯联系人。
具体地，根据步骤S206和步骤S207采集的第一会话场景标签值(时间＝白天、地点＝在家、天气＝下雨、节日＝教师节)和第二会话场景标签值(通讯双方关系＝朋友、通讯对象的职业场景标签＝教师)，可以在联系人数据库中快速匹配获得与会话场景标签值对应的通讯联系人。由于本实施例采集的会话场景标签值与联系人语料库中的第一条历史通讯记录对应，则根据与第一条历史通讯记录对应的历史联系人不难获得与会话场景标签值对应的通讯联系人为历史联系人A。
本发明实施例提供的自动匹配通讯联系人的方法，通过根据通讯方的历史通讯信息创建属于通讯方的联系人数据库，根据预设的会话场景标签，采集获得当前与会话场景标签对应的会话场景标签值以及根据会话场景标签值，在联系人数据库中匹配获得与会话场景标签值对应的通讯联系人，解决了现有手动输入联系人信息查找和匹配获得通讯联系人，操作繁琐、效率低的技术问题，不仅能快速自动匹配获得通讯联系人，而且使得根据会话场景标签值在联系人数据库中匹配获得的通讯联系人充分结合当前会话场景，具有较强的针对性和个性化，智能化程度高。
此外，本实施例通过第一会话场景标签值间接获得第二会话场景标签值，解决了现有技术针对无法直接采集的会话场景标签值不能对其进行自动获取的技术问题，实现了对无法直接采集的会话场景标签值进行自动获取，实现方式简单且智能化程度高，此外，本实施例提供了多个自动获取第二会话场景标签值的方法，具有较高的实用性。
精简实施例二
参照图3，本发明的精简实施例二提供的自动匹配通讯联系人的方法，包括：
步骤S301，根据通讯方的历史通讯信息创建属于通讯方的联系人数据库。
具体地，假设本实施例根据通讯方的历史通讯信息创建的属于通讯方的联系人数据库与精简实施例一中创建的联系人数据库相同，故在此不再细述。
步骤S302，将预设的会话场景标签分为第一会话场景标签和第二会话场景标签，其中，第一会话场景标签为能直接采集的会话场景标签，第二会话场景标签为不能直接采集的会话场景标签。
具体地，假设本实施例预设的会话场景标签为时间、地点、天气、心情四个会话场景标签，则根据会话场景标签是否可以直接进行采集，可将上述四个场景标签分为两大类，具体为第一会话场景标签(时间、地点、天气场景标签)和第二会话场景标签(心情场景标签)。
步骤S303，对第一会话场景标签进行直接采集，获得与第一会话场景标签对应的第一会话场景标签值。
具体地，由于可以对第一会话场景标签进行直接采集，故可以对时间和地点场景标签进行直接采集，假设采集到与第一会话场景标签对应的第一会话场景标签值为：时间＝晚上，地点＝在家、天气＝下雨。
步骤S304，预先训练好用于获得会话场景标签值的分类器。
由于本实施例中的心情场景标签不能通过直接采集的方式进行自动获取，故根据已训练好的分类器分类获得。具体地，首先预先训练好用于获得会话场景标签的分类器，且在训练分类器阶段，假设预设的心情输出类别为四类，分别为高兴、悲伤、平淡、愤怒。需要说明的是，本实施例中分类器的输出类别并不限于上述四个输出类别，具体由用户根据需要自定义。
步骤S305，将第一会话场景标签值，作为分类器的输入。
具体地，本实施将时间＝晚上，地点＝在家、天气＝下雨这些第一会话场景标签值，作为分类器的输入。
步骤S306，根据分类器的输出结果，获得与第二会话场景标签对应的第二会话场景标签值。
具体地，假设本实施例中分类器的输出结果为悲伤，则将该输出结果作为与会话方的心情场景标签对应的场景标签值，也即通过该分类器，本实施例可以实现对第二会话场景标签值的自动获取，且通过分类器获得的第二会话场景标签值的精准性和智能化程度高。优选地，本实施例中的分类器可以是SVM分类器、贝叶斯分类器、最大熵分类器中的任意一种。
步骤S307，根据会话场景标签值，在联系人数据库中匹配获得与会话场景标签值对应的通讯联系人。
具体地，根据步骤S303和步骤S306采集的第一会话场景标签值(时间＝晚上，地点＝在家、天气＝下雨)和第二会话场景标签值(心情场景标签＝悲伤)，可以在联系人数据库中快速匹配获得与会话场景标签值对应的通讯联系人。由于本实施例采集的会话场景标签值与联系人语料库中的第三条历史通讯记录对应，则根据与第三条历史通讯记录对应的历史联系人不难获得与会话场景标签值对应的通讯联系人为历史联系人C。
本发明实施例提供的自动匹配通讯联系人的方法，通过根据通讯方的历史通讯信息创建属于通讯方的联系人数据库，根据预设的会话场景标签，采集获得当前与会话场景标签对应的会话场景标签值以及根据会话场景标签值，在联系人数据库中匹配获得与会话场景标签值对应的通讯联系人，解决了现有手动输入联系人信息查找和匹配获得通讯联系人，操作繁琐，效率低的技术问题，不仅能快速自动匹配获得通讯联系人，而且使得根据会话场景标签值在联系人数据库中匹配获得的通讯联系人充分结合当前会话场景，具有较强的针对性和个性化，智能化程度高。
此外，本实施例通过第一会话场景标签值间接获得第二会话场景标签值，解决了现有技术针对无法直接采集的会话场景标签值不能对其进行自动获取的技术问题，实现了对无法直接采集的会话场景标签值进行自动获取，实现方式简单且智能化程度高，此外，本实施例提供了多个自动获取第二会话场景标签值的方法，具有较高的实用性。
精简实施例三
参照图4，本发明的精简实施例三提供的自动匹配通讯联系人的方法，包括：
步骤S401，根据通讯方的历史通讯信息创建属于通讯方的联系人数据库。
具体地，假设本实施例根据通讯方的历史通讯信息创建的属于通讯方的联系人数据库与精简实施例一中创建的联系人数据库相同，故在此不再细述。
步骤S402，根据预设的会话场景标签，采集获得当前与会话场景标签对应的会话场景标签值。
具体地，假设本实施例预设的会话场景标签为时间、地点、性别、年龄，且采集到当前与会话场景标签对应的会话场景标签值具体为时间＝白天、地点＝医院、性别＝女、年龄＝32。
步骤S403，判定不能在联系人数据库中匹配到与会话场景标签值相同的场景标签值后，将会话场景标签值转换为第一词向量。
具体地，通过步骤S402获得的会话场景值可知，此时不能在联系人数据库中匹配获得与会话场景标签值相同的场景标签值，故将会话场景标签值转换为第一词向量。
步骤S404，获取通讯用户的基本信息，并将基本信息转换为第二词向量。
本实施例通讯用户的基本信息具体可以是性别、年龄、兴趣爱好、职业、职务等等。需要说明的是，该步骤需要获取通讯方的通讯录中所有通讯用户的基本信息，且获取哪些基本信息具体由用户自定义。具体地，假设本实施例中通讯方的通讯录中有2个通讯用户，分别为通讯用户A和通讯用户B，且通讯用户A的基本信息为性别＝男、年龄＝25、职业＝教师，通讯用户B的基本信息为性别＝女、年龄＝35、职业＝医生。
步骤S405，获取与第一词向量最相似的第二词向量，并将与第一词向量最相似的第二词向量对应的通讯用户，作为与会话场景标签值关联的通讯联系人。
具体地，通过计算第一词向量和第二词向量之间的相似度，最后将与第一词向量最相似的第二词向量对应的通讯用户，作为与会话场景标签值关联的通讯联系人。
本发明实施例提供的自动匹配通讯联系人的方法，通过根据通讯方的历史通讯信息创建属于通讯方的联系人数据库，根据预设的会话场景标签，采集获得当前与会话场景标签对应的会话场景标签值以及根据会话场景标签值，在联系人数据库中匹配获得与会话场景标签值对应的通讯联系人，解决了现有手动输入联系人信息查找和匹配获得通讯联系人，操作繁琐，效率低的技术问题，不仅能快速自动匹配获得通讯联系人，而且使得根据会话场景标签值在联系人数据库中匹配获得的通讯联系人充分结合当前会话场景，具有较强的针对性和个性化，智能化程度高。
此外，本实施例在联系人数据库中无法匹配到通讯联系人时，根据通讯方的通讯录中的通讯用户的基本信息，获取与会话场景标签值关联的通讯联系人，从而更全面地自动匹配通讯联系人，实用性和智能化程度高。
以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种自动匹配通讯联系人的方法，其特征在于，包括：
根据通讯方的历史通讯信息创建属于所述通讯方的联系人数据库；
根据预设的会话场景标签，采集获得当前与所述会话场景标签对应的会话场景标签值；
根据所述会话场景标签值，在所述联系人数据库中匹配获得与所述会话场景标签值对应的通讯联系人。
2.根据权利要求1所述的自动匹配通讯联系人的方法，其特征在于，根据通讯方的历史通讯信息创建属于所述通讯方的联系人数据库包括：
采集通讯方在预设的时间段内的历史通讯记录，其中，所述历史通讯记录包括手机通讯记录、即时通讯记录、电邮通讯记录中的任意一种或多种组合；
提取与每一条所述历史通讯记录对应的历史联系人；
根据预设的场景标签，采集与每一条所述历史通讯记录对应的场景标签值；
将所述历史联系人、所述场景标签以及与所述场景标签对应的场景标签值进行匹配组合，从而生成所述通讯方的联系人数据库。
3.根据权利要求2所述的自动匹配通讯联系人的方法，其特征在于，根据预设的会话场景标签，采集获得当前与所述会话场景标签对应的会话场景标签值包括：
将预设的会话场景标签分为第一会话场景标签和第二会话场景标签，其中，所述第一会话场景标签为能直接采集的会话场景标签，第二会话场景标签为不能直接采集的会话场景标签；
对所述第一会话场景标签进行直接采集，获得与所述第一会话场景标签对应的第一会话场景标签值；
根据所述第二会话场景标签，
搜索或匹配获得第二会话场景标签值；
根据所述第一会话场景标签值推理获得第二会话场景标签值；
根据已训练好的分类器分类获得第二会话场景标签值；
通过已获得的第二会话场景标签值进一步多层次推理计算获得其他的第二会话场景标签值；
或根据上述方法的任意组合获得第二会话场景标签值，其中，所述第二会话场景标签值为与所述第二会话场景标签对应的会话场景标签值。
4.根据权利要求3所述的自动匹配通讯联系人的方法，其特征在于，根据所述第一会话场景标签值推理获得第二会话场景标签值包括：
根据所述第一会话场景标签值以及预设的场景标签推理规则，获得与所述第二会话场景标签对应的第二会话场景标签值。
5.根据权利要求4所述的自动匹配通讯联系人的方法，其特征在于，根据已训练好的分类器分类获得第二会话场景标签值包括：
预先训练好用于获得会话场景标签值的分类器；
将所述第一会话场景标签值输入所述分类器；
根据所述分类器的输出结果，获得与所述第二会话场景标签对应的第二会话场景标签值。
6.根据权利要求2-5任一所述的自动匹配通讯联系人的方法，其特征在于，根据所述会话场景标签值，在所述联系人数据库中匹配获得与所述会话场景标签值对应的通讯联系人包括：
判断是否能在所述联系人数据库中匹配到与所述会话场景标签值相同的场景标签值，若是，则将所述联系人数据库中与所述场景标签值对应的历史联系人作为通讯联系人，
否则，根据所述通讯方的通讯录中的通讯用户的基本信息，获取与所述会话场景标签值关联的通讯联系人，其中所述通讯录包括手机通讯录、即时通讯通讯录或电邮通讯录。
7.根据权利要求6所述的自动匹配通讯联系人的方法，其特征在于，根据所述通讯方的通讯录中的通讯用户的基本信息，获取与所述会话场景标签值关联的通讯联系人包括：
将所述会话场景标签值转换为第一词向量；
获取所述通讯用户的基本信息，并将所述基本信息转换为第二词向量，其中，所述基本信息包括如何认识的、用户画像、职业、职务、兴趣爱好、家庭情况、家庭资产、备注信息、图片、语音记录、消费信息、档案信息中的任意一种或多种组合；
获取与所述第一词向量最相似的第二词向量，并将与所述第一词向量最相似的第二词向量对应的通讯用户，作为与所述会话场景标签值关联的通讯联系人。
8.根据权利要求7所述的自动匹配通讯联系人的方法，其特征在于，
所述第一会话场景标签包括：会话通讯双方的时间、地点、日期、天气、季节、体感数据，会话通讯双方会话通讯的间隔时间、频率、时间跨度场景标签项中的一种或多种组合。
9.所述第二会话场景标签包括：会话通讯双方的会话意图、性别、职业、职务、心情、兴趣爱好、健康状况、实时行为状态以及总量场景标签项中的一种或多种组合。
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