WO2019237541A1 - 联系人标签的确定方法、装置、终端设备及介质 - Google Patents

联系人标签的确定方法、装置、终端设备及介质 Download PDF

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WO2019237541A1
WO2019237541A1 PCT/CN2018/105539 CN2018105539W WO2019237541A1 WO 2019237541 A1 WO2019237541 A1 WO 2019237541A1 CN 2018105539 W CN2018105539 W CN 2018105539W WO 2019237541 A1 WO2019237541 A1 WO 2019237541A1
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contact
group
user object
tag
portrait data
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PCT/CN2018/105539
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English (en)
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陈颖聪
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平安科技（深圳）有限公司
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    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L61/00—Network arrangements, protocols or services for addressing or naming
    • H04L61/45—Network directories; Name-to-address mapping
    • H04L61/4555—Directories for electronic mail or instant messaging
    • 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
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    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L61/00—Network arrangements, protocols or services for addressing or naming
    • H04L61/30—Managing network names, e.g. use of aliases or nicknames

Definitions

  • the present application belongs to the field of Internet technology, and particularly relates to a method, an apparatus, a terminal device, and a computer-readable storage medium for determining a contact tag.
  • a user may establish tags for each friend to determine the relationship or characteristics of the friend based on the content represented by the tag.
  • tags for friends can only set tags for friends after they click and read the attribute information of friends, so the existing tag creation efficiency is relatively low.
  • embodiments of the present application provide a method, an apparatus, a terminal device, and a medium for determining a contact tag, so as to solve the problem of low efficiency in establishing contact tags in the prior art.
  • a first aspect of the embodiments of the present application provides a method for determining a contact tag, including:
  • the prompt information is used to prompt the user object to add a tag to a contact who has joined the group;
  • the tag is added to the contact.
  • a second aspect of the embodiments of the present application provides a device for determining a contact label
  • the monitoring device includes a unit for performing the method for determining a contact label according to the first aspect.
  • a third aspect of the embodiments of the present application provides a terminal device including a memory and a processor.
  • the memory stores computer-readable instructions executable on the processor, and the processor executes the computer-readable instructions.
  • the steps of the method for determining a contact tag according to the first aspect are implemented.
  • a fourth aspect of the embodiments of the present application provides a computer-readable storage medium, where the computer-readable storage medium stores computer-readable instructions, and the computer-readable instructions are implemented as described in the first aspect when executed by a processor. Steps of the method for determining the contact tag.
  • the number of in-use selected contacts is greater than the preset
  • the labels of each contact in the group are set synchronously based on the user-defined input labels, which avoids the need to click the characteristic attribute tab of each contact one by one to perform the label entry operation in turn, thereby improving the contact label.
  • FIG. 1 is an implementation flowchart of a method for determining a contact tag according to an embodiment of the present application
  • FIG. 2 is a detailed implementation flowchart of a method S104 for determining a contact tag according to an embodiment of the present application
  • FIG. 3 is another specific implementation flowchart of a method S104 for determining a contact tag according to an embodiment of the present application
  • FIG. 4 is an implementation flowchart of a method for determining a contact tag according to another embodiment of the present application.
  • FIG. 5 is a structural block diagram of a device for determining a contact tag according to an embodiment of the present application
  • FIG. 6 is a schematic diagram of a terminal device according to an embodiment of the present application.
  • FIG. 1 shows an implementation flow of a method for determining a contact tag provided in an embodiment of the present application.
  • the method flow includes steps S101 to S104.
  • the specific implementation principle of each step is as follows:
  • S101 Determine a group to which a user object joins, and select a contact who has joined the group from a contact list of the user object.
  • the group may be an instant messaging group created in Instant Messaging (IM) software, or may be based on hot topics and interests in Social Networking Services (SNS).
  • IM Instant Messaging
  • SNS Social Networking Services
  • the user object is a real-time login user of the IM software, that is, a manipulation user to which the current IM software login account belongs.
  • the contact list and group information associated with the user object are loaded from the connected background server.
  • the contact list includes multiple contacts, and each contact is a friend of the user object, and the user object has a single point of communication permission for each contact. That is, the user object can use IM software to send instant messages to contacts in a single point of transmission.
  • For each group associated with the user object obtain a list of members of the group. Each contact in the member list is selected by comparing the member list and the contact list of the user object.
  • the number of selected contacts is counted. If the number is greater than the first preset threshold, a prompt message is sent to the user object.
  • the prompt information may be, for example, whether the user object needs to set a label for each contact in the group.
  • the above prompt information may be presented in the form of a pop-up window message.
  • the confirmation control and the cancel control are displayed in the pop-up window message.
  • a tag input by a user object is received.
  • the above tags are used to record the relationship between user objects and contacts, and can also be used to characterize the grouping categories of contacts.
  • Each contact may have multiple tags added.
  • the above tags may be, for example, "classmates”, “relatives”, “music”, “basketball”, “colleagues”, and the like.
  • the label entered by the user object is added to the profile tab of each contact, thereby enabling the contact and its corresponding label to be associated and bound.
  • the member list of the group is continuously checked to determine whether the total number of members in the member list at the current moment is greater than the total number of members detected at the previous moment. If the determination result is yes, it is determined that a new member appears in the group, and at this time, it is further determined whether the member exists in the contact list of the user object.
  • the tag input by the user object in S103 is read, and the tag is added to the member's profile tab.
  • the above process may be, for example, when Huawei joins work group A, there are 100 members in the work group, including members a1, a2, a3 ... a100. If Huaweing adds members a3 and a5 as friends, his contact list will now include a3 and a5, so the number of contacts selected based on step S102 above is two. If the first preset threshold is 1, it can be known that the number of currently selected contacts is greater than the first preset threshold, so Huaweing is prompted whether to create tags for friends a3 and a5.
  • the embodiment of the present application by identifying the group to which the current user object belongs, and selecting a contact who belongs to the same group according to a preset contact list, the number of in-use selected contacts is greater than the preset
  • the threshold is set, the labels of each contact in the group are set synchronously based on the user-defined input labels, which avoids the need to click the characteristic attribute tab of each contact one by one to perform the label entry operation in turn, thereby improving the contact label Establishing efficiency;
  • the embodiment of the present application will tag the contact with the same, thereby realizing the user The object only needs to enter the label once to complete the label setting for multiple contacts, thus achieving the automatic generation of labels and reducing the tediousness of contact label setting.
  • FIG. 2 shows a specific implementation process of the method S104 for determining a contact tag provided in an embodiment of the present application, which is detailed as follows:
  • S1041 In the contact list, obtain M of the contacts carrying the tag input by the user object, and read the first portrait data of each of the contacts separately; the M is greater than An integer of zero, and M is a preset value.
  • each contact in the contact list is read first.
  • Tag of According to the tag input by the user object in the above step S103, each contact to which the tag is added is filtered from the contact list, and the user portrait data of the filtered contact is obtained based on the profile information of the contact.
  • the above user portrait data includes, but is not limited to, interests, gender, age, occupation, place of residence, and company information.
  • M is an integer greater than zero, and M is less than the total number of people in the contact list.
  • S1042 If a new member of the group is detected and the member is a contact of the user object, obtain second portrait data of the contact.
  • the member is a contact of the user object, the same is obtained from the contact list based on the profile information of the contact to obtain the user portrait data of the contact.
  • the user portrait data of each of the filtered contacts is made into the first portrait data, and the portrait data of the newly added members of the group is made into the second portrait data.
  • S1043 Calculate the similarity between the second portrait data and each of the first portrait data separately, and calculate an average similarity based on each of the obtained similarities.
  • the similarity between each read image data and the second portrait data of the newly added member is calculated.
  • the similarity between the second portrait data and the first portrait data can be calculated by the following formula
  • X is the similarity
  • n is the total number of attributes included in the first portrait data
  • a i represents a quantized value corresponding to the i-th attribute in the first portrait data.
  • the a i represents a quantized value corresponding to the i-th attribute in the second portrait data
  • the k i represents a preset weight value of the i-th attribute.
  • the total number of attributes included in the first portrait data is six, and the third attribute thereof is an age attribute.
  • the quantized value corresponding to the i-th attribute is an information value obtained by quantizing the attribute value of the i-th attribute.
  • Each attribute in the portrait data has its corresponding preset weight value, and the weight value corresponding to each attribute is used to indicate the degree of influence of the attribute on the contact tag.
  • the weight value can be preset by the system or adjusted according to the parameter value input by the user object, which is not limited here.
  • M similarity calculation values may be output. These M similarity calculation values are averaged, and the average similarity value is output.
  • the average similarity value is greater than the second preset threshold value, it means that the newly added members in the group and the contacts existing in the contact list of the user object both have a large similarity.
  • the association between user objects should be similar to the association between these contacts and user objects, so the contact tags should be the same. Therefore, the tag entered by the user object in step S103 is added to the new member.
  • the first portrait data having the highest similarity with the second portrait data is determined; and according to the determined first portrait data, reading and the The tag value of the contact whose first portrait data matches.
  • the label value is a label other than the label input by the user object. Add the tag value to the personal information tab of the new member of the group.
  • the similarity between the portrait data of the member and each contact that has been tagged is calculated, and only the similarity of the portrait data is calculated.
  • the average value is greater than a preset threshold, the same tag is automatically added to the member, which improves the setting accuracy of the tag and avoids the situation where only a single tag can be added when adding members to the group.
  • FIG. 3 shows another specific implementation process of the method S104 for determining a contact tag provided in an embodiment of the present application, which is detailed as follows:
  • S1045 If a new member of the group is detected, record the new member in a preset information table, and mark the tag entered by the user object as a potential tag of the new member.
  • an information record about the member is created in a preset information table.
  • the information record is used to store a potential label corresponding to a member.
  • a latent label indicates a label that has the highest probability of occurrence when a user object labels the member.
  • the contact list of the user object is read in real time to detect newly added contacts in the contact list.
  • a preset information table is read, and an information record about the contact is found in the information table. If there is an information record about the contact in the information table, the potential tags existing in the information record are read, and a tag confirmation prompt message is issued.
  • the read potential label is displayed, and the user object is prompted whether the potential label needs to be determined as the label of the currently added contact.
  • the above prompt information may be presented in the form of a pop-up window message.
  • the confirmation control and the cancel control are displayed in the pop-up window message.
  • the method further includes:
  • the event description information corresponding to the event is acquired according to the received event event trigger instruction. For example, if the administrator of a group wants to organize a badminton match, the badminton event will be posted in the group and the corresponding event description information will be displayed in the group, including the time, rules and rewards of the badminton event. And registration conditions.
  • the tag keyword list collected in advance is used to detect and process the event description information to extract the tag keywords existing in the event description information.
  • the tag keyword list includes tags corresponding to each contact of the user object.
  • the extracted tag keywords are identified as the event type of the event.
  • the event type of the event can be output as "badminton".
  • the tag keywords with the highest frequency of occurrence are output as the event type of the event.
  • the activity type of the activity event may also be determined according to the tag information directly input by the user object.
  • S106 Determine the member associated with the activity type in the group according to the tag of each member.
  • the tag set for the contact is read in advance, and it is determined whether the tag is the same as the event type of the event. If the label is the same activity type as the activity event, the member is selected.
  • the potential label of the member is read from the preset information table, and it is determined whether the potential label is the same as the event type of the event. If the potential label is the same activity type as the activity event, the member is selected.
  • S107 Send an activity recommendation message about the activity event to each of the determined members.
  • the account information of each member is read from the attributes of the group member. Based on the above account information, the activity recommendation message is pushed to the selected members, so that each member can view the activity event posted in the group and perform a feedback operation on the activity event.
  • each group member that matches the event event can be filtered based on the tag information of each contact determined in advance, thereby achieving the event message.
  • the accurate and automated push effect prevents other members from receiving activity recommendation messages that are not related to themselves, thus reducing the amount of invalid data transmission and improving the utilization efficiency of network resources.
  • each member receiving the activity recommendation message and Activity events have a high degree of relevance, therefore, ensuring the effectiveness and timeliness of message transmission.
  • FIG. 5 shows a structural block diagram of a device for determining a contact tag provided in an embodiment of the present application. For convenience of explanation, only the parts related to this embodiment are shown.
  • the device includes:
  • a determining unit 51 is configured to determine a group to which a user object joins, and select a contact who has joined the group from a contact list of the user object.
  • a prompting unit 52 is configured to output prompting information if the number of the selected contacts is greater than a first preset threshold, and the prompting information is used to prompt the user object to add a tag to a contact who has joined the group .
  • a first adding unit 53 is configured to, if a label input by the user object is received, separately add the label to each of the contacts in the group.
  • the second adding unit 54 is configured to add the tag to the contact if a new member of the group is detected and the member is a contact of the user object.
  • the second adding unit 54 includes:
  • a first acquisition subunit configured to acquire, from the contact list, the M contacts that carry a tag input by the user object, and read first portrait data of each of the contacts separately ;
  • M is an integer greater than zero, and M is a preset value.
  • the second obtaining subunit is configured to obtain second portrait data of the contact if a new member of the group is detected and the member is a contact of the user object.
  • a calculation subunit is configured to separately calculate similarities between the second portrait data and each of the first portrait data, and calculate an average similarity based on the obtained similarities.
  • An adding subunit is configured to add the tag input by the user object to the contact person newly added to the group if the average similarity value is greater than a second preset threshold.
  • the second adding unit 54 includes:
  • a recording sub-unit configured to record the newly added member in a preset information table if the newly added member of the group is detected, and mark the tag entered by the user object as a potential of the newly added member label.
  • the prompting subunit is configured to output a label confirmation prompt message if a new contact is detected in the contact list of the user object, and the new contact is the new member recorded in the information table.
  • the label confirmation prompt information is used to prompt the user object to determine the potential label as a label of the newly added contact.
  • calculation subunit is specifically configured to:
  • X is the similarity
  • n is the total number of attributes included in the first portrait data
  • a i represents a quantized value corresponding to the i-th attribute in the first portrait data.
  • a i represents the quantized value of said second picture data item corresponding to attribute i
  • K i denotes the i-th item attribute preset weight value.
  • the device for determining a contact tag further includes:
  • the obtaining unit is configured to obtain an activity type of the activity event if an activity event posted in the group is detected.
  • a determining unit configured to determine the member associated with the activity type in the group according to a tag of each member.
  • a recommendation unit is configured to send an activity recommendation message about the activity event to each of the determined members.
  • the number of in-use selected contacts is greater than the preset
  • the labels of each contact in the group are set synchronously based on the user-defined input labels, which avoids the need to click the characteristic attribute tab of each contact one by one to perform the label entry operation in turn, thereby improving the contact label.
  • FIG. 6 is a schematic diagram of a terminal device according to an embodiment of the present application.
  • the terminal device 6 of this embodiment includes a processor 60 and a memory 61.
  • the memory 61 stores computer-readable instructions 62 that can be run on the processor 60, such as contact tags. Determine the procedure.
  • the processor 60 executes the computer-readable instructions 62, the steps in the embodiment of the method for determining each contact tag described above are implemented, for example, steps 101 to 104 shown in FIG. 1.
  • the processor 60 executes the computer-readable instructions 62
  • the functions of each module / unit in the foregoing device embodiments are implemented, for example, the functions of the units 51 to 54 shown in FIG. 5.
  • the computer-readable instructions 62 may be divided into one or more modules / units, the one or more modules / units are stored in the memory 61 and executed by the processor 60, To complete this application.
  • the one or more modules / units may be a series of computer-readable instruction segments capable of performing specific functions, and the instruction segments are used to describe the execution process of the computer-readable instructions 62 in the terminal device 6.
  • the terminal device 6 may be a computing device such as a desktop computer, a notebook, a palmtop computer, and a cloud server.
  • the terminal device may include, but is not limited to, a processor 60 and a memory 61.
  • FIG. 6 is only an example of the terminal device 6, and does not constitute a limitation on the terminal device 6, and may include more or less components than shown in the figure, or combine some components or different components.
  • the terminal device may further include an input / output device, a network access device, a bus, and the like.
  • the so-called processor 60 may be a central processing unit (CPU), or other general-purpose processors, digital signal processors (DSPs), application specific integrated circuits (ASICs), Ready-made programmable gate array (Field-Programmable Gate Array, FPGA) or other programmable logic devices, discrete gate or transistor logic devices, discrete hardware components, etc.
  • a general-purpose processor may be a microprocessor or the processor may be any conventional processor or the like.
  • the memory 61 may be an internal storage unit of the terminal device 6, such as a hard disk or a memory of the terminal device 6.
  • the memory 61 may also be an external storage device of the terminal device 6, such as a plug-in hard disk, a Smart Media Card (SMC), and a Secure Digital (SD) provided on the terminal device 6. Cards, flash cards, etc. Further, the memory 61 may further include both an internal storage unit of the terminal device 6 and an external storage device.
  • the memory 61 is configured to store the computer-readable instructions and other programs and data required by the terminal device.
  • the memory 61 may also be used to temporarily store data that has been output or is to be output.
  • each functional unit in each embodiment of the present application may be integrated into one processing unit, or each of the units may exist separately physically, or two or more units may be integrated into one unit.
  • the above integrated unit may be implemented in the form of hardware or in the form of software functional unit.
  • the integrated unit is implemented in the form of a software functional unit and sold or used as an independent product, it may be stored in a computer-readable storage medium.
  • the technical solution of the present application is essentially a part that contributes to the existing technology or all or part of the technical solution can be embodied in the form of a software product, which is stored in a storage medium , Including a number of instructions to enable a computer device (which may be a personal computer, a server, or a network device, etc.) to perform all or part of the steps of the method described in each embodiment of the present application.
  • the foregoing storage media include: U disks, mobile hard disks, read-only memories (ROMs), random access memories (RAMs), magnetic disks or compact discs and other media that can store program codes .

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Abstract

本方案提供了一种联系人标签的确定方法、装置、终端设备及介质，适用于互联网技术领域，该方法包括：确定用户对象加入的群组，并在所述用户对象的联系人列表中选取加入了所述群组的联系人；若选取出的所述联系人的数量大于第一预设阈值，输出提示信息，所述提示信息用于提示所述用户对象为加入了所述群组的联系人添加标签；若接收到所述用户对象输入的标签，为所述群组的每一所述联系人分别添加所述标签；若检测到所述群组新增成员且所述成员为所述用户对象的联系人，为该联系人添加所述标签。本方案实现了用户对象仅需录入一次标签，便能完成对多个联系人的标签设置，因而达到了标签的自动化生成效果，降低了联系人标签设置的繁琐度。

Description

联系人标签的确定方法、装置、终端设备及介质
本申请要求于2018年06月11日提交中国专利局、申请号为201810592932.8、发明名称为“联系人标签的确定方法、终端设备及介质”的中国专利申请的优先权，其全部内容通过引用结合在本申请中。
技术领域
本申请属于互联网技术领域，尤其涉及一种联系人标签的确定方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质。
背景技术
随着互联网技术的不断发展，利用微信、QQ等软件来执行的即时通讯，成为了时下最流行的通讯方式。在即时通讯软件中，为了使得终端用户能够准确地选择其所需联系的对端用户，通常都需要先将对端用户添加为好友。然而，当个人通讯列表中添加了越来越多的好友时，用户就难以快速地确定自身与每一好友之间的关系，不利于对不同关系的好友进行管理。例如，在发布朋友圈信息时，无法准确地定位该信息所需发布的好友范围等。
为了解决该问题，现有技术中，用户可以对各个好友建立标签，以通过标签所表征的内容，确定好友的关系或特征。然而，目前用户只能在点击并读取好友的属性信息后，才能为其设置标签，因此，现有的标签建立效率较为低下。
技术问题
有鉴于此，本申请实施例提供了一种联系人标签的确定方法、装置、终端设备及介质，以解决现有技术中联系人标签的建立效率较为低下的问题。
技术解决方案
本申请实施例的第一方面提供了一种联系人标签的确定方法，包括：
确定用户对象加入的群组，并在所述用户对象的联系人列表中选取加入了所述群组的联系人；
若选取出的所述联系人的数量大于第一预设阈值，输出提示信息，所述提示信息用于提示所述用户对象为加入了所述群组的联系人添加标签；
若接收到所述用户对象输入的标签，为所述群组的每一所述联系人分别添加所述标签；
若检测到所述群组新增成员且所述成员为所述用户对象的联系人，为该联系人添加所述标签。
本申请实施例的第二方面提供了一种联系人标签的确定装置，所述监控装置包括用于执行上述第一方面所述的联系人标签的确定方法的单元。
本申请实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括存储器以及处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如第一方面所述的联系人标签的确定方法的步骤。
本申请实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如第一方面所述的联系人标签的确定方法的步骤。
有益效果
本申请实施例中，通过识别当前用户对象所加入的群组，并根据预设的联系人列表来选取出同属于同一群组中的联系人，在用选取出的联系人的数目大于预设阈值时，基于用户自定义输入的标签来同步设置群组中各个联系人的标签，避免了需要逐一点击每一联系人的特征属性选项卡来依次进行标签录入操作，故提高了联系人标签的建立效率；另外，在后续再次检测到群组中所新增的成员时，若该成员同样为用户对象的联系人，则本申请实施例会为该联系人打上相同的标签，由此实现了用户对象仅需录入一次标签，便能完成对多个联系人的标签设置，因而达到了标签的自动化生成效果，降低了联系人标签设置的繁琐度。
附图说明
图1是本申请实施例提供的联系人标签的确定方法的实现流程图；
图2是本申请实施例提供的联系人标签的确定方法S104的具体实现流程图；
图3是本申请实施例提供的联系人标签的确定方法S104的另一具体实现流程图；
图4是本申请另一实施例提供的联系人标签的确定方法的实现流程图；
图5是本申请实施例提供的联系人标签的确定装置的结构框图；
图6是本申请实施例提供的终端设备的示意图。
本发明的实施方式
为了说明本申请所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
图1示出了本申请实施例提供的联系人标签的确定方法的实现流程，该方法流程包括步骤S101至S104。各步骤的具体实现原理如下：
S101：确定用户对象加入的群组，并在所述用户对象的联系人列表中选取加入了所述群组的联系人。
在本申请实施例中，所述群组可以为在即时通信(InstantMessaging，IM)软件中创建的即时通讯群组，也可以为在社交网络服务(Social Networking Services，SNS)中基于热点话题、兴趣爱好、朋友圈子等各种主题而创建的非即时通讯群组，在此不作限定。
本申请实施例中，用户对象为IM软件的实时登录用户，即，当前IM软件登录账号所 属的操控用户。在用户对象登录完成时，从已连接的后台服务器中，加载与该用户对象关联的联系人列表以及群组信息。其中，联系人列表中包含有多个联系人，每个联系人为上述用户对象的一个好友，用户对象对每一个联系人具有单点通讯权限。即，用户对象可以通过IM软件，将即时消息以单点传播的方式发送至联系人。
对用户对象所关联的每一个群组，获取该群组的成员列表。通过比对该成员列表以及用户对象的联系人列表，选取出存在于成员列表中的各个联系人。
S102：若选取出的所述联系人的数量大于第一预设阈值，输出提示信息，所述提示信息用于提示所述用户对象为加入了所述群组的联系人添加标签。
本申请实施例中，统计选取出的联系人的数量。若该数量大于第一预设阈值，则向用户对象发出提示信息。提示信息例如可以是，提示用户对象是否需要为加入了该群组的各个联系人统一设置标签。其中，上述提示信息可以以弹窗消息的形式进行提示，此时，在弹窗消息中展示确认控件以及取消控件。当检测到用户对象对确认控件所发出的选取指令时，获取用户对象自定义输入的标签；当检测到用户对象对取消控件所发出的选取指令时，停止为选取出的各个联系人设置标签。
S103：若接收到所述用户对象输入的标签，为所述群组的每一所述联系人分别添加所述标签。
本申请实施例中，接收用户对象输入的标签。上述标签用于记录用户对象与联系人之间的关系，也可以用于表征联系人的分组类别。每一个联系人可能添加有多个标签。示例性地，上述标签例如可以是“同学”、“亲戚”、“音乐”、“篮球”以及“同事”等。
本申请实施例中，对于选取出的各个联系人，将用户对象所输入的标签分别添加至每一个联系人的资料选项卡中，由此使得联系人及其对应的标签能够关联绑定。
S104：若检测到所述群组新增成员且所述成员为所述用户对象的联系人，为该联系人添加所述标签。
在为群组的每一个联系人分别添加上述标签后，持续对群组的成员列表进行检测，以判断当前时刻成员列表中所存在的成员总数是否大于上一时刻所检测到的成员总数。若判断结果为是，则确定该群组中出现了新增的成员，此时，进一步判断该成员是否存在于用户对象的联系人列表中。
若群组中所新增的成员存在于用户对象的联系人列表中，则读取S103中由用户对象所输入的标签，并将该标签添加至该成员的资料选项卡中。
在实际应用场景中，作为本申请的一个实施示例，上述步骤S101至S104具体如下：
用户对象的联系人列表中，预先存储有已添加成功的多个好友。通常来说，由于同属 一个群组中的多个成员都会与用户对象具有相同的关联关系，故通过比对群组中所存在的成员以及联系人列表中所存在的好友，在检测存在于群组中的好友数目大于预设阈值后，将会请求用户输入这些好友所共同对应的标签，从而实现对这些好友的标签的批量设置。在后续用户对象再次将群组中的其他成员添加至联系人列表时，不会再提示用户输入该好友的标签，而是直接应用上次已输入的标签。因此，本实施例在主动提醒用户建立标签的同时，还提高了联系人标签的建立效率。
上述过程例如可以是：当小明加入工作群组A时，该工作群组里有100个成员，包括成员a1、a2、a3……a100。若小明添加了成员a3和a5为好友，则此时其联系人列表中会包含a3和a5，故基于上述步骤S102所选取出的联系人的数量为2。若第一预设阈值为1，则可得知当前选取出的联系人的数量大于该第一预设阈值，故提示小明是否对好友a3和a5创立标签。若小明所输入的标签为“同事”，则为好友a3和a5添加“同事”标签后，若后续小明再添加工作群组A中的成员a100为好友，则好友a100也会被自动打上“同事”这一标签。
本申请实施例中，通过识别当前用户对象所加入的群组，并根据预设的联系人列表来选取出同属于同一群组中的联系人，在用选取出的联系人的数目大于预设阈值时，基于用户自定义输入的标签来同步设置群组中各个联系人的标签，避免了需要逐一点击每一联系人的特征属性选项卡来依次进行标签录入操作，故提高了联系人标签的建立效率；另外，在后续再次检测到群组中所新增的成员时，若该成员同样为用户对象的联系人，则本申请实施例会为该联系人打上相同的标签，由此实现了用户对象仅需录入一次标签，便能完成对多个联系人的标签设置，因而达到了标签的自动化生成效果，降低了联系人标签设置的繁琐度。
作为本申请的一个实施例，图2示出了本申请实施例提供的联系人标签的确定方法S104的具体实现流程，详述如下：
S1041：在所述联系人列表中，获取携带了所述用户对象输入的标签的M个所述联系人，并分别读取其中每一所述联系人的第一画像数据；所述M为大于零的整数，且所述M为预设值。
本申请实施例中，在检测到群组中出现新增的成员，且该成员存在于用户对象的联系人列表时，为了提高标签设置的准确率，先读取联系人列表中每一联系人的标签。根据用户对象在上述步骤S103中所输入的标签，从联系人列表中，筛选出添加有该标签的各个联系人，并基于联系人的个人资料信息，获取筛选出的联系人的用户画像数据。上述用户画像数据包括但不限于兴趣、性别、年龄、职业、居住地以及公司信息等。
优选地，基于筛选出各个联系人，仅获取其中M个联系人的用户画像数据，从而保证 了在实现标签自动化设置的同时，降低了系统的数据运算量。其中，M为大于零的整数，且M小于联系人列表中的总人数。
S1042：若检测到所述群组新增成员且所述成员为所述用户对象的联系人，获取该联系人的第二画像数据。
对于群组中所新增的成员，若该成员为用户对象的联系人，同理，从联系人列表中，基于该联系人的个人资料信息，获取该联系人用户画像数据。
为了便于区分，本申请实施例中，将筛选出的各个联系人的用户画像数据成为第一画像数据，将群组新增成员的画像数据成为第二画像数据。
S1043：分别计算所述第二画像数据与每一所述第一画像数据的相似度，并基于得到的各个所述相似度，计算相似度均值。
本申请实施例中，根据预设的相似度计算方法，计算读取出的每一画像数据与新增成员的第二画像数据的相似度。
示例性地，可通过以下公式，计算所述第二画像数据与所述第一画像数据的相似度；
Figure PCTCN2018105539-appb-000001
上述公式中，所述X为所述相似度，所述n为所述第一画像数据所包含的属性总数，所述A i表示所述第一画像数据中第i项属性所对应的量化值，所述a i表示第二画像数据中第i项属性所对应的量化值，所述k i表示第i项属性的预设权重值。
例如，若第一画像数据包括上述兴趣、性别、年龄、职业、居住地以及公司信息，则第一画像数据所包含的属性总数为六，其中的第三项属性为年龄属性。其中，第i项属性所对应的量化值为对第i项属性的属性值进行量化处理后所得到的信息值。
画像数据中的每一项属性有着其对应预设的权重值，每一项属性所对应的权重值用于表示该项属性对联系人标签的影响程度大小。权重值可以由系统预设，也可以根据用户对象输入的参数值来调整，在此不作限定。
在分别计算出第二画像数据与筛选出的M个联系人的第一画像数据的相似度之后，可输出M个相似度计算值。对这M个相似度计算值取平均，输出相似度均值。
S1044：若所述相似度均值大于第二预设阈值，则为所述群组新增的该联系人添加所述用户对象输入的所述标签。
本申请实施例中，若相似度均值大于第二预设阈值，则表示群组中所新增的成员与用户对象的联系人列表中所存在的联系人均有较大的相似性，该成员与用户对象的关联关系应 当和这些联系人与用户对象的关联关系较为类似，故联系人标签理应相同。因此，为该新增成员添加上述步骤S103中用户对象所输入的标签。
进一步地，若上述相似度均值小于或等于第二预设阈值，则确定出与第二画像数据具有最高所述相似度的第一画像数据；根据确定出的第一画像数据，读取与该第一画像数据匹配的联系人的标签值。其中，所述标签值为除了用户对象所输入的标签之外的其他标签。将该标签值添加至群组所新增成员的个人信息选项卡中。
进一步地，在上述确定出与第二画像数据具有最高相似度的第一画像数据后，若与该第一画像数据匹配的联系人不存在其他标签，则停止对群组中的新增成员自动化设置标签。
本申请实施例中，在检测到群组新增成员且该成员为当前用户对象的联系人时，通过计算该成员与已添加标签的各个联系人的画像数据相似度，仅在画像数据相似度均值大于预设阈值的情况下，才为该成员自动添加相同的标签，提高了标签的设置准确率，避免了在群组中新增成员时，仅能够添加单一标签的情况出现。
作为本申请的一个实施例，图3示出了本申请实施例提供的联系人标签的确定方法S104的另一具体实现流程，详述如下：
S1045：若检测到所述群组新增成员，则在预设的信息表中记录所述新增成员，并将所述用户对象输入的标签标记为所述新增成员的潜在标签。
本申请实施例中，在检测到群组新增成员时，若该成员不存在于当前用户对象的联系人列表，则在预设的信息表中，创建关于该成员的信息记录。其中，所述信息记录用于存储成员所对应的潜在标签。潜在标签表示用户对象对该成员设置标签时，其出现概率最大的一个标签。
在信息表中，将用户对象在最近时刻所输入的上述标签记录为新增的成员的潜在标签。
S1046：若在所述用户对象的联系人列表中检测到新增联系人，且新增联系人为所述信息表中记录的所述新增成员，则输出标签确认提示信息，所述标签确认提示信息用于提示所述用户对象将所述潜在标签确定为所述新增联系人的标签。
本申请实施例中，实时读取用户对象的联系人列表，以检测联系人列表中新增的联系人。在确定出新增的一个联系人时，读取预设的信息表，并在该信息表查找是否存在关于该联系人的信息记录。若信息表中存在关于该联系人的信息记录，则读取存在于该条信息记录中的潜在标签，并发出标签确认提示信息。
在标签确认提示信息中，展示读取到的潜在标签，并提示用户对象是否需要将该潜在标签确定为当前新增的联系人的标签。其中，上述提示信息可以以弹窗消息的形式进行提示，此时，在弹窗消息中展示确认控件以及取消控件。当检测到用户对象对确认控件所发出的选 取指令时，将该潜在标签添加为当前新增的联系人的标签；当检测到用户对象对取消控件所发出的选取指令时，停止为该联系人设置标签，或者，提示用户对象自定义输入所需添加的标签。
本申请实施例中，在检测到群组中新增成员时，由于该成员并非当前用户对象的联系人，故无需为该成员添加标签；由于群组中的各个成员通常都具有相同的特征属性，与用户对象具有相似的关联关系，因此，通过将群组中所存在的联系人的标签确定为新增成员的潜在标签后，将其记录于信息表，并在检测到该新增成员成为用户对象的联系人时，提示用户对象直接将潜在标签设置为联系人标签，在实现了标签的准确设置的同时，避免了用户对象需要手动重新输入标签，故提高了标签的设置效率。
作为本申请的另一个实施例，如图5所示，在上述S104之后，还包括：
S105：若检测到发布于所述群组中的活动事件，则获取所述活动事件的活动类型。
本申请实施例中，根据接收到的活动事件触发指令，获取该活动事件对应的活动描述信息。例如，若群组的管理员想要组织一场羽毛球比赛，则会在群组中发布羽毛球活动事件，并在群组中展示对应的活动描述信息，包括，羽毛球活动的举办时间、规则、奖励以及报名条件等。
通过预先收集得到的标签关键词列表，对活动描述信息进行检测处理，以提取出存在于活动描述信息中的标签关键词。本申请实施例中，标签关键词列表包含用户对象的各个联系人所对应的标签。将提取得到的标签关键词识别为活动事件的活动类型。
例如，若活动描述信息为“周五下午羽毛球赛”，且标签关键词列表中存在“羽毛球”这一标签关键词，则可输出该活动事件的活动类型为“羽毛球”。
可选地，若活动描述信息中存在多个标签关键词，则将其中出现频率最高的标签关键词输出为该活动事件的活动类型。
可选地，活动事件的活动类型还可根据用户对象所直接输入的标签信息来确定。
S106：根据每一所述成员的标签，确定出所述群组中与所述活动类型关联的所述成员。
本申请实施例中，若群组中的成员为用户对象的联系人，则读取预先为该联系人设置的标签，并判断该标签与活动事件的活动类型是否相同。若该标签与活动事件的活动类型相同，则对该成员进行选定。
若群组中的成员并非用户对象的联系人，则从上述预设的信息表中，读取该成员的潜在标签，并判断该潜在标签与活动事件的活动类型是否相同。若该潜在标签与活动事件的活动类型相同，则对该成员进行选定。
S107：对确定出的各个所述成员发出关于所述活动事件的活动推荐消息。
本申请实施例中，对于选定出的各个成员，从群组成员属性中分别读取上述各个成员的账号信息。基于上述账号信息，将活动推荐消息推送至选取出的各个成员，以使每一成员查看到群组中所发布的活动事件，并执行关于该活动事件的反馈操作。
本申请实施例中，在检测到发布于群组中的活动事件时，可基于预先确定出的各个联系人的标签信息，筛选出与活动事件匹配的各个群组成员，从而达到了活动消息的准确以及自动化的推送效果，避免了其他成员接收到与自身无关的活动推荐消息，因而减少了无效数据的传输量，提高了网络资源的利用效率；同时，由于接收到活动推荐消息的各个成员与活动事件具有较高的关联度，因此，保证了消息传送的有效性以及及时性。
应理解，上述实施例中各步骤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，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
对应于本申请实施例所提供的联系人标签的确定方法，图5示出了本申请实施例提供的联系人标签的确定装置的结构框图。为了便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分。
参照图5，该装置包括：
确定单元51，用于确定用户对象加入的群组，并在所述用户对象的联系人列表中选取加入了所述群组的联系人。
提示单元52，用于若选取出的所述联系人的数量大于第一预设阈值，输出提示信息，所述提示信息用于提示所述用户对象为加入了所述群组的联系人添加标签。
第一添加单元53，用于若接收到所述用户对象输入的标签，为所述群组的每一所述联系人分别添加所述标签。
第二添加单元54，用于若检测到所述群组新增成员且所述成员为所述用户对象的联系人，为该联系人添加所述标签。
可选地，所述第二添加单元54包括：
第一获取子单元，用于在所述联系人列表中，获取携带了所述用户对象输入的标签的M个所述联系人，并分别读取其中每一所述联系人的第一画像数据；所述M为大于零的整数，且所述M为预设值。
第二获取子单元，用于若检测到所述群组新增成员且所述成员为所述用户对象的联系人，获取该联系人的第二画像数据。
计算子单元，用于分别计算所述第二画像数据与每一所述第一画像数据的相似度，并基于得到的各个所述相似度，计算相似度均值。
添加子单元，用于若所述相似度均值大于第二预设阈值，则为所述群组新增的该联系 人添加所述用户对象输入的所述标签。
可选地，所述第二添加单元54包括：
记录子单元，用于若检测到所述群组新增成员，则在预设的信息表中记录所述新增成员，并将所述用户对象输入的标签标记为所述新增成员的潜在标签。
提示子单元，用于若在所述用户对象的联系人列表中检测到新增联系人，且新增联系人为所述信息表中记录的所述新增成员，则输出标签确认提示信息，所述标签确认提示信息用于提示所述用户对象将所述潜在标签确定为所述新增联系人的标签。
可选地，所述计算子单元具体用于：
通过以下公式，计算所述第二画像数据与所述第一画像数据的相似度；
Figure PCTCN2018105539-appb-000002
其中，所述X为所述相似度，所述n为所述第一画像数据所包含的属性总数，所述A i表示所述第一画像数据中第i项属性所对应的量化值，所述a i表示第二画像数据中第i项属性所对应的量化值，所述k i表示第i项属性的预设权重值。
可选地，所述联系人标签的确定装置还包括：
获取单元，用于若检测到发布于所述群组中的活动事件，则获取所述活动事件的活动类型。
确定单元，用于根据每一所述成员的标签，确定出所述群组中与所述活动类型关联的所述成员。
推荐单元，用于对确定出的各个所述成员发出关于所述活动事件的活动推荐消息。
本申请实施例中，通过识别当前用户对象所加入的群组，并根据预设的联系人列表来选取出同属于同一群组中的联系人，在用选取出的联系人的数目大于预设阈值时，基于用户自定义输入的标签来同步设置群组中各个联系人的标签，避免了需要逐一点击每一联系人的特征属性选项卡来依次进行标签录入操作，故提高了联系人标签的建立效率；另外，在后续再次检测到群组中所新增的成员时，若该成员同样为用户对象的联系人，则本申请实施例会为该联系人打上相同的标签，由此实现了用户对象仅需录入一次标签，便能完成对多个联系人的标签设置，因而达到了标签的自动化生成效果，降低了联系人标签设置的繁琐度。
图6是本申请一实施例提供的终端设备的示意图。如图6所示，该实施例的终端设备6包括：处理器60以及存储器61，所述存储器61中存储有可在所述处理器60上运行的计算机可读指令62，例如联系人标签的确定程序。所述处理器60执行所述计算机可读指令62 时实现上述各个联系人标签的确定方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤101至104。或者，所述处理器60执行所述计算机可读指令62时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图5所示单元51至54的功能。
示例性的，所述计算机可读指令62可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器61中，并由所述处理器60执行，以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机可读指令段，该指令段用于描述所述计算机可读指令62在所述终端设备6中的执行过程。
所述终端设备6可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器60、存储器61。本领域技术人员可以理解，图6仅仅是终端设备6的示例，并不构成对终端设备6的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器60可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器61可以是所述终端设备6的内部存储单元，例如终端设备6的硬盘或内存。所述存储器61也可以是所述终端设备6的外部存储设备，例如所述终端设备6上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器61还可以既包括所述终端设备6的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器61用于存储所述计算机可读指令以及所述终端设备所需的其他程序和数据。所述存储器61还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是 个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，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申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (20)

  1. 一种联系人标签的确定方法，其特征在于，包括：
    确定用户对象加入的群组，并在所述用户对象的联系人列表中选取加入了所述群组的联系人；
    若选取出的所述联系人的数量大于第一预设阈值，输出提示信息，所述提示信息用于提示所述用户对象为加入了所述群组的联系人添加标签；
    若接收到所述用户对象输入的标签，为所述群组的每一所述联系人分别添加所述标签；
    若检测到所述群组新增成员且所述成员为所述用户对象的联系人，为该联系人添加所述标签。
  2. 如权利要求1所述的联系人标签的确定方法，其特征在于，所述若检测到所述群组新增成员且所述成员为所述用户对象的联系人，为该联系人添加所述标签，包括：
    在所述联系人列表中，获取携带了所述用户对象输入的标签的M个所述联系人，并分别读取其中每一所述联系人的第一画像数据；所述M为大于零的整数，且所述M为预设值；
    若检测到所述群组新增成员且所述成员为所述用户对象的联系人，获取该联系人的第二画像数据；
    分别计算所述第二画像数据与每一所述第一画像数据的相似度，并基于得到的各个所述相似度，计算相似度均值；
    若所述相似度均值大于第二预设阈值，则为所述群组新增的该联系人添加所述用户对象输入的所述标签。
  3. 如权利要求1所述的联系人标签的确定方法，其特征在于，所述若检测到所述群组新增成员且所述成员为所述用户对象的联系人，为该联系人添加所述标签，包括：
    若检测到所述群组新增成员，则在预设的信息表中记录所述新增成员，并将所述用户对象输入的标签标记为所述新增成员的潜在标签；
    若在所述用户对象的联系人列表中检测到新增联系人，且新增联系人为所述信息表中记录的所述新增成员，则输出标签确认提示信息，所述标签确认提示信息用于提示所述用户对象将所述潜在标签确定为所述新增联系人的标签。
  4. 如权利要求2所述的联系人标签的确定方法，其特征在于，所述计算所述第二画像数据分别与每一所述第一画像数据的相似度，并基于得到的各个所述相似度，计算相似度均值，包括：
    通过以下公式，计算所述第二画像数据与所述第一画像数据的相似度；
    Figure PCTCN2018105539-appb-100001
    其中，所述X为所述相似度，所述n为所述第一画像数据所包含的属性总数，所述A i表示所述第一画像数据中第i项属性所对应的量化值，所述a i表示第二画像数据中第i项属性所对应的量化值，所述k i表示第i项属性的预设权重值。
  5. 如权利要求1所述的联系人标签的确定方法，其特征在于，还包括：
    若检测到发布于所述群组中的活动事件，则获取所述活动事件的活动类型；
    根据每一所述成员的标签，确定出所述群组中与所述活动类型关联的所述成员；
    对确定出的各个所述成员发出关于所述活动事件的活动推荐消息。
  6. 一种联系人标签的确定装置，其特征在于，包括：
    确定单元，用于确定用户对象加入的群组，并在所述用户对象的联系人列表中选取加入了所述群组的联系人；
    提示单元，用于若选取出的所述联系人的数量大于第一预设阈值，输出提示信息，所述提示信息用于提示所述用户对象为加入了所述群组的联系人添加标签；
    第一添加单元，用于若接收到所述用户对象输入的标签，为所述群组的每一所述联系人分别添加所述标签；
    第二添加单元，用于若检测到所述群组新增成员且所述成员为所述用户对象的联系人，为该联系人添加所述标签。
  7. 根据权利要求6所述的联系人标签的确定装置，其特征在于，所述第二添加单元包括：
    第一获取子单元，用于在所述联系人列表中，获取携带了所述用户对象输入的标签的M个所述联系人，并分别读取其中每一所述联系人的第一画像数据；所述M为大于零的整数，且所述M为预设值；
    第二获取子单元，用于若检测到所述群组新增成员且所述成员为所述用户对象的联系人，获取该联系人的第二画像数据；
    计算子单元，用于分别计算所述第二画像数据与每一所述第一画像数据的相似度，并基于得到的各个所述相似度，计算相似度均值；
    添加子单元，用于若所述相似度均值大于第二预设阈值，则为所述群组新增的该联系人添加所述用户对象输入的所述标签。
  8. 根据权利要求6所述的联系人标签的确定装置，其特征在于，所述第二添加单元包 括：
    记录子单元，用于若检测到所述群组新增成员，则在预设的信息表中记录所述新增成员，并将所述用户对象输入的标签标记为所述新增成员的潜在标签；
    提示子单元，用于若在所述用户对象的联系人列表中检测到新增联系人，且新增联系人为所述信息表中记录的所述新增成员，则输出标签确认提示信息，所述标签确认提示信息用于提示所述用户对象将所述潜在标签确定为所述新增联系人的标签。
  9. 根据权利要求7所述的联系人标签的确定装置，其特征在于，所述计算子单元具体用于：
    通过以下公式，计算所述第二画像数据与所述第一画像数据的相似度；
    Figure PCTCN2018105539-appb-100002
    其中，所述X为所述相似度，所述n为所述第一画像数据所包含的属性总数，所述A i表示所述第一画像数据中第i项属性所对应的量化值，所述a i表示第二画像数据中第i项属性所对应的量化值，所述k i表示第i项属性的预设权重值。
  10. 根据权利要求6所述的联系人标签的确定装置，其特征在于，还包括：
    获取单元，用于若检测到发布于所述群组中的活动事件，则获取所述活动事件的活动类型；
    确定单元，用于根据每一所述成员的标签，确定出所述群组中与所述活动类型关联的所述成员；
    推荐单元，用于对确定出的各个所述成员发出关于所述活动事件的活动推荐消息。
  11. 一种终端设备，其特征在于，包括存储器以及处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如下步骤：
    确定用户对象加入的群组，并在所述用户对象的联系人列表中选取加入了所述群组的联系人；
    若选取出的所述联系人的数量大于第一预设阈值，输出提示信息，所述提示信息用于提示所述用户对象为加入了所述群组的联系人添加标签；
    若接收到所述用户对象输入的标签，为所述群组的每一所述联系人分别添加所述标签；
    若检测到所述群组新增成员且所述成员为所述用户对象的联系人，为该联系人添加所述标签。
  12. 根据权利要求11所述的终端设备，其特征在于，所述若检测到所述群组新增成员 且所述成员为所述用户对象的联系人，为该联系人添加所述标签，包括：
    在所述联系人列表中，获取携带了所述用户对象输入的标签的M个所述联系人，并分别读取其中每一所述联系人的第一画像数据；所述M为大于零的整数，且所述M为预设值；
    若检测到所述群组新增成员且所述成员为所述用户对象的联系人，获取该联系人的第二画像数据；
    分别计算所述第二画像数据与每一所述第一画像数据的相似度，并基于得到的各个所述相似度，计算相似度均值；
    若所述相似度均值大于第二预设阈值，则为所述群组新增的该联系人添加所述用户对象输入的所述标签。
  13. 根据权利要求11所述的终端设备，其特征在于，所述若检测到所述群组新增成员且所述成员为所述用户对象的联系人，为该联系人添加所述标签，包括：
    若检测到所述群组新增成员，则在预设的信息表中记录所述新增成员，并将所述用户对象输入的标签标记为所述新增成员的潜在标签；
    若在所述用户对象的联系人列表中检测到新增联系人，且新增联系人为所述信息表中记录的所述新增成员，则输出标签确认提示信息，所述标签确认提示信息用于提示所述用户对象将所述潜在标签确定为所述新增联系人的标签。
  14. 根据权利要求12所述的终端设备，其特征在于，所述计算所述第二画像数据分别与每一所述第一画像数据的相似度，并基于得到的各个所述相似度，计算相似度均值，包括：
    通过以下公式，计算所述第二画像数据与所述第一画像数据的相似度；
    Figure PCTCN2018105539-appb-100003
    其中，所述X为所述相似度，所述n为所述第一画像数据所包含的属性总数，所述A i表示所述第一画像数据中第i项属性所对应的量化值，所述a i表示第二画像数据中第i项属性所对应的量化值，所述k i表示第i项属性的预设权重值。
  15. 根据权利要求11所述的终端设备，其特征在于，所述处理器执行所述计算机可读指令时还实现如下步骤：
    若检测到发布于所述群组中的活动事件，则获取所述活动事件的活动类型；
    根据每一所述成员的标签，确定出所述群组中与所述活动类型关联的所述成员；
    对确定出的各个所述成员发出关于所述活动事件的活动推荐消息。
  16. 一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令，其特 征在于，所述计算机可读指令被至少一个处理器执行时实现如下步骤：
    确定用户对象加入的群组，并在所述用户对象的联系人列表中选取加入了所述群组的联系人；
    若选取出的所述联系人的数量大于第一预设阈值，输出提示信息，所述提示信息用于提示所述用户对象为加入了所述群组的联系人添加标签；
    若接收到所述用户对象输入的标签，为所述群组的每一所述联系人分别添加所述标签；
    若检测到所述群组新增成员且所述成员为所述用户对象的联系人，为该联系人添加所述标签。
  17. 根据权利要求16所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述若检测到所述群组新增成员且所述成员为所述用户对象的联系人，为该联系人添加所述标签，包括：
    在所述联系人列表中，获取携带了所述用户对象输入的标签的M个所述联系人，并分别读取其中每一所述联系人的第一画像数据；所述M为大于零的整数，且所述M为预设值；
    若检测到所述群组新增成员且所述成员为所述用户对象的联系人，获取该联系人的第二画像数据；
    分别计算所述第二画像数据与每一所述第一画像数据的相似度，并基于得到的各个所述相似度，计算相似度均值；
    若所述相似度均值大于第二预设阈值，则为所述群组新增的该联系人添加所述用户对象输入的所述标签。
  18. 根据权利要求16所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述若检测到所述群组新增成员且所述成员为所述用户对象的联系人，为该联系人添加所述标签，包括：
    若检测到所述群组新增成员，则在预设的信息表中记录所述新增成员，并将所述用户对象输入的标签标记为所述新增成员的潜在标签；
    若在所述用户对象的联系人列表中检测到新增联系人，且新增联系人为所述信息表中记录的所述新增成员，则输出标签确认提示信息，所述标签确认提示信息用于提示所述用户对象将所述潜在标签确定为所述新增联系人的标签。
  19. 根据权利要求17所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算所述第二画像数据分别与每一所述第一画像数据的相似度，并基于得到的各个所述相似度，计算相似度均值，包括：
    通过以下公式，计算所述第二画像数据与所述第一画像数据的相似度；
    Figure PCTCN2018105539-appb-100004
    其中，所述X为所述相似度，所述n为所述第一画像数据所包含的属性总数，所述A i表示所述第一画像数据中第i项属性所对应的量化值，所述a i表示第二画像数据中第i项属性所对应的量化值，所述k i表示第i项属性的预设权重值。
  20. 根据权利要求16所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读指令被至少一个处理器执行时还实现如下步骤：
    若检测到发布于所述群组中的活动事件，则获取所述活动事件的活动类型；
    根据每一所述成员的标签，确定出所述群组中与所述活动类型关联的所述成员；
    对确定出的各个所述成员发出关于所述活动事件的活动推荐消息。
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