CN114666176A - 基于场景的自适应人员排序方法和系统及智能终端 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于场景的自适应人员排序方法和系统以及计算机可读存储介质、智能终端，包括：向用户采集待发布聊天信息的属性信息；将属性信息已采集的待发布聊天信息，发布到群聊中，形成已发布聊天信息；依照用户当前所使用场景对应的关联度计算方式，计算群聊成员与所述场景的关联度，按照所述关联度由高到低对群聊成员进行排序。本发明将关联度的建立时机提前到用户编辑聊天信息之时以避免有助于判断关联度的信息被遗失，并且本发明中的各个场景均具有各自的关联度计算方式，使得用户的任一场景下都能够得到高关联度的群聊成员排序进行参考与选中操作，大为提高了工作效率。

Description

基于场景的自适应人员排序方法和系统及智能终端

技术领域

本发明涉及远程聊天通信技术，具体地，涉及适用于群聊的基于场景的自适应人员排序方法和系统以及存储有计算机程序的计算机可读存储介质、智能终端。

背景技术

专利文献CN105338154B提及移动终端中用户的通信录和SNS联系人列表越来越长，用户需要从几百个甚至上千个联系人中查找特定的联系人，非常不方便。为了方便用户快速查找到所需联系人，就需要联系人以一定的方式排序显示用户可能的联系人，方便用户选择。现有技术主要是根据字母排序、通话频率和时间、短信频率和时间以及地点等方式对联系人进行排序，存在着对未来时间段发生事件预测性不足的问题，不方便用户迅速找到联系人。

为此，专利文献CN105338154B公开了一种联系人排序方法与装置及终端，其解析通信记录获取联系人属性信息，解析事务日程记录获取事务属性信息，根据事务属性信息和联系人属性信息计算联系人的事务相关度，根据事务属性信息以及联系人的事务相关度对联系人排序。专利文献CN105338154B意图通过联系人的事务相关度进行排序，解决现有联系人排序技术对未来发生事件预测性不足的问题，能够方便用户从通信录、SNS软件等中迅速找到与未来事件相关的联系人，提高联系人查找效率。

但是随着微信、钉钉、QQ等群聊软件功能的发展，在群聊中的信息种类越来越复杂，对信息的梳理越来越困难。例如在一个群聊中会涉及多个主题，这些主题通常在同一个时期内会同时出现，而不同的主题所涉及的联系人等人群通常又是不同的，存在单一的联系人排序无法适应不同主题的问题，且存在单一的联系人排序也无法适应不同场景需求的问题。专利文献CN105338154B并不能解决这些问题：原因之一是专利文献CN105338154B对联系人的排序依靠的是日程信息，与群聊主题的无关；原因之二是专利CN105338154B对联系人的排序依靠的是用户自己对日程进行编辑以构建与联系人的关联，而未发挥联系人的作用来与用户进行关联；原因之三是专利CN105338154B仅关注未来日程，并无法对历史上的信息进行整理利用。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于场景的自适应人员排序方法和系统及智能终端。

根据本发明提供的一种适用于群聊的基于场景的自适应人员排序方法，包括：

聊天信息属性获取步骤：向用户采集待发布聊天信息的属性信息，其中，所述属性信息包括指示聊天信息所关联主题的主题信息和/或指示聊天信息所关联人员的人员信息；

聊天信息发布步骤：将属性信息已采集的待发布聊天信息，发布到群聊中，形成已发布聊天信息；

场景关联人员排序步骤：依照用户当前所使用场景对应的关联度计算方式，根据主题信息、人员信息、已发布聊天信息中的任一种或任多种信息计算群聊成员与所述场景的关联度，按照所述关联度由高到低对群聊成员进行排序，并在所述场景的界面中显示排序后的群聊成员。

具体而言，用户在场景下存在从群聊成员中选择出一部分以主动特别提醒或者安排的需求，在群聊成员人数较多时，用户不得不来回翻找群聊成员列表才能选择出所需的人员，操作十分不便。虽然现有技术中已给出对群聊成员进行排序的技术方案，但是其排序后的列表仅存在于群聊界面以及排序方式单一，无法适应不同场景的需求。这就需要在场景与群聊成员之间建立关联，这种关联的依据可以是来自未来，例如专利文献CN105338154B以未来的日程安排作为关联的依据，但是若将这种关联的依据基于历史聊天信息的经验之上则更加精准，并且同时也实现了对历史聊天信息的梳理，便于用户从复杂交叉的众多聊天信息中快速汇总到强关联度的聊天信息。本发明针对上述难点，将关联度的建立时机提前到用户编辑聊天信息之时以避免有助于判断关联度的信息被遗失，并且本发明中的各个场景均具有各自的关联度计算方式，使得用户的任一场景下都能够得到高关联度的群聊成员排序进行参考与选中操作，大为提高了工作效率。

优选地，所述场景包括编辑聊天信息，所述人员信息包括群聊成员；

所述场景关联人员排序步骤包括：

特征信息获取步骤：根据用户编辑的聊天信息得到聊天信息的特征信息；

第一关联度计算步骤：计算第一关联度作为群聊成员与所述编辑聊天信息场景的关联度，其中，所述第一关联度是指所述聊天信息的特征信息与群聊成员之间的关联度；

分发人员排序步骤：根据所述第一关联度由高到低对群聊成员进行排序，得到分发人员列表并显示在编辑聊天信息的界面中供用户选中作为分发对象。

具体而言，编辑聊天信息的场景下，用户基于按照关联度排序后的群聊成员列表能够快速选中分发对象，更为重要的是，此种关联度的计算考虑了历史上聊天信息与群聊成员的关联度的影响，使得当前聊天信息的群聊成员排序更加准确。

优选地，所述特征信息获取步骤包括：

第一特征获取步骤：用户编辑的聊天信息进行语义分析，得到第一特征；

第二特征获取步骤：根据用户编辑的聊天信息的属性信息，得到第二特征；

特征生成步骤：根据所述第一特征和第二特征生成所述特征信息。

具体而言，本发明将聊天信息本身的内容以及聊天信息的属性信息同时作为关联度判断的依据，在后续步骤中关联度的计算更加准确，并且参照第二特征中的关键词能够修正第一特征，例如在属性信息和聊天信息中都出现的词语的特征性更加大。

优选地，所述场景包括信息检索；

所述场景关联人员排序步骤包括：

分发人员排序存储步骤：存储所述聊天信息对应的所述分发人员列表中被用户选中的分发对象所形成的列表；

所述适用于群聊的基于场景的自适应人员排序方法包括：

检索信息获取步骤：获取用户输入的检索信息，根据所述检索信息得到特征信息；

第二关联度计算步骤：计算第二关联度，其中，所述第二关联度是指所述检索信息的特征信息与群聊成员之间的关联度；

检索排序步骤：根据所述第二关联度由高到低对群聊成员进行排序，得到检索排序列表；

排序匹配步骤：计算分发对象所形成列表与所述检索排序列表之前的匹配度，将匹配度高于匹配阈值的分发对象所形成列表对应的聊天信息作为检索结果提供给用户。

具体而言，尤其对于用户检索信息的场景，本发明优选例中并非直接对信息与信息之间判断关联度，例如用户A、用户B、用户C之间曾经聊天内容为牛排，若当前用户A聊天内容为明星，由于牛排与明星这两个词汇本身之间并没有明显的关联，即关联度很低，所以传统的技术方案不认为牛排与明星关联而推荐用户A分发给用户B、用户C。而在本发明中，历史聊天信息牛排的关联人员构成的分发对象所形成列表中排序前两位是用户B、用户C，当前用户检索信息明星的检索排序列表中排序前两位也是用户B、用户C，因此能够得到用户A、用户B、用户C的关系紧密，事实上用户A、用户B、用户C是远程工作的工作组，在就一场婚礼的菜肴以及邀请嘉宾进行讨论，这是传统的技术方案无法实现的功能。

根据本发明提供的一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的适用于群聊的基于场景的自适应人员排序方法的步骤。

根据本发明提供的一种适用于群聊的基于场景的自适应人员排序系统，包括：

聊天信息属性获取模块：向用户采集待发布聊天信息的属性信息，其中，所述属性信息包括指示聊天信息所关联主题的主题信息和/或指示聊天信息所关联人员的人员信息；

聊天信息发布模块：将属性信息已采集的待发布聊天信息，发布到群聊中，形成已发布聊天信息；

场景关联人员排序模块：依照用户当前所使用场景对应的关联度计算方式，根据主题信息、人员信息、已发布聊天信息中的任一种或任多种信息计算群聊成员与所述场景的关联度，按照所述关联度由高到低对群聊成员进行排序，并在所述场景的界面中显示排序后的群聊成员。

优选地，所述场景包括编辑聊天信息，所述人员信息包括群聊成员；

所述场景关联人员排序模块包括：

特征信息获取模块：根据用户编辑的聊天信息得到聊天信息的特征信息；

第一关联度计算模块：计算第一关联度作为群聊成员与所述编辑聊天信息场景的关联度，其中，所述第一关联度是指所述聊天信息的特征信息与群聊成员之间的关联度；

分发人员排序模块：根据所述第一关联度由高到低对群聊成员进行排序，得到分发人员列表并显示在编辑聊天信息的界面中供用户选中作为分发对象。

优选地，所述特征信息获取模块包括：

第一特征获取模块：用户编辑的聊天信息进行语义分析，得到第一特征；

第二特征获取模块：根据用户编辑的聊天信息的属性信息，得到第二特征；

特征生成模块：根据所述第一特征和第二特征生成所述特征信息。

优选地，所述场景包括信息检索；

所述场景关联人员排序模块包括：

分发人员排序存储模块：存储所述聊天信息对应的所述分发人员列表中被用户选中的分发对象所形成的列表；

所述适用于群聊的基于场景的自适应人员排序系统包括：

检索信息获取模块：获取用户输入的检索信息，根据所述检索信息得到特征信息；

第二关联度计算模块：计算第二关联度，其中，所述第二关联度是指所述检索信息的特征信息与群聊成员之间的关联度；

检索排序模块：根据所述第二关联度由高到低对群聊成员进行排序，得到检索排序列表；

排序匹配模块：计算分发对象所形成列表与所述检索排序列表之前的匹配度，将匹配度高于匹配阈值的分发对象所形成列表对应的聊天信息作为检索结果提供给用户。

根据本发明提供的一种智能终端，包括所述的存储有计算机程序的计算机可读存储介质，或者包括适用于群聊的基于场景的自适应人员排序系统。

附图说明

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

图1为本发明的步骤流程示意图。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。

群聊软件中的信息以聊天信息为主，例如群聊用户编辑文字形成聊天信息，又例如群聊用户录制语音形成聊天信息，还例如群聊用户共享文件形成聊天信息等等。而在群聊软件为达到社交互动的目的，存在多种不同的场景，例如编辑聊天信息并@提醒相关群聊成员即为一种通知通告的场景，又例如发起线上投票并@提醒相关群聊成员即为一种采集收集的场景，还例如从联系人中选择多人并建立多人聊天群即为一种多人关系建立的场景，再例如在群聊中搜索历史文件信息即为一种信息检索的场景。这些场景的共同之处是都与人员有关，尤其是与人员共同的兴趣有关，而共同兴趣的多个对象之间又往往有较高的关联度。只是现有技术中多是在事后才去建立这种关联，导致有利于识别关联的原始信息在聊天信息创建之初即未被获取造成信息丢失。

为此，如图1所示，根据本发明提供的一种适用于群聊的基于场景的自适应人员排序方法，包括：

聊天信息属性获取步骤：向用户采集待发布聊天信息的属性信息，其中，所述属性信息包括指示聊天信息所关联主题的主题信息和/或指示聊天信息所关联人员的人员信息。具体地，用户首先编辑聊天信息形成待发布聊天信息，然后在群聊中发布，即将聊天信息分发给群聊成员。在聊天信息被发布之前，用户必须编辑形成待发布聊天信息的属性信息，通过所述属性信息建立聊天信息与主题、人员之间的关联关系。其中，属性信息是请用户在编辑聊天信息之前，或者是在编辑聊天信息至聊天信息发布之间的时间段内进行编辑，从而实现属性信息的采集。例如，用户为行政秘书，用户编辑的聊天信息为大家请知悉年会有聚餐，用户编辑的主题信息为年会，用户编辑的人员为研发部同事，则将大家请知悉年会有聚餐关联于年会的主题以及关联于研发部同事的人员。

聊天信息发布步骤：将属性信息已采集的待发布聊天信息，发布到群聊中，形成已发布聊天信息。具体地，聊天信息发布的前提条件是，编辑该聊天信息的用户已经编辑提供了属性信息，若用户仅编辑了聊天信息而未编辑属性信息，则不能发布聊天信息，聊天信息将保留在待发布的状态。也就是说，处于已发布状态的聊天信息均具有属性信息。因此，聊天信息在发布之初即能够及时地建立与主题、人员的关联。

场景关联人员排序步骤：依照用户当前所使用场景对应的关联度计算方式，根据主题信息、人员信息、已发布聊天信息中的任一种或任多种信息计算群聊成员与所述场景的关联度，按照所述关联度由高到低对群聊成员进行排序，并在所述场景的界面中显示排序后的群聊成员。具体地，不同的场景对应的关联度的计算方式可以不相同，即关联度函数中的变量、权重、运算方式可以不相同，其中的变量包括主题信息、人员信息、已发布聊天信息。进一步地，用户触发场景后，在场景下进行操作，往往需要建立新的与该场景关联的人员，本实施例中在场景下为用户提供群聊成员排序后的列表供用户选择使用来建立场景与人员之间的新的关联关系，这样，用户可以大为节省在人员列表中翻找所需人员的时间。

下面通过优选例对本发明进行更为具体的说明。

在一个优选例中，所述场景包括编辑聊天信息，所述人员信息包括群聊成员；在该场景下，用户的操作是编辑聊天信息。所述场景关联人员排序步骤包括：

特征信息获取步骤：根据用户编辑的聊天信息得到聊天信息的特征信息；具体地，对聊天信息进行语义分析，提取其关键词以及扩展词、同义词等等作为特征信息；对于分享文档类的聊天信息，可以对该文档的文档名称或者其文档内容进行分析得到特征信息；对于语音视频类的聊天信息，可以提取其语音特征或者图像特征作为所述特征信息。进一步优选地，所述特征信息获取步骤包括：第一特征获取步骤：用户编辑的聊天信息进行语义分析，得到第一特征；第二特征获取步骤：根据用户编辑的聊天信息的属性信息，得到第二特征；特征生成步骤：根据所述第一特征和第二特征生成所述特征信息。

第一关联度计算步骤：计算第一关联度作为群聊成员与所述编辑聊天信息场景的关联度，其中，所述第一关联度是指所述聊天信息的特征信息与群聊成员之间的关联度。具体地，历史上的已发布的聊天信息与人员之间通过属性信息已建立关联度，则待发布聊天信息通过关键词等语义可以得到与历史上已发布的聊天信息之间的关联度，进一步再根据历史上已发布的聊天信息与人员的关联度，通过计算函数得到所述第一关联度。

分发人员排序步骤：根据所述第一关联度由高到低对群聊成员进行排序，得到分发人员列表并显示在编辑聊天信息的界面中供用户选中作为分发对象。所述分发是指用户希望查看该聊天信息的人员，例如用户以@的方式提醒相关人员查看该聊天信息，因此本实施例提供分发人员列表，供用户从分发人员列表中选择一个或多个要分发聊天信息的人员作为分发对象。

在另一个优选例中，所述场景包括信息检索，例如在该场景下用户以指定的关键词搜索群聊中相关的历史聊天信息。所述场景关联人员排序步骤包括：分发人员排序存储步骤：存储所述聊天信息对应的所述分发人员列表中被用户选中的分发对象所形成的列表；分发对象体现了聊天信息与哪些群聊成员相互关联的关系。

所述适用于群聊的基于场景的自适应人员排序方法包括：

检索信息获取步骤：获取用户输入的检索信息，根据所述检索信息得到特征信息；具体地，所述特征信息可以是关键词特征、语音特征或者图像特征。

第二关联度计算步骤：计算第二关联度，其中，所述第二关联度是指所述检索信息的特征信息与群聊成员之间的关联度。具体地，历史上的已发布的聊天信息与人员之间通过属性信息已建立关联度，则检索信息通过关键词等语义可以得到与历史上已发布的聊天信息之间的关联度，进一步再根据历史上已发布的聊天信息与人员的关联度，通过计算函数得到所述第二关联度。尤其是，第一关联度的计算函数与第二关联度的计算函数是相同的。

检索排序步骤：根据所述第二关联度由高到低对群聊成员进行排序，得到检索排序列表；

排序匹配步骤：计算分发对象所形成列表与所述检索排序列表之前的匹配度，将匹配度高于匹配阈值的分发对象所形成列表对应的聊天信息作为检索结果提供给用户。通过调整匹配阈值的数值，可以仅获得高度关联度的聊天信息，或者是获得适中关联度的聊天信息。

下面对本发明进行更加具体的说明。

本发明提供的是一种基于场景的排序方案，因此，不同场景下呈现的排序顺序通常是不同，具体采用的方式是，依照用户当前所使用场景对应的关联度计算方式来计算与排序。也就是说，用户在不同的使用场景下，其得到的关联人员的排序是由不同的关联度计算方式得到的。当用户从一个使用场景切换到另一个使用场景时，场景的界面中显示的群聊成员的排序也相应地切换，成为另一种排序。

例如，同一个用户在编辑聊天信息的场景时，场景界面中展现一个以第一顺序排序的群聊成员排序表，该用户在信息检索的场景时，排序表更新为以第二顺序排序，进一步地，该用户在阅读帖子、转发文章、创建会议、发起群聊时，排序表相应地分别更新为以第三顺序、第四顺序、第五顺序、第六顺序排序。这样，用户在每一个场景下都能快速地找到最密切相关的人员，区别于传统单一的排序方式。

根据本发明提供的一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的适用于群聊的基于场景的自适应人员排序方法的步骤。

本发明还提供适用于群聊的基于场景的自适应人员排序系统，本领域技术人员可以通过执行所述适用于群聊的基于场景的自适应人员排序方法的步骤流程实现，即可以将所述适用于群聊的基于场景的自适应人员排序方法理解为所述适用于群聊的基于场景的自适应人员排序系统的优选的实施方式。根据本发明提供的一种适用于群聊的基于场景的自适应人员排序系统，包括：

聊天信息属性获取模块：向用户采集待发布聊天信息的属性信息，其中，所述属性信息包括指示聊天信息所关联主题的主题信息和/或指示聊天信息所关联人员的人员信息；

聊天信息发布模块：将属性信息已采集的待发布聊天信息，发布到群聊中，形成已发布聊天信息；

场景关联人员排序模块：依照用户当前所使用场景对应的关联度计算方式，根据主题信息、人员信息、已发布聊天信息中的任一种或任多种信息计算群聊成员与所述场景的关联度，按照所述关联度由高到低对群聊成员进行排序，并在所述场景的界面中显示排序后的群聊成员。

优选地，所述场景包括编辑聊天信息，所述人员信息包括群聊成员；

所述场景关联人员排序模块包括：

特征信息获取模块：根据用户编辑的聊天信息得到聊天信息的特征信息；

第一关联度计算模块：计算第一关联度作为群聊成员与所述编辑聊天信息场景的关联度，其中，所述第一关联度是指所述聊天信息的特征信息与群聊成员之间的关联度；

分发人员排序模块：根据所述第一关联度由高到低对群聊成员进行排序，得到分发人员列表并显示在编辑聊天信息的界面中供用户选中作为分发对象。

优选地，所述特征信息获取模块包括：

第一特征获取模块：用户编辑的聊天信息进行语义分析，得到第一特征；

第二特征获取模块：根据用户编辑的聊天信息的属性信息，得到第二特征；

特征生成模块：根据所述第一特征和第二特征生成所述特征信息。

优选地，所述场景包括信息检索；

所述场景关联人员排序模块包括：

分发人员排序存储模块：存储所述聊天信息对应的所述分发人员列表中被用户选中的分发对象所形成的列表；

所述适用于群聊的基于场景的自适应人员排序系统包括：

检索信息获取模块：获取用户输入的检索信息，根据所述检索信息得到特征信息；

第二关联度计算模块：计算第二关联度，其中，所述第二关联度是指所述检索信息的特征信息与群聊成员之间的关联度；

检索排序模块：根据所述第二关联度由高到低对群聊成员进行排序，得到检索排序列表；

排序匹配模块：计算分发对象所形成列表与所述检索排序列表之前的匹配度，将匹配度高于匹配阈值的分发对象所形成列表对应的聊天信息作为检索结果提供给用户。

本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的系统、装置及其各个模块以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的系统、装置及其各个模块以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同程序。所以，本发明提供的系统、装置及其各个模块可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种程序的模块也可以视为硬件部件内的结构；也可以将用于实现各种功能的模块视为既可以是实现方法的软件程序又可以是硬件部件内的结构。

本发明还提供一种智能终端，包括所述的存储有计算机程序的计算机可读存储介质，或者包括所述的适用于群聊的基于场景的自适应人员排序系统。具体地，所述智能终端可以是智能手机、平板电脑、智能手表、AR眼镜、VR眼镜或者车载电脑，还例如可以是智能电视等智能家电设备。

以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。

Claims (10)

1.一种适用于群聊的基于场景的自适应人员排序方法，其特征在于，包括：

聊天信息属性获取步骤：向用户采集待发布聊天信息的属性信息，其中，所述属性信息包括指示聊天信息所关联主题的主题信息和/或指示聊天信息所关联人员的人员信息；

聊天信息发布步骤：将属性信息已采集的待发布聊天信息，发布到群聊中，形成已发布聊天信息；

场景关联人员排序步骤：依照用户当前所使用场景对应的关联度计算方式，根据主题信息、人员信息、已发布聊天信息中的任一种或任多种信息计算群聊成员与所述场景的关联度，按照所述关联度由高到低对群聊成员进行排序，并在所述场景的界面中显示排序后的群聊成员。

2.根据权利要求1所述的适用于群聊的基于场景的自适应人员排序方法，其特征在于，所述场景包括编辑聊天信息，所述人员信息包括群聊成员；

所述场景关联人员排序步骤包括：

特征信息获取步骤：根据用户编辑的聊天信息得到聊天信息的特征信息；

第一关联度计算步骤：计算第一关联度作为群聊成员与所述编辑聊天信息场景的关联度，其中，所述第一关联度是指所述聊天信息的特征信息与群聊成员之间的关联度；

分发人员排序步骤：根据所述第一关联度由高到低对群聊成员进行排序，得到分发人员列表并显示在编辑聊天信息的界面中供用户选中作为分发对象。

3.根据权利要求2所述的适用于群聊的基于场景的自适应人员排序方法，其特征在于，所述特征信息获取步骤包括：

第一特征获取步骤：用户编辑的聊天信息进行语义分析，得到第一特征；

第二特征获取步骤：根据用户编辑的聊天信息的属性信息，得到第二特征；

特征生成步骤：根据所述第一特征和第二特征生成所述特征信息。

4.根据权利要求2所述的适用于群聊的基于场景的自适应人员排序方法，其特征在于，所述场景包括信息检索；

所述场景关联人员排序步骤包括：

分发人员排序存储步骤：存储所述聊天信息对应的所述分发人员列表中被用户选中的分发对象所形成的列表；

所述适用于群聊的基于场景的自适应人员排序方法包括：

检索信息获取步骤：获取用户输入的检索信息，根据所述检索信息得到特征信息；

第二关联度计算步骤：计算第二关联度，其中，所述第二关联度是指所述检索信息的特征信息与群聊成员之间的关联度；

检索排序步骤：根据所述第二关联度由高到低对群聊成员进行排序，得到检索排序列表；

排序匹配步骤：计算分发对象所形成列表与所述检索排序列表之前的匹配度，将匹配度高于匹配阈值的分发对象所形成列表对应的聊天信息作为检索结果提供给用户。

5.一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，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4中任一项所述的适用于群聊的基于场景的自适应人员排序方法的步骤。

6.一种适用于群聊的基于场景的自适应人员排序系统，其特征在于，包括：

聊天信息属性获取模块：向用户采集待发布聊天信息的属性信息，其中，所述属性信息包括指示聊天信息所关联主题的主题信息和/或指示聊天信息所关联人员的人员信息；

聊天信息发布模块：将属性信息已采集的待发布聊天信息，发布到群聊中，形成已发布聊天信息；

场景关联人员排序模块：依照用户当前所使用场景对应的关联度计算方式，根据主题信息、人员信息、已发布聊天信息中的任一种或任多种信息计算群聊成员与所述场景的关联度，按照所述关联度由高到低对群聊成员进行排序，并在所述场景的界面中显示排序后的群聊成员。

7.根据权利要求6所述的适用于群聊的基于场景的自适应人员排序系统，其特征在于，所述场景包括编辑聊天信息，所述人员信息包括群聊成员；

所述场景关联人员排序模块包括：

特征信息获取模块：根据用户编辑的聊天信息得到聊天信息的特征信息；

第一关联度计算模块：计算第一关联度作为群聊成员与所述编辑聊天信息场景的关联度，其中，所述第一关联度是指所述聊天信息的特征信息与群聊成员之间的关联度；

分发人员排序模块：根据所述第一关联度由高到低对群聊成员进行排序，得到分发人员列表并显示在编辑聊天信息的界面中供用户选中作为分发对象。

8.根据权利要求7所述的适用于群聊的基于场景的自适应人员排序系统，其特征在于，所述特征信息获取模块包括：

第一特征获取模块：用户编辑的聊天信息进行语义分析，得到第一特征；

第二特征获取模块：根据用户编辑的聊天信息的属性信息，得到第二特征；

特征生成模块：根据所述第一特征和第二特征生成所述特征信息。

9.根据权利要求7所述的适用于群聊的基于场景的自适应人员排序系统，其特征在于，所述场景包括信息检索；

所述场景关联人员排序模块包括：

分发人员排序存储模块：存储所述聊天信息对应的所述分发人员列表中被用户选中的分发对象所形成的列表；

所述适用于群聊的基于场景的自适应人员排序系统包括：

检索信息获取模块：获取用户输入的检索信息，根据所述检索信息得到特征信息；

第二关联度计算模块：计算第二关联度，其中，所述第二关联度是指所述检索信息的特征信息与群聊成员之间的关联度；

检索排序模块：根据所述第二关联度由高到低对群聊成员进行排序，得到检索排序列表；

排序匹配模块：计算分发对象所形成列表与所述检索排序列表之前的匹配度，将匹配度高于匹配阈值的分发对象所形成列表对应的聊天信息作为检索结果提供给用户。

10.一种智能终端，其特征在于，包括权利要求5所述的存储有计算机程序的计算机可读存储介质，或者包括权利要求6至9中任一项所述的适用于群聊的基于场景的自适应人员排序系统。

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