社交群组确定方法、装置、设备及计算机存储介质制造方法及图纸

本公开公开了一种社交群组确定方法、装置、设备及计算机存储介质，属于通讯社交领域。所述方法包括：获取用户位置集合，用户位置集合记录有多个用户的位置，通过聚类算法根据多个用户的位置，将多个用户划分为多个聚类，建立与多个聚类一一对应的多个社交群组，每个社交群组包括对应的聚类中的用户，在接收到目标用户提供的当前位置时，根据当前位置以及用户位置集合中多个用户的位置，确定目标用户的当前位置与每个聚类的距离，根据目标用户的当前位置与每个聚类的距离，将目标用户划分至多个聚类中的目标聚类对应的社交群组。本公开解决了相关技术中社交群组确定方法灵活性较差的问题。达到了提高社交群组确定方法灵活性的效果。

Social group determination method, device, equipment and computer storage medium

【技术实现步骤摘要】
社交群组确定方法、装置、设备及计算机存储介质
本公开涉及通讯社交领域，特别涉及一种社交群组确定方法、装置、设备及计算机存储介质。
技术介绍
目前，用户能够在社交软件提供的群组中与同一群组中的其他用户聊天社交。相关技术中一种社交群组确定方法根据行政区域划分群组，社交软件根据固定的行政区域，将同一行政区域的用户划分至同一群组，同一群组中的用户能够聊天社交。但是，这种社交群组确定方法的灵活性较差。
技术实现思路
本公开实施例提供了一种社交群组确定方法、装置、设备及计算机存储介质，能够解决相关技术中社交群组确定方法的灵活性较差的问题。所述技术方案包括：根据本公开的第一方面，提供了一种社交群组确定方法，所述社交群组确定方法包括：获取用户位置集合，所述用户位置集合记录有多个用户的位置；通过聚类算法根据所述多个用户的位置，将所述多个用户划分为多个聚类；建立与所述多个聚类一一对应的多个社交群组，每个所述社交群组包括对应的聚类中的用户；在接收到目标用户提供的当前位置时，根据所述当前位置以及所述用户位置集合中多个用户的位置，确定所述目标用户的当前位置与每个所述聚类的距离；根据所述目标用户的当前位置与每个所述聚类的距离，将所述目标用户划分至多个聚类中的目标聚类对应的社交群组。可选的，每个所述聚类中均具有聚类中心，所述聚类中心的位置为每个所述聚类中的一个用户的位置，所述在接收到目标用户提供的当前位置时，根据所述当前位置以及所述用户位置集合中多个用户的位置，确定所述目标用户的当前位置与每个所述聚类的距离，包括：在接收到目标用户提供的当前位置时，获取所述目标用户的当前位置与所述多个聚类中每个聚类的聚类中心的距离；所述根据所述目标用户的当前位置与每个所述聚类的距离，将所述目标用户划分至多个聚类中的目标聚类对应的社交群组，包括：将所述目标用户划分至与所述当前位置距离最近的聚类中心所属的所述目标聚类以及所述目标聚类对应的社交群组中。可选的，所述通过聚类算法根据所述多个用户的位置，将所述多个用户划分为多个聚类，包括：根据所述多个用户的数量以及密度确定聚类中心的数量k，k为大于或等于2的整数；通过所述聚类算法将所述多个用户划分为k个聚类。可选的，所述聚类中心的数量与所述多个用户的数量正相关，与所述密度正相关。可选的，所述根据所述目标用户的当前位置与每个所述聚类的距离，将所述目标用户划分至多个聚类中的目标聚类对应的社交群组之后，所述方法还包括：通过聚类算法根据所述目标用户的当前位置以及所述多个用户的位置，将所述目标用户以及所述多个用户划分为多个更新聚类；建立与所述多个更新聚类一一对应的多个更新社交群组，每个所述更新社交群组包括对应的更新聚类中的用户。可选的，所述通过聚类算法根据所述目标用户的当前位置以及所述多个用户的位置，将所述目标用户以及所述多个用户划分为多个更新聚类，包括：在指定时间间隔后，通过聚类算法根据所述目标用户的当前位置以及所述多个用户的位置，将所述目标用户以及所述多个用户划分为多个更新聚类。可选的，所述聚类算法包括K近邻聚类算法或均值漂移聚类算法。另一方面，提供了一种社交群组确定装置，所述社交群组确定装置包括：获取模块，用于获取用户位置集合，所述用户位置集合记录有多个用户的位置；分类模块，用于通过聚类算法根据所述多个用户的位置，将所述多个用户划分为多个聚类；建立模块，用于建立与所述多个聚类一一对应的多个社交群组，每个所述社交群组包括对应的聚类中的用户；确定模块，用于在接收到目标用户提供的当前位置时，根据所述当前位置以及所述用户位置集合中多个用户的位置，确定所述目标用户的当前位置与每个所述聚类的距离；划分模块，用于根据所述目标用户的当前位置与每个所述聚类的距离，将所述目标用户划分至多个聚类中的目标聚类对应的社交群组。又一方面，提供了一种社交群组确定设备，所述社交群组确定设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如第一方面所述的社交群组确定方法。再一方面，提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如第一方面所述的社交群组确定方法。本公开实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：本公开提供了一种社交群组确定方法，该方法通过获取多个用户的位置，将多个用户划分为多个聚类，且每个聚类对应一个社交群组，在接收到目标用户提供的当前位置时，确定目标用户提供的当前位置与每个聚类的距离，并根据该距离将目标用户划分至多个聚类中目标聚类对应的社交群组中，该社交群组确定方法会根据用户位置的改变而随之改变，灵活性较高。解决了相关技术中社交群组确定方法灵活性较差的问题。达到了提高社交群组确定方法灵活性的效果。附图说明为了更清楚地说明本公开实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本公开实施例提供的社交群组确定方法的实施环境的示意图；图2是本公开实施例提供的一种社交群组确定方法的流程图；图3是本公开实施例提供的另一种社交群组确定方法的流程图；图4是某一区域中多个用户的位置的示意图；图5是根据用户的位置采用聚类算法进行聚类的结果示意图；图6是目标用户进入如图5所示多个聚类中某一聚类的示意图；图7是将目标用户划分至与当前位置距离最近的聚类中心所属的目标聚类的示意图；图8是本公开实施例提供的一种社交群组确定装置的框图；图9是本公开实施例提供的一种社交群组确定装置的结构示意图。通过上述附图，已示出本公开明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本公开构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本公开的概念。具体实施方式为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本公开实施方式作进一步地详细描述。在一种社交群组确定方法中，社交软件通过获取用户所在的行政区域，将用户划分至其所在行政区域对应的社交群组，在这种社交群组确定方法中，行政区域为固定不变的，同一行政区域的用户被划分至同一社交群组，在社交群组内进行聊天社交。但是，根据行政区域划分社交群组时，每个社交群组固定对应一个行政区域，导致社交群组确定方法灵活性较差。本公开实施例提供了一种社交群组确定方法、装置、设备及计算机存储介质。图1是本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种社交群组确定方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取用户位置集合，所述用户位置集合记录有多个用户的位置；/n通过聚类算法根据所述多个用户的位置，将所述多个用户划分为多个聚类；/n建立与所述多个聚类一一对应的多个社交群组，每个所述社交群组包括对应的聚类中的用户；/n在接收到目标用户提供的当前位置时，根据所述当前位置以及所述用户位置集合中多个用户的位置，确定所述目标用户的当前位置与每个所述聚类的距离；/n根据所述目标用户的当前位置与每个所述聚类的距离，将所述目标用户划分至多个聚类中的目标聚类对应的社交群组。/n

【技术特征摘要】
1.一种社交群组确定方法，其特征在于，所述方法包括：
获取用户位置集合，所述用户位置集合记录有多个用户的位置；
通过聚类算法根据所述多个用户的位置，将所述多个用户划分为多个聚类；
建立与所述多个聚类一一对应的多个社交群组，每个所述社交群组包括对应的聚类中的用户；
在接收到目标用户提供的当前位置时，根据所述当前位置以及所述用户位置集合中多个用户的位置，确定所述目标用户的当前位置与每个所述聚类的距离；
根据所述目标用户的当前位置与每个所述聚类的距离，将所述目标用户划分至多个聚类中的目标聚类对应的社交群组。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每个所述聚类中均具有聚类中心，所述聚类中心的位置为每个所述聚类中的一个用户的位置，
所述在接收到目标用户提供的当前位置时，根据所述当前位置以及所述用户位置集合中多个用户的位置，确定所述目标用户的当前位置与每个所述聚类的距离，包括：
在接收到所述目标用户提供的当前位置时，获取所述目标用户的当前位置与所述多个聚类中每个聚类的聚类中心的距离；
所述根据所述目标用户的当前位置与每个所述聚类的距离，将所述目标用户划分至多个聚类中的目标聚类对应的社交群组，包括：
将所述目标用户划分至与所述当前位置距离最近的聚类中心所属的所述目标聚类以及所述目标聚类对应的社交群组中。


3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述通过聚类算法根据所述多个用户的位置，将所述多个用户划分为多个聚类，包括：
根据所述多个用户的数量以及密度确定聚类中心的数量k，k为大于或等于2的整数；
通过所述聚类算法将所述多个用户划分为k个聚类。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述聚类中心的数量与所述多个用户的数量正相关，与所述密度正相关。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标用户的当前位置与每个所述聚类的距离，将所述目标用户划分至多个聚类中的目标聚类对应的社交群组之后，所述方法还包括：
通过所述聚类算法根据所述目标用户...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡圻钊，
申请(专利权)人：广州市百果园信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44