[發明專利]社交關系的獲取方法和裝置及存儲介質

有效

• 申請號: 202010780677.7
• 申請日: 2020-08-06
• 公開（公告）號: CN111652451B
• 公開（公告）日: 2020-12-01
• 發明（設計）人: 劉志煌;胡林紅;武睿彪;李冠燦;馬旭
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F16/903
• 分類號: G06F16/903;G06Q10/04;G06Q50/00;G06N3/04
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 周婷婷

本發明公開了一種大數據技術領域下的社交關系的獲取方法和裝置及存儲介質，涉及數據計算、用戶畫像等技術。其中，該方法包括：獲取目標行為集合；利用與多個第一行為對應的第一行為標簽子序列，及與多個第二行為對應的第二行為標簽子序列構建行為標簽序列，并根據行為標簽序列獲取行為標簽特征；利用目標行為集合中在目標時間段內被觸發且按觸發時間點排序的第一行為與第二行為構建行為關系序列，并根據行為關系序列獲取行為關系特征；將關系指示系數中最大值所指示的目標社交關系，確定為第一賬號與第二賬號之間的社交關系。本發明解決了社交關系的獲取準確性較差的技術問題。

技術領域

本發明涉及計算機領域，具體而言，涉及一種社交關系的獲取方法和裝置及存儲介質。

背景技術

近年來對社交關系的利用越發廣泛，例如根據情侶關系、父子關系、母子關系、同事關系等關系進行相關推薦和精準營銷，能夠有效提高推薦和營銷效果。而現有技術中，社交關系的獲取往往基于人工設定規則挖掘社交網絡關系方法通過人工指定關系對規則，對待挖掘對象的交互行為進行識別，例如在情人節當天許多情侶會發送金額為520、1314、52.0等數字的紅包，通過人工制定該規則匹配紅包行為數據來識別構成情侶關系的關系對象，但這種人工制定的規則本身就具有局限性，并且需要定期維護關系規則庫，才能確保挖掘關系的準確性和時效性；

此外，現有技術中還有一種基于分類機器學習模型關系預測方法通過構建與各個關系預測相關的特征，將關系類型預測作為分類目標問題，輸入到機器學習模型進行多標簽分類，但因并未考慮用戶關系對類型具有一定的行為序列模式和同一關系用戶行為往往具有一定的相關性，例如情侶關系先后在情人節當天發布了朋友圈，進而導致訓練出的模型對社交關系的獲取準確性不高。因此，存在社交關系的獲取準確性較低的問題。

針對上述的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

發明內容

本發明實施例提供了一種社交關系的獲取方法和裝置及存儲介質，以至少解決社交關系的獲取準確性較差的技術問題。

根據本發明實施例的一個方面，提供了一種社交關系的獲取方法，包括：獲取目標行為集合，其中，上述目標行為集合包括目標應用中第一賬號在目標時間內觸發的多個第一行為、上述目標應用中第二賬號在上述目標時間內觸發的多個第二行為，以及各行為的觸發時間點；利用與上述多個第一行為對應的第一行為標簽子序列，及與上述多個第二行為對應的第二行為標簽子序列構建行為標簽序列，并根據上述行為標簽序列獲取行為標簽特征，其中，上述第一行為標簽子序列用于指示按照上述觸發時間點執行的上述多個第一行為的行為類型標簽，上述第二行為標簽子序列用于指示按照上述觸發時間點執行的上述多個第二行為的行為類型標簽，上述行為標簽特征用于指示上述第一行為標簽子序列及上述第二行為標簽子序列的相關度；利用上述目標行為集合中在目標時間段內被觸發且按上述觸發時間點排序的上述第一行為與上述第二行為構建行為關系序列，并根據上述行為關系序列獲取行為關系特征，其中，上述行為關系特征用于指示上述行為關系序列中至少兩個連續行為之間的相關度；根據上述行為標簽特征與上述行為關系特征，獲取上述第一賬號與上述第二賬號之間的關系指示系數；將上述關系指示系數中最大值所指示的目標社交關系，確定為上述第一賬號與上述第二賬號之間的社交關系。