WO2013170662A1 - 添加好友信息的方法及装置、计算机存储介质 - Google Patents

添加好友信息的方法及装置、计算机存储介质 Download PDF

Info

Publication number
WO2013170662A1
WO2013170662A1 PCT/CN2013/073188 CN2013073188W WO2013170662A1 WO 2013170662 A1 WO2013170662 A1 WO 2013170662A1 CN 2013073188 W CN2013073188 W CN 2013073188W WO 2013170662 A1 WO2013170662 A1 WO 2013170662A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
information
user
group
friend
association information
Prior art date
Application number
PCT/CN2013/073188
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
麦君明
李玉煌
刘跃文
贺鹏
陈川
陈伟华
Original Assignee
腾讯科技（深圳）有限公司
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 腾讯科技（深圳）有限公司 filed Critical 腾讯科技（深圳）有限公司
Priority to SG11201400337TA priority Critical patent/SG11201400337TA/en
Priority to US14/130,127 priority patent/US20140214824A1/en
Priority to AP2014007517A priority patent/AP2014007517A0/xx
Publication of WO2013170662A1 publication Critical patent/WO2013170662A1/zh

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33—Querying
    • G06F16/335—Filtering based on additional data, e.g. user or group profiles
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L51/00—User-to-user messaging in packet-switching networks, transmitted according to store-and-forward or real-time protocols, e.g. e-mail
    • H04L51/48—Message addressing, e.g. address format or anonymous messages, aliases
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33—Querying
    • G06F16/3331—Query processing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/10—Office automation; Time management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/01—Social networking
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L51/00—User-to-user messaging in packet-switching networks, transmitted according to store-and-forward or real-time protocols, e.g. e-mail
    • H04L51/52—User-to-user messaging in packet-switching networks, transmitted according to store-and-forward or real-time protocols, e.g. e-mail for supporting social networking services

Definitions

  • the present invention relates to the technical field of network information processing, and in particular, to a method for adding friend information, and a device for adding friend information, and a computer storage medium.
  • the technical problem to be solved by the present invention is to provide a method for adding friend information, which can automatically and accurately identify associations between users, and automatically add associated information of friends to the user.
  • the technical problem to be solved by the present invention is also to provide an apparatus for adding friend information capable of realizing the above functions, and a computer storage medium.
  • a method of adding friend information running in an electronic device, the method comprising the following steps: Obtaining the user ID and the user friend ID in the first network relationship list; Acquiring, according to the user ID and the user friend ID, the second association information of the user and the user friend from the plurality of second network relationship lists; Determining, according to the second association information, first association information of the user and the user friend in the first network relationship list, and adding the first association information to the first network relationship list.
  • An apparatus for adding friend information where the device for adding friend information is run in an electronic device including a processor and a storage, the storage of the electronic device is configured to store a program instruction corresponding to the device for adding the friend information,
  • the processor is configured to execute the program instruction corresponding to the device for adding the friend information, where the device for adding the friend information includes: a tag obtaining module, configured to obtain a user ID and a user friend ID in the first network relationship list;
  • An information obtaining module configured to acquire second association information of the user and the user friend from the plurality of second network relationship lists according to the user ID and the user friend ID;
  • An information processing module configured to determine, according to the second association information, first association information of the user and the user friend in the first network relationship list;
  • an information adding module configured to add the first association information in the first network relationship list.
  • One or more computer storage media containing computer executable instructions for performing the method of adding friend information.
  • the method and device for adding friend information according to the present invention, and reading a user ID and a user friend in the first network relationship list in the current network social system ID by the user ID and user friend ID And acquiring, from the second network relationship list of the other network social systems, the second association information of the user and the user friend. Determining, according to the second association information, the first association information of the first network relationship list in the current network social system, so that the user can conveniently add the association information of various network social systems;
  • the associated information automatically adds association information of other network relationship lists, such as remark information, without the need for manual tagging by the user, which is very convenient and improves the response efficiency of the system.
  • FIG. 1 is a schematic flow chart of a method for adding friend information according to the present invention
  • 2 is a partial flow chart of a preferred embodiment of a method for adding friend information according to the present invention
  • 3 is a schematic structural diagram of an apparatus for adding friend information according to the present invention
  • 4 is a schematic structural diagram of an information processing module in a preferred embodiment of an apparatus for adding friend information according to the present invention
  • 5 is a partial structural diagram of an information adding module in a preferred embodiment of the apparatus for adding friend information according to the present invention
  • FIG. 6 is a schematic diagram of an operating environment of a device for adding friend information according to the present invention.
  • FIG. 1 is a schematic flowchart of a method for adding friend information according to the present invention.
  • the method for adding friend information includes the following steps:
  • Step S101 Obtain a user ID and a user friend ID in the first network relationship list.
  • the first network relationship list refers to a network relationship list in a network social system that needs to add friend note information.
  • the user ID in the first network relationship list in the current social network system is read (IDentity , identity number) and user friend ID.
  • the user ID and user friend ID can be an identifier that identifies the user's identity. For example, an instant messaging software account, an email account, a phone number, a social networking account, etc., for example, if the user triggers the automatic acquisition of the associated information of a certain user's friend in the microblog, the microblog account of the user is obtained, and the microblog account of the user is obtained. Bo account.
  • the user ID and the user friend ID are the user A uniform identifier with the user's friends in the network relationship list of each network social system. For example, if a user and a user friend use a unified login account, email address, or phone number in multiple network social systems, one of them can be selected as the user. ID and user friend ID.
  • Step S102 according to the user ID and the user friend ID Obtaining second association information of the user and the user friend from a plurality of second network relationship lists;
  • the second network relationship list refers to a list of network relationships set by the user in other network social systems.
  • the first network relationship list is a buddy list of the microblog
  • the second network social system may be a buddy list of the community forum system, a buddy list of the social network, and the like.
  • the user ID and user friend ID are used. And acquiring second association information of the user and the user friend from the plurality of second network relationship lists, where the second association information includes remark information, a name, and other setting information in the network social system.
  • the identifiers used by the user and the user friend in each of the network social systems are not uniform, according to the users in the first network relationship list. a correspondence between the ID and the user IDs in the plurality of second network relationship lists; and the user friend IDs in the first network relationship list and the user friend IDs in the plurality of second network relationship lists Corresponding relationship, the second association information of the user and the user friend is obtained in the plurality of second network relationship lists.
  • the second association information may include information that can mark the identity of the friend in each of the second network relationship lists, such as friend comment information in the community forum, friend note information (such as user profile, tag) of the instant messaging software, and group information (eg, Group business cards), social networking site friends' remarks (such as real names, schools, companies), microblogging friends' remarks (such as personal information, labels) and so on.
  • friend comment information in the community forum such as friend comment information in the community forum
  • friend note information such as user profile, tag
  • group information eg, Group business cards
  • social networking site friends' remarks such as real names, schools, companies
  • microblogging friends' remarks such as personal information, labels
  • the second associated information involves a large number of services.
  • the social relationships of users and their friends may not be the same, some are colleagues, and the colleagues are classmates. Therefore, preferably, after obtaining various second related information, it is necessary to perform unified acquisition and integration, and integrate into a user.
  • user A appears in user B's buddy list in Weibo, and the remark information is: ' ⁇ company, Li'.
  • the information associated with the friend B of the friend B in the network relationship list of the microblog is a microblog friend, XX company, Li, and if the user A and the user B
  • there are other network relationships and the second association information in the corresponding second network relationship list or the second association information in the plurality of second network relationship lists is obtained together.
  • user ID According to user ID, user friend ID, user friend name, and The second association information in the second network relationship list generates the formatted second association information.
  • Step S103 Determining, according to the second association information, first association information of the user and the user friend in the first network relationship list.
  • the second association information is converted into the first association information, or a part of the second association information is converted into the first association information by screening.
  • Step S104 Add the first association information to the first network relationship list.
  • the adding is performed according to a predetermined format in the first network relationship list.
  • the method for adding friend information in the present invention reads the user ID and the user friend ID in the first network relationship list in the current network social system. By the user ID and user friend ID Searching for the second association information of the user and the user friend in a second network relationship list of other network social systems. And the second association information determines the first association information of the first network relationship list in the current network social system, so that the user can conveniently add the association information of various network social systems. It is even possible to automatically add association information of other network relationship lists according to existing associated information, which is very convenient without manual labeling by the user.
  • the first associated information performs the following operations on the second associated information that is not formatted and may be noisy:
  • a keyword is identified in the split vocabulary, and the first associated information is generated according to the keyword.
  • the second associated information performs vocabulary splitting, identifies the keyword, can obtain more accurate information, and generates more accurate first associated information.
  • the step of identifying the keyword in the split vocabulary may include:
  • the identified keywords are filtered according to a pre-established noise vocabulary.
  • the second associated information is not formatted, which means that the text content of the acquired second related information is not organized in an effective manner.
  • the format is often such as 'Computer Science Department Zhang San', 'Zhang San' It is a clear user name, which can be used as a friend's note, and the 'Computer Science Department' is the attribute of 'Zhang San', which can be used as identity information and needs to be handled separately.
  • the noise includes verbs of abusive nature, pure symbols, and so on.
  • the part of speech is used to identify the part of speech of each split vocabulary, and the keyword that best represents the identity of the user is identified.
  • Filter out words that are not related to the buddy's identity such as the heavily used 'word', which preferably includes the name and organization name that best reflects the social relationship.
  • the name is the best alternative to the friend's remarks, and the name of the institution. It can then be used for the prompt information of the friend's identity.
  • the noise vocabulary can use a continuously updated noise vocabulary for filtering the noise of the text.
  • new noise words can be continuously obtained from business data such as search engines and input methods to ensure that noise is effectively filtered. Thereby generating a more accurate and concise first associated information.
  • the same user friend may have different identities among different groups of the same network relationship list.
  • the following information may be further obtained to obtain accurate association information of the user friend in different groups, as shown in FIG. 2:
  • the preset group and the preset association information in the associated information base may be manually set, or the corresponding group and corresponding associated information may be extracted from the existing network relationship list.
  • the user and the user friend may have various The first association information is classified according to different groups, and the most suitable first association information under each group is obtained and added.
  • the processing flow of the method can be made more intelligent, more convenient and accurate.
  • a method for determining the first association information corresponding to the group according to the pre-established association information database is:
  • the association information feature corresponding to the group category filters a plurality of the first association information, and acquires first association information corresponding to the group.
  • the learning sample can also be obtained by manually setting.
  • a and B have a common group G1, and the group card in group G1 is 'Computer Department - Zhang San'; A and B There are common groups G2, B in the group G2 group business card is 'Zhang San (Guangdong Shenzhen)'.
  • step 2 The above two groups of business card information are obtained as the second related information in step 2, as follows:
  • Second related information 1 Computer Department - Zhang San
  • Second related information 2 Zhang San (Shenzhen, Guangdong).
  • step 103 The two pieces of the second associated information that are obtained are processed first, and are formatted and extracted to generate first associated information. Then, the two first related information is expressed as follows:
  • 'educational characteristics', 'regional characteristics', and 'personal name characteristics' are related information features. What kind of information is specifically selected for different group categories can be set in advance as the related information features, thereby distinguishing different group categories.
  • First associated information 1 and first associated information 2 The associated information feature is input to the trained classifier, and the most suitable association information selected by the classifier is the first associated information 2 . Because according to the preset learning sample, the associated information feature 'educational feature' has a greater correlation with the group category 'classmate', while the associated information feature 'regional feature' and the group category 'classmate' have little association.
  • the first associated information 2 The associated value of the person name feature in the 'Zhang San' is added as the friend information, and the associated value 'computer system' in which the academic feature is added is added as the auxiliary friend information. Because the name of the person is the most important feature of the most recognized friends.
  • the above two learning samples can be used as a basis for generating the classifier.
  • the association information is processed as a classification problem, and the learning sample is generated by performing feature extraction on the preset group and the corresponding preset association information recorded in the associated information base; and the corresponding classifier is established by using machine learning technology. And obtaining, by using the corresponding group, a plurality of possible first association information that obtains the first network relationship list.
  • the accuracy of the matching of the first associated information may be greatly improved, and as the associated information base is updated, new samples are continuously generated to ensure the accuracy of matching the first associated information.
  • FIG. 3 is a schematic structural diagram of an apparatus for adding friend information according to the present invention.
  • the device for adding friend information includes: a tag obtaining module 41, an information acquiring module 42, and an information processing module 43 And the information addition module 44.
  • the tag obtaining module 41 is configured to obtain a user ID and a user friend ID in the first network relationship list; the information acquiring module 42.
  • the second information used to obtain the second association information of the user and the user friend from the plurality of second network relationship lists according to the user ID and the user friend ID; the information processing module 43 And determining, according to the second association information, first association information of the user and the user friend in the first network relationship list; the information adding module 44 And the method is used to add the first association information in the first network relationship list.
  • the first network relationship list refers to a network relationship list in a network social system that needs to add friend information.
  • the tag acquisition module when a user adds friend information in the network social system, or when other methods are used to trigger automatic acquisition of user friend information. 41 Read the user ID and user friend ID in the first network relationship list in the current network social system, and the user ID and user friend ID in the plurality of second network relationship lists.
  • the user ID and user friend ID can be an identifier that identifies the user's identity. For example, an instant messaging software account, an email account, a phone number, a social networking account, etc., for example, if the user triggers the automatic acquisition of the associated information of a certain user's friend in the microblog, the microblog account of the user is obtained, and the microblog account of the user is obtained. Bo account.
  • the user ID and the user friend ID read by the tag obtaining module 41 are the user.
  • the user and the user friend use a unified login account, a mailbox, and a phone number in a plurality of network social systems, and the tag acquisition module 41 One of them can be selected as the user ID and user friend ID.
  • the second network relationship list refers to a list of network relationships set by the user in other network social systems.
  • the first network relationship list is a buddy list of the microblog
  • the second network social system may be a buddy list of the community forum system, a buddy list of the social network, and the like.
  • the information obtaining module 42 uses the user ID and the user friend ID The basis for associating information of the second network relationship list of the search user and the user friend in other network social systems.
  • the information acquisition module 42 Searching for the second association information of the user and its user friend in the corresponding second network relationship list according to the user ID and the user friend ID;
  • the information acquisition module 42 Corresponding relationship between the user ID in the first network relationship list and the user IDs in the plurality of second network relationship lists; and the user friend ID in the first network relationship list And the second association information of the user and the user friend is obtained in the plurality of second network relationship lists by the correspondence between the user friend IDs in the second network relationship list.
  • the second association information may include information that can mark the identity of the friend in each of the second network relationship lists, such as friend comment information in the community forum, friend note information (such as user profile, tag) of the instant messaging software, and group information (eg, Group business cards), social networking site friends' remarks (such as real names, schools, companies), microblogging friends' remarks (such as personal information, labels) and so on.
  • friend comment information in the community forum such as friend comment information in the community forum
  • friend note information such as user profile, tag
  • group information eg, Group business cards
  • social networking site friends' remarks such as real names, schools, companies
  • microblogging friends' remarks such as personal information, labels
  • the second associated information involves a large number of services. In different network relationship lists, the social relationships between users and their friends may not be the same, and some colleagues, colleagues, and classmates. Therefore, preferably, the information acquisition module 42 After obtaining the second association information, the second association information is uniformly acquired and integrated, and integrated into a data form of 'user-friend-second association information'.
  • the information processing module 43 obtains according to the information acquiring module 42.
  • the second association information may determine the first association information in the first network relationship list.
  • the second association information is converted into the first association information, or a part of the second association information is converted into the first association information by screening.
  • the information adding module 44 adds the When the first associated information is added, the adding is performed according to a predetermined format in the first network relationship list.
  • the device for adding friend information of the present invention reads the user ID in the first network relationship list and the second network relationship list in the current network social system. And the user's friend ID, through the user ID and user friend ID Searching for the second association information of the user and the user friend in a second network relationship list of other network social systems. And the second association information determines the first association information of the first network relationship list in the current network social system, so that the user can conveniently add the association information of various network social systems. It is even possible to automatically add association information of other network relationship lists according to existing associated information, which is very convenient without manual labeling by the user.
  • FIG. 4 It is a partial structural diagram of an information processing module in a preferred embodiment of the apparatus for adding friend information according to the present invention.
  • the obtained second associated information which is unformatted and may be noisy, is processed to obtain more accurate first associated information.
  • the information processing module 43 includes:
  • a word segmentation module 431, configured to split the vocabulary of the second associated information by using a word segmentation technique
  • the information generating module 432 is configured to identify a keyword in the split vocabulary, and generate the first associated information according to the keyword.
  • the second association information is lexically split by the word segmentation module 431, and the information generation module 432 By identifying the keywords, more accurate information can be obtained, and more accurate first related information can be generated.
  • the information generating module 432 includes the following sub-modules:
  • the part of speech recognition module 4321 is configured to perform part-of-speech tagging on the split words and identify keywords;
  • the screening module 4322 is configured to filter the identified keywords according to the pre-established noise vocabulary.
  • the part of speech recognition module 4321 The part of speech of each split vocabulary is identified by a part of speech tag, and the keyword that best represents the identity of the user's buddy is identified. Filter out words that are not related to the buddy's identity, such as the heavily used 'word', which preferably includes the name and organization name that best reflects the social relationship. The name is the best alternative to the friend's remarks, and the name of the institution. It can then be used for the prompt information of the friend's identity.
  • the noise vocabulary can use a continuously updated noise vocabulary for filtering the noise of the text.
  • new noise words can be continuously obtained from business data such as search engines and input methods to ensure that noise is effectively filtered. Thereby generating a more accurate and concise first associated information.
  • FIG. 5 is the present invention.
  • the information adding module 44 may further obtain accurate association information of the user friends in different groups.
  • the information adding module 44 Includes:
  • the association information base 441 is configured to save a plurality of preset groups, and preset association information corresponding to each of the preset groups;
  • the group information obtaining module 442 is configured to obtain a group that the user friend joins in the first network relationship list.
  • Judgment submodule 443 Querying, according to the group and the determined plurality of the first association information, the associated information database, and determining first association information corresponding to the group;
  • the adding module 444 is configured to add the first association information corresponding to the group to the first network relationship list.
  • the user and the user friend may have various types.
  • the first association information is classified according to different groups, and the most suitable first association information under each group is obtained and added.
  • the processing flow of the method can be made more intelligent, more convenient and accurate.
  • determining sub-module 443 includes:
  • Classifier submodule 4431 And performing pre-existing extraction of the group category and the related information feature on the preset group and the corresponding preset association information in the associated information base, generating a learning sample, and according to the learning sample a group category and associated information feature, establishing a corresponding rule of the group category and the associated information feature, and generating a classifier;
  • Classification submodule 4432 And determining, by the classifier, a group category of the group, and then screening a plurality of the first association information according to the association information feature corresponding to the group category, and acquiring a corresponding number of the group An associated information.
  • the learning sample can also be obtained by manually setting.
  • the association information is processed as a classification problem, and the learning sample is generated by performing feature extraction on the preset group and the corresponding preset association information recorded in the associated information base; and the corresponding classifier is established by using machine learning technology. And obtaining, by using the corresponding group, a plurality of possible first association information that obtains the first network relationship list.
  • the accuracy of the matching of the first associated information may be greatly improved, and as the associated information base is updated, new samples are continuously generated to ensure the accuracy of matching the first associated information.
  • the storage medium may be a magnetic disk, an optical disk, or a read-only storage memory ( Read-Only Memory (ROM) or Random Access Memory (RAM).
  • ROM Read-Only Memory
  • RAM Random Access Memory
  • FIG. 6 is a schematic diagram of an operating environment of the device for adding friend information according to the present invention.
  • the device for adding friend information runs in an electronic device 60 including a processor 61 and a storage 62, the electronic device 60 It can be a PC, laptop, smartphone, and other electronic devices.
  • the storage 62 of the electronic device 60 is configured to store program instructions corresponding to the device for adding friend information, and the processor 61 Program instructions for reading and running the device for adding friend information from the storage 62 to implement automatic addition of user friend information as described in FIGS. 1 to 5.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Information Transfer Between Computers (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明提供一种添加好友信息的方法及装置、计算机存储介质，所述方法包括步骤：获取第一网络关系列表中的用户ID和用户好友ID；根据所述用户ID和用户好友ID，从若干个第二网络关系列表中获取所述用户与所述用户好友的第二关联信息；根据所述第二关联信息，确定所述用户与所述用户好友在所述第一网络关系列表中的第一关联信息，并在所述第一网络关系列表中添加所述第一关联信息。本发明提供的添加好友信息的方法及装置能够根据已有的网络关系列表准确的识别用户与好友的关联信息，自动为用户添加好友的备注信息。

Description

添加好友信息的方法及装置、计算机存储介质
技术领域
本发明涉及网络信息处理的技术领域，尤其涉及一种添加好友信息的方法，以及一种添加好友信息的装置、计算机存储介质。
背景技术
在各种网络社交系统中，存在着各种各样反映现实关系的'圈子'，或称网络关系列表。各种网络社交系统承载着海量的网络关系列表，每个用户，在不同的网络关系列表中，与其他人有不同的关系；一个用户，也可能存在于另一个用户组建的不同的网络关系列表中。
各个网络关系列表中用户和用户好友的关联信息，包括用户好友的备注信息等，现在一般都要靠用户自己手工添加标记。然而，由于各种网络社交系统越来越庞大，种类越来越多，由用户手动添加标记变得越来越不方便，且多次操作影响系统的运行效率。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于提供一种添加好友信息的方法，能够自动的、准确的识别用户之间的关联，自动为用户添加好友的关联信息。本发明要解决的技术问题还在于提供一种能够实现上述功能的添加好友信息的装置、以及一种计算机存储介质。
一种添加好友信息的方法，运行于一个电子设备中，该方法包括以下步骤：
获取第一网络关系列表中的用户 ID 和用户好友 ID ；
根据所述用户 ID 和用户好友 ID ，从若干个第二网络关系列表中获取所述用户与所述用户好友的第二关联信息；
根据所述第二关联信息，确定所述用户与所述用户好友在所述第一网络关系列表中的第一关联信息，并在所述第一网络关系列表中添加所述第一关联信息。
一种添加好友信息的装置，所述添加好友信息的装置运行在包括处理器和储存器的电子设备中，所述电子设备的储存器用于储存所述添加好友信息的装置对应的程序指令，所述处理器用于执行该添加好友信息的装置对应的程序指令，所述添加好友信息的装置包括：
标记获取模块，用于获取第一网络关系列表中的用户 ID 和用户好友 ID ；
信息获取模块，用于根据所述用户 ID 和用户好友 ID ，从若干个第二网络关系列表中获取所述用户与所述用户好友的第二关联信息；
信息处理模块，用于根据所述第二关联信息，确定所述用户与所述用户好友在所述第一网络关系列表中的第一关联信息；
以及，信息添加模块，用于在所述第一网络关系列表中添加所述第一关联信息。
一个或多个包含计算机可执行指令的计算机存储介质，所述计算机可执行指令用于执行所述添加好友信息的方法。
本发明添加好友信息的方法及装置，在当前的网络社交系统中读取第一网络关系列表中的用户 ID 和用户好友 ID ，通过所述用户 ID 和用户好友 ID ，从其他的网络社交系统的第二网络关系列表中获取所述用户与所述用户好友的第二关联信息。并根据所述第二关联信息，确定出当前网络社交系统中的所述第一网络关系列表的第一关联信息，使用户可以方便地添加各种网络社交系统的关联信息；甚至能够根据已有关联信息自动添加其他网络关系列表的关联信息，如备注信息，无需用户手工标记，非常方便，提高了系统的响应效率。
附图说明
图 1 是本发明添加好友信息的方法的流程示意图；
图 2 是本发明添加好友信息的方法的一个优选实施方式的部分流程示意图；
图 3 是本发明添加好友信息的装置的结构示意图；
图 4 是本发明添加好友信息的装置一个优选实施方式中信息处理模块的结构示意图；
图 5 是本发明 添加好友信息的装置的一种优选实施方式中信息添加模块的局部结构示意图；
图 6 是本发明的添加好友信息的装置的运行环境示意图。
具体实施方式
请参阅图 1 ，图 1 是本发明添加好友信息的方法的流程示意图。
所述添加好友信息的方法包括以下步骤：
步骤 S101 ， 获取第一网络关系列表中的用户 ID 和用户好友 ID ；
各个网络社交系统中都会有对应的 网络关系列表，用于记载用户与其他用户的网络关系；例如各种即时通信软件，微博等网络社交系统中的好友列表等等。所述第一网络关系列表是指当前需要添加好友备注信息的网络社交系统中的网络关系列表。
当用户在所述网络社交系统中添加 好友信息时，或者使用其他方式触发自动获取用户好友信息时，读取当前的网络社交系统中的第一网络关系列表中的用户 ID （ IDentity ，身份标识号码）和用户好友 ID 。
所述 用户 ID 和用户好友 ID 可以是标记用户身份的标识。例如即时通信软件账号，邮箱账号，电话号码，社交网站账户等等，例如用户在微博中触发自动获取某一用户好友的关联信息，则获取该用户的微博账户，以及该用户好友的微博账户。
优选地，所述 用户 ID 和用户好友 ID 是所述用户 和用户好友在各个网络社交系统的网络关系列表中统一的标识。例如，用户和用户好友在多个网络社交系统使用统一的登录账户、邮箱，电话号码，则可选择其中之一作为所述用户 ID 和用户好友 ID 。
当各个网络社交系统的 网络关系列表中的用户 ID 不同时， 从所述第一网络关系列表获取所述第一网络关系列表中的用户 ID 和用户好友 ID ，并接收用户输入或者指定的若干个第二网络关系列表中的用户 ID 和用户好友 ID 。并记录所述第一网络关系列表中的用户 ID 和若干个第二网络关系列表中的用户 ID 的对应关系；以及所述第一网络关系列表中的用户好友 ID 和若干个第二网络关系列表中的用户好友 ID 的对应关系。
步骤 S102 ， 根据所述用户 ID 和用户好友 ID ，从若干个第二网络关系列表中获取所述用户与所述用户好友的第二关联信息；
所述 第二网络关系列表是指用户在其他网络社交系统中设置的网络关系列表。例如上述第一网络关系列表是微博的好友列表，则所述第二网络社交系统可以是社区论坛系统的好友列表，社交网络的好友列表等等。
在本步骤中，以所述 用户 ID 和用户好友 ID ，从所述若干个第二网络关系列表中获取所述用户与所述用户好友的第二关联信息，所述第二关联信息包括备注信息，名字以及其他在网络社交系统中设置信息。
如果所述用户 和用户好友在各个所述网络社交系统中使用了统一的 ID ，则直接根据所述 用户 ID 和用户好友 ID 在对应的 第二网络关系列表中搜索所述用户及其用户好友的第二关联信息；
如果所述用户 和用户好友在各个所述网络社交系统中使用的标识并不统一，则根据所述第一网络关系列表中的用户 ID 和若干个第二网络关系列表中的用户 ID 的对应关系；以及所述第一网络关系列表中的用户好友 ID 和若干个第二网络关系列表中的用户好友 ID 的对应关系，在所述若干个第二网络关系列表中获取所述用户与所述用户好友的第二关联信息。
所述 第二关联信息可以包括在各个所述第二网络关系列表中可以标记好友身份的信息，例如社区论坛中好友备注信息、即时通信软件的好友备注信息（如用户资料、标签）、群信息（如群名片）、社交网站好友的备注信息（如真实姓名、学校、公司），微博好友的备注信息（如个人资料、标签）等等。
获取的 第二关联信息涉及大量业务，在不同的网络关系列表中，用户及其好友的社会关系可能并不一样，有的是同事，所述同事又是同学。所以，优选地，在获取到各种第二关联信息后，需要做统一获取并整合，整合成'用户 - 好友 - 第二关联信息'的数据形式。
例如用户 A 出现在用户 B 在微博中的好友列表，并且备注信息为：'××公司，李某'。则所述用户 A 及其好友用户 B 在微博的 网络关系列表中的关联信息为微博好友、××公司、李某，而如果所述用户 A 和所述用户 B 在其他的网络社交系统中还有其他的网络关系，则一并获取对应的 第二网络关系列表中的第二关联信息，或者其中数个第二网络关系列表中的第二关联信息。
作为一种优选实施方式，在获取所述用户与所述用户好友在若干个 第二网络关系列表中的第二关联信息之后，进一步执行下述步骤：
根据用户 ID 、用户好友 ID 、用户好友名字以及所述 第二网络关系列表中的第二关联信息，生成格式化的第二关联信息。
通过格式化的 第二关联信息，更加方便的进行信息提取。
步骤 S103 ， 根据所述第二关联信息，确定所述用户与所述用户好友在所述第一网络关系列表中的第一关联信息。
根据上述搜索获取到的 第二关联信息，可得到在所述第一网络关系列表中的第一关联信息。
例如直接将所述 第二关联信息转换为所述第一关联信息，或者通过筛选将其中的部分第二关联信息转换为所述第一关联信息。
步骤 S104 ， 在所述第一网络关系列表中添加所述第一关联信息。
在添加所述 第一关联信息时，按照所述第一网络关系列表中的预定格式进行添加。
本发明添加好友信息的方法，在当前的网络社交系统中读取第一网络关系列表中的用户 ID 和用户好友 ID ，通过所述用户 ID 和用户好友 ID ，在其他的网络社交系统的第二网络关系列表中搜索所述用户与所述用户好友的第二关联信息。并所述第二关联信息，确定出当前网络社交系统中的所述第一网络关系列表的第一关联信息，使用户可以方便地添加各种网络社交系统的关联信息。甚至能够根据已有关联信息自动添加其他网络关系列表的关联信息，无需用户手工标记，非常方便。
作为一种优选实施方式，为了达到更准确的获取 第一关联信息，对未格式化以及可能带有噪声的所述第二关联信息进行下述操作：
通过分词技术对所述第二关联信息的词汇进行拆分；
在拆分的词汇中识别出关键词，根据所述关键词生成所述第一关联信息。
通过对所述 第二关联信息进行词汇拆分，识别出关键字，可以获得更准确的信息，生成更准确的第一关联信息。
进一步地，上述 在拆分的词汇中识别出关键词的步骤可以包括：
对拆分的词汇进行词性标记，识别出关键词；
根据预先建立的噪声词库，对识别出的关键词进行过滤。
通常，各个所述第二网络关系列表中的 第二关联信息未格式化，是指获取的第二关联信息的文本内容未按有效方式组织，例如在同学群的群名片中常常是这样的格式'计算机科学系张三'，'张三'是明确的用户名字，可以作为好友备注，而'计算机科学系'则是'张三'的属性，可以作为身份信息，需要分开处理。而噪声则包括辱骂性质的词汇、纯符号等。
因此，采用分词技术对组成所述 第二关联信息的各个词汇进行拆分后，通过词性标记来识别各个拆分的词汇的词性，将最能够表示所述用户好友身份的关键词识别出来。筛选掉与好友身份无关的词汇，如大量使用的'的'字之类，所述关键词优选包括最能反映社会关系的人名和机构名，人名是好友备注的最佳备选，而机构名则可以用于好友身份的提示性信息。
再通过预先建立的噪声词库对识别出的关键词进行过滤，过滤掉辱骂性质的词汇、纯符号等。所述噪声词库可以使用持续更新的噪声词库，用于过滤文本的噪音。优选地可以从搜索引擎、输入法等业务数据持续得到新增的噪声词，确保噪声被有效过滤。从而生成更准确，更简洁的第一关联信息。
进一步地，由于同一用户好友在同一网络关系列表的不同群组间可能具有不同的身份，因此，优选 在所述第一网络关系列表中添加所述第一关联信息时，可通过下述步骤进一步获得用户好友在不同群组下的准确的关联信息，如图 2 所示：
S201 ， 获取所述用户好友在所述第一网络关系列表中加入的群组；
S202 ， 根据所述群组以及确定得到的若干个所述第一关联信息，查询预先建立的关联信息库，判断所述群组对应的第一关联信息；其中，所述关联信息库中保存有若干个预设群组，以及和各个所述预设群组对应的预设关联信息；
S203 ， 将所述群组对应的第一关联信息添加到所述第一网络关系列表中。
所述关联信息库中的预设群组和预设关联信息可以通过人工设定，或者从现有的网络关系列表中提取相应的群组和对应的关联信息。
通过上述处理，利用预先建立的关联信息库，对所述用户和用户好友可能具有的多种 第一关联信息，按照不同的群组进行分类，获得每一个群组下最合适的第一关联信息后进行添加。可以使本方法的处理流程更加智能化，更加方便、准确。
优选地，提供一种根据 预先建立的关联信息库，判断所述群组对应的第一关联信息的方法为：
预先对所述关联信息库中的所述预设群组和对应的所述预设关联信息进行群组类别和关联信息特征的提取，生成学习样本，并根据所述学习样本中的群组类别和关联信息特征，建立所述群组类别和所述关联信息特征的对应规则，生成分类器；
在获取所述用户好友在所述第一网络关系列表中加入的群组以及确定得到的若干个所述第一关联信息之后，通过所述分类器确定所述群组的群组类别，然后根据所述群组类别对应的关联信息特征对若干个所述第一关联信息进行筛选，获取所述群组对应的第一关联信息。
其中，所述学习样本也可以通过人工设定的方式获得。
例如，假设 ID 为 A 的用户和 ID 为 B 的用户为好友。 A 有两个群组，分别为：'大学同学'和'同乡'。
而 A 和 B 有共同群组 G1 ， B 在群组 G1 中的群名片为'计算机系 - 张三'； A 和 B 有共同群组 G2 ， B 在群组 G2 的群名片为'张三（广东深圳）'。
以上两条群名片信息在步骤 2 中被获取为第二关联信息，具体如下：
第二关联信息 1 ：计算机系 - 张三；
第二关联信息 2 ：张三（广东深圳）。
然后，在步骤 103 中，先对获取的两个所述第二关联信息进行处理，使之格式化并取出特征生成第一关联信息。则，两个所述第一关联信息被表示如下：
第一关联信息 1 ：
源内容：计算机系 - 张三
学历特征：有，关联值：计算机系
地域特征：无
人名特征：有，关联值：张三；
第一关联信息 2 ：
源内容：张三（广东深圳）
学历特征：无
地域特征：有，关联值：广东深圳
人名特征：有，关联值：张三。
其中，'学历特征'、'地域特征'、'人名特征'即是关联信息特征。具体针对不同的群组类别选择何种信息作为所述关联信息特征可以预先设定，从而对不同的群组类别有所区分。
假设 A 要在'大学同学'圈子中加 B 为好友，则在添加时会做以下处理：
获得所在群组类别为'同学'；当然，用户也可以将群组名修改为自定义的名字，但每个群组名对应的群组类别是由本方法标记的。
将第一关联信息 1 和第一关联信息 2 的关联信息特征输入已训练好的分类器，所述分类器选出的最合适的关联信息是第一关联信息 2 。因为根据预设的学习样本，关联信息特征'学历特征'和群组类别'同学'有较大关联，而关联信息特征'地域特征'和群组类别'同学'的关联很小。
因此，将第一关联信息 2 中的人名特征的关联值'张三'作为好友信息添加，将其中学历特征的关联值'计算机系'作为辅助好友信息添加。因为人名是最识别好友的最主要特征。
另一方面，针对上述例子，可根据群组 G1 中的关联信息 1 ：计算机系 - 张三，以及群组 G2 的关联信息 2 ：张三（广东深圳），生成以下学习样本：
学习样本 1 ：
类别：同学
学历特征：有（计算机系）
地域特征：无
人名特征：有；
学习样本 2
类别：老乡
学历特征：无
地域特征：有（广东深圳）
人名特征：有（张三）。
上述两个学习样本可以作为所述分类器的生成依据。
在本实施方式中，可以将选择不同的群组下最合适的 关联信息作为分类问题来处理，通过对所述关联信息库中记录的所述预设群组和对应的所述预设关联信息进行特征提取，生成学习样本；通过机器学习技术建立相应的分类器，对获得所述第一网络关系列表的多个可能的第一关联信息，根据对应的群组进行分类。可以大大提高所述第一关联信息匹配的准确性，而且，随着所述关联信息库的更新，将不断生成新的样本，保证对所述第一关联信息匹配的准确性。
请进一步参阅图 3 ，图 3 是本发明添加好友信息的装置的结构示意图。
所述添加好友信息的装置，包括： 标记获取模块 41 、信息获取模块 42 、信息处理模块 43 、以及信息添加模块 44 。
所述标记获取模块 41 用于获取第一网络关系列表中的用户 ID 和用户好友 ID ；所述信息获取模块 42 用于根据所述用户 ID 和用户好友 ID ，从若干个第二网络关系列表中获取所述用户与所述用户好友的第二关联信息；所述信息处理模块 43 用于根据所述第二关联信息，确定所述用户与所述用户好友在所述第一网络关系列表中的第一关联信息；所述信息添加模块 44 用于在所述第一网络关系列表中添加所述第一关联信息。
其中，所述 第一网络关系列表是指当前需要添加好友信息的网络社交系统中的网络关系列表。
当用户在所述网络社交系统中添加 好友信息时，或者使用其他方式触发自动获取用户好友信息时，所述标记获取模块 41 读取当前的网络社交系统中的第一网络关系列表中的用户 ID 和用户好友 ID ，以及若干个第二网络关系列表中的用户 ID 和用户好友 ID 。
所述 用户 ID 和用户好友 ID 可以是标记用户身份的标识。例如即时通信软件账号，邮箱账号，电话号码，社交网站账户等等，例如用户在微博中触发自动获取某一用户好友的关联信息，则获取该用户的微博账户，以及该用户好友的微博账户。
优选地， 所述标记获取模块 41 读取的所述用户 ID 和用户好友 ID 是所述用户 和用户好友在各个网络社交系统的网络关系列表中统一的标识。例如，用户和用户好友在多个网络社交系统使用统一的登录账户、邮箱，电话号码，则所述标记获取模块 41 可选择其中之一作为所述 用户 ID 和用户好友 ID 。
当各个网络社交系统的 网络关系列表中的用户 ID 不同时， 从所述第一网络关系列表获取所述第一网络关系列表中的用户 ID 和用户好友 ID ，并接收用户输入或者指定的若干个第二网络关系列表中的用户 ID 和用户好友 ID 。并记录所述第一网络关系列表中的用户 ID 和若干个第二网络关系列表中的用户 ID 的对应关系；以及所述第一网络关系列表中的用户好友 ID 和若干个第二网络关系列表中的用户好友 ID 的对应关系。
而所述 第二网络关系列表是指用户在其他网络社交系统中设置的网络关系列表。例如上述第一网络关系列表是微博的好友列表，则所述第二网络社交系统可以是社区论坛系统的好友列表，社交网络的好友列表等等。
所述信息获取模块 42 以所述 用户 ID 和用户好友 ID 作为搜索用户和所述用户好友在其他网络社交系统中的 第二网络关系列表的关联信息的依据。
如果所述用户 和用户好友在各个所述网络社交系统中使用了统一的 ID ，则 所述信息获取模块 42 直接根据所述 用户 ID 和用户好友 ID 在对应的 第二网络关系列表中搜索所述用户及其用户好友的第二关联信息；
如果所述用户 和用户好友在各个所述网络社交系统中使用的标识并不统一，则所述信息获取模块 42 根据所述第一网络关系列表中的用户 ID 和若干个第二网络关系列表中的用户 ID 的对应关系；以及所述第一网络关系列表中的用户好友 ID 和若干个第二网络关系列表中的用户好友 ID 的对应关系，在所述若干个第二网络关系列表中获取所述用户与所述用户好友的第二关联信息。
所述 第二关联信息可以包括在各个所述第二网络关系列表中可以标记好友身份的信息，例如社区论坛中好友备注信息、即时通信软件的好友备注信息（如用户资料、标签）、群信息（如群名片）、社交网站好友的备注信息（如真实姓名、学校、公司），微博好友的备注信息（如个人资料、标签）等等。
所述信息获取模块 42 获取的 第二关联信息涉及大量业务，在不同的网络关系列表中，用户及其好友的社会关系可能并不一样，有的是同事，同事又是同学。所以，优选地，所述信息获取模块 42 在获取到各种 第二关联信息后，对所述第二关联信息做统一获取并整合，整合成'用户 - 好友 - 第二关联信息'的数据形式。
所述 信息处理模块 43 根据所述 信息获取模块 42 获取到的 第二关联信息，可确定在所述第一网络关系列表中的第一关联信息。
例如直接将所述 第二关联信息转换为所述第一关联信息，或者通过筛选将其中的部分第二关联信息转换为所述第一关联信息。
所述信息添加模块 44 在添加所述 第一关联信息时，按照所述第一网络关系列表中的预定格式进行添加。
本发明添加好友信息的装置，在当前的网络社交系统中读取第一网络关系列表和第二网络关系列表中的用户 ID 和用户好友 ID ，通过所述用户 ID 和用户好友 ID ，在其他的网络社交系统的第二网络关系列表中搜索所述用户与所述用户好友的第二关联信息。并所述第二关联信息，确定出当前网络社交系统中的所述第一网络关系列表的第一关联信息，使用户可以方便地添加各种网络社交系统的关联信息。甚至能够根据已有关联信息自动添加其他网络关系列表的关联信息，无需用户手工标记，非常方便。
请参阅图 4 ，图 4 是本发明添加好友信息的装置的一种优选实施方式中信息处理模块的局部结构示意图。
作为一种优选实施方式，为了 对所述信息获取模块 42 获取到的未格式化以及可能带有噪声的所述第二关联信息进行处理，获得更准确的第一关联信息，所述信息处理模块 43 包括：
分词模块 431 ，用于通过分词技术对所述第二关联信息的词汇进行拆分；
信息生成模块 432 ，用于在拆分的词汇中识别出关键词，根据所述关键词生成所述第一关联信息。
通过所述 分词模块 431 对所述 第二关联信息进行词汇拆分，所述信息生成模块 432 识别出关键字，可以获得更准确的信息，生成更准确的第一关联信息。
进一步地，所述 信息生成模块 432 包括以下子模块：
词性识别模块 4321 ，用于对拆分的词汇进行词性标记，识别出关键词；
筛选模块 4322 ，用于根据预先建立的噪声词库，对识别出的关键词进行过滤。
在所述 分词模块 431 采用分词技术对组成所述 第二关联信息的各个词汇进行拆分后，所述词性识别模块 4321 通过词性标记来识别各个拆分的词汇的词性，将最能够表示所述用户好友身份的关键词识别出来。筛选掉与好友身份无关的词汇，如大量使用的'的'字之类，所述关键词优选包括最能反映社会关系的人名和机构名，人名是好友备注的最佳备选，而机构名则可以用于好友身份的提示性信息。
然后再通过所述筛选模块 4322 按照预先建立的噪声词库对识别出的关键词进行过滤，过滤掉辱骂性质的词汇、纯符号等。所述噪声词库可以使用持续更新的噪声词库，用于过滤文本的噪音。优选地可以从搜索引擎、输入法等业务数据持续得到新增的噪声词，确保噪声被有效过滤。从而生成更准确，更简洁的第一关联信息。
请参阅图 5 ，图 5 是本发明 添加好友信息的装置的一种优选实施方式中信息添加模块的局部结构示意图。
作为一种优选实施方式，由于同一用户好友在同一网络关系列表的不同群组间可能具有不同的身份，因此，优选地， 所述信息添加模块 44 在所述第一网络关系列表中添加所述第一关联信息时，可进一步获取用户好友在不同群组下的准确的关联信息。所述信息添加模块 44 包括：
关联信息库 441 ，用于保存若干个预设群组，以及和各个所述预设群组对应的预设关联信息；
群组信息获取模块 442 ，用于获取所述用户好友在所述第一网络关系列表中加入的群组；
判断子模块 443 ，用于根据所述群组以及确定得到的若干个所述第一关联信息，查询所述关联信息库，判断所述群组对应的第一关联信息；
以及，
添加模块 444 ，用于将所述群组对应的第一关联信息添加到所述第一网络关系列表中。
在本实施方式中，利用预先建立的关联信息库 441 ，对所述用户和用户好友可能具有的多种 第一关联信息，按照不同的群组进行分类，获得每一个群组下最合适的第一关联信息后进行添加。可以使本方法的处理流程更加智能化，更加方便、准确。
进一步地，提供一种 所述判断子模块 443 的优选构建方式，所述判断子模块 443 包括：
分类器子模块 4431 ，用于预先对所述关联信息库中的所述预设群组和对应的所述预设关联信息进行群组类别和关联信息特征的提取，生成学习样本，并根据所述学习样本中的群组类别和关联信息特征，建立所述群组类别和所述关联信息特征的对应规则，生成分类器；
分类子模块 4432 ，用于通过所述分类器确定所述群组的群组类别，然后根据所述群组类别对应的关联信息特征对若干个所述第一关联信息进行筛选，获取所述群组对应的第一关联信息。
其中，所述学习样本也可以通过人工设定的方式获得。
将选择不同的群组下最合适的 关联信息作为分类问题来处理，通过对所述关联信息库中记录的所述预设群组和对应的所述预设关联信息进行特征提取，生成学习样本；通过机器学习技术建立相应的分类器，对获得所述第一网络关系列表的多个可能的第一关联信息，根据对应的群组进行分类。可以大大提高所述第一关联信息匹配的准确性，而且，随着所述关联信息库的更新，将不断生成新的样本，保证对所述第一关联信息匹配的准确性。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施方式中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一个或多个计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各实施方式的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体（ Read-Only Memory ， ROM ）或随机存储记忆体（ Random Access Memory ， RAM ）等。
请参阅图 6 ，是本发明的添加好友信息的装置的运行环境示意图。
所述添加好友信息的装置运行在包括处理器 61 和储存器 62 的电子设备 60 中，所述电子设备 60 可以为 PC 、手提电脑、智能手机以及其他电子设备。
所述电子设备 60 的储存器 62 用于储存所述添加好友信息的装置对应的程序指令，所述处理器 61 用于从所述储存器 62 读取并运行所述添加好友信息的装置对应的程序指令，以实现图 1 至图 5 所述的用户好友信息的自动添加。
以上所述的本发明实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (15)

  1. 一种添加好友信息的方法，运行于一个电子设备中，其特征在于，该方法包括：
    获取第一网络关系列表中的用户 ID 和用户好友 ID ；
    根据所述用户 ID 和用户好友 ID ，从若干个第二网络关系列表中获取所述用户与所述用户好友的第二关联信息；
    根据所述第二关联信息，确定所述用户与所述用户好友在所述第一网络关系列表中的第一关联信息，并在所述第一网络关系列表中添加所述第一关联信息。
  2. 如权利要求 1 所述的添加好友信息的方法，其特征在于，确定所述用户与所述用户好友在所述第一网络关系列表中的第一关联信息的方法包括：
    通过分词技术对所述第二关联信息的词汇进行拆分；
    在拆分的词汇中识别出关键词，根据所述关键词生成所述第一关联信息。
  3. 如权利要求 2 所述的添加好友信息的方法，其特征在于，在拆分的词汇中识别出关键词的步骤包括：
    对拆分的词汇进行词性标记，识别出关键词；
    根据预先建立的噪声词库，对识别出的关键词进行过滤。
  4. 如权利要求 1 至 3 任意一项所述的添加好友信息的方法，其特征在于，在所述第一网络关系列表中添加所述第一关联信息的步骤包括：
    获取所述用户好友在所述第一网络关系列表中加入的群组；
    根据所述群组以及得到的若干个所述第一关联信息，查询预先建立的关联信息库，判断所述群组对应的第一关联信息；其中，所述关联信息库中保存有若干个预设群组，以及和各个所述预设群组对应的预设关联信息；
    将所述群组对应的第一关联信息添加到所述第一网络关系列表中。
  5. 如权利要求 4 所述的添加好友信息的方法，其特征在于，查询预先建立的关联信息库，判断所述群组对应的第一关联信息的步骤包括：
    对所述关联信息库中的所述预设群组和对应的所述预设关联信息进行群组类别和关联信息特征的提取，生成学习样本，并根据所述学习样本中的群组类别和关联信息特征，建立所述群组类别和所述关联信息特征的对应规则，生成分类器；
    在获取所述用户好友在所述第一网络关系列表中加入的群组以及确定得到的若干个所述第一关联信息之后，通过所述分类器确定所述群组的群组类别，然后根据所述群组类别对应的关联信息特征对若干个所述第一关联信息进行筛选，获取所述群组对应的第一关联信息。
  6. 一种添加好友信息的装置，运行在包括处理器和储存器的电子设备中，所述电子设备的储存器用于储存所述添加好友信息的装置对应的程序指令，所述处理器用于执行该添加好友信息的装置对应的程序指令，其特征在于，该添加好友信息的装置对应的程序指令包括：
    标记获取模块，用于获取第一网络关系列表的用户 ID 和用户好友 ID ；
    信息获取模块，用于根据所述用户 ID 和用户好友 ID ，从若干个第二网络关系列表中获取所述用户与所述用户好友的第二关联信息；
    信息处理模块，用于根据所述第二关联信息，确定所述用户与所述用户好友在所述第一网络关系列表中的第一关联信息；
    以及，
    信息添加模块，用于在所述第一网络关系列表中添加所述第一关联信息。
  7. 如权利要求 6 所述的添加好友信息的装置，其特征在于，所述信息处理模块包括：
    分词模块，用于通过分词技术对所述第二关联信息的词汇进行拆分；
    信息生成模块，用于在拆分的词汇中识别出关键词，根据所述关键词生成所述第一关联信息。
  8. 如权利要求 7 所述的添加好友信息的装置，其特征在于，所述信息生成模块包括：
    词性识别模块，用于对拆分的词汇进行词性标记，识别出关键词；
    筛选模块，用于根据预先建立的噪声词库，对识别出的关键词进行过滤。
  9. 如权利要求 6 至 8 中任意一项所述的添加好友信息的装置，其特征在于，所述信息添加模块包括：
    关联信息库，用于保存若干个预设群组，以及和各个所述预设群组对应的预设关联信息；
    群组信息获取模块，用于获取所述用户好友在所述第一网络关系列表中加入的群组；
    判断子模块，用于根据所述群组以及确定得到的若干个所述第一关联信息，查询所述关联信息库，判断所述群组对应的第一关联信息；
    以及，
    添加模块，用于将所述群组对应的第一关联信息添加到所述第一网络关系列表中。
  10. 如权利要求 9 所述的添加好友信息的装置，其特征在于，所述判断子模块包括：
    分类器子模块，用于预先对所述关联信息库中的所述预设群组和对应的所述预设关联信息进行群组类别和关联信息特征的提取，生成学习样本，并根据所述学习样本中的群组类别和关联信息特征，建立所述群组类别和所述关联信息特征的对应规则，生成分类器；
    分类子模块，用于通过所述分类器确定所述群组的群组类别，然后根据所述群组类别对应的关联信息特征对若干个所述第一关联信息进行筛选，获取所述群组对应的第一关联信息。
  11. 一个或多个包含计算机可执行指令的计算机存储介质，所述计算机可执行指令用于执行一种 添加好友信息的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
    获取第一网络关系列表中的用户 ID 和用户好友 ID ；
    根据所述用户 ID 和用户好友 ID ，从若干个第二网络关系列表中获取所述用户与所述用户好友的第二关联信息；
    根据所述第二关联信息，确定所述用户与所述用户好友在所述第一网络关系列表中的第一关联信息，并在所述第一网络关系列表中添加所述第一关联信息。
  12. 如权利要求 11 所述的 计算机存储介质 ，其特征在于，确定所述用户与所述用户好友在所述第一网络关系列表中的第一关联信息的方法包括：
    通过分词技术对所述第二关联信息的词汇进行拆分；
    在拆分的词汇中识别出关键词，根据所述关键词生成所述第一关联信息。
  13. 如权利要求 12 所述的 计算机存储介质 ，其特征在于，在拆分的词汇中识别出关键词的步骤包括：
    对拆分的词汇进行词性标记，识别出关键词；
    根据预先建立的噪声词库，对识别出的关键词进行过滤。
  14. 如权利要求 11 至 13 任意一项所述的 计算机存储介质 ，其特征在于，在所述第一网络关系列表中添加所述第一关联信息的步骤包括：
    获取所述用户好友在所述第一网络关系列表中加入的群组；
    根据所述群组以及确定得到的若干个所述第一关联信息，查询预先建立的关联信息库，判断所述群组对应的第一关联信息；其中，所述关联信息库中保存有若干个预设群组，以及和各个所述预设群组对应的预设关联信息；
    将所述群组对应的第一关联信息添加到所述第一网络关系列表中。
  15. 如权利要求 14 所述的 计算机存储介质 ，其特征在于，查询预先建立的关联信息库，判断所述群组对应的第一关联信息的步骤包括：
    预先对所述关联信息库中的所述预设群组和对应的所述预设关联信息进行群组类别和关联信息特征的提取，生成学习样本，并根据所述学习样本中的群组类别和关联信息特征，建立所述群组类别和所述关联信息特征的对应规则，生成分类器；
    在获取所述用户好友在所述第一网络关系列表中加入的群组以及确定得到的若干个所述第一关联信息之后，通过所述分类器确定所述群组的群组类别，然后根据所述群组类别对应的关联信息特征对若干个所述第一关联信息进行筛选，获取所述群组对应的第一关联信息。
PCT/CN2013/073188 2012-05-15 2013-03-26 添加好友信息的方法及装置、计算机存储介质 WO2013170662A1 (zh)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
SG11201400337TA SG11201400337TA (en) 2012-05-15 2013-03-26 Method, Device And Computer Storage Medium For Adding Information Of Friends
US14/130,127 US20140214824A1 (en) 2012-05-15 2013-03-26 Method, device and computer storage medium for adding information of friends
AP2014007517A AP2014007517A0 (en) 2012-05-15 2013-03-26 Method, device and computer storage medium for adding information of friends

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201210150079.7A CN103425649B (zh) 2012-05-15 2012-05-15 添加好友信息的方法及装置
CN201210150079.7 2012-05-15

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2013170662A1 true WO2013170662A1 (zh) 2013-11-21

Family

ID=49583090

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/CN2013/073188 WO2013170662A1 (zh) 2012-05-15 2013-03-26 添加好友信息的方法及装置、计算机存储介质

Country Status (6)

Country Link
US (1) US20140214824A1 (zh)
CN (1) CN103425649B (zh)
AP (1) AP2014007517A0 (zh)
MY (1) MY178033A (zh)
SG (1) SG11201400337TA (zh)
WO (1) WO2013170662A1 (zh)

Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9614920B1 (en) * 2013-12-04 2017-04-04 Google Inc. Context based group suggestion and creation
US9628576B1 (en) * 2013-12-04 2017-04-18 Google Inc. Application and sharer specific recipient suggestions
CN105574028B (zh) * 2014-10-15 2020-08-11 腾讯科技（深圳）有限公司 信息检索方法和装置
CN105704686B (zh) * 2014-11-27 2019-02-19 中国移动通信集团北京有限公司 一种基于短信的即时通讯方法、装置及系统
CN104410567A (zh) * 2014-12-22 2015-03-11 刘德琳 即时通讯方法及装置
CN104580636B (zh) * 2014-12-26 2017-12-08 北京奇虎科技有限公司 关联账户的更新方法与系统
US10333884B2 (en) * 2015-03-17 2019-06-25 International Business Machines Corporation Building or enhancing a relationship between users of a communications network
US10400886B2 (en) * 2015-03-27 2019-09-03 Aisin Aw Co., Ltd. Control device and control method for continuously variable transmission
CN105049341A (zh) * 2015-09-10 2015-11-11 陈包容 给新增即时通讯号码自动添加备注信息的方法及装置
CN106126521B (zh) * 2016-06-06 2018-06-19 腾讯科技（深圳）有限公司 目标对象的社交账号挖掘方法及服务器
CN111552798B (zh) * 2020-04-30 2021-06-04 腾讯科技（深圳）有限公司 基于名称预测模型的名称信息处理方法、装置、电子设备
CN112156469B (zh) * 2020-09-25 2023-11-14 努比亚技术有限公司 一种对象名称替换方法、设备及计算机可读存储介质
CN112333085B (zh) * 2020-10-30 2023-02-03 维沃移动通信有限公司 社交方法和电子设备

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101030872A (zh) * 2006-03-02 2007-09-05 腾讯科技（深圳）有限公司 一种复制联系人的方法及系统

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8055664B2 (en) * 2007-05-01 2011-11-08 Google Inc. Inferring user interests
CN101222446B (zh) * 2007-12-27 2011-03-30 腾讯科技（深圳）有限公司 一种即时通信系统查找、添加好友的方法及系统
CN101399785A (zh) * 2008-10-16 2009-04-01 腾讯科技（深圳）有限公司 Im平台好友列表展现系统及展现方法
US8388446B1 (en) * 2009-09-30 2013-03-05 Zynga Inc. Finding friends for multiuser online games
US8239364B2 (en) * 2009-12-08 2012-08-07 Facebook, Inc. Search and retrieval of objects in a social networking system
CN102194036A (zh) * 2010-03-03 2011-09-21 腾讯科技（深圳）有限公司 一种同步游戏好友信息的方法、装置和系统
US10120877B2 (en) * 2011-09-15 2018-11-06 Stephan HEATH Broad and alternative category clustering of the same, similar or different categories in social/geo/promo link promotional data sets for end user display of interactive ad links, coupons, mobile coupons, promotions and sale of products, goods and services integrated with 3D spatial geomapping and mobile mapping and social networking
US20130097123A1 (en) * 2011-10-18 2013-04-18 Research In Motion Limited Method and System for Determining Eligible Communication Partners Utilizing an Entity Discovery Engine

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101030872A (zh) * 2006-03-02 2007-09-05 腾讯科技（深圳）有限公司 一种复制联系人的方法及系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ZHANG, SHU: "''How many people can a QQ circle 'encircle'''", GUANGMING DAILY, 14 April 2012 (2012-04-14) *

Also Published As

Publication number Publication date
CN103425649A (zh) 2013-12-04
CN103425649B (zh) 2016-05-18
US20140214824A1 (en) 2014-07-31
SG11201400337TA (en) 2014-09-26
AP2014007517A0 (en) 2014-03-31
MY178033A (en) 2020-09-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2013170662A1 (zh) 添加好友信息的方法及装置、计算机存储介质
WO2013139239A1 (en) Method for recommending users in social network and the system thereof
WO2015158297A1 (en) Method, apparatus, and system for controlling delivery task in social networking platform
WO2017143692A1 (zh) 智能电视及其语音控制方法
WO2016017987A1 (en) Method and device for providing image
WO2017054592A1 (zh) 一种界面显示的方法及终端
WO2020009297A1 (ko) 도메인 추출기반의 언어 이해 성능 향상장치및 성능 향상방법
WO2019019493A1 (zh) 数据共享方法、装置及计算机可读存储介质
WO2019061612A1 (zh) 贷款产品推广方法、装置及计算机可读存储介质
WO2017209564A1 (ko) 앱 리스트 제공 방법 및 그 장치
WO2017156893A1 (zh) 语音控制方法及智能电视
WO2016099228A1 (en) Method of providing content and electronic apparatus performing the method
WO2019061613A1 (zh) 贷款资质筛选方法、装置及计算机可读存储介质
WO2014107097A1 (en) Display apparatus and method for controlling the display apparatus
WO2014011000A1 (en) Method and apparatus for controlling application by handwriting image recognition
WO2019177182A1 (ko) 속성 정보 분석을 통한 멀티미디어 컨텐츠 검색장치 및 검색방법
WO2016117836A1 (en) Apparatus and method for editing content
WO2017146437A1 (en) Electronic device and method for operating the same
WO2020214006A1 (en) Apparatus and method for processing prompt information
WO2019041851A1 (zh) 家电售后咨询方法、电子设备和计算机可读存储介质
WO2015144089A1 (en) Application recommending method and apparatus
WO2019165723A1 (zh) 处理音视频的方法、系统、设备及存储介质
WO2016032021A1 (ko) 음성 명령 인식을 위한 장치 및 방법
WO2018166314A1 (zh) 额度审批方法、装置、设备以及计算机可读存储介质
WO2019100531A1 (zh) 数字签名生成、验证方法及其设备和存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 14130127

Country of ref document: US

121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 13791552

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

32PN Ep: public notification in the ep bulletin as address of the adressee cannot be established

Free format text: NOTING OF LOSS OF RIGHTS PURSUANT TO RULE 112(1) EPC (EPO FORM 1205A DATED 01/04/2015)

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 13791552

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1