CN115086270B - 用户社交的互动方法、平台、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供一种用户社交的互动方法、平台、设备及存储介质，所述方法包括基于所获取的目标用户的社交互动信息，根据所述目标用户的社交信用度以及历史行为信息，通过预先训练好的状态标定模型确定所述目标用户的社交状态；通过所述目标用户的社交状态，基于用户社交的互动平台的风控策略，为所述目标用户的社交状态分配对应的互动策略；若所述互动策略不是第二策略时，获取所述社交互动信息的互动形式信息，结合所述目标用户的社交状态，设定与所述互动形式信息对应的互动规则；根据所述互动策略以及所述互动规则，响应所述目标用户的社交需求。本公开的方法能够识别社交用户状态，并且根据所设定的规则提高社交效率。

Description

用户社交的互动方法、平台、设备及存储介质

技术领域

本公开涉及互联网技术领域，尤其涉及一种用户社交的互动方法、平台、设备及存储介质。

背景技术

随着科技迅速的发展，尤其随着智能手机的普及，社交软件被广泛使用。社交软件拉近了社会人与人之间的距离，使世界成为了一个统一的整体。

目前社交软件可以直接发消息给附近的陌生人，但是在对这类社交软件进行深入研究后发现，被发信息的人（以下简称为收信人）接收到的很多消息都是虚假信息，收信人也是多被打扰。而对于真正想要交友的人，由于与一些虚假信息混杂在一起，非但不能成功交友，反而被当成垃圾信息屏蔽。

例如，在社交软件中摇一摇功能和陌陌里的附近人功能，由于发信息没有任何成本，所以发信人大量发放各种信息，所以平台里充斥着大量无用，虚假和垃圾的信息，让很多人觉得很厌烦。然而，事实上很多用户都希望收到有真心诚意要交友或者有用的信息，也更多的希望是真实的、简洁的、精准的信息。

公开于本申请背景技术部分的信息仅仅旨在加深对本申请的一般背景技术的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。

发明内容

本公开实施例提供一种用户社交的互动方法、平台、设备及存储介质，能够至少解决现有技术中的部分问题。

本公开实施例的第一方面，提供一种用户社交的互动方法,包括：

基于所获取的目标用户的社交互动信息，根据所述目标用户的社交信用度以及历史行为信息，通过预先训练好的状态标定模型确定所述目标用户的社交状态，其中，所述社交状态包括正常状态、异常状态以及警示状态中至少一种，所述状态标定模型基于神经网络构建，用于确定所述状态标定模型的输入量的标签信息；

通过所述目标用户的社交状态，基于用户社交的互动平台的风控策略，为所述目标用户的社交状态分配对应的互动策略，其中，所述互动策略包括与社交状态为正常状态对应的第一策略、与社交状态为异常状态对应的第二策略，以及与社交状态为警示状态对应的第三策略中至少一种；

若所述互动策略不是第二策略时，获取所述社交互动信息的互动形式信息，结合所述目标用户的社交状态，设定与所述互动形式信息对应的互动规则，其中，所述互动规则包括付费规则、互动限制以及互动优先级中至少一种；

根据所述互动策略以及所述互动规则，响应所述目标用户的社交需求。

在一种可选的实施方式中，

基于所获取的目标用户的社交互动信息，根据所述目标用户的社交信用度以及历史行为信息，通过预先训练好的状态标定模型确定所述目标用户的社交状态的方法包括：

通过预先训练好的状态标定模型将所述目标用户的社交信用度以及历史行为信息转换为对应的向量集合；

确定所述向量集合中的每个向量的局部密度，并确定所述局部密度超过预设密度阈值的向量与所述向量集合中其他向量的最短向量距离；

根据所述最短向量距离，以及预先确定的排序图，确定所述向量集合对应的聚类中心；

基于所述聚类中心，在所述状态标定模型的损失函数中设定梯度惩罚，确定所述目标用户的社交状态。

在一种可选的实施方式中，

按照如下公式所示的方法确定所述向量集合对应的聚类中心：

其中，

表示聚类中心，

表示局部密度超过预设密度阈值的向量与所 述向量集合中其他向量的最短向量距离，

表示局部密度超过预设密度阈 值的向量的集合，

表示向量集合中其他向量，

表示聚类参数。

在一种可选的实施方式中，

所述互动形式信息包括第一互动形式、第二互动形式以及第三互动形式中至少一种，其中，所述第一互动形式用于指示所述目标用户通过第一付费规则向目标对象发送触达信息；获取所述社交互动信息的互动形式信息，结合所述目标用户的社交状态，设定与所述互动形式信息对应的互动规则的方法包括：

若所述互动形式信息为第一互动形式，

且所述目标用户的社交状态为正常状态，根据所述目标用户的社交状态，获取所述目标用户与目标对象的第一社交属性信息，并根据所述第一社交属性信息设定第一互动规则，其中，

所述第一社交属性信息包括所述目标用户与目标对象相同的特征信息，

所述第一互动规则包括设定与所述第一社交属性对应的社交环境、根据所述目标对象响应所述目标用户的时长与第一预设时长的比较结果接收或者返还所述目标用户按照第一付费规则支付的费用；或者

且所述目标用户的社交状态为警示状态，根据所述目标用户的社交状态，获取所述目标用户与目标对象的第二社交属性信息，并根据所述第二社交属性信息设定第二互动规则，其中，

所述第二社交属性信息包括在所述第一社交属性的基础上显示警示信息，

所述第二互动规则包括设定与所述第二社交属性对应的社交环境、根据所述目标对象响应与否接收或者返还所述目标用户按照第一付费规则支付的费用。

在一种可选的实施方式中，

所述互动形式信息还包括第二互动形式，所述第二互动形式用于指示所述目标用户通过第二付费规则向目标对象发送虚拟礼物；获取所述社交互动信息的互动形式信息，结合所述目标用户的社交状态，设定与所述互动形式信息对应的互动规则的方法包括：

若所述互动形式信息为第二互动形式，

且所述目标用户的社交状态为正常状态，获取所述目标对象的社交展示信息，并根据所述社交展示信息设定第三互动规则，其中，

所述社交展示信息用于指示所述目标对象的社交信息，

所述第三互动规则用于指示基于所述目标用户发送的虚拟礼物，在所述目标对象的社交展示信息中进行显示，并且根据所述目标用户所发送的虚拟礼物为所述目标用户设定对应的积分值。

在一种可选的实施方式中，

所述互动形式信息还包括第三互动形式，所述第三互动形式用于指示所述目标用户通过第三付费规则向目标对象发送聊天信息；获取所述社交互动信息的互动形式信息，结合所述目标用户的社交状态，设定与所述互动形式信息对应的互动规则的方法包括：

若所述互动形式信息为第三互动形式，

且所述目标用户的社交状态为正常状态，获取所述目标用户的社交互动内容，根据所述社交互动内容的类型，以及所述目标对象设定的互动条件，设定第三互动规则，其中，

所述社交互动内容的类型包括文字、语音和视频中至少一种，

所述第三互动规则包括满足所述目标对象设定的互动条件的基础上，设定与所述社交互动内容的类型对应的付费规则，其中，所述文字、语音和视频对应的付费费用逐渐增加。

在一种可选的实施方式中，

通过所述目标用户的社交状态，基于用户社交的互动平台的风控策略，为所述目标用户的社交状态分配对应的互动策略的方法包括：

确定所述目标用户的社交状态对应的社交信用度所属的预设阈值区间；

选取与所述预设阈值区间对应的互动策略；所述互动策略包括下述之一：私信发送权限等级，允许向陌生用户账户发送私信的数量，评论权限等级，以及评论数据的展示优先级；

所述预设阈值区间包括小于第一预设阈值的第一阈值区间，大于第二预设阈值的第二阈值区间，以及大于或等于第一预设阈值、且小于或等于第二预设阈值的第三阈值区间；

所述选取与所述预设阈值区间对应的互动策略，包括：

如果所述社交信用度属于第一阈值区间，则选取与所述第一阈值区间对应的第一策略，所述第一策略包括不限制私信发送权限，提升评论权限等级，评论数据优先展示的至少之一；或者

如果所述社交信用度属于第二阈值区间，则选取与所述第二阈值区间对应的第二策略，所述第二策略包括禁止私信发送权限、降低评论权限等级，以及限制评论数据的展示优先级的至少之一；或者

如果所述社交信用度属于第三阈值区间，则选取与所述第三阈值区间对应的第三策略，所述第三策略包括限制私信发送，限制私信交互数量，保持当前评论权限等级至少之一。

本公开实施例的第二方面，

提供一种用户社交的互动平台，所述平台包括：

第一单元，用于基于所获取的目标用户的社交互动信息，根据所述目标用户的社交信用度以及历史行为信息，通过预先训练好的状态标定模型确定所述目标用户的社交状态，其中，所述社交状态包括正常状态、异常状态以及警示状态中至少一种，所述状态标定模型基于神经网络构建，用于确定所述状态标定模型的输入量的标签信息；

第二单元，用于通过所述目标用户的社交状态，基于用户社交的互动平台的风控策略，为所述目标用户的社交状态分配对应的互动策略，其中，所述互动策略包括与社交状态为正常状态对应的第一策略、与社交状态为异常状态对应的第二策略，以及与社交状态为警示状态对应的第三策略中至少一种；

第三单元，用于若所述互动策略不是第二策略时，获取所述社交互动信息的互动形式信息，结合所述目标用户的社交状态，设定与所述互动形式信息对应的互动规则，其中，所述互动规则包括付费规则、互动限制以及互动优先级中至少一种；

第四单元，用于根据所述互动策略以及所述互动规则，响应所述目标用户的社交需求。

本公开实施例的第三方面，

提供一种电子设备，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行前述中任意一项所述的方法。

本公开实施例的第四方面，

提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现前述中任意一项所述的方法。

本公开实施例提供一种用户社交的互动方法,包括：

基于所获取的目标用户的社交互动信息，根据所述目标用户的社交信用度以及历史行为信息，通过预先训练好的状态标定模型确定所述目标用户的社交状态，其中，所述社交状态包括正常状态、异常状态以及警示状态中至少一种，所述状态标定模型基于神经网络构建，用于确定所述状态标定模型的输入量的标签信息；

根据目标用户的社交信用度和历史行为信息，能够有效评估目标用户的社交状态，也即可以判定目标用户的社交状态是否正常，从而有效地排除异常状态下社交用户的虚假或者垃圾信息，提高社交效率；

通过所述目标用户的社交状态，基于用户社交的互动平台的风控策略，为所述目标用户的社交状态分配对应的互动策略，其中，所述互动策略包括与社交状态为正常状态对应的第一策略、与社交状态为异常状态对应的第二策略，以及与社交状态为警示状态对应的第三策略中至少一种；

基于目标用户的社交状态，结合风控策略，放宽或者限制不同社交状态的目标用户，从而针对不同类型的用户配对不同的互动策略，既保证了用户的使用体验，还能够提高真实信息交互的效率；

若所述互动策略不是第二策略时，获取所述社交互动信息的互动形式信息，结合所述目标用户的社交状态，设定与所述互动形式信息对应的互动规则，其中，所述互动规则包括付费规则、互动限制以及互动优先级中至少一种；

根据所述互动策略以及所述互动规则，响应所述目标用户的社交需求。

根据不同互动形式，设定不同的互动规则，在排除低效信息的基础上，进一步针对不同的用户实施不同的互动规则，保证了发信方和收信方的用户体验。

附图说明

图1为本公开实施例用户社交的互动方法的流程示意图；

图2为本公开实施例用户社交的互动平台的结构示意图。

具体实施方式

为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。

本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”“第四”等（如果存在）是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。

应当理解，在本公开的各种实施例中，各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本公开实施例的实施过程构成任何限定。

应当理解，在本公开中，“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

应当理解，在本公开中，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“包含A、B和C”、“包含A、B、C”是指A、B、C三者都包含，“包含A、B或C”是指包含A、B、C三者之一，“包含A、B和/或C”是指包含A、B、C三者中任1个或任2个或3个。

应当理解，在本公开中，“与A对应的B”、“与A相对应的B”、“A与B相对应”或者“B与A相对应”，表示B与A相关联，根据A可以确定B。根据A确定B并不意味着仅仅根据A确定B，还可以根据A和/或其他信息确定B。A与B的匹配，是A与B的相似度大于或等于预设的阈值。

取决于语境，如在此所使用的“若”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。

下面以具体地实施例对本公开的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。

图1示例性地示出本公开实施例用户社交的互动方法的流程示意图，如图1所示，所述方法包括：

S101、基于所获取的目标用户的社交互动信息，根据所述目标用户的社交信用度以及历史行为信息，通过预先训练好的状态标定模型确定所述目标用户的社交状态，其中，所述社交状态包括正常状态、异常状态以及警示状态中至少一种，所述状态标定模型基于神经网络构建，用于确定所述状态标定模型的输入量的标签信息；

示例性地，为了降低虚假或者垃圾信息对用户的骚扰，可以根据目标用户的社交互动信息，结合其社交信用度以及历史行为信息，通过预先训练好的状态标定模型确定目标用户的社交状态；

其中，社交信用度可以是本公开实施例的方法根据用户的社交行为单独设定，例如通过在线时长，使用年限、互动频繁度设定的，也可以是结合第三方平台的信用度评分设定的，本公开实施例对此并不进行限定。

其中，历史行为信息可以包括用户发起聊天的频率、聊天的对象数量以及是否存在随意搭讪行为中至少一种；

其中，状态标定模型可以是基于神经网络构建的，用于确定状态标定模型的输入量的标签信息，其中，本公开实施例的状态标定模型是在生成对抗网络的基础上，结合最短聚类距离以及梯度惩罚改进的生成对抗网络，不仅能够更加准确地判定输入量的标签信息，使得判定结果更加接近实际值，以实现更均衡的类分布，有效避免噪声样本的生成；引入梯度惩罚能够有效改善传统生成器生成的数据缺乏多样性导致了网络崩溃的情况。

在一种可选的实施方式中，

基于所获取的目标用户的社交互动信息，根据所述目标用户的社交信用度以及历史行为信息，通过预先训练好的状态标定模型确定所述目标用户的社交状态的方法包括：

通过预先训练好的状态标定模型将所述目标用户的社交信用度以及历史行为信息转换为对应的向量集合；

确定所述向量集合中的每个向量的局部密度，并确定所述局部密度超过预设密度阈值的向量与所述向量集合中其他向量的最短向量距离；

根据所述最短向量距离，以及预先确定的排序图，确定所述向量集合对应的聚类中心；

基于所述聚类中心，在所述状态标定模型的损失函数中设定梯度惩罚，确定所述目标用户的社交状态。

示例性地，在数据集复杂且线性不可分时，传统的向量距离会导致严重的误分类，本公开实施例通过确定所述局部密度超过预设密度阈值的向量与所述向量集合中其他向量的最短向量距离，将原始数据映射到高维特征空间确定距离，有利于提高方法计算性能。

在一种可选的实施方式中，

按照如下公式所示的方法确定所述向量集合对应的聚类中心：

其中，

表示聚类中心，

表示局部密度超过预设密度阈值的向量与所 述向量集合中其他向量的最短向量距离，

表示局部密度超过预设密度阈 值的向量的集合，

表示向量集合中其他向量，

表示聚类参数。

在实际应用中，聚类中心的数据点周围有其他局部密度相对低的点并且与其他密度较高的点的向量距离较大；

通过上述公式所确定的向量距离，其余点的类别与密度更高且距离更近的数据点的类别一致性更高。

S102、通过所述目标用户的社交状态，基于用户社交的互动平台的风控策略，为所述目标用户的社交状态分配对应的互动策略，其中，所述互动策略包括与社交状态为正常状态对应的第一策略、与社交状态为异常状态对应的第二策略，以及与社交状态为警示状态对应的第三策略中至少一种；

示例性地，基于用户社交的互动平台可以设置有多种风控策略，用于防范机器人用户或者恶意用户，并且可以根据目标用户的社交状态，为社交状态分配对应的互动策略。

在一种可选的实施方式中，

通过所述目标用户的社交状态，基于用户社交的互动平台的风控策略，为所述目标用户的社交状态分配对应的互动策略的方法包括：

确定所述目标用户的社交状态对应的社交信用度所属的预设阈值区间；

选取与所述预设阈值区间对应的互动策略；所述互动策略包括下述之一：私信发送权限等级，允许向陌生用户账户发送私信的数量，评论权限等级，以及评论数据的展示优先级；

所述预设阈值区间包括小于第一预设阈值的第一阈值区间，大于第二预设阈值的第二阈值区间，以及大于或等于第一预设阈值、且小于或等于第二预设阈值的第三阈值区间；

所述选取与所述预设阈值区间对应的互动策略，包括：

如果所述社交信用度属于第一阈值区间，则选取与所述第一阈值区间对应的第一策略，所述第一策略包括不限制私信发送权限，提升评论权限等级，评论数据优先展示的至少之一；或者

如果所述社交信用度属于第二阈值区间，则选取与所述第二阈值区间对应的第二策略，所述第二策略包括禁止私信发送权限、降低评论权限等级，以及限制评论数据的展示优先级的至少之一；或者

如果所述社交信用度属于第三阈值区间，则选取与所述第三阈值区间对应的第三策略，所述第三策略包括限制私信发送，限制私信交互数量，保持当前评论权限等级至少之一。

示例性地，本公开实施例中，社交信用度可以作为衡量社交用户的一个重要标准，可以将社交信用度与多个阈值区间进行比较，根据比较结果设定对应的互动策略，

其中，互动策略包括第一策略、第二策略和第三策略，

第一策略包括不限制私信发送权限，提升评论权限等级，评论数据优先展示的至少之一，也即第一策略不限制社交用户的社交自由，可以认定社交用户属于高活跃的用户。

第二策略包括禁止私信发送权限、降低评论权限等级，以及限制评论数据的展示优先级的至少之一，也即第二策略限制社交用户的社交活跃度，在认定社交用户的社交信用度不满足预设条件时，可以限制其私信的发送权限，评论权限等级等等，降低该用户的社交影响，提高其他用户的社交体验。

第三策略包括限制私信发送，限制私信交互数量，保持当前评论权限等级的至少之一，也即第三策略虽然有一定限制，但是同样也保留一定社交自由，降低该用户的社交影响占比。

S103、若所述互动策略不是第二策略时，获取所述社交互动信息的互动形式信息，结合所述目标用户的社交状态，设定与所述互动形式信息对应的互动规则，其中，所述互动规则包括付费规则、互动限制以及互动优先级中至少一种；

S104、根据所述互动策略以及所述互动规则，响应所述目标用户的社交需求。

示例性地，本公开实施例的互动形式信息包括第一互动形式、第二互动形式以及第三互动形式中至少一种，其中，

所述第一互动形式用于指示所述目标用户通过第一付费规则向目标对象发送触达信息；

第二互动形式用于指示所述目标用户通过第二付费规则向目标对象发送虚拟礼物；

第三互动形式用于指示所述目标用户通过第三付费规则向目标对象发送聊天信息。

在一种可选的实施方式中，

若所述互动形式信息为第一互动形式，

且所述目标用户的社交状态为正常状态，根据所述目标用户的社交状态，获取所述目标用户与目标对象的第一社交属性信息，并根据所述第一社交属性信息设定第一互动规则，其中，

所述第一社交属性信息包括所述目标用户与目标对象相同的特征信息，

所述第一互动规则包括设定与所述第一社交属性对应的社交环境、根据所述目标对象响应所述目标用户的时长与第一预设时长的比较结果接收或者返还所述目标用户按照第一付费规则支付的费用；或者

且所述目标用户的社交状态为警示状态，根据所述目标用户的社交状态，获取所述目标用户与目标对象的第二社交属性信息，并根据所述第二社交属性信息设定第二互动规则，其中，

所述第二社交属性信息包括在所述第一社交属性的基础上显示警示信息，

所述第二互动规则包括设定与所述第二社交属性对应的社交环境、根据所述目标对象响应与否接收或者返还所述目标用户按照第一付费规则支付的费用。

示例性地，第一社交属性信息包括所述目标用户与目标对象相同的特征信息，也即，目标用户与目标对象相同的兴趣点、身份属性等，其中，需要说明的是，本公开实施例的目标用户可以包括发信方，目标对象可以包括收信方，两者相同的特征信息可以包括相同的兴趣爱好、相同的籍贯属地、相同的年龄信息等，本公开实施例对此并不进行限定。

可选地，第一互动规则包括设定与所述第一社交属性对应的社交环境，例如，可以将目标用户和目标对象的聊天背景设定为两者均感兴趣的背景，例如，目标用户和目标对象对于同一动漫人物感兴趣，则可以将两者的聊天背景设定为包含该同动漫人物的聊天背景，提升社交趣味性。

可选地，第一互动规则包括设定与所述第一社交属性对应的社交环境、根据所述目标对象响应所述目标用户的时长与第一预设时长的比较结果接收或者返还所述目标用户按照第一付费规则支付的费用；

示例性地，第一互动规则可以包括目标用户向目标对象发起搭讪等，例如目标用户向目标对象发送“你好”等搭讪用语，若目标对象超过第一预设时长未响应，则可以退还目标用户因为搭讪所产生的费用，若目标对象在第一预设时间内响应，则目标用户可以获得与第一付费规则对应的费用，并且可以将其转换为积分，提高社交影响力。

需要说明的是，本公开实施例的第一付费规则、第二付费规则以及第三付费规则所对应的付费费用各不相同，且对应的付费费用依次增加。

在一种可选的实施方式中，

所述互动形式信息还包括第二互动形式，所述第二互动形式用于指示所述目标用户通过第二付费规则向目标对象发送虚拟礼物；获取所述社交互动信息的互动形式信息，结合所述目标用户的社交状态，设定与所述互动形式信息对应的互动规则的方法包括：

若所述互动形式信息为第二互动形式，

且所述目标用户的社交状态为正常状态，获取所述目标对象的社交展示信息，并根据所述社交展示信息设定第三互动规则，其中，

所述社交展示信息用于指示所述目标对象的社交信息，

所述第三互动规则用于指示基于所述目标用户发送的虚拟礼物，在所述目标对象的社交展示信息中进行显示，并且根据所述目标用户所发送的虚拟礼物为所述目标用户设定对应的积分值。

示例性地，本公开实施例第二互动形式用于指示所述目标用户通过第二付费规则向目标对象发送虚拟礼物，本公开实施例中，目标用户向目标对象发送虚拟礼物，无论目标对象是否回复信息，该虚拟礼物均会进入目标对象的账户中，并且可以在目标对象的个人资料中展示所收到的虚拟礼物，可以根据所收到的礼物设置用户的社交影响力，也即，设定对应的积分值，积分值也高的，社交影响力越大，提高用户的社交体验。

在一种可选的实施方式中，

所述互动形式信息还包括第三互动形式，所述第三互动形式用于指示所述目标用户通过第三付费规则向目标对象发送聊天信息；获取所述社交互动信息的互动形式信息，结合所述目标用户的社交状态，设定与所述互动形式信息对应的互动规则的方法包括：

若所述互动形式信息为第三互动形式，

且所述目标用户的社交状态为正常状态，获取所述目标用户的社交互动内容，根据所述社交互动内容的类型，以及所述目标对象设定的互动条件，设定第三互动规则，其中，

所述社交互动内容的类型包括文字、语音和视频中至少一种，

所述第三互动规则包括满足所述目标对象设定的互动条件的基础上，设定与所述社交互动内容的类型对应的付费规则，其中，所述文字、语音和视频对应的付费费用逐渐增加。

示例性地，第三互动形式用于指示所述目标用户通过第三付费规则向目标对象发送聊天信息，其中，社交互动内容的类型包括文字、语音和视频中至少一种，不同的社交互动内容的类型对应不同的付费规则，可选地，文字、语音和视频对应的付费费用逐渐增加。

可选地，目标对象本身也可以设置互动条件，用于防止随意搭讪用户频繁进行搭讪，降低无效信息的数量。具体地，目标对象可以根据社交互动的进展，随时设置免费或者付费社交，其中，收费的范围可以根据目标对象的积分值设置相应的范围，积分值高的目标对象，所设置的最低付费门槛可以高于积分值低的目标对象。示例性地，积分值可以与收到的点赞次数、收到的礼物数量、语音和视频呼叫的频率、勋章点亮的多少等正相关。

在一种可选的实施方式中，若目标对象和目标用户互相关注，则双方可以免费进行社交，提高用户的使用黏度，增加用户留存率。

本公开实施例提供一种用户社交的互动方法,包括：

基于所获取的目标用户的社交互动信息，根据所述目标用户的社交信用度以及历史行为信息，通过预先训练好的状态标定模型确定所述目标用户的社交状态，其中，所述社交状态包括正常状态、异常状态以及警示状态中至少一种，所述状态标定模型基于神经网络构建，用于确定所述状态标定模型的输入量的标签信息；

根据目标用户的社交信用度和历史行为信息，能够有效评估目标用户的社交状态，也即可以判定目标用户的社交状态是否正常，从而有效地排除异常状态下社交用户的虚假或者垃圾信息，提高社交效率；

通过所述目标用户的社交状态，基于用户社交的互动平台的风控策略，为所述目标用户的社交状态分配对应的互动策略，其中，所述互动策略包括与社交状态为正常状态对应的第一策略、与社交状态为异常状态对应的第二策略，以及与社交状态为警示状态对应的第三策略中至少一种；

基于目标用户的社交状态，结合风控策略，放宽或者限制不同社交状态的目标用户，从而针对不同类型的用户配对不同的互动策略，既保证了用户的使用体验，还能够提高真实信息交互的效率；

若所述互动策略不是第二策略时，获取所述社交互动信息的互动形式信息，结合所述目标用户的社交状态，设定与所述互动形式信息对应的互动规则，其中，所述互动规则包括付费规则、互动限制以及互动优先级中至少一种；

根据所述互动策略以及所述互动规则，响应所述目标用户的社交需求。

根据不同互动形式，设定不同的互动规则，在排除低效信息的基础上，进一步针对不同的用户实施不同的互动规则，保证了发信方和收信方的用户体验。

图2为本公开实施例用户社交的互动平台的结构示意图，如图2所示，所述平台包括：

第一单元，用于基于所获取的目标用户的社交互动信息，根据所述目标用户的社交信用度以及历史行为信息，通过预先训练好的状态标定模型确定所述目标用户的社交状态，其中，所述社交状态包括正常状态、异常状态以及警示状态中至少一种，所述状态标定模型基于神经网络构建，用于确定所述状态标定模型的输入量的标签信息；

第二单元，用于通过所述目标用户的社交状态，基于用户社交的互动平台的风控策略，为所述目标用户的社交状态分配对应的互动策略，其中，所述互动策略包括与社交状态为正常状态对应的第一策略、与社交状态为异常状态对应的第二策略，以及与社交状态为警示状态对应的第三策略中至少一种；

第三单元，用于若所述互动策略不是第二策略时，获取所述社交互动信息的互动形式信息，结合所述目标用户的社交状态，设定与所述互动形式信息对应的互动规则，其中，所述互动规则包括付费规则、互动限制以及互动优先级中至少一种；

第四单元，用于根据所述互动策略以及所述互动规则，响应所述目标用户的社交需求。

本公开实施例的第三方面，

提供一种电子设备，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行前述中任意一项所述的方法。

本公开实施例的第四方面，

提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现前述中任意一项所述的方法。

本发明可以是方法、装置、系统和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于执行本发明的各个方面的计算机可读程序指令。

计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子（非穷举的列表）包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、静态随机存取存储器（SRAM）、便携式压缩盘只读存储器（CD-ROM）、数字多功能盘（DVD）、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波（例如，通过光纤电缆的光脉冲）、或者通过电线传输的电信号。

这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。

用于执行本发明操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构（ISA）指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列（FPGA）或可编程逻辑阵列（PLA），该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本发明的各个方面。

这里参照根据本发明实施例的方法、装置（系统）和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本发明的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。

这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理单元，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其他可编程数据处理装置的处理单元执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。

也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其他可编程数据处理装置、或其他设备上，使得在计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其他可编程数据处理装置、或其他设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。

附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

注意，除非另有直接说明，否则本说明书(包含任何所附权利要求、摘要和附图)中所揭示的所有特征皆可由用于达到相同、等效或类似目的的可替代特征来替换。因此，除非另有明确说明，否则所公开的每一个特征仅是一组等效或类似特征的一个示例。在使用到的情况下，进一步地、较优地、更进一步地和更优地是在前述实施例基础上进行另一实施例阐述的简单起头，该进一步地、较优地、更进一步地或更优地后带的内容与前述实施例的结合作为另一实施例的完整构成。在同一实施例后带的若干个进一步地、较优地、更进一步地或更优地设置之间可任意组合的组成又一实施例。

本领域的技术人员应理解，上述描述及附图中所示的本发明的实施例只作为举例而并不限制本发明。本发明的目的已经完整并有效地实现。本发明的功能及结构原理已在实施例中展示和说明，在没有背离所述原理下，本发明的实施方式可以有任何变形或修改。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本公开的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本公开进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本公开各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种用户社交的互动方法，其特征在于，所述方法应用于用户社交的互动平台，所述方法包括：

基于所获取的目标用户的社交互动信息，根据所述目标用户的社交信用度以及历史行为信息，通过预先训练好的状态标定模型确定所述目标用户的社交状态，其中，所述社交状态包括正常状态、异常状态以及警示状态中至少一种，所述状态标定模型基于神经网络构建，用于确定所述状态标定模型的输入量的标签信息；

通过所述目标用户的社交状态，基于用户社交的互动平台的风控策略，为所述目标用户的社交状态分配对应的互动策略，其中，所述互动策略包括与社交状态为正常状态对应的第一策略、与社交状态为异常状态对应的第二策略，以及与社交状态为警示状态对应的第三策略中至少一种；

若所述互动策略不是第二策略时，获取所述社交互动信息的互动形式信息，结合所述目标用户的社交状态，设定与所述互动形式信息对应的互动规则，其中，所述互动规则包括付费规则、互动限制以及互动优先级中至少一种；

根据所述互动策略以及所述互动规则，响应所述目标用户的社交需求。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所获取的目标用户的社交互动信息，根据所述目标用户的社交信用度以及历史行为信息，通过预先训练好的状态标定模型确定所述目标用户的社交状态的方法包括：

通过预先训练好的状态标定模型将所述目标用户的社交信用度以及历史行为信息转换为对应的向量集合；

确定所述向量集合中的每个向量的局部密度，并确定所述局部密度超过预设密度阈值的向量与所述向量集合中其他向量的最短向量距离；

根据所述最短向量距离，以及预先确定的排序图，确定所述向量集合对应的聚类中心；

基于所述聚类中心，在所述状态标定模型的损失函数中设定梯度惩罚，确定所述目标用户的社交状态。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

按照如下公式所示的方法确定所述向量集合对应的聚类中心：

其中，

表示聚类中心，

表示局部密度超过预设密度阈值的向量与所述向量集合中其他向量的最短向量距离，

表示局部密度超过预设密度阈值的向量的集合，

表示向量集合中其他向量，

表示聚类参数，

表示第i个向量与第j个向量的距离，其中，第i个向量为局部密度超过预设密度阈值的向量的集合中任一向量，第j个向量为向量集合中其他向量中任一向量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述互动形式信息包括第一互动形式、第二互动形式以及第三互动形式中至少一种，其中，所述第一互动形式用于指示所述目标用户通过第一付费规则向目标对象发送触达信息；获取所述社交互动信息的互动形式信息，结合所述目标用户的社交状态，设定与所述互动形式信息对应的互动规则的方法包括：

若所述互动形式信息为第一互动形式，

且所述目标用户的社交状态为正常状态，根据所述目标用户的社交状态，获取所述目标用户与目标对象的第一社交属性信息，并根据所述第一社交属性信息设定第一互动规则，其中，

所述第一社交属性信息包括所述目标用户与目标对象相同的特征信息，

所述第一互动规则包括设定与所述第一社交属性对应的社交环境、根据所述目标对象响应所述目标用户的时长与第一预设时长的比较结果接收或者返还所述目标用户按照第一付费规则支付的费用；或者

且所述目标用户的社交状态为警示状态，根据所述目标用户的社交状态，获取所述目标用户与目标对象的第二社交属性信息，并根据所述第二社交属性信息设定第二互动规则，其中，

所述第二社交属性信息包括在所述第一社交属性的基础上显示警示信息，

所述第二互动规则包括设定与所述第二社交属性对应的社交环境、根据所述目标对象响应与否接收或者返还所述目标用户按照第一付费规则支付的费用。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述互动形式信息还包括第二互动形式，所述第二互动形式用于指示所述目标用户通过第二付费规则向目标对象发送虚拟礼物；获取所述社交互动信息的互动形式信息，结合所述目标用户的社交状态，设定与所述互动形式信息对应的互动规则的方法包括：

若所述互动形式信息为第二互动形式，

且所述目标用户的社交状态为正常状态，获取所述目标对象的社交展示信息，并根据所述社交展示信息设定第三互动规则，其中，

所述社交展示信息用于指示所述目标对象的社交信息，

所述第三互动规则用于指示基于所述目标用户发送的虚拟礼物，在所述目标对象的社交展示信息中进行显示，并且根据所述目标用户所发送的虚拟礼物为所述目标用户设定对应的积分值。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述互动形式信息还包括第三互动形式，所述第三互动形式用于指示所述目标用户通过第三付费规则向目标对象发送聊天信息；获取所述社交互动信息的互动形式信息，结合所述目标用户的社交状态，设定与所述互动形式信息对应的互动规则的方法包括：

若所述互动形式信息为第三互动形式，

且所述目标用户的社交状态为正常状态，获取所述目标用户的社交互动内容，根据所述社交互动内容的类型，以及所述目标对象设定的互动条件，设定第三互动规则，其中，

所述社交互动内容的类型包括文字、语音和视频中至少一种，

所述第三互动规则包括满足所述目标对象设定的互动条件的基础上，设定与所述社交互动内容的类型对应的付费规则，其中，所述文字、语音和视频对应的付费费用逐渐增加。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述目标用户的社交状态，基于用户社交的互动平台的风控策略，为所述目标用户的社交状态分配对应的互动策略的方法包括：

确定所述目标用户的社交状态对应的社交信用度所属的预设阈值区间；

选取与所述预设阈值区间对应的互动策略；所述互动策略包括下述之一：私信发送权限等级，允许向陌生用户账户发送私信的数量，评论权限等级，以及评论数据的展示优先级；

所述预设阈值区间包括小于第一预设阈值的第一阈值区间，大于第二预设阈值的第二阈值区间，以及大于或等于第一预设阈值、且小于或等于第二预设阈值的第三阈值区间；

所述选取与所述预设阈值区间对应的互动策略，包括：

如果所述社交信用度属于第一阈值区间，则选取与所述第一阈值区间对应的第一策略，所述第一策略包括不限制私信发送权限，提升评论权限等级，评论数据优先展示的至少之一；或者

如果所述社交信用度属于第二阈值区间，则选取与所述第二阈值区间对应的第二策略，所述第二策略包括禁止私信发送权限、降低评论权限等级，以及限制评论数据的展示优先级的至少之一；或者

如果所述社交信用度属于第三阈值区间，则选取与所述第三阈值区间对应的第三策略，所述第三策略包括限制私信发送，限制私信交互数量，保持当前评论权限等级至少之一。

8.一种用户社交的互动平台，其特征在于，所述平台包括：

第一单元，用于基于所获取的目标用户的社交互动信息，根据所述目标用户的社交信用度以及历史行为信息，通过预先训练好的状态标定模型确定所述目标用户的社交状态，其中，所述社交状态包括正常状态、异常状态以及警示状态中至少一种，所述状态标定模型基于神经网络构建，用于确定所述状态标定模型的输入量的标签信息；

第二单元，用于通过所述目标用户的社交状态，基于用户社交的互动平台的风控策略，为所述目标用户的社交状态分配对应的互动策略，其中，所述互动策略包括与社交状态为正常状态对应的第一策略、与社交状态为异常状态对应的第二策略，以及与社交状态为警示状态对应的第三策略中至少一种；

第三单元，用于若所述互动策略不是第二策略时，获取所述社交互动信息的互动形式信息，结合所述目标用户的社交状态，设定与所述互动形式信息对应的互动规则，其中，所述互动规则包括付费规则、互动限制以及互动优先级中至少一种；

第四单元，用于根据所述互动策略以及所述互动规则，响应所述目标用户的社交需求。

9.一种设备，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行权利要求1至7中任意一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1至7中任意一项所述的方法。

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