CN111294389A - 信息推送方法及电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种信息推送方法及电子设备，该方法包括：获取第一对象与多个第二对象之间的社交行为数据；从多个第二对象中筛选出社交行为数据满足第一预设条件的目标对象；对第一对象与目标对象的社交行为数据进行处理，得到第一对象与目标对象的目标社交行为信息；目标社交行为信息包括事件发生时间；在与事件发生时间相关联的时间向第一对象推送目标社交行为信息。实施该方法，解决在设定推送信息的过程中需要进行多次操作，导致设定推送信息效率过低的问题。

Description

信息推送方法及电子设备

技术领域

本发明实施例涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种信息推送方法及电子设备。

背景技术

随着电子设备的普及和通信技术的飞速发展，使用电子设备与其他用户通信的功能成为大部分人沟通交流的方式。例如，大多数用户会在固定的时间段内，与朋友或者亲属进行通话报平安的习惯。然而，用户可能会出现忘了拨打电话从而导致朋友或者亲属因为没接到电话而担心。

目前大部分人采取提醒方式是手动设置一个闹钟提醒，在闹钟提醒后，用户再根据该闹钟提醒，完成拨打电话的操作。由此，用户需要多次操作，过程繁琐，不够简便。

发明内容

本发明实施例提供一种信息推送方法及电子设备，以解决在设定推送信息的过程中需要进行多次操作，导致设定推送信息效率过低的问题。

为了解决上述技术问题，本发明实施例是这样实现的：

第一方面，本发明实施例提供了一种信息推送方法，应用于电子设备，该方法可以包括：

获取第一对象与多个第二对象之间的社交行为数据；

从多个第二对象中筛选出社交行为数据满足第一预设条件的目标对象；

对第一对象与目标对象的社交行为数据进行处理，得到第一对象与目标对象的目标社交行为信息；目标社交行为信息包括事件发生时间；

在与事件发生时间相关联的时间向第一对象推送目标社交行为信息。

第二方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括：

获取模块，用于获取第一对象与多个第二对象之间的社交行为数据；

筛选模块，用于从多个第二对象中筛选出社交行为数据满足第一预设条件的目标对象；

预测模块，用于对第一对象与目标对象的社交行为数据进行处理，得到第一对象与目标对象的目标社交行为信息；目标社交行为信息包括事件发生时间；

推送模块，用于在与事件发生时间相关联的时间向第一对象推送目标社交行为信息。

第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所示的信息推送方法。

第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，若计算机程序在计算机中执行，则令计算机执行如第一方面所示的信息推送方法。

在本发明实施例中，通过对第一对象与目标对象的社交行为数据进行预测，得到第一对象与目标对象的目标社交行为信息，该目标社交行为信息包括事件发生时间；在与事件发生时间相关联的时间向第一对象推送目标社交行为信息，以便用户直接对目标社交行为信息进行操作，实现社交行为。这样，通过学习第一对象的历史的社交行为信息，推断出当前第一对象的社交行为信息，从而向第一对象推荐目标社交行为信息。由此，无需用户设定提示信息，减少用户操作、提高设定提示信息效率。

附图说明

从下面结合附图对本发明的具体实施方式的描述中可以更好地理解本发明其中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的特征。

图1为本发明实施例提供的一种信息推送方法的应用场景示意图；

图2为本发明实施例提供的另一种信息推送方法的应用场景示意图；

图3为本发明实施例提供的一种信息推送方法的流程图；

图4为本发明实施例提供的一种记录社交行为的列表示意图；

图5为本发明实施例提供的一种社交行为的统计列表示意图；

图6为本发明实施例提供的一种第二对象亲密度的数据表的示意图；

图7为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图；

图8为本发明实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图。

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清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。

针对相关技术出现的问题，本发明实施例提供一种信息推送方法及电子设备，以解决相关技术中，由于在设定推送信息的过程中需要进行多次操作，导致设定推送信息效率过低的问题。

本发明实施例提供的信息推送方法至少可以应用于下述2种应用场景中，下面分别进行说明：

场景1：向第一对象提示与第二对象进行通话。

如图1所示，第一对象会在一个固定周期内(例如，一天或者一周)与家人、同事或者朋友进行电话沟通。如果第一对象由于一些事情无法进行电话沟通或者不小心忘记了，会导致第二对象因为没接到电话而担心。由此，可以通过获取第一对象与多个第二对象之间的与通话相关的社交行为数据，从多个第二对象中筛选出社交行为数据满足第一预设条件的目标对象。接着，对第一对象与目标对象的社交行为数据进行处理，得到第一对象与目标对象的目标社交行为信息，其中，目标社交行为信息包括事件发生时间，需要提示的是，本发明实施例中的事件发生时间包括推荐时间(例如：在10点时提示第一对象向第二对象打电话)，或者社交时间和推荐时间(例如：在9点55分时提示第一对象在5分钟之后向第二对象打电话)。再者，根据事件发生时间向第一对象推送目标社交行为信息。然后，通过接收第一对象对目标社交行为信息的第一输入；响应于第一输入，执行与目标社交行为信息中目标行为类型对应的社交行为，即与第二对象进行通话。

这样，有效解决了目前电子设备中没有提示拨打电话功能的问题。同时，通过学习第一对象的历史的社交行为，推断出当前第一对象的社交行为，从而向第一对象推荐目标社交行为信息。另外，在本发明实施例提供的方法中，用户可以直接点击目标社交行为信息，跳转到与目标社交行为信息中目标行为类型对应的应用程序(或者平台)，以实现一键操作的功能。这样，无需用户设定定时提醒功能，也不需要用户根据提示在电子设备上查找通话应用程序并执行对应的通话行为。在减少用户操作、提高设定推荐信息效率的同时，让用户体会到智能、简便的社交体验。

场景2：向第一对象提示与第二对象进行即时通讯。

如图2所示，第一对象如果经常与第二对象进行即时通讯，若在一些可能的场景中，第一对象误删除某即时通讯的应用程序、并未启动某即时通讯的应用程序或者没有回复第二对象时，会导致第一对象无法回复第二对象发送的消息，从而耽误了第一对象与第二对象之间的交互。由此，可以通过获取第一对象与多个第二对象之间与即时通讯相关的社交行为数据；从多个第二对象中筛选出社交行为数据满足第一预设条件的目标对象，接着，对第一对象与目标对象的社交行为数据进行处理，得到第一对象与目标对象的目标社交行为信息；目标社交行为信息包括事件发生时间。再者，根据该事件发生时间向第一对象推送目标社交行为信息。然后，通过接收第一对象对目标社交行为信息的接收第一对象对目标社交行为信息的第一输入；响应于第一输入，执行与目标社交行为信息中目标行为类型对应的社交行为，即与第二对象进行即时通讯，如在10点时提示第一对象通过即时通讯A与第二对象联系。

需要提示的是，若第一对象误删除某即时通讯的应用程序，则可以通过目标社交行为信息跳转到下载误删除的应用程序的界面，以提示用户下载，并在启动某即时通讯的应用程序时，执行与目标社交行为信息中目标行为类型对应的社交行为，即与第二对象进行即时通讯。

这里，本发明实施例提供的方法，除了可以应用到上述2种场景之外，还可以应用到任何持有电子设备的用户需要电子设备为用户提供信息推送的场景中。通过本发明实施例提供的方法，无需手动设定推送信息，在减少用户操作的同时，提高设定推送信息效率。

需要说明的是，本发明实施例中的电子设备可以包括下述中的至少一种：手机、平板电脑、智能穿戴设备等具有获取社交行为数据、预测社交行为以及推送信息的设备。

基于上述应用场景，下面对本发明实施例提供的信息推送方法进行详细说明。

图3为本发明实施例提供的一种信息推送方法的流程图。

如图3所示，该信息推送方法具体可以包括步骤310-步骤340，具体如下所示：

首先，步骤310，获取第一对象与多个第二对象之间的社交行为数据；其次，步骤320，从多个第二对象中筛选出社交行为数据满足第一预设条件的目标对象；接着，步骤330，对第一对象与目标对象的社交行为数据进行处理，得到第一对象与目标对象的目标社交行为信息；目标社交行为信息包括事件发生时间；然后，步骤340，在与事件发生时间相关联的时间向第一对象推送目标社交行为信息。

这样，通过学习第一对象的历史的社交行为信息，推断出当前第一对象的社交行为信息，从而向第一对象推荐目标社交行为信息。由此，无需用户设定提示信息，减少用户操作、提高设定提示信息效率。

下面分别对上述涉及到的步骤进行详细说明：

首先，涉及步骤310，这里，在本发明实施例中，可以通过记录第一对象每天在电子设备上产生的社交行为。

例如通过图4中所示的内容(即行为类型、行为开始时间、行为结束时间、行为持续时长、行为对象、行为渠道等)，将第一对象每天在电子设备上产生的社交行为记录到本地数据库中，数据库进行加密处理，保护用户数据不会被盗取，这样，可以通过图4中的内容，获取第一对象与多个第二对象之间的社交行为数据。

其次，涉及步骤320，可以基于步骤310中获取的社交行为数据包括社交行为类型和社交行为类型参数，该社交行为类型参数可以包括下述数据中的至少一种：交互次数、与社交行为类型对应的行为权重、与社交行为类型对应的时间衰减比重、预设行为占比，计算第一对象与第二对象的亲密度，从而筛选出社交行为数据满足第一预设条件的目标对象。具体方式如下：

根据社交行为数据，计算第一对象与每个第二对象的亲密度；将从多个亲密度中筛选出的满足第一预设条件的第二对象确定为目标对象。

举例说明：(1)进行第二对象的识别。

其中，通过与第一对象相关的通讯录、短信息、即时通讯好友账号等信息对第一对象有通信行为的社交对象进行聚合。如某个无联系人信息关联的通话记录，可以和即时通讯好友账号进行关联；上述通讯录、短信息和即时通讯好友账号相互之间也可以形成关联，最终聚合出来多个第二对象。注意，如果一条没有可关联的通话记录的社交对象也是一个第二对象。

(2)数据关联第二对象。

其中，基于步骤310中获取的社交行为数据，将与多个第二对象中的每个第二对象相关联的社交行为数据的进行匹配。

(3)统计预设时间段内第一对象与每个第二对象的社交行为。

其中，如图5所示，统计N天内第一对象与每个第二对象产生的社交行为，一般N取7天、30天或者180天。每一个第二对象(例如小明、小红和小刚)都对应至少一种社交行为类型，每一种社交行为类型都对应一个行为权重、交互次数和时间衰减权重，这三个值在实施时根据行为的特性预先设置且定时调整。

(4)计算第一对象与每个第二对象的亲密度。

其中，在一种可能的实施例中，将社交行为类型对应的阈值、交互次数、行为权重、时间衰减比重和预设行为占比相乘，得到亲密度。这样，可以得到第一对象与每个第二对象的亲密度，并将计算好的亲密度进行保存，其存储格式可参照图6所示，每个第二对象设置有一个标识号(Identity document，ID)，每一个标识号对应一个第一对象与该标识号代表的第二对象的亲密度。

这样，就可以根据第一对象与每个第二对象的亲密度，排除一些单方面向第一对象发送信息的可能性，例如，排除一些运营商发送的推广信息，广告信息、骚扰短信、诈骗信息、错误发送的垃圾短信等，以保证后期预测第一对象与目标对象的目标社交行为信息的准确性。

其次，涉及步骤330，在一种可能的实施例中，在事件发生时间还包括社交时间时，可采用如下方式确定社交时间：

从社交行为数据中获取第二预设时间段内的与社交行为类型对应的第二行为数据；将第二预设时间段划分为多个时间区间，多个时间区间中包括具有相同编号的多个子区间；根据第二行为数据，统计具有相同编号的多个子区间中每个子区间对应的通讯次数；将满足第三预设条件的通讯次数对应的子区间确定为社交时间。

举例说明：(1)划分时间区间。以某个时间单位a(如1天)将第二预设时间段即一周划分成7个时间区间，将每个时间区间划分成24个子区间，将每个子区间按照时间的先后顺序标记有不同的编号，这样，7个时间区间包括具有相同标号的多个子区间，即7个时间区间包括7个编号1对应的子区间。

需要说明的是，涉及到的时间单位a以及子区间的数量可以根据实际场景随机设置。

(2)根据第二行为数据，统计具有相同编号的多个子区间中每个子区间对应的通讯次数。

统计一周内每一天的每个子区间内，统计具有相同编号的多个子区间中每个子区间对应的通讯次数N(N₁、N₂、N₃、N₄……N_i)i为正整数。

(3)确定第三预设条件的通讯次数

根据(2)中统计的通讯次数，以及第一对象电子设备上大批量的行为数据，统计得到的社交行为(如通话行为)的次数达到M次为频繁行为。

(4)将满足第三预设条件的通讯次数对应的子区间确定为社交时间。

由此，如果通过统计在每一天中傍晚6～8点对应的3个子区间内有N₁次通话的第二对象的个数占比50％，有N₂次通话第二对象的个数占比20％，有N₃次通话的第二对象的个数占比10％，在N₃大于或者等于M时，即可认为一周内傍晚6～8点对一个第二对象统计有N₃次通话记录视为频繁。这样，可以将傍晚6～8点确定为社交时间。

在通过步骤320确定了第二对象，以及根据步骤330确定了社交时间，即可直接执行步骤340，即若社交时间为傍晚6～8点，则事件发生时间中的提示时间可以是在社交时间之前的任何时间点，可以提前5分钟向第一对象推送目标社交行为信息，如“请5分钟之后，联系第二对象”。

或者，基于上述可能，在另一种可能的实施例中，在目标社交行为信息包括目标行为类型时，可采用如下方式确定目标社交行为信息中的目标行为类型：

通过挖掘算法对社交行为数据进行处理，得到第一对象和目标对象之间的社交行为的目标行为类型；根据目标行为类型，生成第一对象与目标对象的目标社交行为信息。

进一步地，本发明实施例提供了一种确定目标行为类型的方式，如下所示：

从社交行为数据中获取第一预设时间段内的第一行为数据，第一行为数据包括多个社交行为类型的数据；根据多个社交行为类型的数据，确定多个社交行为类型中的每个社交行为类型对应的通讯数据；将满足第二预设条件的通讯数据对应的社交行为类型确定为目标行为类型。

举例说明，可以获取第一预设时间段内即一周内第一对象与每个第二对象的之间的第一行为数据(如社交行为类型和交互次数)，将第一对象与每个第二对象交互次数超过10次之上的社交行为类型确定为目标行为类型。这里，在确定交互次数的同时，也可以获取到事件发生时间(或者，采用上述可能的方式确定事件发生时间)。

这样，通过步骤320确定了第二对象，以及根据步骤330确定了目标行为类型，即可直接执行步骤340，即按照事件发生时间，向第一对象推送目标社交行为信息，该目标社交行为信息包括目标行为信息，如“请在今天，以目标行为信息对应的方式联系第二对象”。

由此，基于上述两种可能，可以先后执行确定社交时间和目标行为信息的操作，也可以同时确定事件发生时间和目标行为信息的操作，在此不再限定确定两者的先后顺序。

在确定社交时间和/或目标行为信息之后，即可以执行步骤340。

涉及步骤340，由于步骤330中得到的目标社交行为信息中的内容不同，在该步骤中，所推送的包含目标社交行为信息的推荐信息也不同。

第一种可能：在步骤330中得到的目标社交行为信息包括事件发生时间(即包括社交时间和推荐时间)时，向第一对象推送的推荐信息可以表示为，“请在5分钟之后的傍晚6～8点，联系第二对象。”或者“请在今天的傍晚6～8点，联系第二对象。”

第二种可能：在步骤330中得到的目标社交行为信息包括目标行为类型时，向第一对象推送的推荐信息可以表示为，“请在今天以即时通讯的A应用程序，联系第二对象X。”或者，“请在今天以通话的形式，联系第二对象X。”

第三种可能：在步骤330中得到的目标社交行为信息包括目标行为类型和事件发生时间时，向第一对象推送的推荐信息可以表示为，“请在5分钟之后的傍晚6～8点，以即时通讯的A应用程序，联系第二对象X。”或者，“请在今天傍晚6～8点以通话的形式，联系第二对象X。”

这样，通过学习第一对象的历史的社交行为，推断出当前第一对象的社交行为，从而向第一对象推荐社交行为。由此，无需用户设定提示信息，减少用户操作、提高设定提示信息效率。

另外，本发明实施例为了减少第一对象将该推荐信息关闭，并根据推荐信息中的目标社交行为信息手动启动对应的应用程序的操作，本发明实施例中的目标社交行为信息可以直接链接到目标社交行为信息对应的应用程序，即可以执行如下步骤：

接收第一对象对目标社交行为信息的第一输入；响应于第一输入，执行与目标社交行为信息中目标行为类型对应的社交行为。

由此，可以在减少用户操作、提高设定提示信息效率的同时，让用户体会到智能、简便的社交体验。

再者，本发明实施例为了验证该推荐行为是否有效，在步骤340之后，还可以通过如下步骤，检测电子设备中推荐信息的功能是否有效，从而调整上述计算亲密度时的社交行为数据：

检测第一对象是否执行了与目标社交行为中目标行为类型对应的社交行为；

根据检测结果，调整下述中的至少一种数据：行为权重、时间衰减比重、预设行为占比。

这里，若检测第一对象执行了与目标社交行为中目标行为类型对应的社交行为，则可以将下述中的至少一种数据的值进行调高处理：行为权重、时间衰减比重、预设行为占比。反之，若检测第一对象未执行与目标社交行为中目标行为类型对应的社交行为，则可以将下述中的至少一种数据的值进行调低处理：行为权重、时间衰减比重、预设行为占比。

由此，本发明实施例在推送信息后，可以根据检测与目标社交行为中目标行为类型对应的社交行为(如是否点击进行拨号，或是忽略该推荐信息)，以确定电子设备中推荐信息的功能是否有效。这样，可以行成反馈数据，记录到反馈表中，在判断是否给用户推送目标社交行为信息时可以根据反馈表的数据进行预测并推荐，以行成闭环。

综上，通过学习第一对象在电子设备上的社交行为信息，基于计算亲密度和社交行为的频繁模式挖掘，对第一对象与目标对象的社交行为数据进行预测，得到第一对象与目标对象的目标社交行为信息，这样，经过亲密度筛选，将非亲密对象剔除以避免错误推荐造成第一对象的反感，以及通过社交行为的频繁模式挖掘，准确预测第一对象的社交行为。这样，无需第一对象设定提示信息，减少用户操作、提高设定提示信息效率。另外，该方法可以准确预测第一对象的社交行为，并主动向第一对象进行推荐目标社交行为信息，且提供便捷通道让第一对象实现一键完成与目标社交行为中目标行为类型对应的社交行为，这样，让用户体会到智能、简便的社交体验。

基于上述信息推送方法，本发明实施例提供了一种电子设备，结合图7进行详细说明。

图7为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

如图7所示，该电子设备70具体可以包括：

获取模块701，用于获取第一对象与多个第二对象之间的社交行为数据。

筛选模块702，用于从多个第二对象中筛选出社交行为数据满足第一预设条件的目标对象。

预测模块703，用于对第一对象与目标对象的社交行为数据进行处理，得到第一对象与目标对象的目标社交行为信息；目标社交行为信息包括事件发生时间。

推送模块704，用于在与事件发生时间相关联的时间向第一对象推送目标社交行为信息。

这样，通过学习第一对象的历史的社交行为，推断出当前第一对象的社交行为，从而向第一对象推荐社交行为。由此，无需用户设定提示信息，减少用户操作、提高设定提示信息效率。

在一种可能的实施例中，筛选模块702具体可以用于，根据社交行为数据，计算第一对象与每个第二对象的亲密度；将从多个亲密度中筛选出的满足第一预设条件的第二对象确定为目标对象。

进一步地，本发明实施例中的社交行为数据包括：社交行为类型和社交行为类型参数，所述社交行为类型参数包括以下数据中的至少一种：与社交行为类型对应的行为权重、与社交行为类型对应的时间衰减比重、交互次数和预设行为占比。其中，筛选模块具体用于，在社交行为数据包括社交行为类型、行为权重、时间衰减比重、交互次数和预设行为占比的情况下，将与社交行为类型对应的阈值、行为权重、时间衰减比重、交互次数和预设行为占比相乘，得到亲密度。

本发明实施例中的目标社交行为信息还包括：目标行为类型；预测模块具体用于，通过挖掘算法对社交行为数据进行处理，得到第一对象和目标对象之间的社交行为的目标行为类型；根据目标行为类型，生成第一对象与目标对象的目标社交行为信息。

进一步地，在一种可能的实施例中，预测模块703具体可以用于，从社交行为数据中获取第一预设时间段内的第一行为数据，第一行为数据包括多个社交行为类型的数据；根据多个社交行为类型的数据，确定多个社交行为类型中的每个社交行为类型对应的通讯数据；将满足第二预设条件的通讯数据对应的社交行为类型确定为目标行为类型。

在另一种可能的实施例中，事件发生时间包括社交时间，基于此，本发明实施例中的预测模块703具体可以用于，从社交行为数据中获取第二预设时间段内的与目标社交行为类型对应的第二行为数据；将第二预设时间段划分为多个时间区间，多个时间区间包括具有相同编号的多个子区间；根据第二行为数据，统计具有相同编号的多个子区间中的每个子区间对应的通讯次数；将满足第三预设条件的通讯次数对应的子区间确定为社交时间。

由此，通过对第一对象与目标对象的社交行为数据进行预测，得到第一对象与目标对象的目标社交行为信息，该目标社交行为信息包括事件发生时间；在与事件发生时间相关联的时间向第一对象推送目标社交行为信息，以便用户直接对目标社交行为信息进行操作，实现社交行为。这样，通过学习第一对象的历史的社交行为信息，推断出当前第一对象的社交行为信息，从而向第一对象推荐目标社交行为信息。由此，无需用户设定提示信息，减少用户操作、提高设定提示信息效率。

图8为本发明实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图。

该电子设备800包括但不限于：射频单元801、网络模块802、音频输出单元803、输入单元804、传感器805、显示单元806、用户输入单元807、接口单元808、存储器809、处理器810、以及电源811等部件。本领域技术人员可以理解，图8中示出的电子设备结构并不构成对电子设备的限定，电子设备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。在本发明实施例中，电子设备包括但不限于手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、车载终端、可穿戴设备、以及计步器等。

其中，处理器810，用于获取第一对象与多个第二对象之间的社交行为数据；从多个第二对象中筛选出社交行为数据满足第一预设条件的目标对象；对第一对象与目标对象的社交行为数据进行处理，得到第一对象与目标对象的目标社交行为信息；目标社交行为信息包括事件发生时间。

显示单元806，用于在与事件发生时间相关联的时间向第一对象推送目标社交行为信息。

这样，通过学习第一对象的历史的社交行为信息，推断出当前第一对象的社交行为信息，从而向第一对象推荐目标社交行为信息。由此，无需用户设定提示信息，减少用户操作、提高设定提示信息效率。

应理解的是，本发明实施例中，射频单元801可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送。通常，射频单元801包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等。此外，射频单元801还可以通过无线通信系统与网络和其他设备通信。

电子设备通过网络模块802为用户提供了无线的宽带互联网访问，如帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等。

音频输出单元803可以将射频单元801或网络模块802接收的或者在存储器809中存储的音频资源转换成音频信号并且输出为声音。而且，音频输出单元803还可以提供与电子设备800执行的特定功能相关的音频输出(例如，呼叫信号接收声音、消息接收声音等等)。音频输出单元803包括扬声器、蜂鸣器以及受话器等。

输入单元804用于接收音频或视频信号。输入单元804可以包括图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)8041和麦克风8042，图形处理器8041对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置(如摄像头)获得的静态图片或视频的图像资源进行处理。处理后的图像帧可以显示在显示单元807上。经图形处理器8041处理后的图像帧可以存储在存储器809(或其它存储介质)中或者经由射频单元801或网络模块802进行发送。麦克风8042可以接收声音，并且能够将这样的声音处理为音频资源。处理后的音频资源可以在电话通话模式的情况下转换为可经由射频单元801发送到移动通信基站的格式输出。

电子设备800还包括至少一种传感器805，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板8081的亮度，接近传感器可在电子设备800移动到耳边时，关闭显示面板8081和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别电子设备姿态(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；传感器805还可以包括指纹传感器、压力传感器、虹膜传感器、分子传感器、陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等，在此不再赘述。

显示单元806用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息。显示单元806可包括显示面板8061，可以采用液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode,OLED)等形式来配置显示面板8061。

用户输入单元807可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，用户输入单元807包括触控面板8071以及其他输入设备8072。触控面板8071，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板8071上或在触控面板8071附近的操作)。触控面板8071可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器810，接收处理器810发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板8071。除了触控面板8071，用户输入单元807还可以包括其他输入设备8072。具体地，其他输入设备8072可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆，在此不再赘述。

进一步的，触控面板8071可覆盖在显示面板8061上，当触控面板8071检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器810以确定触摸事件的类型，随后处理器810根据触摸事件的类型在显示面板8061上提供相应的视觉输出。虽然在图8中，触控面板8071与显示面板8061是作为两个独立的部件来实现电子设备的输入和输出功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板8071与显示面板8061集成而实现电子设备的输入和输出功能，具体此处不做限定。

接口单元808为外部装置与电子设备800连接的接口。例如，外部装置可以包括有线或无线头戴式耳机端口、外部电源(或电池充电器)端口、有线或无线资源端口、存储卡端口、用于连接具有识别模块的装置的端口、音频输入/输出(I/O)端口、视频I/O端口、耳机端口等等。接口单元808可以用于接收来自外部装置的输入(例如，资源信息、电力等等)并且将接收到的输入传输到电子设备800内的一个或多个元件或者可以用于在电子设备800和外部装置之间传输资源。

存储器809可用于存储软件程序以及各种资源。存储器809可主要包括存储程序区和存储资源区，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；存储资源区可存储根据手机的使用所创建的资源(比如音频资源、电话本等)等。此外，存储器809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。

处理器810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809内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器809内的资源，执行电子设备的各种功能和处理资源，从而对电子设备进行整体监控。处理器810可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器810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810中。

电子设备800还可以包括给各个部件供电的电源811(比如电池)，优选的，电源811可以通过电源管理系统与处理器810逻辑连接，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。

另外，电子设备800包括一些未示出的功能模块，在此不再赘述。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行本发明实施例的信息推送方法的步骤。

需要说明的是，在本文中，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、物品或者装置不仅包括那些要素，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、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台电子设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例的方法。

上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本发明的保护之内。

Claims (10)

1.一种信息推送方法，应用于电子设备，其特征在于，包括：

获取第一对象与多个第二对象之间的社交行为数据；

从所述多个第二对象中筛选出社交行为数据满足第一预设条件的目标对象；

对所述第一对象与所述目标对象的社交行为数据进行处理，得到所述第一对象与所述目标对象的目标社交行为信息；所述目标社交行为信息包括事件发生时间；

在与所述事件发生时间相关联的时间向所述第一对象推送所述目标社交行为信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述多个第二对象中筛选出社交行为数据满足第一预设条件的目标对象，包括：

根据所述社交行为数据，计算所述第一对象与每个第二对象的亲密度；

将从多个亲密度中筛选出的满足所述第一预设条件的第二对象确定为所述目标对象。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述社交行为数据包括社交行为类型和社交行为类型参数，所述社交行为类型参数包括以下数据中的至少一种：

与所述社交行为类型对应的行为权重、与所述社交行为类型对应的时间衰减比重、交互次数和预设行为占比；

其中，所述根据所述社交行为数据，计算所述第一对象与每个第二对象的亲密度，包括：

在所述社交行为数据包括所述社交行为类型、所述行为权重、所述时间衰减比重、交互次数和预设行为占比的情况下，将与所述社交行为类型对应的阈值、所述行为权重、所述时间衰减比重、所述交互次数和所述预设行为占比相乘，得到所述亲密度。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述目标社交行为信息还包括：目标行为类型；所述对所述第一对象与所述目标对象的社交行为数据进行处理，得到所述第一对象与所述目标对象的目标社交行为信息，包括：

通过挖掘算法对所述社交行为数据进行处理，得到所述第一对象和所述目标对象之间的社交行为的目标行为类型；

根据所述目标行为类型，生成所述第一对象与所述目标对象的目标社交行为信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过挖掘算法对所述社交行为数据进行处理，得到所述第一对象和所述目标对象之间的社交行为的目标行为类型，包括：

从所述社交行为数据中获取第一预设时间段内的第一行为数据，所述第一行为数据包括多个社交行为类型的数据；

根据多个社交行为类型的数据，确定所述多个社交行为类型中的每个社交行为类型对应的通讯数据；

将满足第二预设条件的通讯数据对应的社交行为类型确定为目标行为类型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述事件发生时间还包括社交时间；所述对所述第一对象与所述目标对象的社交行为数据进行处理，得到所述第一对象与所述目标对象的目标社交行为信息，包括：

从所述社交行为数据中获取第二预设时间段内的与社交行为类型对应的第二行为数据；

将所述第二预设时间段划分为多个时间区间，所述多个时间区间中包括具有相同编号的多个子区间；

根据所述第二行为数据，统计所述具有相同编号的多个子区间中每个子区间对应的通讯次数；

将满足第三预设条件的通讯次数对应的子区间确定为所述社交时间。

7.一种电子设备，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取第一对象与多个第二对象之间的社交行为数据；

筛选模块，用于从所述多个第二对象中筛选出社交行为数据满足第一预设条件的目标对象；

预测模块，用于对所述第一对象与所述目标对象的社交行为数据进行处理，得到所述第一对象与所述目标对象的目标社交行为信息；所述目标社交行为信息包括事件发生时间；

推送模块，用于在与所述事件发生时间相关联的时间向所述第一对象推送所述目标社交行为信息。

8.根据权利要求7所述的电子设备，其特征在于，所述筛选模块具体用于，根据所述社交行为数据，计算所述第一对象与每个第二对象的亲密度；

将从多个亲密度中筛选出的满足所述第一预设条件的第二对象确定为所述目标对象。

9.根据权利要求8所述的电子设备，其特征在于，所述社交行为数据包括社交行为类型和社交行为类型参数，所述社交行为类型参数包括以下数据中的至少一种：

与所述社交行为类型对应的行为权重、与所述社交行为类型对应的时间衰减比重、交互次数和预设行为占比；

所述筛选模块具体用于，在所述社交行为数据包括所述社交行为类型、所述行为权重、所述时间衰减比重、交互次数和预设行为占比的情况下，将与所述社交行为类型对应的阈值、所述行为权重、所述时间衰减比重、所述交互次数和所述预设行为占比相乘，得到所述亲密度。

10.根据权利要求7或8所述的电子设备，其特征在于，所述目标社交行为信息还包括：目标行为类型；

所述预测模块具体用于，通过挖掘算法对所述社交行为数据进行处理，得到所述第一对象和所述目标对象之间的社交行为的目标行为类型；

根据所述目标行为类型，生成所述第一对象与所述目标对象的目标社交行为信息。

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