CN108600083B - 消息提醒方法及设备 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种消息提醒方法及设备，可以根据与目标用户相关的即时通信消息，确定所述目标用户的社交活动特征，然后根据所述社交活动特征，确定与所述社交活动特征匹配的社交网络平台消息，并向所述目标用户发送关于所述社交网络平台消息的提示信息。由于目标用户的即时通信消息即为目标用户与其它用户进行沟通、聊天的信息，其往往能够反映用户关注或者感兴趣的内容，例如目标用户在与其它用户的即时通信过程中，经常提及旅游的话题，则表示该目标用户会对旅游相关的信息特别感兴趣，以此作为用户的社交活动特征，筛选出与旅游相关的社交网络平台消息，并进行提醒可以让目标用户不遗漏这些消息，提高目标用户的使用体验。

Description

消息提醒方法及设备

技术领域

本申请涉及信息技术领域，尤其涉及一种消息提醒方法及设备。

背景技术

随着互联网技术的不断发展，互联网公司提供各种各样社交网络平台，例如微博、朋友圈等。用户通过所述社交网络平台获取各类资讯，例如可以通过朋友圈查看用户好友所发布的各类消息，通过微博查看已关注的用户所发布的各类消息等，这些消息的内容会涉及各个方面。

在实际场景中，用户往往会对某些方面的信息特别关注，例如用户可能对与旅游相关的信息特别感兴趣，因此最好能够对社交网络平台的此类消息进行单独的提醒，但是目前的社交网络平台并没有能够对用户进行特定消息提醒的功能。

申请内容

本申请的目的之一是提供一种消息提醒的方案。

为实现上述目的，本申请的一些实施例提供了一种消息提醒方法，该方法包括：

根据与目标用户相关的即时通信消息，确定所述目标用户的社交活动特征；

根据所述社交活动特征，确定与所述社交活动特征匹配的社交网络平台消息；

向所述目标用户发送关于所述社交网络平台消息的提示信息。

本申请的一些实施例还提供了一种消息提醒设备，该设备包括用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行计算机程序指令的处理器，其中，当该计算机程序指令被该处理器执行时，触发所述设备执行前述消息提醒方法。

此外，本申请的一些实施例还提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现前述消息提醒方法。

本申请的一些实施例提供的方案中，可以根据与目标用户相关的即时通信消息，确定所述目标用户的社交活动特征，然后根据所述社交活动特征，确定与所述社交活动特征匹配的社交网络平台消息，并向所述目标用户发送关于所述社交网络平台消息的提示信息。由于目标用户的即时通信消息即为目标用户与其它用户进行沟通、聊天的信息，其往往能够反映用户关注或者感兴趣的内容，例如目标用户在与其它用户的即时通信过程中，经常提及旅游的话题，则表示该目标用户会对旅游相关的信息特别感兴趣。由于在实际场景中，随着用户社交关系的扩展，其社交网络平台消息会十分庞杂、冗余，可能会包含很多用户并不感兴趣的内容，因此基于用户的即时通信消息确定其社交活动特征，可以从庞杂的社交网络平台消息中筛选出用户感兴趣的内容，并进行提醒可以让目标用户不遗漏这些消息，提高目标用户的使用体验。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1为本申请一些实施例提供的一种消息提醒方法的处理流程图；

图2为本申请一些实施例的消息提醒方法中确定社交活动特征的方式的示意图；

图3为本申请一些实施例提供的在同一应用中实现消息提醒的方法的处理流程图；

图4为本申请另一些实施例提供的在不同应用中实现消息提醒的方法的处理流程图；

图5为本申请的一些实施例提供的一种消息提醒设备的结构示意图；

附图中相同或相似的附图标记代表相同或相似的部件。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

在本申请一个典型的配置中，终端、服务网络的设备均包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体，可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。

本申请一些实施例提供的一种消息提醒方法，该方法可以基于目标用户的即时通信消息来评估用户可能感兴趣的社交网络平台消息，并进行提示，以此提高用户在使用社交网络平台过程中使用体验。在实际场景中，该方法的执行主体可以是用户设备、网络设备或用户设备与网络设备通过网络相集成所构成的设备，或者也可以是运行于上述设备的应用程序。所述用户设备包括但不限于计算机、手机、平板电脑等各类终端设备；所述网络设备包括但不限于如网络主机、单个网络服务器、多个网络服务器集或基于云计算的计算机集合等实现。在此，云由基于云计算(Cloud Computing)的大量主机或网络服务器构成，其中，云计算是分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机集组成的一个虚拟计算机。

图1示出了本实施例中一种消息提醒方法的处理流程图，包括以下处理步骤：

步骤S101，根据与目标用户相关的即时通信消息，确定所述目标用户的社交活动特征。其中，与目标用户相关的即时通信消息是指某一用户在使用即时通信应用与其它用户进行即时交互时所产生的消息，不限于群聊或者私聊时所产生的消息，可以是用户发送的即时通信消息，也可以是用户接收到的即时通信消息。例如，与用户A相关的即时通信消息可以是用户A发送给用户B的消息、用户B向用户A发送的消息、用户A在其所在的通信群组中发送的消息、其它用户在用户A所在的通信群组中所发送的消息等。

社交活动特征用于表示与目标用户相关的即时通信消息所反映出的特点，在实际场景中，社交活动特征可以是目标用户感兴趣的事物、活动等。例如，若目标用户A在与其它用户的聊天过程中经常提及的关于旅游的话题，则可以认为该目标用户A对旅游很感兴趣，因此可以将旅游相关的内容确定为社交活动特征。

步骤S102，根据所述社交活动特征，确定与所述社交活动特征匹配的社交网络平台消息。其中，所述社交网络平台消息是指社交网络(Social Networking)平台中发布的消息，例如微博、朋友圈、博客等社交网络平台中的消息。例如，三条社交网络平台消息的内容分别为：美食推荐、时政新闻以及旅游攻略，若基于目标用户A的社交活动特征是与旅游相关的内容，则此时可以确定与所述社交活动特征匹配的社交网络平台消息即为关于旅游攻略的消息。

步骤S103，向所述目标用户发送关于所述社交网络平台消息的提示信息，由此提醒目标用户关注这些消息。由于目标用户的即时通信消息即为目标用户与其它用户进行沟通、聊天的信息，其往往能够反映用户关注或者感兴趣的内容，例如目标用户在与其它用户的即时通信过程中，经常提及旅游的话题，则表示该目标用户会对旅游相关的信息特别感兴趣，以此作为用户的社交活动特征，筛选出与旅游相关的社交网络平台消息，并提醒目标用户关注这些可能感兴趣的消息。由于在实际场景中，随着用户社交关系的扩展，其社交网络平台消息会十分庞杂、冗余，可能会包含很多用户并不感兴趣的内容，因此基于用户的即时通信消息确定其社交活动特征，可以从庞杂的社交网络平台消息中筛选出用户感兴趣的内容，相较于现有技术中在有任意新消息时都进行提示的方式，本申请实施例的方案能够提醒目标用户关注可能感兴趣的特定消息，可以避免用户遗漏这些消息，从而提高目标用户的使用体验。

由于某一用户感兴趣的事物有可能会随着时间的变化而发生变化，例如用户A在几个月前准备进行健身，因此在几个月前的一段时间可能会对体育锻炼的内容比较感兴趣。而由于在最近一个月准备外出旅游，因此近期与其它用户的聊天过程中可能会涉及较多关于旅游话题的讨论，由此在两个不同的时间段用户A的社交活动特征可能是不相同的。

基于时效性的考虑，在本申请的一些实施例中，用于确定目标用户的社交活动特征的可以基于时间进行选取，即在根据与目标用户相关的即时通信消息，确定所述目标用户的社交活动特征时，可以根据预设时间内、与目标用户相关的即时通信消息，确定所述目标用户的社交活动特征。例如，可以选取最近两周或者一个月内的、与目标用户相关的即时通信消息，来确定该目标用户的社交活动特征，由此可以使得最终确定的社交活动特征更加符合用户近期的兴趣。

在实际场景中，即时通信消息的形式可以包括文本形式或者多媒体形式。对于文本形式的即时通信消息，可以对文本进行语义识别，提取文本的语义特征，作为目标用户的社交活动特征。例如采用例如卷积神经网络等深度学习算法实现语义识别，若即时通信消息中涉及到喜欢的关于旅游的内容，对这些即时通信消息进行分词、提取核心词、关键词等基本处理之后，输入深度学习模型提取语义特征，由此可以确定目标用户的社交活动特征。

对于多媒体形式的即时通信消息，则可以采用如图2所示的方式确定社交活动特征，该方式包括如下的处理步骤：

步骤S201，从与目标用户相关的即时通信消息中提取关于所述即时通信消息的关键信息。

步骤S202，根据所述关键信息生成关于所述即时通信消息的特征值，并生成包含所述特征值的特征矩阵。

步骤S203，将所述特征矩阵确定为所述目标用户的社交活动特征。

由于多媒体形式的即时通信消息可能是视频、语音或者图片等，对于不同的多媒体内容，实际提取的关键信息也可能不同，以便于能够更加准确的反映这些即时通信消息对应的社交活动特征。

以一段语音为例，可能包含多种关键信息，例如声音的振幅、频率等波形信息。这些不同类型的音频内容会对应于不同波段的不同波形。由此在提取语音的关键信息时，可以在不同的波段进行波形识别，从一条语音中提取出不同类型的音频。例如，一段语音中用户说话的声音和背景声音一般会处于不同的波段，可以分别在不同的波段中识别出相应声音的波形信息。将这些波形信息分别转化为特征值，并构建特征矩阵，可以反映出用户说话的声音中所包含的说话内容、用户当前情感状态等，以及背景声音中包含的说话地点的环境信息等。

对于图片，其包含的关键信息可以包含图片的纹理、色彩、形状或者空间关系等各类图像特征信息，在实际场景中，可以根据场景需要选取适用于当前场景的一种或多种图像特征，以提高处理的准确性。此外，关键信息还可以包含图片数据本身携带的地理位置信息、拍摄时间等信息，这些信息可以由拍摄图片的应用程序在拍摄完成时自动插入。这些关键信息同样可以量化为特征值，并构建特征矩阵，用以区分每个图片所携带的不同内容。

对于视频，由连续的图片序列构成。若对每张图片都进行处理，会造成处理负载过大，因此在实际处理时，可以先从所述每段视频中提取关键帧，然后对关键帧进行处理，获取所述关键帧的图像特征信息，作为关于视频内容的视频特征信息。其中，关键帧指图像运动或变化中的关键动作所处的帧，能够反映视频图像序列实际表达的内容，例如对于一个关于爆炸的视频内容，其关键帧可以是表示爆炸起因(例如撞击发生时)帧、爆炸火焰生成时的帧、爆炸火焰最大时的帧、以及爆炸火焰消失时的帧等等。由于关键帧已经能够较好地反映视频内容的实际含义，因此通过将关键帧的视频特征信息作为视频内容的视频特征信息，可以减少处理运算量，提高处理速度。

每条即时通信消息对应的不同特征均可以反映该条即时通信消息实际所表达的内容，通过一条或者多条即时通信消息的内容可以确定目标用户的社交活动特征。在实际场景中，确定目标用户的社交活动特征的处理过程可以采用深度学习的方式来完成。在开始获取并处理即时聊天消息之前，可以构建一深度学习模型，通过已完成分类的即时聊天消息样本作为训练集，对深度学习模型进行训练，使其可以用于对实时获取到的即时聊天消息进行识别。例如，若需要使得本申请实施例提供的方案可以识别出关于户外风景的照片，则可以提供各类户外风景的图片作为训练集，在训练样本足够充足的前提下，深度学习模型可以对即时通信消息中的照片的征矩阵进行识别，确定该照片的内容属于户外风景照片。

在本申请的一些实施例中，为了提高选取的社交网络平台消息与目标用户的社交行为特征之间的相关性，可以根据目标用户与其它用户之间进行有效交互的即时通信消息，确定所述目标用户的社交活动特征。

其中，有效交互是指用户之间之间的交互信息存在特定的关联关系，这些关联关系可以基于消息内容的相似度、消息发送的间隔、消息之间的逻辑关系等。例如，用户A的消息回答了用户B消息中的问题、用户A的消息与用户B消息中的内容类似或者用户A的消息与用户B的消息的发布间隔未超过N条消息或未超过M秒等，在类似情况下所涉及的消息均可以认为是用户之间进行有效交互的即时通信消息。由此，可以避免一些目标用户不感兴趣的话题，在确定目标用户的社交活动特征时的影响。例如，目标用户A所在的聊天群组中，用户C发起了关于某一时政新闻话题的讨论，且有其它多名用户参与，而目标用户A对此不感兴趣，因此未参与该话题的讨论。由此，在确定该目标用户A的社交活动特征时，该群组中关于该时政新闻话题的讨论对应的消息不会作为参考的依据。

在本申请一些实施例中，关联用户是指发布的社交网络平台消息会自动推送给目标用户的用户，而非关联用户发布的消息不会被自动推送给目标用户的用户。例如，某些社交网络平台在向目标用户推送社交网络平台消息时，一般会基于用户之间的社交关系，例如在正常情况下仅会向目标用户推送其好友用户或者已关注用户发布的社交网络平台消息。对于此类社交网络平台，其关联用户即为好友用户或者已关注用户等与目标用户存在社交关系的用户。例如，目标用户可以查看的朋友圈消息均是目标用户的好友所发布的消息。由此，在选取进行提示的社交网络平台消息时，可以根据所述社交活动特征，在关联用户发布的社交网络平台消息中，确定与所述社交活动特征匹配的社交网络平台消息。

在实际场景中，为了扩展用户的社交关系或者进行一些广告活动，社交网络平台也会向目标用户推送一些非关联用户的社交网络平台消息。现有技术中，这些消息一般会根据用户之前浏览的社交网络平台消息来确定，但是此种方式中，由于目标用户的浏览行为和社交网络平台的推荐行为之间的反馈是闭环的，用户越多的浏览社交网络平台推荐的内容，社交网络平台会更多的推荐该方面的内容，进而造成社交网络平台推荐的某一方面的内容会被不断强化，而无法随用户实际兴趣的改变而及时进行调整。

因此，在本申请的一些实施例中，对于非关联用户的社交网络平台消息，可以根据所述社交活动特征，在非关联用户发布的社交网络平台消息中，确定与所述社交活动特征匹配的社交网络平台消息，然后向所述目标用户推送所述社交网络平台消息，并向所述目标用户发送关于所述社交网络平台消息的提示信息。

在实际场景中，即时通信消息和社交网络平台消息属于自于同一应用，也可以属于不同的应用。例如，若某一应用同时具有即时通信功能和社交网络平台的功能，则本申请实施例提供的消息提醒方法可以应用于同一应用中，包括如图3所示的步骤：

步骤S301，根据第一应用中的、与目标用户相关的即时通信消息，确定所述目标用户的社交活动特征。

步骤S302，根据所述社交活动特征，确定第一应用中的、与所述社交活动特征匹配的社交网络平台消息。

步骤S303，向所述第一应用的目标用户发送关于所述社交网络平台消息的提示信息。

此外，也可以基于第一应用的即时通信功能中的即时通信消息，来实现第二应用的社交网络平台功能中社交网络平台消息的提醒功能。为实现上述跨应用的提醒功能，所述第一应用和第二应用之间需要共享或者关联两者的用户信息。例如对于目标用户A，其在第一应用的帐号为userA，若两个应用之间共享帐号信息，则该用户可以通过userA直接登录第二应用，由此可以保证目标用户A在第一应用中的社交活动特征，可以应用于目标用户A在第二应用中社交网络平台消息的提醒。在实现跨应用的消息提醒时，可以采用如图4所示的处理步骤：

步骤S401，根据第一应用中的、与目标用户相关的即时通信消息，确定所述目标用户的社交活动特征。

步骤S402，根据所述社交活动特征，确定第二应用中的、与所述社交活动特征匹配的社交网络平台消息。

步骤S403，向所述第二应用的目标用户发送关于所述社交网络平台消息的提示信息。

由于目前可用的具有即时通信功能或者社交网络平台功能的应用种类较多，一个用户往往会使用多个具有类似功能的应用。例如，用户A在工作时偏向于使用即时通信应用app1进行工作上的事务交流，而在业余时间则偏向于使用即时通信应用app2与家人进行交流。该用户A在两个即时通信应用上所体现出的社交活动特征是不同的，由此基于两种不同应用中的即时通信消息可以对同一目标用户进行不同的社交网络平台消息提示。

在本申请的一些实施例中，在向所述第二应用的目标用户发送关于所述社交网络平台消息的提示信息时，可以基于当前的场景条件进行判断，在场景条件与所述第一应用匹配时，向所述第二应用的目标用户发送关于所述社交网络平台消息的提示信息。所述场景条件即为目标用户当前所处的场景，可以基于目标用户所持有的终端设备检测并获取，该场景可以是基于时间、地点等不同的维度。例如，当前的场景条件为处于工作时间，若第一应用为用户A在工作时经常使用即时通信应用app1，则场景条件与第一应用匹配，此时向目标用户A进行提醒的社交网络平台消息也会偏向于目标用户A在工作时较为感兴趣的内容。若当前的场景条件为处于业余时间，则与当前的场景条件匹配的第一应用则是用户A在工作之余经常使用即时通信应用app2，此时向目标用户A进行提醒的社交网络平台消息的内容则会与在工作时间段不同，偏向于目标用户A在业余时间较为感兴趣的内容。

另外，本申请的一部分可被应用为计算机程序产品，例如计算机程序指令，当其被计算机执行时，通过该计算机的操作，可以调用或提供根据本申请的方法和/或技术方案。而调用本申请的方法的程序指令，可能被存储在固定的或可移动的记录介质中，和/或通过广播或其他信号承载媒体中的数据流而被传输，和/或被存储在根据程序指令运行的计算机设备的工作存储器中。在此，根据本申请的一些实施例包括一个如图5所示的设备，该设备包括存储有计算机可读指令的一个或多个存储器510和用于执行计算机可读指令的处理器520，其中，当该计算机可读指令被该处理器执行时，使得所述设备执行基于前述本申请的多个实施例的方法和/或技术方案。

此外，本申请的一些实施例还提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现前述本申请的多个实施例的方法和/或技术方案。

需要注意的是，本申请可在软件和/或软件与硬件的组合体中被实施，例如，可采用专用集成电路(ASIC)、通用目的计算机或任何其他类似硬件设备来实现。在一些实施例中，本申请的软件程序可以通过处理器执行以实现上文步骤或功能。同样地，本申请的软件程序(包括相关的数据结构)可以被存储到计算机可读记录介质中，例如，RAM存储器，磁或光驱动器或软磁盘及类似设备。另外，本申请的一些步骤或功能可采用硬件来实现，例如，作为与处理器配合从而执行各个步骤或功能的电路。

对于本领域技术人员而言，显然本申请不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本申请的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本申请。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本申请的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本申请内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。装置权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。

Claims (9)

1.一种消息提醒方法，其中，该方法包括：

根据第一应用中的、与目标用户相关的即时通信消息，确定所述目标用户的社交活动特征；

根据所述社交活动特征，确定第二应用中的、与所述社交活动特征匹配的社交网络平台消息，所述社交网络平台消息是社交网络平台中发布的消息；

在场景条件与所述第一应用匹配时，向所述第二应用的目标用户发送关于所述社交网络平台消息的提示信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，该方法还包括：

根据预设时间内、与目标用户相关的即时通信消息，确定所述目标用户的社交活动特征。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，该方法还包括：

从与目标用户相关的即时通信消息中提取关于所述即时通信消息的关键信息；

根据所述关键信息生成关于所述即时通信消息的特征值，并生成包含所述特征值的特征矩阵；

将所述特征矩阵确定为所述目标用户的社交活动特征。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中，该方法还包括：

根据目标用户与其它用户之间进行有效交互的即时通信消息，确定所述目标用户的社交活动特征。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，该方法还包括：

根据所述社交活动特征，在关联用户发布的社交网络平台消息中，确定与所述社交活动特征匹配的社交网络平台消息。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，该方法还包括：

根据所述社交活动特征，在非关联用户发布的社交网络平台消息中，确定与所述社交活动特征匹配的社交网络平台消息；

向所述目标用户推送所述社交网络平台消息，并向所述目标用户发送关于所述社交网络平台消息的提示信息。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，该方法还包括：

根据第一应用中的、与目标用户相关的即时通信消息，确定所述目标用户的社交活动特征；

根据所述社交活动特征，确定第一应用中的、与所述社交活动特征匹配的社交网络平台消息；

向所述第一应用的目标用户发送关于所述社交网络平台消息的提示信息。

8.一种消息提醒设备，该设备包括用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行计算机程序指令的处理器，其中，当该计算机程序指令被该处理器执行时，触发所述设备执行权利要求1至7中任一项所述的方法。

9.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令可被处理器执行以实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。

Images