CN108595579A - 联系人亲密度估算方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种联系人亲密度估算方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：接收终端发送的业务申请请求；所述业务申请请求中包含第一用户标识；响应于所述业务申请请求，获取预先构建的用户关系网络；根据所述用户关系网络查找与所述第一用户标识对应的多个第二用户标识；所述用户关系网络包含所述第一用户标识与第二用户标识之间的综合交互信息；根据每个第二用户标识对应的综合交互信息，计算所述第一用户标识与相应的第二用户标识之间的亲密度；将大于预设阈值的亲密度所对应的第二用户标识发送至所述终端。采用本方法能够准确地估算联系人亲密度。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种联系人亲密度估算方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
随着计算机技术的发展，越来越多的用户通过终端进行业务的办理。以信贷业务举例来说，用户在终端提交贷款申请的时候，提供信贷业务的金融机构通常会要求用户提供一个或多个联系人信息，以用于在联系不到该用户的时候能够通过他人的途径进行催款。
然而，传统的人工填写联系人信息的方式，用户需要通过评估自己与他人的亲密度来确定联系人，而有的用户不愿将自己的贷款情况被亲友所知，会提供亲密度较低联系人的联系人信息，从而容易导致联系人信息不准确的情况。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够确定联系人亲密度的联系人亲密度估算方法、装置、计算机设备和存储介质。
一种联系人亲密度估算方法，所述方法包括：接收终端发送的业务申请请求；所述业务申请请求中包含第一用户标识；响应于所述业务申请请求，获取预先构建的用户关系网络；根据所述用户关系网络查找与所述第一用户标识对应的多个第二用户标识；所述用户关系网络包含所述第一用户标识与第二用户标识之间的综合交互信息；根据每个第二用户标识对应的综合交互信息，计算所述第一用户标识与相应的第二用户标识之间的亲密度；将大于预设阈值的亲密度所对应的第二用户标识发送至所述终端。
在其中一个实施例中，在所述响应于所述业务申请请求，获取预先构建的用户关系网络之前，还包括：获取多个业务数据，每个业务数据中包含至少一个用户标识；解析所述业务数据，得到每个业务数据中用户标识之间的单次交互信息；根据多个业务数据对应的单次交互信息，构建以多个用户标识为节点的用户关系网络。
在其中一个实施例中，所述根据多个业务数据对应的单次交互信息，构建以多个用户标识为节点的用户关系网络，包括：根据每个业务数据中用户标识之间的单次交互信息，确定所述相应业务数据中包含的至少一个用户标识中的主动用户标识和被动用户标识；根据所述主动用户标识和所述被动用户标识从所述多个业务数据中筛选出交互数据；所述交互数据对应的主动用户标识和被动用户标识为不相同的用户标识；根据筛选出的交互数据中的单次交互信息，构建以多个主动用户标识和被动用户标识为节点的用户关系网络。
在其中一个实施例中，所述根据每个第二用户标识对应的综合交互信息，计算所述第一用户标识与相应的第二用户标识之间的亲密度，包括：在每个第二用户标识和所述第一用户标识之间的多个单次交互信息中，分别统计所述第一用户标识为所述主动用户标识的第一数量，和所述第一用户标识为所述被动用户标识的第二数量；获取与所述主动用户标识对应的第一权重，和与所述被动用户标识对应的第二权重；根据所述第一数量、所述第二数量、所述第一权重和所述第二权重计算得到所述第一用户标识与相应的第二用户标识之间的亲密度。
在其中一个实施例中，所述方法还包括：将所述多个业务数据中相同用户标识对应的单次交互信息进行关联；对任意两个用户标识之间的所有单次交互信息进行统计，得到所述任意两个用户标识之间的综合交互信息；所述根据多个业务数据对应的单次交互信息，构建以多个用户标识为节点的用户关系网络，包括：根据统计后的综合交互信息，构建以所述多个用户标识为节点的用户关系网络。
在其中一个实施例中，所述将大于预设阈值的亲密度所对应的第二用户标识发送至所述终端，包括：确定大于预设阈值的亲密度所对应的第二用户标识；获取与所确定的第二用户标识对应的联系人信息；将所确定的第二用户标识和相应的联系人信息发送至所述终端。
一种联系人亲密度估算装置，所述装置包括：接收模块，用于接收终端发送的业务申请请求；所述业务申请请求中包含第一用户标识；获取模块，用于响应于所述业务申请请求，获取预先构建的用户关系网络；查找模块，用于根据所述用户关系网络查找与所述第一用户标识对应的多个第二用户标识；所述用户关系网络包含所述第一用户标识与第二用户标识之间的综合交互信息；计算模块，用于根据每个第二用户标识对应的综合交互信息，计算所述第一用户标识与相应的第二用户标识之间的联系人亲密度；发送模块，用于将大于预设阈值的联系人亲密度所对应的第二用户标识发送至所述终端。
在其中一个实施例中，所述装置还包括：构建模块，用于获取多个业务数据，每个业务数据中包含至少一个用户标识；解析所述业务数据，得到每个业务数据中用户标识之间的单次交互信息；根据多个业务数据对应的单次交互信息，构建以多个用户标识为节点的用户关系网络。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各个实施例中所述的联系人亲密度估算方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述各个实施例中所述的联系人亲密度估算方法的步骤。
上述联系人亲密度估算方法、装置、计算机设备和存储介质，服务器在接收到终端发送的包含第一用户标识的业务申请请求之后，可获取预先构建的用户关系网络。通过用户关系网络查找与第一用户标识有过交互事件的至少一个第二用户标识。服务器可根据每个第二用户标识与第一用户标识的综合交互信息，可计算第一用户标识与第二用户标识之间的亲密度。服务器将亲密度大于预设阈值的第二用户标识发送至终端。终端可将接收到的第二用户标识对应的用户作为第一用户标识对应的用户的联系人。通过预先构建的用户关系网络计算得到与第一用户标识具有较高亲密度的第二用户标识，使得在用户无需手动输入联系人信息时，准确地确定亲密度较高的联系人。
附图说明
图1为一个实施例中联系人亲密度估算方法的应用场景图；
图2为一个实施例中联系人亲密度估算方法的流程示意图；
图3为一个实施例中用户关系网络的示意图；
图4为另一个实施例中联系人亲密度估算方法的流程示意图；
图5为一个实施例中联系人亲密度估算装置的结构框图；
图6为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
可以理解，本申请所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。举例来说，在不脱离本申请的范围的情况下，可以将第一用户标识称为第二用户标识，且类似地，可将第二用户标识称为第一用户标识。第一用户标识和第二用户标识两者都是用户标识，但其不是同一用户标识。
本申请提供的联系人亲密度估算方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104通过网络进行通信。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。终端102向服务器104发送包含第一用户标识的业务申请请求。服务器104响应于该业务申请请求，获取预先构建的用户关系网络。服务器104根据获取的用户关系网络查找与第一用户标识对应的多个第二用户标识，其中，第二用户标识是指在用户关系网络中与第一用户标识具有综合交互信息的用户标识。服务器104可将每个查找到的第二用户标识与第一用户标识的综合交互信息，计算第一用户标识与第二用户表示之间的联系人亲密度。服务器104将从所有的第二用户标识中筛选出亲密度大于愚者阈值的第二用户标识，并将筛选出的第二用户标识发送至终端102。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种联系人亲密度估算方法，以该方法应用于图1中的服务器104为例进行说明，包括以下步骤：
步骤202，接收终端发送的业务申请请求；业务申请请求中包含第一用户标识。
业务申请请求是指用于进行业务申请的请求。比如，业务申请请求可以是进行贷款业务申请的请求，还可以是进行保险业务申请的请求，但不限于此。第一用户标识是指通过终端发起业务申请请求的用户标识。其中，用户标识是指将每个用户区分于其他用户的标识。用户标识可以是包括数字、字母和符号中至少一种字符的字符串。比如说，用户标识可以是用户账号、用户姓名、用户身份证号等其中一种或多种全局唯一的标识。
在一个实施例中，终端中运行有操作系统，操作系统上运行了提供业务申请服务的应用程序。操作系统(Operating System，简称OS)是管理和控制终端硬件与软件资源的计算机程序，是直接运行在终端上的最基本的系统软件，应用程序需要在操作系统的支持下运行。应用程序可以是社交应用程序、手机银行应用程序、贷款服务应用程序等需要用户提供联系人信息的应用程序。应用程序可提供一个包含业务申请用户界面，用户界面中可包含业务申请控件。当终端检测到作用于业务申请控件的点击操作时，可触发生成业务申请请求，并将业务申请请求发送至与应用程序对应的服务器。
步骤204，响应于业务申请请求，获取预先构建的用户关系网络。
用户关系网络是指预先根据服务器中的业务数据构建的，用于反映用户之间交互关系的网络。其中，业务数据是指服务器中所存储的，多个用户已办理业务的相关数据。业务数据可包括用户为自己办理的业务所产生的数据，也可为用户与其他用户进行的交互事件所产生的数据。业务数据包括但不限于银行转账数据、保险购买数据、病情咨询数据、亲密代付数据等。相应的，交互关系包括但不限于银行转账关系、保险购买关系、病情咨询关系、亲密代付关系等。每个用户标识都可为用户关系网络中的一个节点，且当任意两个用户标识之间存在交互关系时，则在该用户关系网络中相应的两个节点之间可以连线。
在一个实施例中，可通过R语言(一种用于统计分析、绘图的语言和操作环境)中的igraph包(一种用于处理网格图的R语言安装包)绘制用户关系网络。根据用户节点及节点与节点之间的指向关系画出。如图3所示，为一个用户关系网络的示意图。其中，该用户网络中包括A节点302a、B节点302b、C节点302c、D节点302d、E节点302e，且分别对应用户标识Alice、用户标识Bob、用户标识Cecil、用户标识David、用户标识Echo。A节点302a与从D节点302d之间有从D节点302d指向A节点302a的单向连线304。A节点302a与B节点302b之间有双向连线306。
步骤206，根据用户关系网络查找与第一用户标识对应的多个第二用户标识；用户关系网络包含第一用户标识与第二用户标识之间的综合交互信息。
第二用户标识是指在用户关系网络中，与第一用户标识具有综合交互信息的用户标识。其中，综合交互信息是指根据两个用户节点之间所有的业务数据所生成的信息。比如说，第一用户标识的用户给第二用户标识的用户转过10次账，买过2次保险，第二用户标识的用户给第一用户标识的用户咨询过3次病情。
在一个实施例中，用户关系网络中的每个用户标识都有对应的联系人信息。其中，联系人信息包括但不限于用户姓名、身份证号、年龄、性别、通讯电话、家庭住址、银行卡号、邮箱号等其中一种或多种的信息。联系人信息可从多个业务数据中关联汇总。比如说，用户A在保险购买数据中提供了自己的用户姓名、身份证号、年龄、性别和通讯电话，用户A还在银行转账数据中提供了自己的用户姓名、身份证号、家庭住址和银行卡号。则可通过身份证号将用户A的多个联系人信息进行关联。
步骤208，根据每个第二用户标识对应的综合交互信息，计算第一用户标识与相应的第二用户标识之间的亲密度。
亲密度是指两个用户标识对应的用户之间交互密切的程度。两个用户之间有越多的交互事件，则说明两个用户之间的亲密度越高。因此，可根据第一用户标识与第二用户标识之间的综合交互信息，来计算第一用户标识与第二用户标识之间的亲密度。可统计第一用户标识和第二用户标识之间的交互事件的数量，根据交互事件的数量计算亲密度。
在一个实施例中，用户标识包括公用账户标识，方法还包括：筛除用户标识中的公用账户标识。公用账户标识可以是商家账户、公司账户、机构组织账户等非个人标识。比如说，有的商家作为支付的收款方，一个用户可能多次对该商家账户进行付款，则需要排除商家账户。虽然用户A与商家B之间存在很多交互事件，但是商家账户并不能作为用户A的联系人，因此无需计算商家账户与用户A之间的亲密度。
在一个实施例中，当第二用户标识存在超过预设个数的，具有综合交互信息的其他用户标识时，可将该目标用户标识作为公用账户标识。
步骤210，将大于预设阈值的亲密度所对应的第二用户标识发送至终端。
当计算得到的亲密度大于预设阈值时，说明相应的第二用户标识对应的用户与第一用户标识对应的用户具有足够高的亲密度，可将该第二用户标识对应的用户作为第一用户标识对应的用户的联系人。
在一个实施例中，将大于预设阈值的亲密度所对应的第二用户标识发送至终端，包括：确定大于预设阈值的亲密度所对应的第二用户标识；获取与所确定的第二用户标识对应的联系人信息；将所确定的第二用户标识和相应的联系人信息发送至终端。
当存在多个大于预设阈值的亲密度所对应的第二用户标识时，可将前预设个数的第二用户标识及相应的联系人信息发送至终端。还可以将全部符合条件的第二用户标识都发送至终端，使得用户可进行选择最符合的第二用户标识作为联系人。当不存在大于预设阈值的亲密度所对应的第二用户标识时，说明当前的用户关系网络中并没有符合条件的第二用户标识可作为第一用户标识的联系人，因此可向终端发送提示信息，终端可展示该提示信息，使得用户可手动输入联系人信息。
上述联系人亲密度估算方法中，服务器在接收到终端发送的包含第一用户标识的业务申请请求之后，可获取预先构建的用户关系网络。通过用户关系网络查找与第一用户标识有过交互事件的至少一个第二用户标识。服务器可根据每个第二用户标识与第一用户标识的综合交互信息，可计算第一用户标识与第二用户标识之间的亲密度。服务器将亲密度大于预设阈值的第二用户标识发送至终端。终端可将接收到的第二用户标识对应的用户作为第一用户标识对应的用户的联系人。通过预先构建的用户关系网络计算得到与第一用户标识具有较高亲密度的第二用户标识，使得在用户无需手动输入联系人信息时，较准确地确定联系人。
在一个实施例中，响应于业务申请请求，获取预先构建的用户关系网络之前，还包括：获取多个业务数据，每个业务数据中包含至少一个用户标识；解析业务数据，得到每个业务数据中用户标识之间的单次交互信息；根据多个业务数据对应的单次交互信息，构建以多个用户标识为节点的用户关系网络。
业务数据可为服务器从多个终端或服务器中获取的业务数据。举例来说，综合金融服务集团可同时为用户提供银行、证券、保险中两种或两种以上金融服务。综合金融服务集团旗下可包含多个子子系统，每个子系统用于存储相关业务的业务数据。服务器可从多个子系统中对应的子服务器中获取多种类型的业务数据。还可以将子系统中没记录的线下保单、合同等纸质文本通过扫描或OCR(Optical Character Recognition，光学字符识别)等方式将纸质文本转换为电子文本输入子系统之后，再将电子文本与相应的用户节点进行关联。若没有已存在的用户节点，则根据文本内容创建新用户节点。可通过多种类型的业务数据构建用户关系网络，使得用户关系网络更加完善，提高了联系人亲密度的准确度。
单次交互信息是指业务数据中具有指向性的信息。比如说，保单购买数据中包含承保人标识、投保人标识、被保人标识等用户标识，而其中可将投保人标识与被保人标识之间的交互关系作为单次交互信息，且该单次交互信息为投保人标识指向被保人标识。
在一个实施例中，单次交互信息还包括间接交互信息。比如说，用户A与用户B之间存在交互信息，而用户B与用户C之间存在交互信息。虽然用户A与用户B之间没有直接的单次交互信息，但是用户A与用户C之间存在间接用户标识用户B，因此用户A、用户B与用户C也可能为是相互认识的。可对间接交互信息预设第三权值。统计任意两个用户标识之间的间接用户标识的第三数量，根据第三数量和第三权值计算该任意两个用户标识之间的亲密度。另外，当第三数量大于预设阈值时，可在用户关系网络中该两个用户标识之间构建虚线连接线。
上述联系人亲密度估算方法中，通过利用业务数据中不同用户标识之间的单次交互信息，构建以多个用户标识为节点的用户关系网络。通过联合不同的业务数据，并进行有效梳理，从而分析得到业务数据中的有效价值。且通过业务数据构建出的用户关系网络计算出来的亲密度，所确定的亲密联系人具有一定的社会行为、经济实力，具有较高的信用度，从而能够降低用户提供虚假信息的风险。
在一个实施例中，该方法还包括：将多个业务数据中相同用户标识对应的单次交互信息进行关联；对任意两个用户标识之间的所有单次交互信息进行统计，得到任意两个用户标识之间的综合交互信息；根据多个业务数据对应的单次交互信息，构建以多个用户标识为节点的用户关系网络，包括：根据统计后的综合交互信息，构建以多个用户标识为节点的用户关系网络。
在数据库中将根据用户标识的映射关系将同一个用户的不同联系人信息进行关联之后，还可对数据进行数据清洗，在检测到重复记录、空白记录、不完整记录、不一致记录、错误记录之后，对记录进行相应的处理，包括：去掉重复的记录，去除空白的记录，补上不完整的记录，解决不一致的记录，修正错误的记录，用测试查询来验证数据等步骤。数据清洗完之后，每个用户都会有相应的一系列用户标识，可将针对每个用户构建一个用户节点，并根据与用户节点关联的用户标识，建立节点之间的连接。
在一个实施例中，根据多个业务数据对应的单次交互信息，构建以多个用户标识为节点的用户关系网络，包括：根据每个业务数据中用户标识之间的单次交互信息，确定相应业务数据中包含的至少一个用户标识中的主动用户标识和被动用户标识；根据主动用户标识和被动用户标识从多个业务数据中筛选出交互数据；交互数据对应的主动用户标识和被动用户标识为不相同的用户标识；根据筛选出的交互数据中的单次交互信息，构建以多个主动用户标识和被动用户标识为节点的用户关系网络。
主动用户标识是指主动发起业务的用户所对应的用户标识。被动用户标识是指被动接受业务的用户所对应的用户标识。单次交互信息通常是指主动用户标识指向被动用户标识的指向性信息。在用户使用子系统，进行业务流程时，可将登录用户账号作为主动用户标识。通过业务数据中的具体内容可确定被动用户标识，比如说，保险购买数据中的“被保人”，银行汇款过程中的“收款方账号”，医疗平台中用户为他人咨询病情的时候所涉及到的“病人详情”，开通亲密代付功能(亲密的人在网购消费时,在收银台选择亲密付的付款方式,就从亲密付付款人的账户里使用余额、储蓄卡、信用卡、余额宝方式自动扣款)所涉及的“亲密付付款人账号”，根据“被保人”、“收款方账号”、“病人详情”、“亲密付付款人账号”等字段可确定被动用户标识。
由于业务数据中存在用户为自己办理的业务所产生的数据，因此需要排除该部分对亲密度不影响的业务数据。当业务数据中主动用户标识和被动用户标识相同时，说明是用户为自己所办理的业务，则可将相应的业务数据排除。筛选出的主动用户标识和被动用户标识为不相同的用户标识则为交互数据。交互数据是指两个不同的用户标识之间发生的交互事件的相关数据。
根据单次交互信息构建的用户关系网络如图3所示，单向连线304代表存在用户标识David指向用户标识Alice的交互事件，则用户标识David为主动用户标识，用户标识Alice为被动用户标识，比如说用户标识David曾为用户标识Alice买过保险；双向连线306表示用户标识Alice与用户标识Bob之间存在互相交互的事件，比如说用户标识Alice与用户标识Bob之间曾互相转账，则说明用户标识Alice与用户标识Bob之间发生过互为主动用户标识的多个交互事件。
上述联系人亲密度估算方法中，通过将用户标识区分为主动用户标识和被动用户标识，并对主动用户标识和被动用户标识分别赋予不同的权值，能够避免出现单方面多次联系导致计算得到的亲密度过高的情况。
在一个实施例中，可根据每项业务数据中的文本信息中，能够明确主动用户标识或被动用户标识的词汇构建主动用户定义词库和被动用户定义词库。并根据主动用户定义词库和被动用户定义词库判断业务数据中出现的用户标识为主动用户标识还是被动用户标识。比如说，在检测到业务数据中的用户标识之后，提取用户标识所处前后语句中的关键词，将关键词与主动用户定义词库和被动用户定义词库中的关键词匹配。当一项业务数据中仅包含两个用户标识时，则仅需判断哪个是主动用户标识哪个是被动用户标识；当一项业务数据中包含多个用户标识时，则可能存在一个主动用户标识和多个被动用户标识。
在一个实施例中，根据每个第二用户标识对应的综合交互信息，计算第一用户标识与相应的第二用户标识之间的亲密度，包括：在每个第二用户标识和第一用户标识之间的多个单次交互信息中，分别统计第一用户标识为主动用户标识的第一数量，和第一用户标识为被动用户标识的第二数量；获取与主动用户标识对应的第一权重，和与被动用户标识对应的第二权重；根据第一数量、第二数量、第一权重和第二权重计算得到第一用户标识与相应的第二用户标识之间的亲密度。
第一数量是指第二用户标识和第一用户标识之间的多个单次交互信息中，第一用户标识为主动用户标识的单次交互信息的数量。第二数量是指第二用户标识和第一用户标识之间的多个单次交互信息中，第一用户标识为被动用户标识的单次交互信息的数量。举例来说，第一权重为W1，第一数量为S1，第二权重为W2，第二数量为S2，则可通过公式Q＝W1*S1+W2*S2计算得到相应的第二用户标识与第一用户标识之间的亲密度Q。
在一个实施例中，当第一数量为零，第二数量零时和当第一数量不为零，第二数量为零时，说明第一用户标识和第二用户标识之间的交互事件为单方面的交互事件，则可适当降低第一权值或第二权值。当第一数量和第二数量都不为零时，说明第一用户标识和第二用户标识之间的交互事件为双方互相交互事件，可适当提高第一权值或第二权值。
在一个实施例中，将大于预设阈值的亲密度所对应的第二用户标识发送至终端包括：根据所确定的第二用户标识，以及与所确定的第二用户标识对应的亲密度生成亲密度结果消息；将所述亲密度结果消息发送至所述终端；所述亲密度结果消息用于指示所述终端生成并展示，以所述第一用户标识和所述所确定的第二用户标识为节点的第一用户关系网络，所述节点之间的节点距离通过相应的亲密度进行确定。
第一用户关系网络是指以第一用户标识为核心的用户关系网络。当终端显示了以第一用户标识和多个第二用户标识为节点的第一用户关系网络，可将亲密度大于预设阈值的第二用户标识对应的节点通过红色蓝色等明亮的颜色显示，并标记为可选状态，将亲密度小于预设阈值的第二用户标识对应的节点通过灰色黑色等颜色显示，并标记为不可选状态。用户可点击选取预设个数的可选状态的第二用户标识对应的节点作为联系人。
在一个实施例中，如图4所示，提供了一种联系人亲密度估算方法，以该方法应用于图1中的服务器104为例进行说明，包括以下步骤：
步骤402，获取多个业务数据，每个业务数据中包含至少一个用户标识。
步骤404，解析业务数据，得到每个业务数据中用户标识之间的单次交互信息。
步骤406，根据每个业务数据中用户标识之间的单次交互信息，确定相应业务数据中包含的至少一个用户标识中的主动用户标识和被动用户标识。
步骤408，根据主动用户标识和被动用户标识从多个业务数据中筛选出交互数据；交互数据对应的主动用户标识和被动用户标识为不相同的用户标识。
步骤410，将多个交互数据中相同用户标识对应的单次交互信息进行关联。
步骤412，对任意两个用户标识之间的所有单次交互信息进行统计，得到任意两个用户标识之间的综合交互信息。
步骤414，根据筛选出的交互数据中的单次交互信息，构建以多个主动用户标识和被动用户标识为节点的用户关系网络。
步骤416，接收终端发送的业务申请请求；业务申请请求中包含第一用户标识。
步骤418，响应于业务申请请求，获取预先构建的用户关系网络。
步骤420，根据用户关系网络查找与第一用户标识对应的多个第二用户标识；用户关系网络包含第一用户标识与第二用户标识之间的综合交互信息。
步骤422，根据每个第二用户标识对应的综合交互信息，计算第一用户标识与相应的第二用户标识之间的亲密度。
步骤424，确定大于预设阈值的亲密度所对应的第二用户标识。
步骤426，获取与所确定的第二用户标识对应的联系人信息。
步骤428，将所确定的第二用户标识和相应的联系人信息发送至终端。
上述实施例中，服务器根据获取的业务数据中用户标识之间的单次交互信息进行筛选，得到交互数据，通过仅对不同用户标识之间发生的交互事件对应的单次交互信息进行处理，节约了用户关系网络的构建时间。服务器在接收到终端发送的包含第一用户标识的业务申请请求之后，可获取预先构建的用户关系网络。通过用户关系网络查找与第一用户标识有过交互事件的至少一个第二用户标识。服务器可根据每个第二用户标识与第一用户标识的综合交互信息，可计算第一用户标识与第二用户标识之间的亲密度。服务器将亲密度大于预设阈值的第二用户标识及相应的联系人信息发送至终端。终端可将接收到的第二用户标识对应的用户作为第一用户标识对应的用户的联系人。通过预先构建的用户关系网络计算得到与第一用户标识具有较高亲密度的第二用户标识，使得在用户无需手动输入联系人信息时，较准确地确定联系人及联系人信息。
应该理解的是，虽然图2和4的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2和4中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中，如图5所示，提供了一种联系人亲密度估算装置500，包括：接收模块502，用于接收终端发送的业务申请请求；业务申请请求中包含第一用户标识；获取模块504，用于响应于业务申请请求，获取预先构建的用户关系网络；查找模块506，用于根据用户关系网络查找与第一用户标识对应的多个第二用户标识；用户关系网络包含第一用户标识与第二用户标识之间的综合交互信息；计算模块508，用于根据每个第二用户标识对应的综合交互信息，计算第一用户标识与相应的第二用户标识之间的联系人亲密度；发送模块510，用于将大于预设阈值的联系人亲密度所对应的第二用户标识发送至终端。
在一个实施例中，该装置还包括：构建模块，用于获取多个业务数据，每个业务数据中包含至少一个用户标识；解析业务数据，得到每个业务数据中用户标识之间的单次交互信息；根据多个业务数据对应的单次交互信息，构建以多个用户标识为节点的用户关系网络。
在一个实施例中，构建模块还用于根据每个业务数据中用户标识之间的单次交互信息，确定相应业务数据中包含的至少一个用户标识中的主动用户标识和被动用户标识；根据主动用户标识和被动用户标识从多个业务数据中筛选出交互数据；交互数据对应的主动用户标识和被动用户标识为不相同的用户标识；根据筛选出的交互数据中的单次交互信息，构建以多个主动用户标识和被动用户标识为节点的用户关系网络。
在一个实施例中，计算模块508还用于在每个第二用户标识和第一用户标识之间的多个单次交互信息中，分别统计第一用户标识为主动用户标识的第一数量，和第一用户标识为被动用户标识的第二数量；获取与主动用户标识对应的第一权重，和与被动用户标识对应的第二权重；根据第一数量、第二数量、第一权重和第二权重计算得到第一用户标识与相应的第二用户标识之间的亲密度。
在一个实施例中，构建模块还用于将多个业务数据中相同用户标识对应的单次交互信息进行关联；对任意两个用户标识之间的所有单次交互信息进行统计，得到任意两个用户标识之间的综合交互信息；根据统计后的综合交互信息，构建以多个用户标识为节点的用户关系网络。
在一个实施例中，发送模块510还用于确定大于预设阈值的亲密度所对应的第二用户标识；获取与所确定的第二用户标识对应的联系人信息；将所确定的第二用户标识和相应的联系人信息发送至终端。
关于联系人亲密度估算装置的具体限定可以参见上文中对于联系人亲密度估算方法的限定，在此不再赘述。上述联系人亲密度估算装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图6所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储用户关系网络和业务数据等。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种联系人亲密度估算方法。
本领域技术人员可以理解，图6中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：接收终端发送的业务申请请求；业务申请请求中包含第一用户标识；响应于业务申请请求，获取预先构建的用户关系网络；根据用户关系网络查找与第一用户标识对应的多个第二用户标识；用户关系网络包含第一用户标识与第二用户标识之间的综合交互信息；根据每个第二用户标识对应的综合交互信息，计算第一用户标识与相应的第二用户标识之间的亲密度；将大于预设阈值的亲密度所对应的第二用户标识发送至终端。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：获取多个业务数据，每个业务数据中包含至少一个用户标识；解析业务数据，得到每个业务数据中用户标识之间的单次交互信息；根据多个业务数据对应的单次交互信息，构建以多个用户标识为节点的用户关系网络。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时，所实现的根据多个业务数据对应的单次交互信息，构建以多个用户标识为节点的用户关系网络的步骤，包括以下步骤：根据每个业务数据中用户标识之间的单次交互信息，确定相应业务数据中包含的至少一个用户标识中的主动用户标识和被动用户标识；根据主动用户标识和被动用户标识从多个业务数据中筛选出交互数据；交互数据对应的主动用户标识和被动用户标识为不相同的用户标识；根据筛选出的交互数据中的单次交互信息，构建以多个主动用户标识和被动用户标识为节点的用户关系网络。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时，所实现的根据每个第二用户标识对应的综合交互信息，计算第一用户标识与相应的第二用户标识之间的亲密度的步骤，包括以下步骤：在每个第二用户标识和第一用户标识之间的多个单次交互信息中，分别统计第一用户标识为主动用户标识的第一数量，和第一用户标识为被动用户标识的第二数量；获取与主动用户标识对应的第一权重，和与被动用户标识对应的第二权重；根据第一数量、第二数量、第一权重和第二权重计算得到第一用户标识与相应的第二用户标识之间的亲密度。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：将多个业务数据中相同用户标识对应的单次交互信息进行关联；对任意两个用户标识之间的所有单次交互信息进行统计，得到任意两个用户标识之间的综合交互信息；所实现的根据多个业务数据对应的单次交互信息，构建以多个用户标识为节点的用户关系网络的步骤，包括以下步骤：根据统计后的综合交互信息，构建以多个用户标识为节点的用户关系网络。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时，所实现的将大于预设阈值的亲密度所对应的第二用户标识发送至终端的步骤，包括以下步骤：确定大于预设阈值的亲密度所对应的第二用户标识；获取与所确定的第二用户标识对应的联系人信息；将所确定的第二用户标识和相应的联系人信息发送至终端。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：接收终端发送的业务申请请求；业务申请请求中包含第一用户标识；响应于业务申请请求，获取预先构建的用户关系网络；根据用户关系网络查找与第一用户标识对应的多个第二用户标识；用户关系网络包含第一用户标识与第二用户标识之间的综合交互信息；根据每个第二用户标识对应的综合交互信息，计算第一用户标识与相应的第二用户标识之间的亲密度；将大于预设阈值的亲密度所对应的第二用户标识发送至终端。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：获取多个业务数据，每个业务数据中包含至少一个用户标识；解析业务数据，得到每个业务数据中用户标识之间的单次交互信息；根据多个业务数据对应的单次交互信息，构建以多个用户标识为节点的用户关系网络。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时，所实现的根据多个业务数据对应的单次交互信息，构建以多个用户标识为节点的用户关系网络的步骤，包括以下步骤：根据每个业务数据中用户标识之间的单次交互信息，确定相应业务数据中包含的至少一个用户标识中的主动用户标识和被动用户标识；根据主动用户标识和被动用户标识从多个业务数据中筛选出交互数据；交互数据对应的主动用户标识和被动用户标识为不相同的用户标识；根据筛选出的交互数据中的单次交互信息，构建以多个主动用户标识和被动用户标识为节点的用户关系网络。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时，所实现的根据每个第二用户标识对应的综合交互信息，计算第一用户标识与相应的第二用户标识之间的亲密度的步骤，包括以下步骤：在每个第二用户标识和第一用户标识之间的多个单次交互信息中，分别统计第一用户标识为主动用户标识的第一数量，和第一用户标识为被动用户标识的第二数量；获取与主动用户标识对应的第一权重，和与被动用户标识对应的第二权重；根据第一数量、第二数量、第一权重和第二权重计算得到第一用户标识与相应的第二用户标识之间的亲密度。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：将多个业务数据中相同用户标识对应的单次交互信息进行关联；对任意两个用户标识之间的所有单次交互信息进行统计，得到任意两个用户标识之间的综合交互信息；所实现的根据多个业务数据对应的单次交互信息，构建以多个用户标识为节点的用户关系网络的步骤，包括以下步骤：根据统计后的综合交互信息，构建以多个用户标识为节点的用户关系网络。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时，所实现的将大于预设阈值的亲密度所对应的第二用户标识发送至终端的步骤，包括以下步骤：确定大于预设阈值的亲密度所对应的第二用户标识；获取与所确定的第二用户标识对应的联系人信息；将所确定的第二用户标识和相应的联系人信息发送至终端。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
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申请的几种实施方式，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，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种联系人亲密度估算方法，所述方法包括：
接收终端发送的业务申请请求；所述业务申请请求中包含第一用户标识；
响应于所述业务申请请求，获取预先构建的用户关系网络；
根据所述用户关系网络查找与所述第一用户标识对应的多个第二用户标识；所述用户关系网络包含所述第一用户标识与第二用户标识之间的综合交互信息；
根据每个第二用户标识对应的综合交互信息，计算所述第一用户标识与相应的第二用户标识之间的亲密度；
将大于预设阈值的亲密度所对应的第二用户标识发送至所述终端。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述响应于所述业务申请请求，获取预先构建的用户关系网络之前，还包括：
获取多个业务数据，每个业务数据中包含至少一个用户标识；
解析所述业务数据，得到每个业务数据中用户标识之间的单次交互信息；
根据多个业务数据对应的单次交互信息，构建以多个用户标识为节点的用户关系网络。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据多个业务数据对应的单次交互信息，构建以多个用户标识为节点的用户关系网络，包括：
根据每个业务数据中用户标识之间的单次交互信息，确定所述相应业务数据中包含的至少一个用户标识中的主动用户标识和被动用户标识；
根据所述主动用户标识和所述被动用户标识从所述多个业务数据中筛选出交互数据；所述交互数据对应的主动用户标识和被动用户标识为不相同的用户标识；
根据筛选出的交互数据中的单次交互信息，构建以多个主动用户标识和被动用户标识为节点的用户关系网络。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据每个第二用户标识对应的综合交互信息，计算所述第一用户标识与相应的第二用户标识之间的亲密度，包括：
在每个第二用户标识和所述第一用户标识之间的多个单次交互信息中，分别统计所述第一用户标识为所述主动用户标识的第一数量，和所述第一用户标识为所述被动用户标识的第二数量；
获取与所述主动用户标识对应的第一权重，和与所述被动用户标识对应的第二权重；
根据所述第一数量、所述第二数量、所述第一权重和所述第二权重计算得到所述第一用户标识与相应的第二用户标识之间的亲密度。
5.根据权利要求2至4中任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将所述多个业务数据中相同用户标识对应的单次交互信息进行关联；
对任意两个用户标识之间的所有单次交互信息进行统计，得到所述任意两个用户标识之间的综合交互信息；
所述根据多个业务数据对应的单次交互信息，构建以多个用户标识为节点的用户关系网络，包括：
根据统计后的综合交互信息，构建以所述多个用户标识为节点的用户关系网络。
6.根据权利要求1至4中任意一项所述的方法，其特征在于，所述将大于预设阈值的亲密度所对应的第二用户标识发送至所述终端，包括：
确定大于预设阈值的亲密度所对应的第二用户标识；
获取与所确定的第二用户标识对应的联系人信息；
将所确定的第二用户标识和相应的联系人信息发送至所述终端。
7.一种联系人亲密度估算装置，其特征在于，所述装置包括：
接收模块，用于接收终端发送的业务申请请求；所述业务申请请求中包含第一用户标识；
获取模块，用于响应于所述业务申请请求，获取预先构建的用户关系网络；
查找模块，用于根据所述用户关系网络查找与所述第一用户标识对应的多个第二用户标识；所述用户关系网络包含所述第一用户标识与第二用户标识之间的综合交互信息；
计算模块，用于根据每个第二用户标识对应的综合交互信息，计算所述第一用户标识与相应的第二用户标识之间的联系人亲密度；
发送模块，用于将大于预设阈值的联系人亲密度所对应的第二用户标识发送至所述终端。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述装置还包括：
构建模块，用于获取多个业务数据，每个业务数据中包含至少一个用户标识；解析所述业务数据，得到每个业务数据中用户标识之间的单次交互信息；根据多个业务数据对应的单次交互信息，构建以多个用户标识为节点的用户关系网络。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
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