CN108366012A - 一种社交关系建立方法、装置及电子设备 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供了一种社交关系建立方法、装置及电子设备，方法包括：获取各用户在预设周期内使用过的网络地址，以及使用各网络地址时对应的位置信息；将使用过相同的网络地址的用户划分为一组；针对同一组用户，根据该组对应的目标网络地址，以及对应的位置信息，将位置信息之间的相对距离小于第一预设阈值的用户作为目标用户；针对同一组用户中的每一个目标用户，将该目标用户与同一组用户中的各其他目标用户之间的亲密度分别增加预设数值；当目标用户与同一组用户中的任一其他用户之间的亲密度大于第二预设阈值时，建立目标用户与其他用户之间的社交关系。本发明实施例不需要获得用户的社交属性信息，就可以检测并确定出用户之间的社交关系。
Description
技术领域
本发明涉及互联网技术领域，特别是涉及一种社交关系建立方法、装置及电子设备。
背景技术
随着互联网技术的高速发展，人们可以通过网络实现越来越多的活动。尤其在社交领域，互联网大大拓展了人们的社交范围，为用户提供了更大的社交平台。用户利用各类社交软件及应用，可以与其他用户进行互动交流，并与其他用户建立社交关系，从而形成线上的社交网络。
在现有技术中，一般可以通过用户行为等社交属性信息，例如，浏览同样的新闻或文章，或者个人信息中相同的资料信息如毕业学校等，再或者用户所选择的同样的爱好等信息，检测用户的与其他用户之间可能存在的关系，从而向用户进行好友推荐等操作，建立起用户之间的社交关系，并通过各个用户之间的社交关系，建立起社交网络。
然而，在利用上述方法建立社交网络时，需要提前获取用户的社交属性信息，再根据社交属性信息来向用户推荐其他的用户。所以，当无法提前获取用户的社交属性信息时，则很难建立起用户之间的社交关系。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种社交关系建立方法、装置及电子设备，以实现在不需要提前获取用户社交属性信息的情况下，建立起用户之间的社交关系。具体技术方案如下：
本发明实施例提供了一种社交关系建立方法，包括：
获取各用户在预设周期内使用过的网络地址，以及所述各用户使用各网络地址时对应的位置信息；
将使用过相同的网络地址的用户划分为一组；
针对同一组用户，根据该组对应的目标网络地址，以及该组用户使用所述目标网络地址时对应的位置信息，将位置信息之间的相对距离小于第一预设阈值的用户作为目标用户；
针对所述同一组用户中的每一个目标用户，获取该目标用户与所述同一组用户中的各其他目标用户之间的亲密度，并将该目标用户与所述同一组用户中的各其他目标用户之间的亲密度分别增加预设数值；
针对所述同一组用户中的每一个目标用户，当所述目标用户与所述同一组用户中的任一其他用户之间的亲密度大于第二预设阈值时，建立所述目标用户与所述任一其他用户之间的社交关系。
可选的，所述获取各用户在预设周期内使用过的网络地址，以及所述各用户使用各网络地址时对应的位置信息，包括：
确定在预设周期内，使用过的网络地址的数量不超过第三预设阈值的用户；
针对所述用户，获取各用户在预设周期内使用过的网络地址，以及所述各用户使用各网络地址时对应的位置信息。
可选的，所述将使用过相同的网络地址的用户划分为一组，包括：
针对每个网络地址，当在所述预设周期内使用过该网络地址的用户的数量不超过第四预设阈值时，将使用过该网络地址的用户划分为一组。
可选的，所述针对同一组用户，根据该组对应的目标网络地址，以及该组用户使用所述目标网络地址时对应的位置信息，将位置信息之间的相对距离小于第一预设阈值的用户作为目标用户，包括：
针对同一组用户，根据该组对应的目标网络地址，利用聚类算法对该组用户使用所述目标网络地址时对应的位置信息进行聚类；
将所述同一组用户中，位置信息之间的相对距离小于第一预设阈值的用户作为目标用户。
可选的，所述针对所述同一组用户中的每一个目标用户，获取该目标用户与所述同一组用户中的各其他目标用户之间的亲密度，并将该目标用户与所述同一组用户中的各其他目标用户之间的亲密度分别增加预设数值，包括：
针对所述同一组用户中的每一个目标用户，获取该目标用户与所述同一组用户中的各其他目标用户之间的亲密度；
根据该目标用户与所述同一组用户中的各其他目标用户连续增加亲密度的周期数，以及预先建立的周期数与预设数值的对应关系，确定该目标用户与所述同一组用户中的各其他目标用户的预设数值；其中，所述对应关系为所述周期数越大，对应的预设数值越大；
将该目标用户与所述同一组用户中的各其他目标用户之间的亲密度分别增加对应的预设数值。
本发明实施例还提供了一种社交关系建立装置，包括：
获取模块，用于获取各用户在预设周期内使用过的网络地址，以及所述各用户使用各网络地址时对应的位置信息；
划分模块，用于将使用过相同的网络地址的用户划分为一组；
计算模块，用于针对同一组用户，根据该组对应的目标网络地址，以及该组用户使用所述目标网络地址时对应的位置信息，将位置信息之间的相对距离小于第一预设阈值的用户作为目标用户；
累加模块，用于针对所述同一组用户中的每一个目标用户，获取该目标用户与所述同一组用户中的各其他目标用户之间的亲密度，并将该目标用户与所述同一组用户中的各其他目标用户之间的亲密度分别增加预设数值；
判断模块，用于针对所述同一组用户中的每一个目标用户，当所述目标用户与所述同一组用户中的任一其他用户之间的亲密度大于第二预设阈值时，建立所述目标用户与所述任一其他用户之间的社交关系。
可选的，所述获取模块，具体用于：
确定在预设周期内，使用过的网络地址的数量不超过第三预设阈值的用户；针对所述用户，获取各用户在预设周期内使用过的网络地址，以及所述各用户使用各网络地址时对应的位置信息。
可选的，所述划分模块，具体用于：
针对每个网络地址，当在所述预设周期内使用过该网络地址的用户的数量不超过第四预设阈值时，将使用过该网络地址的用户划分为一组。
可选的，所述计算模块，具体用于：
针对同一组用户，根据该组对应的目标网络地址，利用聚类算法对该组用户使用所述目标网络地址时对应的位置信息进行聚类；
将所述同一组用户中，位置信息之间的相对距离小于第一预设阈值的用户作为目标用户。
可选的，所述累加模块，具体用于：
针对所述同一组用户中的每一个目标用户，获取该目标用户与所述同一组用户中的各其他目标用户之间的亲密度；根据该目标用户与所述同一组用户中的各其他目标用户连续增加亲密度的周期数，以及预先建立的周期数与预设数值的对应关系，确定该目标用户与所述同一组用户中的各其他目标用户的预设数值；其中，所述对应关系为所述周期数越大，对应的预设数值越大；将该目标用户与所述同一组用户中的各其他目标用户之间的亲密度分别增加对应的预设数值。
本发明实施例还提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述任一所述的社交关系确定方法。
在本发明实施的又一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述任一所述的社交关系确定方法。
在本发明实施的又一方面，本发明实施例还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述任一所述的社交关系确定方法。
本发明实施例提供的一种社交关系建立方法、装置及电子设备，可以按预设周期获取各用户在预设周期内使用过的网络地址和使用该网络地址时的位置信息，然后将使用过相同的网络地址的用户划分为一组；针对同一组用户，根据位置信息，将用户位置之间的相对距离小于第一预设阈值的用户作为目标用户；再针对同一组中的每一个目标用户，将该目标用户与同一组的各其他目标用户之间的亲密度分别增加预设数值；当目标用户与其他用户之间的亲密度大于第二预设阈值时，建立该目标用户与其他用户之间的社交关系，并且可以利用各个用户之间的社交关系建立起用户之间的社交网络。在本发明实施例中，不需要获得用户的社交属性信息，仅通过网络地址和位置信息，就可以检测并确定出用户之间的社交关系，而用户的网络地址和位置信息的获取相对容易，从而可以更加方便快捷的建立起用户之间的社交关系。当然，实施本发明的任一产品或方法必不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1为本发明实施例提供的社交关系建立方法的一种流程图；
图2为本发明实施例提供的社交关系建立方法的另一种流程图；
图3为本发明实施例提供的社交关系建立装置的结构图；
图4为本发明实施例提供的电子设备的结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行详细的描述。
在本发明实施例中可以应用于电子设备，例如，计算机、服务器，分布式服务器系统等等。可以将本发明实施例提供的社交关系建立方法与电子设备中的客户端软件相结合，例如，视频播放客户端等，使该原先不具有社交功能的客户端软件具有建立用户之间社交关系和社交网络的功能。
电子设备可以记录并获取各个用户在访问或登录服务端时所使用的网络地址，以及使用该网络地址时的位置信息。
然后根据网络地址和位置信息，针对每一个用户确定出与该用户可能具有社交关系的其他用户，并建立起该用户与其他用户之间的社交关系。通过两两用户之间所具有的社交关系，建立用户之间的社交网络。
下面结合附图，详细的介绍本发明实施例的具体步骤，
参见图1，图1为本发明实施例提供的社交关系建立方法的一种流程图，包括：
步骤110，获取各用户在预设周期内使用过的网络地址，以及各用户使用各网络地址时对应的位置信息。
电子设备可以为服务器，或服务端的其他设备。当用户与服务端发生交互时，例如，用户通过终端设备上的客户端，如手机上安装的应用程序，与该客户端对应的服务端发生的数据交互时，如访问服务端、登录服务端等操作，电子设备可以记录下该用户与服务端进行交互时，该用户的网络地址，网络地址可以为IP地址或者其他能够反映出用户在网络中的节点位置的地址。
在记录该用户的网络地址时，还可以记录下用户使用该网络地址时所在的位置信息。位置信息是能够反映出用户所在位置的信息，例如，可以为GPS信息，用户所选择的定位等等。用户终端上所使用的客户端，可以获取用户的位置信息，然后在与服务端进行交互时，可以向服务端发送该位置信息，从而使得服务端记录用户的位置信息。
在每次与服务端进行交互时，服务端的电子设备都可以记录下各个用户的网络地址，以及使用该网络地址时对应的位置信息。例如，用户的终端设备可以在不同的地点，如在家中，在办公室等位置，连接不同的WIFI。不同的WIFI具有不同的网络地址，所以在不同的WIFI环境下，可以分别记录网络地址和对应的位置信息。
具体的，电子设备可以将各个用户的网络地址和对应的位置信息存储在Hadoop数据库中，并通过该数据库中的Hive表来进行记录。
电子设备可以按该预设周期，对根据该预设周期内所记录的各个用户的网络地址和对应的位置信息进行分析处理。预设周期是指预先设定好的时间周期，可以是12小时，24小时，或者48小时等等。具体可以根据需要进行设定。例如，预设周期为24小时，则电子设备可以每24小时，获取该24小时内所记录的各个用户使用过的网络地址和使用各个网络地址时分别对应的位置信息，并对上述信息通过后续的步骤进行一次分析处理。
步骤120，将使用过相同的网络地址的用户划分为一组。
电子设备在获取了各个用户在预设周期内，使用过的网络地址和各网络地址对应的位置信息后，就可以针对各个网络地址。将使用过相同网络地址的用户分为一组。例如，家庭中的各个成员都在预设周期内连接过家中的WIFI，则各个成员都使用过该WIFI对应的网络地址，所以该家庭中的各个成员都可以被划分为一组。
并且，同一个用户可能在预设周期内使用过多个网络地址，所以，该用户可以被划分在多个组中。
当根据网络地址将用户完成分组后，针对每一组用户，都执行后续的各个步骤。
步骤130，针对同一组用户，根据该组对应的目标网络地址，以及该组用户使用目标网络地址时对应的位置信息，将位置信息之间的相对距离小于第一预设阈值的用户作为目标用户。
目标网络地址为该同一组用户，在预设周期内均使用过的网络地址。针对该目标网络地址，将用户划分为一组，所以，该目标网络地址与该组用户行对应。
针对该同一组用户，可以得到各个用户该目标网络地址时的，分别对应的位置信息。然后利用该位置信息，计算出各个用户之间的相对距离，将用户之间的相对距离小于第一预设阈值的用户作为目标用户。例如，一个家庭中，各个成员之间的相对距离较近，如第一预设阈值为20米时，该家庭中的各个成员之间的相对距离小于20米，所以，可以将该家庭中的各个成员作为目标用户。然而，例如在机场火车站等区域，同样可以有公共WIFI，该区域内用户均连接该WIFI后则具有相同的网络地址，可以被划分为一组，但由于区域范围较大，用户之间的相对距离较大，其相对距离可能会大于第一预设阈值，从而可以不将该相对距离大于第一预设阈值的用户作为目标用户。
具体的，在实际应用时，上述步骤130，针对同一组用户，根据该组对应的目标网络地址，以及该组用户使用目标网络地址时对应的位置信息，将位置信息之间的相对距离小于第一预设阈值的用户作为目标用户，可以包括：
步骤131，针对同一组用户，根据该组对应的目标网络地址，利用聚类算法对该组用户使用目标网络地址时对应的位置信息进行聚类。
步骤132，将同一组用户中，位置信息之间的相对距离小于第一预设阈值的用户作为目标用户。
聚类分析又称群分析，它是研究分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。具体的，在本发明实施例中，可以采用k-means算法来实现。在使用k-means算法时，可以首先将同一组用户中，各个用户的位置信息转换为以米为单位的数据，例如，可以以该组中的个别用户的位置信息为参考点，或者以用户所在区域内的其他按位置作为参考点。将各个用户的位置信息转化为与参考点的相对位置距离。利用得到的相对距离的数据，对该组内的各个用户之间的相对距离进行聚类计算。从而可以将用户之间相对距离小于第一预设阈值的用户形成一类。并且将该一类的用户，都作为目标用户。并且，当通过聚类算法进行计算时，同一个组内的用户有可能会被分为多个类，例如，在机场火车站等较大的区域内，几个用户之间相对距离较近，另外几个用户之间相对较近，则可以将该组用户分为2个类。当存在多个类时，每一个类的中的用户可以为与其他类中的用户相对独立，为不同的目标用户，例如可以分为第一目标用户、第二目标用户等等。
通过聚类算法，可以快速并准确的确定出目标用户，进而能够在后续的步骤中更高效准确的建立起用户之间的社交网络。
步骤140，针对同一组用户中的每一个目标用户，获取该目标用户与同一组用户中的各其他目标用户之间的亲密度，并将该目标用户与同一组用户中的各其他目标用户之间的亲密度分别增加预设数值。
当针对同一组中的用户确定出目标用户后，就可以对该组内的每一个目标用户增加与其他目标用户之间的亲密度。亲密度为用于表征用户之间关系紧密情况的标识，亲密度越高则表示用户之间的关系越密切；而亲密度越低，则表示用户之间没有密切的关系。
每一个目标用户与该组内的其他目标用户之间可以建立对应的亲密度。当目标用户与某个其他目标用户之间没有亲密度时，则可以创建初始的亲密度，例如，亲密度数值为0，并保存该目标用户与其他该目标用户的亲密度，该亲密度中包括该目标用户与其他该目标用户的标识，如用户ID，以及亲密度的数值。当目标用户与某个其他目标用户之间存在亲密度时，如在数据库中可以查找到该目标用户与该其他目标用户之间的亲密度时，则直接获取该亲密度。
每一个预设周期，针对确定出的目标用户，可以增加目标用户与该组中其他目标用户的亲密度。具体增加的数值为预设数值，预设数值可以根据需要进行设置，例如，初始的亲密度可以为0，而每一次增加的预设数值可以为1。
当采用聚类算法，针对同一组的用户，确定出多个类时，例如，将同一组用户分为第一目标用户和第二目标用户时，则针对不同的目标用户分别独立的增加各自的亲密度，例如，第一目标用户只增加与其他第一目标用户之间的亲密度；第二目标用户也只增加与其他第二目标用户之间的亲密度。从而可以更加准确的增加目标用户之间的亲密度。
步骤150，针对同一组用户中的每一个目标用户，当目标用户与同一组用户中的任一其他用户之间的亲密度大于第二预设阈值时，建立目标用户与任一其他用户之间的社交关系。
在每一个预设周期，针对同一组内的目标用户增加了亲密度之后，还可以对亲密度的值进行判断，当目标用户与同一组用户中的任一其他用户之间的亲密度大于第二预设阈值时，则表示在多个预设周期内，都增加了该目标用户与该其他用户之间的亲密度，两个用户之间存在一定的固有联系。所以，可以建立起该目标用户与该其他用户之间的社交关系。其中第二预设阈值可以根据需要进行设置，例如，初始的亲密度可以为0，而每一次增加的预设数值为1，第二预设阈值可以为5、10、15等数值。
通过上述步骤，对多个组中的各个用户在预设周期内所使用的网络地址，以及各网络地址对应的位置信息进行分析处理。可以针对每一个用户建立起与其他用户之间的社交关系，从而可以通过各个用户之间的社交关系构成社交关系网络。
在本发明实施例中，可以按预设周期获取各用户在预设周期内使用过的网络地址和使用该网络地址时的位置信息，然后将使用过相同的网络地址的用户划分为一组；针对同一组用户，根据位置信息，将用户位置之间的相对距离小于第一预设阈值的用户作为目标用户；再针对同一组中的每一个目标用户，将该目标用户与同一组的各其他目标用户之间的亲密度分别增加预设数值；当目标用户与其他用户之间的亲密度大于第二预设阈值时，建立该目标用户与其他用户之间的社交关系，并且可以利用各个用户之间的社交关系建立起用户之间的社交网络。在本发明实施例中，不需要获得用户的社交属性信息，仅通过网络地址和位置信息，就可以检测并确定出用户之间的社交关系，而用户的网络地址和位置信息的获取相对容易，从而可以更加方便快捷的建立起用户之间的社交关系，并建立多用户之间的社交网络。
结合上述的实施例，参见图2，在本发明实施例提供的社交关系确定方法中，步骤110，获取各用户在预设周期内使用过的网络地址，以及各用户使用各网络地址时对应的位置信息，可以包括：
步骤111，确定在预设周期内，使用过的网络地址的数量不超过第三预设阈值的用户。
步骤112，针对所述用户，获取各用户在预设周期内使用过的网络地址，以及各用户使用各网络地址时对应的位置信息。
如果一个用户在预设周期内，例如预设周期为24小时，该用户在24小时内使用过过多的网络地址，则认为该用户可能为非正常的用户。该用户在预设周期内使用过的网络地址，以及对应的位置信息不具有参考价值。所以，在使用本发明实施例提供的社交关系确定方法时，可以首先对所有的用户进行一次筛选，从而去除非正常的用户，使得最终得到的社交关系更加准确。
具体的筛选过程可以为，在所有的用户中，选择出在预设周期内，使用过的网络地址的数量不超过第三预设阈值的用户。第三预设阈值也可以根据实际情况进行设置，例如可以为10。即当用户在预设周期内使用过不超过10个网络地址时，可以认为该用户为正常用户。
对于正常的用户，再获取各个正常的用户在预设周期内使用过的网络地址，以及实用各网络地址时分别对应的位置信息。通过对用户的筛选，可以选择出正常的用户，从而使得针对正常的用户，建立起更加准确的用户之间的社交关系，并构成对应的社交网络。
通过上述步骤对用户完成筛选之后，还可以继续对各个网络地址进一步进行筛选。参见图2，在本发明实施例提供的社交关系确定方法中，步骤120，将使用过相同的网络地址的用户划分为一组，可以包括：
步骤121，针对每个网络地址，当在预设周期内使用过该网络地址的用户的数量不超过第四预设阈值时，将使用过该网络地址的用户划分为一组。
针对同一个网络地址，如果使用过该网络地址的用户数量太多，则可以认为该网络地址属于非正常的网络地址，或者该网络地址属于公共场所的网络地址，基于这样的网络地址建立起的社交关系不具有较高的价值。所以为了能够建立起精准的社交关系及社交网络，可以只针对正常的网络地址，或非公共场所的网络地址，按后续步骤进行处理。
具体的，可以对各个网络地址进行筛选，针对每一个网络地址，当在预设周期内使用过该网络地址的用户的数量不超过第四预设阈值时，则认为该网络地址为有效的且正常的网络地址，然后将在预设周期内使用过该网络地址的用户划分为一组。对所有网络地址执行上述过程，使得每一个用户都被划分至一个或多个组中。
通过上述步骤，分别对用户和网络地址进行了筛选，可以得到更加准确的用户以及网络地址，从而使得所建立的社交关系更为合理和准确，基于该社交关系所建立的社交网络也更加的准确和具有针对性。并且通过筛选，减少了数据处理量，可以提高运行效率。
结合上述的实施例，在本发明实施例提供的社交关系确定方法中，步骤140，针对同一组用户中的每一个目标用户，获取该目标用户与同一组用户中的各其他目标用户之间的亲密度，并将该目标用户与同一组用户中的各其他目标用户之间的亲密度分别增加预设数值，可以包括：
步骤141，针对同一组用户中的每一个目标用户，获取该目标用户与同一组用户中的各其他目标用户之间的亲密度。
针对每一个目标用户，可以首先获取与该组内的其他目标用户之间的亲密度。该亲密度可以为本次预设周期之前的预设周期所累积的亲密度。
步骤142，根据该目标用户与同一组用户中的各其他目标用户连续增加亲密度的周期数，以及预先建立的周期数与预设数值的对应关系，确定该目标用户与同一组用户中的各其他目标用户的预设数值。其中，对应关系为周期数越大，对应的预设数值越大。
获得了每一个目标用户，与该组内的其他目标用户之间的亲密度之后，可以再获取该目标用户与同一组用户中的各其他目标用户连续增加亲密度的周期数。该周期数是指在本次预设周期之前的连续增加亲密度的周期数量。然后，通过该周期数，通过预先建立的周期数与预设数值的对应关系，对本次预设周期该用户与其他目标用户之间所要增加的预设数值进行修正。例如，未修正前的预设数值为1，但由于之前的预设周期内该目标用户与一个其他目标用户多次连续增加了亲密度，所以该目标用户针对该其他用户所要增加的预设数值经过修正可以为大于1的数值。
预先建立的周期数与预设数值的对应关系，可以为公式、表格等形式。例如，对应关系可以为：预设数值＝1+n/10。其中n可以为该目标用户与同一组用户中的各其他目标用户连续增加亲密度的周期数，或者n还可以为之前一定数量预设周期内，如本次预设周期之前的7个预设周期内，连续增加亲密度的周期数。如，当本次预设周期之前的7个预设周期内，该目标用户与一个其他目标用户连续增加亲密度的周期数为3。则本次预设周期内，该目标用户与该其他目标用户之间所要增加的亲密度的预设数值则为1+3/10，即亲密度增加1.3。
步骤143，将该目标用户与同一组用户中的各其他目标用户之间的亲密度分别增加对应的预设数值。
针对该组内的每一个目标用户，计算出该目标用户与其他目标用户之间分别所要增加亲密度的预设数值。然后，该目标用户与各个其他目标用户的之间的亲密度都增加对应的预设数值。
在本发明实施例中，通过对预设数值的修正，当目标用户在之前的多个预设周期都与个别其他目标用户增加过亲密度时，则表示出该目标用户与该个别其他目标存在固有的关系。所以，在本次预设周期内，可以将与该个别其他目标用户增加的亲密度进行加成，使得快速提高目标用户与该个别其他目标用户之间的亲密度。从而可以快速的建立起目标用户与该个别其他目标用户之间的社交关系，使得本发明实施例提供的社交关系确定方法更加高效的运行。
参见图3，图3为本发明实施例提供的社交关系建立装置的结构图，包括：
获取模块301，用于获取各用户在预设周期内使用过的网络地址，以及所述各用户使用各网络地址时对应的位置信息；
划分模块302，用于将使用过相同的网络地址的用户划分为一组；
计算模块303，用于针对同一组用户，根据该组对应的目标网络地址，以及该组用户使用所述目标网络地址时对应的位置信息，将位置信息之间的相对距离小于第一预设阈值的用户作为目标用户；
累加模块304，用于针对所述同一组用户中的每一个目标用户，获取该目标用户与所述同一组用户中的各其他目标用户之间的亲密度，并将该目标用户与所述同一组用户中的各其他目标用户之间的亲密度分别增加预设数值；
判断模块305，用于针对所述同一组用户中的每一个目标用户，当所述目标用户与所述同一组用户中的任一其他用户之间的亲密度大于第二预设阈值时，建立所述目标用户与所述任一其他用户之间的社交关系。
在本发明实施例中，可以按预设周期获取各用户在预设周期内使用过的网络地址和使用该网络地址时的位置信息，然后将使用过相同的网络地址的用户划分为一组；针对同一组用户，根据位置信息，将用户位置之间的相对距离小于第一预设阈值的用户作为目标用户；再针对同一组中的每一个目标用户，将该目标用户与同一组的各其他目标用户之间的亲密度分别增加预设数值；当目标用户与其他用户之间的亲密度大于第二预设阈值时，建立该目标用户与其他用户之间的社交关系，并且可以利用各个用户之间的社交关系建立起用户之间的社交网络。在本发明实施例中，不需要获得用户的社交属性信息，仅通过网络地址和位置信息，就可以检测并确定出用户之间的社交关系，而用户的网络地址和位置信息的获取相对容易，从而可以更加方便快捷的建立起用户之间的社交关系，并建立多用户之间的社交网络。
可选的，在本发明实施例提供的社交关系确定装置中，所述获取模块301，具体用于：
确定在预设周期内，使用过的网络地址的数量不超过第三预设阈值的用户；针对所述用户，获取各用户在预设周期内使用过的网络地址，以及所述各用户使用各网络地址时对应的位置信息。
可选的，在本发明实施例提供的社交关系确定装置中，所述划分模块302，具体用于：
针对每个网络地址，当在所述预设周期内使用过该网络地址的用户的数量不超过第四预设阈值时，将使用过该网络地址的用户划分为一组。
可选的，在本发明实施例提供的社交关系确定装置中，所述计算模块303，具体用于：
针对同一组用户，根据该组对应的目标网络地址，利用聚类算法对该组用户使用所述目标网络地址时对应的位置信息进行聚类；将所述同一组用户中，位置信息之间的相对距离小于第一预设阈值的用户作为目标用户。
可选的，在本发明实施例提供的社交关系确定装置中，所述累加模块304，具体用于：
针对所述同一组用户中的每一个目标用户，获取该目标用户与所述同一组用户中的各其他目标用户之间的亲密度；根据该目标用户与所述同一组用户中的各其他目标用户连续增加亲密度的周期数，以及预先建立的周期数与预设数值的对应关系，确定该目标用户与所述同一组用户中的各其他目标用户的预设数值；其中，所述对应关系为所述周期数越大，对应的预设数值越大；将该目标用户与所述同一组用户中的各其他目标用户之间的亲密度分别增加对应的预设数值。
本发明实施例还提供了一种电子设备，如图4所示，包括处理器401、通信接口402、存储器403和通信总线404，其中，处理器401，通信接口402，存储器403通过通信总线404完成相互间的通信，
存储器403，用于存放计算机程序；
处理器401，用于执行存储器403上所存放的程序时，实现如下步骤：
获取各用户在预设周期内使用过的网络地址，以及所述各用户使用各网络地址时对应的位置信息；
将使用过相同的网络地址的用户划分为一组；
针对同一组用户，根据该组对应的目标网络地址，以及该组用户使用所述目标网络地址时对应的位置信息，将位置信息之间的相对距离小于第一预设阈值的用户作为目标用户；
针对所述同一组用户中的每一个目标用户，获取该目标用户与所述同一组用户中的各其他目标用户之间的亲密度，并将该目标用户与所述同一组用户中的各其他目标用户之间的亲密度分别增加预设数值；
针对所述同一组用户中的每一个目标用户，当所述目标用户与所述同一组用户中的任一其他用户之间的亲密度大于第二预设阈值时，建立所述目标用户与所述任一其他用户之间的社交关系。
上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(Peripheral PomponentInterconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture，简称EISA)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
存储器可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)，也可以包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Ne twork Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing，简称DSP)、专用集成电路(Applica tion SpecificIntegrated Circuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一所述的社交关系确定方法。
在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一所述的社交关系确定方法。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘Solid State Disk(SSD))等。
对于装置、电子设备、计算机可读存储介质和包含指令的计算机程序产品的实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。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，均包含在本发明的保护范围内。
Claims (11)
1.一种社交关系建立方法，其特征在于，包括：
获取各用户在预设周期内使用过的网络地址，以及所述各用户使用各网络地址时对应的位置信息；
将使用过相同的网络地址的用户划分为一组；
针对同一组用户，根据该组对应的目标网络地址，以及该组用户使用所述目标网络地址时对应的位置信息，将位置信息之间的相对距离小于第一预设阈值的用户作为目标用户；
针对所述同一组用户中的每一个目标用户，获取该目标用户与所述同一组用户中的各其他目标用户之间的亲密度，并将该目标用户与所述同一组用户中的各其他目标用户之间的亲密度分别增加预设数值；
针对所述同一组用户中的每一个目标用户，当所述目标用户与所述同一组用户中的任一其他用户之间的亲密度大于第二预设阈值时，建立所述目标用户与所述任一其他用户之间的社交关系。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取各用户在预设周期内使用过的网络地址，以及所述各用户使用各网络地址时对应的位置信息，包括：
确定在预设周期内，使用过的网络地址的数量不超过第三预设阈值的用户；
针对所述用户，获取各用户在预设周期内使用过的网络地址，以及所述各用户使用各网络地址时对应的位置信息。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述将使用过相同的网络地址的用户划分为一组，包括：
针对每个网络地址，当在所述预设周期内使用过该网络地址的用户的数量不超过第四预设阈值时，将使用过该网络地址的用户划分为一组。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对同一组用户，根据该组对应的目标网络地址，以及该组用户使用所述目标网络地址时对应的位置信息，将位置信息之间的相对距离小于第一预设阈值的用户作为目标用户，包括：
针对同一组用户，根据该组对应的目标网络地址，利用聚类算法对该组用户使用所述目标网络地址时对应的位置信息进行聚类；
将所述同一组用户中，位置信息之间的相对距离小于第一预设阈值的用户作为目标用户。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对所述同一组用户中的每一个目标用户，获取该目标用户与所述同一组用户中的各其他目标用户之间的亲密度，并将该目标用户与所述同一组用户中的各其他目标用户之间的亲密度分别增加预设数值，包括：
针对所述同一组用户中的每一个目标用户，获取该目标用户与所述同一组用户中的各其他目标用户之间的亲密度；
根据该目标用户与所述同一组用户中的各其他目标用户连续增加亲密度的周期数，以及预先建立的周期数与预设数值的对应关系，确定该目标用户与所述同一组用户中的各其他目标用户的预设数值；其中，所述对应关系为所述周期数越大，对应的预设数值越大；
将该目标用户与所述同一组用户中的各其他目标用户之间的亲密度分别增加对应的预设数值。
6.一种社交关系建立装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取各用户在预设周期内使用过的网络地址，以及所述各用户使用各网络地址时对应的位置信息；
划分模块，用于将使用过相同的网络地址的用户划分为一组；
计算模块，用于针对同一组用户，根据该组对应的目标网络地址，以及该组用户使用所述目标网络地址时对应的位置信息，将位置信息之间的相对距离小于第一预设阈值的用户作为目标用户；
累加模块，用于针对所述同一组用户中的每一个目标用户，获取该目标用户与所述同一组用户中的各其他目标用户之间的亲密度，并将该目标用户与所述同一组用户中的各其他目标用户之间的亲密度分别增加预设数值；
判断模块，用于针对所述同一组用户中的每一个目标用户，当所述目标用户与所述同一组用户中的任一其他用户之间的亲密度大于第二预设阈值时，建立所述目标用户与所述任一其他用户之间的社交关系。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述获取模块，具体用于：
确定在预设周期内，使用过的网络地址的数量不超过第三预设阈值的用户；针对所述用户，获取各用户在预设周期内使用过的网络地址，以及所述各用户使用各网络地址时对应的位置信息。
8.根据权利要求6或7所述的装置，其特征在于，所述划分模块，具体用于：
针对每个网络地址，当在所述预设周期内使用过该网络地址的用户的数量不超过第四预设阈值时，将使用过该网络地址的用户划分为一组。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述计算模块，具体用于：
针对同一组用户，根据该组对应的目标网络地址，利用聚类算法对该组用户使用所述目标网络地址时对应的位置信息进行聚类；
将所述同一组用户中，位置信息之间的相对距离小于第一预设阈值的用户作为目标用户。
10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述累加模块，具体用于：
针对所述同一组用户中的每一个目标用户，获取该目标用户与所述同一组用户中的各其他目标用户之间的亲密度；根据该目标用户与所述同一组用户中的各其他目标用户连续增加亲密度的周期数，以及预先建立的周期数与预设数值的对应关系，确定该目标用户与所述同一组用户中的各其他目标用户的预设数值；其中，所述对应关系为所述周期数越大，对应的预设数值越大；将该目标用户与所述同一组用户中的各其他目标用户之间的亲密度分别增加对应的预设数值。
11.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现权利要求1-5任一所述的方法步骤。
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