CN116823511A - 一种识别用户社交孤立状态的方法、装置及可穿戴设备 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了识别用户社交孤立状态的方法、装置及可穿戴设备，该方法包括：在获取目标时间段内目标群体中各用户的位置数据之后，基于该位置数据确定目标群体中各用户对应的社交重叠信息，并基于社交重叠信息，获得目标用户在目标群体中对应的中心性指标数据，其中，社交重叠表征用户之间的距离处于预定距离范围内，中心性指标数据表征目标用户与目标群体的其他用户之间的互动程度；基于中心性指标数据，确定目标用户在目标群体中是否处于社交孤立状态。由于用户之间的位置数据可表征其互动程度，因此，本方法可实现对目标群体中处于社交孤立状态的用户进行准确识别。
Description
技术领域
本申请涉及健康监测技术领域，具体涉及一种识别用户社交孤立状态的方法。本申请同时涉及一种识别用户社交孤立状态的装置和一种可穿戴设备。
背景技术
社交孤立状态所反映的是个体缺乏与他人的接触，表现为较长时间段内缺乏与家人、同事、朋友的交流，或者故意回避与他人的接触。导致社交孤立的原因较多，包括健康状态（例如，是否身患疾病或残疾）或者自身性格等多种因素，例如，身体残疾的学生较容易觉得自身缺乏吸引力或害怕尴尬而远离全班同学的交往。长期处于社交孤立状态会影响各个体（例如学生）的多个方面，包括导致孤独感、对社交的恐惧、消极的自尊，也可能导致更严重的疾病，如厌食症、暴食症、抑郁等问题。而积极的社交则会带来足够多的社会支持（父母、同学、朋友等社会各方面从精神与物质上给予个体的支持和帮助）。如果个体感受到的社会支持水平较低，则会更容易放大其消极的情绪感受，甚至不良人际关系事件本身也会成为形成异常情绪的因素；如果个体感受到的社会支持水平较高，则可在一定程度上缓解压力、挫折，减小其产生消极情绪的概率。
因此，如何准确识别用户社交孤立状态，是需要解决的问题。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于，提供一种识别用户社交孤立状态的方法、识别用户社交孤立状态的装置及可穿戴设备，以准确识别用户社交孤立状态。
为了解决或者一定程度上改善上述技术问题，根据本发明一方面，提供一种识别用户社交孤立状态的方法，所述方法包括：
获取目标时间段内目标群体中各用户的位置数据；
基于所述位置数据，确定所述目标群体中各用户对应的社交重叠信息，并基于所述社交重叠信息，获得目标用户在所述目标群体中对应的中心性指标数据，其中，所述社交重叠表征用户之间的距离处于预定距离范围内，所述中心性指标数据表征所述目标用户与所述目标群体的其他用户之间的互动程度；
基于所述中心性指标数据，确定所述目标用户在所述目标群体中是否处于社交孤立状态。
在一些实施方式中，所述基于所述位置数据，确定所述目标群体中各用户对应的社交重叠信息，包括：
以所述目标群体中的各用户为节点、以发生社交重叠的用户之间的连线为边，构建所述目标群体的社交网络连接图；
将所述社交网络连接图中的各节点对应的边的数量确定为各用户对应的社交重叠信息。
在一些实施方式中，所述基于所述社交重叠信息，获得目标用户在所述目标群体中对应的中心性指标数据，包括：
基于所述社交网络连接图中的节点数量、各节点连接状况以及目标节点对应的边的数量，计算获得所述目标节点的相对节点度，并将所述相对节点度确定为所述目标用户的中心性指标数据，其中，所述目标节点为所述目标用户对应的节点，所述相对节点度表征所述目标节点与所述社交网络连接图中的其他节点的连接程度。
在一些实施方式中，还包括：通过如下公式计算获得所述目标节点的相对节点度：
，
其中，为目标节点，/>为目标节点在所述社交网络连接图中的相对节点度，/>为与目标节点相连接的边的数量，n-1表征社交网络连接图中的节点数量，k为表征相连接的节点数量在社交网络连接图中的总节点的占比的加权系数。
在一些实施方式中，所述以发生社交重叠的用户之间的连线为边，包括：
以发生社交重叠、且社交重叠时间大于约定时间阈值的用户之间的连线为边。
在一些实施方式中，所述目标时间段为所述目标群体处于未约束状态的至少部分时间区间。
在一些实施方式中，所述目标群体为未成年群体，所述获取目标时间段内目标群体中各用户的位置数据，包括：
基于所述未成年群体中各未成年个体佩戴的智能可穿戴设备、获取目标时间段内所述未成年群体中各未成年个体的位置数据。
在一些实施方式中，所述基于所述中心性指标数据，确定所述目标用户在所述目标群体中是否处于社交孤立状态，包括：
响应于所述中心性指标数据小于预定阈值，确定所述目标用户在所述目标群体中处于社交孤立状态。
根据本发明的另一方面，提供一种识别用户社交孤立状态的装置，所述装置包括：
位置数据获取单元，用于获取目标时间段内目标群体中各用户的位置数据；
中心性指标数据获得单元，用于基于所述位置数据，确定所述目标群体中各用户对应的社交重叠信息，并基于所述社交重叠信息，获得目标用户在所述目标群体中对应的中心性指标数据，其中，所述社交重叠表征用户之间的距离处于预定距离范围内，所述中心性指标数据表征所述目标用户与所述目标群体的其他用户之间的互动程度；
社交孤立状态确定单元，用于基于所述中心性指标数据，确定所述目标用户在所述目标群体中是否处于社交孤立状态。
根据本发明的另一方面，提供一种可穿戴设备，所述可穿戴设备可执行如上所述的方法。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
本发明提供的识别用户社交孤立状态的方法，在获取目标时间段内目标群体中各用户的位置数据之后，基于该位置数据确定目标群体中各用户对应的社交重叠信息，并基于社交重叠信息，获得目标用户在目标群体中对应的中心性指标数据，其中，社交重叠表征用户之间的距离处于预定距离范围内，中心性指标数据表征目标用户与目标群体的其他用户之间的互动程度；基于中心性指标数据，确定目标用户在目标群体中是否处于社交孤立状态。由于用户之间的位置数据可表征其互动程度，因此，本方法通过用户的位置数据确定目标群体中各用户对应的社交重叠信息，并据此获得表征目标用户与目标群体的其他用户之间的互动程度的中心性指标数据，并根据该中心性指标数据确定目标用户在目标群体中是否处于社交孤立状态，可实现对目标群体中处于社交孤立状态的用户进行准确识别。
附图说明
图1是本申请实施例提供的识别用户社交孤立状态的方法的流程图；
图2是本申请实施例提供的识别用户社交孤立状态的装置的单元框图；
图3是本申请实施例提供的可穿戴设备的逻辑结构示意图；
图4是本申请实施例提供的社交网络连接图的示意图。
具体实施方式
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请。但是本申请能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本申请内涵的情况下做类似推广，因此本申请不受下面公开的具体实施的限制。
针对用户社交孤立状态识别场景，为了准确识别用户是否处于社交孤立状态，本申请提供了一种识别用户社交孤立状态的方法。本申请还提供了与上述方法相对应的识别用户社交孤立状态的装置、可穿戴设备。以下提供实施例对上述方法、装置、可穿戴设备进行详细说明。
本申请一实施例提供一种识别用户社交孤立状态的方法，该方法的应用主体可以为用于对用户的用户社交孤立状态进行识别的计算设备应用，该计算设备应用可运行于可穿戴设备中或用于进行精神障碍识别的服务器中。图1为本申请实施例提供的识别用户社交孤立状态的方法的流程图，以下结合图1对本实施例提供的方法进行详细描述。以下描述所涉及的实施例是用来解释说明方法原理，不是实际使用的限定。
如图1所示，本实施例提供的识别用户社交孤立状态的方法包括如下步骤：
S101，获取目标时间段内目标群体中各用户的位置数据。
本步骤用于获取目标时间段内目标群体中各用户的位置数据，在本实施例中，可通过如下方式获取目标时间段内目标群体中各用户的位置数据：基于目标群体中各用户佩戴的可穿戴设备采集获得其实时位置数据，例如通过可穿戴设备安装的GPS传感器采集用户的地理位置数据，例如，目标群体中各用户佩戴的可穿戴设备按预定频次记录各用户的GPS数据，并将GPS数据转换为地理位置信息。
由于采集位置数据用于表征各用户与目标群体中其他用户的互动程度，而目标群体在约束状态下较难反映各用户的互动程度，例如处于上课期间的学生，其因受课堂环境约束而无法实现自由互动，因而无法反映学生的真实互动程度，因此，采集获得上述位置数据的目标时间段优选为目标群体处于无约束状态的至少部分时间区间，例如，目标群体处在下课休息期间或放学期间。并且，由于本实施例通过采集用户的位置数据来表征其互动程度，而未成年群体的互动程度主要依赖于近身接触，未成年之间的位置关系能够较为真实地反映其互动程度，因此，本实施例中的目标群体为未成年群体，例如同一班级的中小学生，上述获取目标时间段内目标群体中各用户的位置数据，具体可以是指：基于未成年群体中各未成年个体佩戴的智能可穿戴设备、获取目标时间段内未成年群体中各未成年个体的位置数据。
S102，基于上述位置数据，确定目标群体中各用户对应的社交重叠信息，并基于社交重叠信息，获得目标用户在目标群体中对应的中心性指标数据。
在上述步骤获取目标时间段内目标群体中各用户的位置数据之后，本步骤用于基于上述位置数据，确定目标群体中各用户对应的社交重叠信息，并基于社交重叠信息，获得目标用户在目标群体中对应的中心性指标数据，其中，目标用户为目标群体中的任一用户，社交重叠表征用户之间的距离处于预定距离范围内，中心性指标数据表征目标用户与目标群体的其他用户之间的互动程度。例如，用户周边0.5米范围即为预定距离范围，任意两个用户之间的距离处于0.5米范围内，即可认为其发生社交重叠。
在本实施例中，上述基于位置数据，确定目标群体中各用户对应的社交重叠信息，具体可以是指：以目标群体中的各用户为节点、以发生社交重叠的用户之间的连线为边，构建目标群体的社交网络连接图（如图4所示，图4中n0-n9即为节点，节点间的连线即为边）；将社交网络连接图中的各节点对应的边的数量确定为各用户对应的社交重叠信息。本实施例中，在构建目标群体的社交网络连接图时，具体以发生社交重叠、且社交重叠时间大于约定时间阈值的用户之间的连线为边，以此避免用户无实质社交的随机接触所导致的社交重叠信息误差，例如，当学生A与其他学生（同一学生或多个不同学生）在一周时间内发生5次社交重叠，其中3次社交重叠时间大于1分钟，则学生A对应的社交重叠信息为3。
目标用户在目标群体中对应的中心性指标数据用于表征目标用户在目标群体中与其他用户的互动程度（即重要性程度或受欢迎程度），其可表征用户在目标群体中的社交程度。上述基于社交重叠信息，获得目标用户在目标群体中对应的中心性指标数据，具体可以是指：基于社交网络连接图中的节点数量、各节点连接状况以及目标节点对应的边的数量，计算获得目标节点在社交网络连接图中的相对节点度，并将该相对节点度确定为目标用户的中心性指标数据，其中，目标节点为目标用户对应的节点，相对节点度表征目标节点与社交网络连接图中的其他节点的连接程度，在社交网络连接图中，节点的连边个数即为该节点的度，节点度越大，表明该节点在网络中越重要，节点度越小的学生，表征其与其它同学的互动较少，被社交孤立的可能性越大。在本实施例中，可通过如下公式计算获得目标节点的相对节点度：
，
其中，为目标节点，/>为目标节点在社交网络连接图中的相对节点度，为与目标节点相连接的边的数量（即节点度），n-1表征社交网络连接图中的节点数量，k为表征相连接的节点数量在社交网络连接图中的总节点的占比的加权系数。
S103，基于中心性指标数据，确定目标用户在目标群体中是否处于社交孤立状态。
在上述步骤计算获得目标用户在目标群体中对应的中心性指标数据之后，本步骤用于基于上述中心性指标数据，确定目标用户在目标群体中是否处于社交孤立状态，具体的，当目标用户的中心性指标数据小于预定阈值时，则确定目标用户在目标群体中处于社交孤立状态。
本申请实施例提供的识别用户社交孤立状态的方法，在获取目标时间段内目标群体中各用户的位置数据之后，基于该位置数据确定目标群体中各用户对应的社交重叠信息，并基于社交重叠信息，获得目标用户在目标群体中对应的中心性指标数据，其中，社交重叠表征用户之间的距离处于预定距离范围内，中心性指标数据表征目标用户与目标群体的其他用户之间的互动程度；基于中心性指标数据，确定目标用户在目标群体中是否处于社交孤立状态。由于用户之间的位置数据可表征其互动程度，因此，本方法通过用户的位置数据确定目标群体中各用户对应的社交重叠信息，并据此获得表征目标用户与目标群体的其他用户之间的互动程度的中心性指标数据，并根据该中心性指标数据确定目标用户在目标群体中是否处于社交孤立状态，可实现对目标群体中处于社交孤立状态的用户进行准确识别。
上述第一实施例提供了一种识别用户社交孤立状态的方法，与之相对应的，本申请另一实施例还提供了一种识别用户社交孤立状态的装置，由于装置实施例基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关的技术特征的细节部分请参见上述提供的方法实施例的对应说明即可，下述对装置实施例的描述仅仅是示意性的。
请参考图2理解该实施例，图2为本实施例提供的识别用户社交孤立状态的装置的单元框图，如图2所示，本实施例提供的装置包括：
位置数据获取单元201，用于获取目标时间段内目标群体中各用户的位置数据；
中心性指标数据获得单元202，用于基于位置数据，确定目标群体中各用户对应的社交重叠信息，并基于社交重叠信息，获得目标用户在目标群体中对应的中心性指标数据，其中，社交重叠表征用户之间的距离处于预定距离范围内，中心性指标数据表征目标用户与目标群体的其他用户之间的互动程度；
社交孤立状态确定单元203，用于基于中心性指标数据，确定目标用户在目标群体中是否处于社交孤立状态。
在一些实施方式中，所述基于所述位置数据，确定所述目标群体中各用户对应的社交重叠信息，包括：
以所述目标群体中的各用户为节点、以发生社交重叠的用户之间的连线为边，构建所述目标群体的社交网络连接图；
将所述社交网络连接图中的各节点对应的边的数量确定为各用户对应的社交重叠信息。
在一些实施方式中，所述基于所述社交重叠信息，获得目标用户在所述目标群体中对应的中心性指标数据，包括：
基于所述社交网络连接图中的节点数量、各节点连接状况以及目标节点对应的边的数量，计算获得所述目标节点的相对节点度，并将所述相对节点度确定为所述目标用户的中心性指标数据，其中，所述目标节点为所述目标用户对应的节点，所述相对节点度表征所述目标节点与所述社交网络连接图中的其他节点的连接程度。
在一些实施方式中，还包括：通过如下公式计算获得所述目标节点的相对节点度：
，
其中，为目标节点，/>为目标节点在所述社交网络连接图中的相对节点度，为与目标节点相连接的边的数量，n-1表征社交网络连接图中的节点数量，k为表征相连接的节点数量在社交网络连接图中的总节点的占比的加权系数。
在一些实施方式中，所述以发生社交重叠的用户之间的连线为边，包括：
以发生社交重叠、且社交重叠时间大于约定时间阈值的用户之间的连线为边。
在一些实施方式中，所述目标时间段为所述目标群体处于未约束状态的至少部分时间区间。
在一些实施方式中，所述目标群体为未成年群体，所述获取目标时间段内目标群体中各用户的位置数据，包括：
基于所述未成年群体中各未成年个体佩戴的智能可穿戴设备、获取目标时间段内所述未成年群体中各未成年个体的位置数据。
在一些实施方式中，所述基于所述中心性指标数据，确定所述目标用户在所述目标群体中是否处于社交孤立状态，包括：
响应于所述中心性指标数据小于预定阈值，确定所述目标用户在所述目标群体中处于社交孤立状态。
本实施例提供的识别用户社交孤立状态的装置，在获取目标时间段内目标群体中各用户的位置数据之后，基于该位置数据确定目标群体中各用户对应的社交重叠信息，并基于社交重叠信息，获得目标用户在目标群体中对应的中心性指标数据，其中，社交重叠表征用户之间的距离处于预定距离范围内，中心性指标数据表征目标用户与目标群体的其他用户之间的互动程度；基于中心性指标数据，确定目标用户在目标群体中是否处于社交孤立状态。由于用户之间的位置数据可表征其互动程度，因此，本装置通过用户的位置数据确定目标群体中各用户对应的社交重叠信息，并据此获得表征目标用户与目标群体的其他用户之间的互动程度的中心性指标数据，并根据该中心性指标数据确定目标用户在目标群体中是否处于社交孤立状态，可实现对目标群体中处于社交孤立状态的用户进行准确识别。
在上述的实施例中，提供了一种识别用户社交孤立状态的方法以及一种识别用户社交孤立状态的装置，此外，本申请另一实施例还提供一种可穿戴设备，该可穿戴设备可以为可穿戴手环、头盔等，该可穿戴设备上安装有如脉搏波传感器、皮肤电传感器、加速度传感器、角速度传感器、GPS传感器、血氧传感器、血压传感器、语音传感器等用于采集多模态原始数据的传感器及其它监测模块。由于可穿戴设备实施例基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关的技术特征的细节部分请参见上述提供的方法实施例的对应说明即可，下述对可穿戴设备实施例的描述仅仅是示意性的。该可穿戴设备实施例如下：
请参考图3理解本实施例，图3为本实施例提供的可穿戴设备的示意图。
如图3所示，本实施例提供的可穿戴设备除了各种采集多模态原始数据的传感器及其它监测模块外，还包括：处理器301和存储器302；
该存储器302用于存储数据处理的计算机指令，该计算机指令在被处理器301读取执行时，执行如下操作：
获取目标时间段内目标群体中各用户的位置数据；
基于所述位置数据，确定所述目标群体中各用户对应的社交重叠信息，并基于所述社交重叠信息，获得目标用户在所述目标群体中对应的中心性指标数据，其中，所述社交重叠表征用户之间的距离处于预定距离范围内，所述中心性指标数据表征所述目标用户与所述目标群体的其他用户之间的互动程度；
基于所述中心性指标数据，确定所述目标用户在所述目标群体中是否处于社交孤立状态。
在一些实施方式中，所述基于所述位置数据，确定所述目标群体中各用户对应的社交重叠信息，包括：
以所述目标群体中的各用户为节点、以发生社交重叠的用户之间的连线为边，构建所述目标群体的社交网络连接图；
将所述社交网络连接图中的各节点对应的边的数量确定为各用户对应的社交重叠信息。
在一些实施方式中，所述基于所述社交重叠信息，获得目标用户在所述目标群体中对应的中心性指标数据，包括：
基于所述社交网络连接图中的节点数量、各节点连接状况以及目标节点对应的边的数量，计算获得所述目标节点的相对节点度，并将所述相对节点度确定为所述目标用户的中心性指标数据，其中，所述目标节点为所述目标用户对应的节点，所述相对节点度表征所述目标节点与所述社交网络连接图中的其他节点的连接程度。
在一些实施方式中，还包括：通过如下公式计算获得所述目标节点的相对节点度：
，
其中，为目标节点，/>为目标节点在所述社交网络连接图中的相对节点度，为与目标节点相连接的边的数量，n-1表征社交网络连接图中的节点数量，k为表征相连接的节点数量在社交网络连接图中的总节点的占比的加权系数。
在一些实施方式中，所述以发生社交重叠的用户之间的连线为边，包括：
以发生社交重叠、且社交重叠时间大于约定时间阈值的用户之间的连线为边。
在一些实施方式中，所述目标时间段为所述目标群体处于未约束状态的至少部分时间区间。
在一些实施方式中，所述目标群体为未成年群体，所述获取目标时间段内目标群体中各用户的位置数据，包括：
基于所述未成年群体中各未成年个体佩戴的智能可穿戴设备、获取目标时间段内所述未成年群体中各未成年个体的位置数据。
在一些实施方式中，所述基于所述中心性指标数据，确定所述目标用户在所述目标群体中是否处于社交孤立状态，包括：
响应于所述中心性指标数据小于预定阈值，确定所述目标用户在所述目标群体中处于社交孤立状态。
本实施例提供的可穿戴设备，在获取目标时间段内目标群体中各用户的位置数据之后，基于该位置数据确定目标群体中各用户对应的社交重叠信息，并基于社交重叠信息，获得目标用户在目标群体中对应的中心性指标数据，其中，社交重叠表征用户之间的距离处于预定距离范围内，中心性指标数据表征目标用户与目标群体的其他用户之间的互动程度；基于中心性指标数据，确定目标用户在目标群体中是否处于社交孤立状态。由于用户之间的位置数据可表征其互动程度，因此，该可穿戴设备通过用户的位置数据确定目标群体中各用户对应的社交重叠信息，并据此获得表征目标用户与目标群体的其他用户之间的互动程度的中心性指标数据，并根据该中心性指标数据确定目标用户在目标群体中是否处于社交孤立状态，可实现对目标群体中处于社交孤立状态的用户进行准确识别。
在一个典型的配置中，计算设备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。
1、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、只读光盘只读存储器 (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。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括非暂存电脑可读媒体 (transitory media)，如调制的数据信号和载波。
2、本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。
本申请虽然以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本申请，任何本领域技术人员在不脱离本申请的精神和范围内，都可以做出可能的变动和修改，因此本申请的保护范围应当以本申请权利要求所界定的范围为准。
Claims (10)
1.一种识别用户社交孤立状态的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标时间段内目标群体中各用户的位置数据；
基于所述位置数据，确定所述目标群体中各用户对应的社交重叠信息，并基于所述社交重叠信息，获得目标用户在所述目标群体中对应的中心性指标数据，其中，所述社交重叠表征用户之间的距离处于预定距离范围内，所述中心性指标数据表征所述目标用户与所述目标群体的其他用户之间的互动程度；
基于所述中心性指标数据，确定所述目标用户在所述目标群体中是否处于社交孤立状态。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述位置数据，确定所述目标群体中各用户对应的社交重叠信息，包括：
以所述目标群体中的各用户为节点、以发生社交重叠的用户之间的连线为边，构建所述目标群体的社交网络连接图；
将所述社交网络连接图中的各节点对应的边的数量确定为各用户对应的社交重叠信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述社交重叠信息，获得目标用户在所述目标群体中对应的中心性指标数据，包括：
基于所述社交网络连接图中的节点数量、各节点连接状况以及目标节点对应的边的数量，计算获得所述目标节点的相对节点度，并将所述相对节点度确定为所述目标用户的中心性指标数据，其中，所述目标节点为所述目标用户对应的节点，所述相对节点度表征所述目标节点与所述社交网络连接图中的其他节点的连接程度。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：通过如下公式计算获得所述目标节点的相对节点度：
，
其中，为目标节点，/>为目标节点在所述社交网络连接图中的相对节点度，为与目标节点相连接的边的数量，n-1表征社交网络连接图中的节点数量，k为表征相连接的节点数量在社交网络连接图中的总节点的占比的加权系数。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述以发生社交重叠的用户之间的连线为边，包括：
以发生社交重叠、且社交重叠时间大于约定时间阈值的用户之间的连线为边。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标时间段为所述目标群体处于未约束状态的至少部分时间区间。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标群体为未成年群体，所述获取目标时间段内目标群体中各用户的位置数据，包括：
基于所述未成年群体中各未成年个体佩戴的智能可穿戴设备、获取目标时间段内所述未成年群体中各未成年个体的位置数据。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述中心性指标数据，确定所述目标用户在所述目标群体中是否处于社交孤立状态，包括：
响应于所述中心性指标数据小于预定阈值，确定所述目标用户在所述目标群体中处于社交孤立状态。
9.一种识别用户社交孤立状态的装置，其特征在于，所述装置包括：
位置数据获取单元，用于获取目标时间段内目标群体中各用户的位置数据；
中心性指标数据获得单元，用于基于所述位置数据，确定所述目标群体中各用户对应的社交重叠信息，并基于所述社交重叠信息，获得目标用户在所述目标群体中对应的中心性指标数据，其中，所述社交重叠表征用户之间的距离处于预定距离范围内，所述中心性指标数据表征所述目标用户与所述目标群体的其他用户之间的互动程度；
社交孤立状态确定单元，用于基于所述中心性指标数据，确定所述目标用户在所述目标群体中是否处于社交孤立状态。
10.一种可穿戴设备，其特征在于，所述可穿戴设备可执行如权利要求1-8中任一项所述的方法。
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