CN109587328B - 消息管理方法和装置、存储介质及电子设备 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例公开了一种消息管理方法和装置、存储介质及电子设备；其中，所述消息管理方法包括：当电子设备接收到新消息时，获取所述新消息的相关信息，其中，所述相关信息包括标识信息；将所述新消息的相关信息输入到概率预测模型，以通过所述概率预测模型得到预测概率；根据所述预测概率对所述新消息进行管理。本方案通过概率预测模型预测用户查看新消息的概率，并根据该概率对新消息进行管理。即是，本方案可以根据概率确定用户是否对该消息感兴趣，对用户感兴趣的消息进行提示，对用户不感兴趣的消息进行屏蔽或删除，提高了消息提示的灵活性和准确性。
Description
技术领域
本申请涉及信息处理技术领域，尤其涉及消息管理方法、消息管理装置、存储介质和电子设备。
背景技术
在日常生活中，用户可以通过移动终端接收各种各样的消息，比如，短信、即时通讯消息和第三方应用的推送消息等。
目前，当移动终端接收到消息时，只能根据用户的设置进行消息提示。当设置为屏蔽时，就会一直屏蔽；当设置为提示时，只要来消息就会进行提示，灵活性较差。
发明内容
本申请实施例提供一种消息管理方法和装置、存储介质及电子设备，可以提高消息管理的灵活性。
第一方面，本申请实施例提供了一种消息管理方法，包括：
当电子设备接收到新消息时，获取所述新消息的相关信息，其中，所述相关信息包括标识信息；
将所述新消息的相关信息输入到概率预测模型，以通过所述概率预测模型得到预测概率；
根据所述预测概率对所述新消息进行管理。
第二方面，本申请实施例提供了一种消息管理装置，其特征在于，包括：
信息获取单元，用于当电子设备接收到新消息时，获取所述新消息的相关信息；
概率预测单元，用于将所述新消息的相关信息输入到概率预测模型，以通过所述概率预测模型得到预测概率；
消息管理单元，用于根据所述预测概率确定是否对所述新消息进行管理。
第三方面，本申请实施例提供了一种存储介质，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消息管理方法的步骤。
第四方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述消息管理方法的步骤。
本申请实施例采用当电子设备接收到新消息时，通过将消息的相关信息输入到概率预测模型，对用户查看该新消息的概率进行预测，并根据预测概率对该新消息进行管理，可以提高消息管理的灵活性和准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的消息管理方法的流程示意图。
图2是本申请实施例提供的消息管理方法的第一应用场景图。
图3是本申请实施例提供的消息管理方法的第二应用场景图。
图4是本申请实施例提供的消息管理方法的第三应用场景图。
图5是本申请实施例提供的消息管理方法的第四应用场景图。
图6是本申请实施例提供的消息管理方法的第五应用场景图。
图7是本申请实施例提供的消息管理装置的结构示意图。
图8是本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
图9是本申请实施例提供的电子设备的另一结构示意图。
具体实施方式
请参照图式，其中相同的组件符号代表相同的组件，本申请的原理是以实施在一适当的运算环境中来举例说明。以下的说明是基于所例示的本申请具体实施例，其不应被视为限制本申请未在此详述的其它具体实施例。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
请参阅图1，图1是本申请实施例提供的消息管理方法的流程示意图，本实施例将从消息管理装置的角度进行描述，该消息管理装置可以集成在例如智能手机、平板电脑等电子设备中，该方法的具体流程可以如下：
101、当电子设备接收到新消息时，获取所述新消息的相关信息，其中，所述相关信息包括标识信息。
其中，新消息为电子设备当前接收到的消息。在一些实施例中，新消息可以是短信、即时通讯消息或第三方应用程序的推送消息。新消息可以包括名称信息和/或内容信息。
其中，该新消息的相关信息可以包括该新消息的标识信息、时间信息以及地理位置信息等信息。也即，步骤“获取所述新消息的相关信息”可以包括：
获取所述新消息的标识信息；以及
获取接收所述新消息的时间信息和当前所述电子设备的地理位置信息。
其中，该新消息的标识信息可以为该新消息的名称信息和/或内容信息。
在一些实施例中，由于新消息的类型不同，因此获取标识信息的方式也不相同。即是，步骤“获取所述新消息的标识信息”可以包括：
获取所述新消息的类型；
根据所述新消息的类型获取所述新消息的标识信息。
其中，新消息的类型可以包括短信、即时通讯消息或第三方应用程序的推送消息等。
在一些实施例中，当新消息为短信时，短信可以包括名称信息和内容信息。可以理解的是，此时该短信的标识信息可以为名称信息和/或内容信息中的一个或多个关键字。
比如，如图2所示，短信的名称信息为“1064017491”，短信的内容信息为“亲爱的用户您好，XX商场开业大酬宾……”。在获取该短信的标识信息时，可以将该短信的名称信息“1069017491”作为该短信的标识信息；也可以从该短信的内容信息“亲爱的用户您好，XX商场开业大酬宾……”中提取关键字，比如“商场”、“开业”或“大酬宾”等关键字中的一个或者多个作为该短信的标识信息；还可以将该短信的名称信息和内容信息中的一个或者多个关键字都作为该短信的标识信息。即是，一个新消息可以包括多个标识信息。
在一些实施例中，当该短信的名称信息为号码时，可以按照预设规则提取部分号码作为标识信息。比如，如图2所示，当该短信的名称信息“1069017491”时，可以按照预设规则提取该号码的的前四位数“1069”作为标识信息。其中，预设规则可以根据实际情况设定。
在一些实施例中，如图3所示，当该短信的名称信息为用户输入的备注信息时，可以直接将该备注信息作为该短信的标识信息。
在一些实施例中，当新消息为即时通讯消息时，如图4所示，该即时通讯消息可以包括名称信息和内容信息。可以理解的是，当新消息为即时通讯消息时，同一联系人可能在短时间内发送多条内容信息，此时，内容信息是变化的。因此，当新消息为即时通讯消息时，可以直接将名称信息作为标识信息。
在一些实施例中，当新消息为第三方应用程序的推送消息时，如图5所示，该推送消息可以包括内容信息。此时，可以从内容信息中提取一个或多个关键字作为标识信息。
可以理解的是，由图2、图4、图5可知，当新消息为短信和即时通讯消息时，新消息包括名称信息和内容信息；当新消息为第三方应用程序推送消息时，新消息包括内容信息，而名称信息为空。由此，在一些实施例中，可以根据内容信息是否为空获取标识信息。即是，步骤“获取所述新消息的标识信息”可以包括：
获取所述新消息的名称信息和内容信息；
判断所述新消息的名称信息是否为空；
若是，则从所述内容信息中提取一个或多个关键字作为所述新消息的标识信息；
若否，则将所述新消息的名称信息和/或所述内容信息中的一个或多个关键字作为所述新消息的标识信息。
可以理解的是，当新消息的名称信息不为空时，说明该新消息的类型可以为短信或即时通讯消息。此时，可以获取该新消息的类型，并根据新消息的类型获取标识信息。
其中，时间信息可以通过网络同步或电子设备的系统时间来确定。
可以理解的是，地理位置信息与时间信息是相对应的，该地理位置信息为电子设备接收到新消息时的地理位置信息。在一些实施例中，地理位置信息可以通过电子设备上安装的定位软件，比如GPS、北斗等进行定位，以得到电子设备接收到新消息时所处的地理位置信息。其中，地理位置信息可以包括以收到新消息时定位的位置为中心向外扩散预设范围的圆形、矩形范围等。其中，预设范围可以根据实际情况设定。
在一些实施例中，如图6所示，当电子设备接收到新消息时，存在该新消息被标记的情况。当新消息被标记时，可以根据该标记对该新消息进行管理。即是，在将新消息的相关信息输入到概率预测模型之前，还可以包括：
根据大数据确定所述新消息是否被标记；
若被标记，则判断所述标记是否满足预设条件；
若满足预设条件，则不将所述相关信息输入所述概率预测模型，直接对所述新消息进行管理。
可以理解的是，在实际应用中，消息标记提醒功能并不是所有电子设备都具有的。因此，可以通过大数据来确定该新消息是否被标记。在一些实施例中，当新消息被标记时，可以通过获取标记内容来确定该标记是否符合预设条件，当满足预设条件时，则可以不将该新消息的相关信息输入到概率预测模型，直接对该新消息进行管理。比如，如图6所示，该新消息被1000人标记为骚扰消息，此时，可以直接删除该新消息或不对该新消息进行提示。其中，预设条件可以根据实际情况设定。
102、将所述新消息的相关信息输入到概率预测模型，以通过所述概率预测模型得到预测概率。
其中，概率预测模型是通过采集电子设备在预设时间段内接收到消息的接收次数、查看消息的查看次数以及消息的相关信息等信息，并将采集到的信息作为样本数据输入到训练模型进行训练得到的。其中，预设时间段可以根据实际情况设定。比如，十天、一个月、两个月或三个月等。
其中，接收次数可以是电子设备在预设时间段内一共接收消息的次数。
其中，查看次数可以是电子设备在预设时间段内接收到消息后，被用户点击查看的总次数。可以理解的是，对于某些消息而言，用户可能多次查看。需要说明的是，若同一条消息被查看多次，也只计该消息被查看一次。
在实际应用中，当电子设备接收到新消息时，用户一般都会打开查看具体内容；而当用户对该内容不感兴趣时，用户会在打开后马上关闭，若是将这一类消息被查看的次数也计入总的查看次数，则会影响统计的准确性。
在一些实施例中，为了提高统计的准确性，在统计查看次数时，可以获取用户打开消息后在内容界面的停留时间，通过将停留时间与时间阈值的比较结果来确定是否将该消息标注为已查看。若是停留时间大于时间阈值，则可以将该消息标注为已查看，并对查看次数进行更新；若是停留时间小于时间阈值，则可以将该消息标注为未查看。
在实际应用中，当电子设备接收到新消息时，用户并没有察觉到。用户可能是在电子设备接收到新消息后的一段时间之后才进行查看。在一些实施例中，为了提高统计的准确性，在统计查看次数时，可以获取用户在接收到新消息后进行查看的时间信息，并将查看的时间信息与接收新消息的时间信息之间的差值与时间阈值进行比较。若是该差值小于时间阈值，则可以将该消息标注为已查看，并对查看次数进行更新；若是该差值大于时间阈值，则可以将该消息标注为未查看。
在实际应用中，用户在不同的时间段、不同的地点查看各种消息的概率是不一样的。比如，当用户在逛某个商场时，电子设备接收到某个软件推送的关于这个商场的打折消息，则用户很大概率会打开该消息查看具体内容。而当用户在上班时，电子设备接收到该打折消息时，用户则很大概率会忽略该消息。
在一些实施例中，当将采集到的样本数据输入到训练模型时，可以根据相关信息对样本数据进行聚类以获取聚类后的样本数据。具体的，采集电子设备在预设时间段内接收到消息的接收次数、查看消息的查看次数以及消息的相关信息等信息作为样本数据，训练模型根据标识信息对样本数据进行分类，并将每类数据聚合在一起，然后，根据时间信息和地理位置信息对每类数据进行再次划分，以形成概率预测模型；以便当电子设备接收到新消息时，可以通过该概率预测模型预测用户查看该消息的概率。其中，该训练模型为预先根据深度学习训练获得的聚类模型。
例如，训练模型根据标识信息可以将样本数据分为购物类、金融类和休闲类等类别的样本数据，如表一所示：
表一
然后，训练模型根据时间信息和地理位置信息对上述类别的样本数据进行再次划分，以购物类消息为例，如表二所示：
表二
表二表示电子设备在地理位置信息为A、时间信息为14:00时接收到购物类消息的次数为20次，用户查看的次数为4次。那么当电子设备14:00时在A位置接收到的购物类消息时，用户查看该消息的预测概率则为4/20，即0.2。金融类和休闲类同理。
在一些实施例中，概率预测模型建立后，当电子设备再次接收到新消息时，可以对该概率预测模型中的样本数据进行更新。
比如，当电子设备接收到一条新消息，且电子设备对该新消息进行了提示时，可以根据用户是否查看了该新消息对概率预测模型进行更新。若是用户查看了该新消息，则将该消息对应的消息类别的接收次数和查看次数全部加一次；若是用户未查看该新消息，则将该新消息对应的接收次数加一次，而查看次数不变。当电子设备接收一条新消息，且电子设备没有对该新消息进行提示时，则直接将该消息对应的消息类别的接收次数加一次，而查看次数不变。
在一些实施例中，新消息包括多个标识信息，即是该新消息的预测概率包括多个。此时，可以将该消息的多个预测概率中最大的一个预测概率作为该消息的预测概率。
在一些实施例中，可以实时监测电子设备中消息的状态，以便当电子设备接收到新消息时，可以及时的获取接收新消息的时间信息、地理位置信息和标识信息等信息。
103、根据所述预测概率对所述新消息进行管理。
其中，对新消息进行管理可以包括对新消息进行提示、不对新消息进行提示或删除该新消息。
在一些实施例中，可以根据预设概率与预设阈值的比较结果对新消息进行管理。即是，步骤“根据所述预测概率对所述新消息进行管理”可以包括：
将所述预测概率与预设阈值进行比较，根据比较结果对所述新消息进行管理。
其中，当预测概率大于预设阈值时，可以对该新消息进行提示；当预测概率小于预设阈值时，可以不对该新消息进行提示或删除该新消息。在一些实施例中，当预测概率等于预设阈值时，也可以对该消息进行提示。
其中，预设阈值可以根据实际情况设定，也可以由用户自行设定。比如0.4、0.6或0.8等。
其中，新消息的提示方式可以包括多种。比如，点亮电子设备显示屏、点亮电子设备显示屏并响铃、点亮电子设备显示屏并振动或点亮电子设备显示屏并响铃加振动。
本实施例提供的消息管理方法可以通过概率预测模型预测用户查看新消息的概率，并根据该概率对新消息进行管理。即是，本实施例可以根据概率确定用户是否对该消息感兴趣，对用户感兴趣的消息进行提示，对用户不感兴趣的消息进行屏蔽或删除，提高了消息提示的灵活性和准确性。
本实施例通过在电子设备接收到新消息时，将新消息的相关信息输入到概率预测模型中来确定是否对该新消息进行提示，实现智能化提示。通过多种不同样本数据训练得到的概率模型不仅可以提高提示的准确性，还能够实现智能化，节省用户的时间。
为了便于更好的实施本申请实施例提供的消息管理方法，本申请实施例还提供了一种基于消息管理方法的装置。其中名词的含义与上述消息管理方法中相同，具体实现细节可以参考方法实施例中的说明。
请参阅图7，图7是本申请实施例提供的消息管理装置的结构示意图，该消息管理装置可以包括：信息获取单元201、概率预测单元202和消息管理单元203。其中：
信息获取单元201，用于当电子设备接收到新消息时，获取所述新消息的相关信息，其中，所述相关信息包括标识信息；
概率预测单元202，用于将所述新消息的相关信息输入到概率预测模型，以通过所述概率预测模型得到预测概率；
消息管理单元203，用于根据所述预测概率对所述新消息进行管理。
在一些实施例中，消息管理单元203，可以用于：
将所述预测概率与预设阈值进行比较，根据比较结果对所述新消息进行管理。
在一些实施例中，消息管理单元203，可以用于：
将所述预测概率与预设阈值进行比较；
若所述预测概率大于所述预设阈值，则对所述新消息进行提示；
若所述预测概率小于所述预设阈值，则不对所述新消息进行提示。
本实施例提供的消息管理装置通过信息获取单元201当电子设备接收到新消息时，获取所述新消息的相关信息；由概率预测单元202将所述新消息的相关信息输入到概率预测模型，以通过所述概率预测模型得到预测概率；由消息管理单元203根据所述预测概率对所述新消息进行管理。该方案可以根据概率确定用户是否对该消息感兴趣，对用户感兴趣的消息进行提示，对用户不感兴趣的消息进行屏蔽或删除，提高了消息提示的灵活性和准确性。
需要说明的是，上述实施例提供的消息管理装置在进行消息提示时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的消息管理装置与消息管理方法属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，此处不再赘述。
本申请还提供一种电子设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现方法实施例提供的消息管理方法。
本申请又一实施例中还提供一种电子设备，该电子设备可以是智能手机、平板电脑等设备。如图8所示，电子设备300可以包括处理器301和存储器302，其中，处理301和存储器302电性连接。
处理器301是电子设备300的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分，通过运行或加载存储在存储器302内的应用程序，以及调用存储在存储器302内的数据，执行电子设备的各种功能和处理数据，从而对电子设备进行整体监控。
在本实施例中，电子设备300中的处理器301会按照如下的步骤，将一个或一个以上的应用程序的进程对应的指令加载到存储器302中，并由处理器301来运行存储在存储器302中的应用程序，从而实现各种功能：
当电子设备接收到新消息时，获取所述新消息的相关信息，其中，所述相关信息包括标识信息；
将所述新消息的相关信息输入到概率预测模型，以通过所述概率预测模型得到预测概率；
根据所述预测概率对所述新消息进行管理。
在一些实施例中，当获取所述新消息的相关信息时，处理器301可以用于执行：
获取所述新消息的标识信息；以及
获取所述新消息的时间信息和地理位置信息。
在一些实施例中，当获取所述新消息的标识信息时，处理器301可以用于执行：
获取所述新消息的类型；
根据所述新消息的类型获取所述新消息的标识信息。
在一些实施例中，当获取所述新消息的标识信息时，处理器301可以用于执行：
获取所述新消息的名称信息和内容信息；
判断所述新消息的名称信息是否为空；
若是，则从所述内容信息中提取一个或多个关键字作为所述新消息的标识信息；
若否，则将所述新消息的名称信息和/或所述内容信息中的一个或多个关键字作为所述新消息的标识信息。
在一些实施例中，处理器301还可以用于执行：
根据大数据确定所述新消息是否被标记；
若被标记，则判断所述标记是否满足预设条件；
若满足预设条件，则不将所述相关信息输入所述概率预测模型，直接对所述新消息进行管理。
在一些实施例中，当根据所述预测概率对所述新消息进行管理时，处理器301可以用于执行：
将所述预测概率与预设阈值进行比较，根据比较结果对所述新消息进行管理。
在一些实施例中，当根据比较结果对所述新消息进行管理时，处理器301可以用于执行：
若所述预测概率大于所述预设阈值，则对所述新消息进行提示；
若所述预测概率小于所述预设阈值，则不对所述新消息进行提示。
由上可知，本实施例提供的电子设备300通过当电子设备接收到新消息时，获取所述新消息的相关信息，其中，所述相关信息包括标识信息；将所述新消息的相关信息输入到概率预测模型，以通过所述概率预测模型得到预测概率；根据所述预测概率对所述新消息进行管理。该方案可以根据概率确定用户是否对该消息感兴趣，对用户感兴趣的消息进行提示，对用户不感兴趣的消息进行屏蔽或删除，提高了消息提示的灵活性和准确性。
参阅图9，图9为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。该电子设备400可以包括处理器401、存储器402、显示屏403和电源404等部分。本领域技术人员可以理解，图9中示出的电子设备结构并不构成对电子设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
处理器401是电子设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器402内的应用程序，以及调用存储在存储器402内的数据，执行电子设备的各种功能和处理数据，从而对电子设备进行整体监控。可选的，处理器401可包括一个或多个处理核心；优选的，处理器408可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器401中。
存储器402可用于存储应用程序和数据。存储器402存储的应用程序中包含有可执行代码。应用程序可以组成各种功能模块。处理器401通过运行存储在存储器402的应用程序，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器402可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据电子设备的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器402可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
显示屏403可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及电子设备的各种图形用户接口，这些图形用户接口可以由图形、文本、图标、视频和其任意组合来构成。显示屏403可包括显示面板。可选的，可以采用液晶显示器(LCD，Liquid Crystal Display)、有机发光二极管(OLED，Organic Light-Emitting Diode)等形式来配置显示面板。进一步的，触敏表面可覆盖显示面板，当触敏表面检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器401以确定触摸事件的类型，随后处理器401根据触摸事件的类型在显示面板上提供相应的视觉输出。
电子设备还可以包括给各个部件供电的电源404(比如电池)。优选的，电源可以通过电源管理系统与处理器401逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源404还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。
具体实施时，以上各个模块可以作为独立的实体来实现，也可以进行任意组合，作为同一或若干个实体来实现，以上各个模块的具体实施可参见前面的方法实施例，在此不再赘述。
本申请实施例还提供一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，所述计算机执行上述任一实施例所述的消息管理方法。
需要说明的是，本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于计算机可读存储介质中，如存储在终端的存储器中，并被该终端内的至少一个处理器执行，在执行过程中可包括如应用程序启动方法的实施例的流程。其中，存储介质可以包括：只读存储器(ROM，ReadOnly Memory)、随机存取记忆体(RAM，Random Access Memory)、磁盘或光盘等。
在以上的说明中，本申请的具体实施例将参考由一部或多部计算机所执行的步骤及符号来说明，除非另有述明。因此，这些步骤及操作将有数次提到由计算机执行，本文所指的计算机执行包括了由代表了以一结构化型式中的数据的电子信号的计算机处理单元的操作。此操作转换该数据或将其维持在该计算机的内存系统中的位置处，其可重新配置或另外以本领域测试人员所熟知的方式来改变该计算机的运作。该数据所维持的数据结构为该内存的实体位置，其具有由该数据格式所定义的特定特性。但是，本申请原理以上述文字来说明，其并不代表为一种限制，本领域测试人员将可了解到以下所述的多种步骤及操作亦可实施在硬件当中。
以上对本申请实施例提供的一种消息管理方法和装置、存储介质及电子设备进行了详细介绍，其各功能模块可以集成在一个处理芯片中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。
Claims (10)
1.一种消息管理方法，其特征在于，包括：
当电子设备接收到新消息时，获取所述新消息的相关信息，其中，所述相关信息包括标识信息、时间信息及当前所述电子设备的地理位置信息；
根据大数据确定所述新消息被标记的次数是否大于或等于预设次数阈值；
若是，则不将所述新消息的相关信息输入概率预测模型，直接对所述新消息进行管理，其中，所述概率预测模型是通过采集所述电子设备在预设时间内接收到消息的接收次数、所述消息被查看的查看次数以及所述消息的相关信息作为样本数据，训练模型根据所述标识信息对所述样本数据进行分类，并将每类数据聚合，根据所述时间信息和所述地理位置信息对所述每类数据进行再次划分形成的；
其中，所述查看次数通过获取用户打开消息后在内容界面的停留时间，若停留时间大于时间阈值，则将所述消息标注为已查看，并对所述查看次数进行更新，若所述停留时间小于所述时间阈值，则将所述消息标注为未查看；或者
所述查看次数通过获取用户在接收到所述消息后进行查看的时间信息，若所述查看的时间信息与接收所述新消息的时间信息之间的差值小于时间阈值，则将所述消息标注为已查看，并对所述查看次数进行更新，若所述查看的时间信息与接收所述新消息的时间信息之间的差值大于时间阈值，则将所述消息标注为未查看；
若否，则将所述新消息的相关信息输入到所述概率预测模型；
若所述新消息的相关信息中包括一个标识信息，则通过所述概率预测模型得到目标预测概率；
若所述新消息的相关信息中包括多个标识信息，则通过所述概率预测模型得到多个预测概率，并从所述多个预测概率中选取最大的预测概率作为所述目标预测概率；
根据所述目标预测概率对所述新消息进行管理，并将所述新消息的相关信息、所述接收次数及所述查看次数作为样本数据保存至所述概率预测模型中，以对所述概率预测模型中的样本数据进行实时更新。
2.如权利要求1所述的消息管理方法，其特征在于，所述获取所述新消息的标识信息，包括：
获取所述新消息的类型；
根据所述新消息的类型获取所述新消息的标识信息。
3.如权利要求1所述的消息管理方法，其特征在于，所述获取所述新消息的标识信息，包括：
获取所述新消息的名称信息和内容信息；
判断所述新消息的名称信息是否为空；
若是，则从所述内容信息中提取一个或多个关键字作为所述新消息的标识信息；
若否，则将所述新消息的名称信息和/或所述内容信息中的一个或多个关键字作为所述新消息的标识信息。
4.如权利要求1所述的消息管理方法，其特征在于，所述根据所述目标预测概率对所述新消息进行管理，包括：
将所述目标预测概率与预设阈值进行比较，根据比较结果对所述新消息进行管理。
5.如权利要求4所述的消息管理方法，其特征在于，所述根据比较对所述新消息进行管理，包括：
若所述目标预测概率大于所述预设阈值，则对所述新消息进行提示；
若所述目标预测概率小于所述预设阈值，则不对所述新消息进行提示。
6.一种消息管理装置，其特征在于，包括：
信息获取单元，用于当电子设备接收到新消息时，获取所述新消息的相关信息，其中，所述相关信息包括标识信息、时间信息及当前所述电子设备的地理位置信息；
标记确定单元，用于根据大数据确定所述新消息被标记的次数是否大于或等于预设次数阈值；
第一处理单元，用于不将所述新消息的相关信息输入概率预测模型，直接对所述新消息进行管理，其中，所述概率预测模型是通过采集所述电子设备在预设时间内接收到消息的接收次数、所述消息被查看的查看次数以及所述消息的相关信息作为样本数据，训练模型根据所述标识信息对所述样本数据进行分类，并将每类数据聚合，根据所述时间信息和所述地理位置信息对所述每类数据进行再次划分形成的；
其中，所述查看次数通过获取用户打开消息后在内容界面的停留时间，若停留时间大于时间阈值，则将所述消息标注为已查看，并对所述查看次数进行更新，若所述停留时间小于所述时间阈值，则将所述消息标注为未查看；或者
所述查看次数通过获取用户在接收到所述消息后进行查看的时间信息，若所述查看的时间信息与接收所述新消息的时间信息之间的差值小于时间阈值，则将所述消息标注为已查看，并对所述查看次数进行更新，若所述查看的时间信息与接收所述新消息的时间信息之间的差值大于时间阈值，则将所述消息标注为未查看；
第二处理单元，用于将所述新消息的相关信息输入到所述概率预测模型；
第三处理单元，用于若所述新消息的相关信息中包括一个标识信息，则通过所述概率预测模型得到目标预测概率；
第四处理单元，用于若所述新消息的相关信息中包括多个标识信息，则通过所述概率预测模型得到多个预测概率，并从所述多个预测概率中选取最大的预测概率作为所述目标预测概率；
消息管理单元，用于根据所述目标预测概率对所述新消息进行管理，并将所述新消息的相关信息、所述接收次数及所述查看次数作为样本数据保存至所述概率预测模型中，以对所述概率预测模型中的样本数据进行实时更新。
7.如权利要求6所述的消息管理装置，其特征在于，所述消息管理单元，用于：
将所述目标预测概率与预设阈值进行比较，根据比较结果对所述新消息进行管理。
8.如权利要求7所述的消息管理装置，其特征在于，所述消息管理单元，用于：
将所述目标预测概率与预设阈值进行比较；
若所述目标预测概率大于所述预设阈值，则对所述新消息进行提示；
若所述目标预测概率小于所述预设阈值，则不对所述新消息进行提示。
9.一种存储介质，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如权利要求1-5任一项所述方法的步骤。
10.一种电子设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-5任一项所述方法的步骤。
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