一种输入相关用户的推荐方法及相关装置制造方法及图纸

本申请公开了一种输入相关用户的推荐方法及相关装置，该方法包括：当接收到基于用户输入得到的目标文本和用户标识后，在基于用户和至少一个其他个人用户的个人社会关系图构建的社会关系图中，确定距离用户标识小于等于N条路径的候选用户标识对应的特性标签；若在上述特性标签中搜索到匹配目标文本的目标特性标签，基于社会关系图向用户推荐目标特性标签对应的目标用户标识。可见，当用户采用输入法软件进行输入时，能够快速得到与其具有社会关系且输入匹配的其他用户，不仅实现采用输入法软件输入即可直接查找输入相关特性用户的功能，而且提高查找效率与性能，从而提升用户输入体验感。

【技术实现步骤摘要】
一种输入相关用户的推荐方法及相关装置
本申请涉及输入法
，尤其涉及一种输入相关用户的推荐方法及相关装置。
技术介绍
现阶段，输入法软件是实现人机交互的一种关键渠道。其中，输入法软件是指自带将各种符号输入计算机或其他设备(如手机、平板电脑等)编码方法的软件，能够实现用户向设备进行符号输入的功能。但是，智能科学技术的进步使得人们对输入法软件的要求也在不断提高，现有的输入法软件仅仅能够简单地将用户所输入的符号输入设备，而不能满足用户的一些其他需求。例如，当用户希望在社会关系网中查找具有某种特性的用户时，直接采用输入法软件输入该特性无法得到对应的特性用户。即，现有的输入法软件并未提供上述直接查找特性用户的功能，进而无法满足直接查找特性用户的需求。
技术实现思路
本申请所要解决的技术问题是，提供一种输入相关用户的推荐方法及相关装置，使得用户快速得到与其具有社会关系且输入匹配的其他用户，不仅实现采用输入法软件输入即可查找输入相关特性用户的功能，而且提高查找效率与性能，从而提升用户输入体验感。第一方面，本申请实施例提供了一种输入相关用户的推荐方法，该方法包括：接收用户输入得到的目标文本和用户标识；确定社会关系图中距离所述用户标识小于等于N条路径的候选用户标识对应的特性标签，所述社会关系图是基于所述用户和至少一个其他个人用户的个人社会关系图预先构建的，所述个人社会关系图是深度学习个人用户与对应的其他用户的通信内容预先构建的，所述N为正整数；在所述候选用户标识对应的特性标签中搜索与所述目标文本相匹配的特性标签；若搜索到与所述目标文本相匹配的目标特性标签，基于所述社会关系图向所述用户推荐所述目标特性标签对应的目标用户标识。可选的，所述在所述候选用户标识对应的特性标签中搜索与所述目标文本相匹配的特性标签，包括：基于所述社会关系图确定所述候选用户标识中距离所述用户标识M条预设条路径的第M候选用户标识；在所述候选用户标识对应的特性标签中确定所述第M候选用户标识对应的特性标签；在所述第M候选用户标识对应的特性标签中搜索与所述目标文本相匹配的特性标签；其中，按照从小到大的顺序将M依次设定为1至N。可选的，所述在所述目标关系图中搜索与所述目标文本相匹配的特性标签，具体为：直接在所述候选用户标识对应的特性标签中搜索与所述目标文本相匹配的特性标签。可选的，所述目标文本是基于用户输入直接形成、基于用户输入语义分析或基于用户输入提取关键词得到的。可选的，所述个人社会关系图的构建步骤包括：通过深度学习个人用户与对应其他用户的通信内容，获得所述个人用户和对应其他用户的特性标签以及所述个人用户与对应其他用户之间的社会关系；根据所述个人用户和对应其他用户的用户标识、特性标签以及所述个人用户与对应其他用户之间的社会关系构建所述个人用户的个人社会关系图。可选的，所述特性标签包括职业标签、兴趣标签、地域标签、学校标签和/或年龄标签。可选的，还包括：若所述用户或所述至少一个其他个人用户个人社会关系图更新，更新所述社会关系图。可选的，还包括：基于所述用户标识、所述目标用户标识和所述社会关系图，对应所述目标用户标识向所述用户推荐所述目标用户与所述用户之间的社会关系。可选的，还包括：对应所述目标用户标识向所述用户推荐所述目标特性标签。第二方面，本申请实施例提供了一种输入相关用户的推荐装置，该装置包括：接收单元，用于接收用户输入得到的目标文本和用户标识；确定单元，用于确定社会关系图中距离所述用户标识小于等于N条路径的候选用户标识对应的特性标签，所述社会关系图是基于所述用户和至少一个其他个人用户的个人社会关系图预先构建的，所述个人社会关系图是深度学习个人用户与对应的其他用户的通信内容预先构建的，所述N为正整数；搜索单元，用于在所述候选用户标识对应的特性标签中搜索与所述目标文本相匹配的特性标签；推荐单元，用于若搜索到与所述目标文本相匹配的目标特性标签，基于所述社会关系图向所述用户推荐所述目标特性标签对应的目标用户标识。可选的，所述搜索单元包括：第一确定子单元，用于基于所述社会关系图确定所述候选用户标识中距离所述用户标识M条预设条路径的第M候选用户标识；第二确定子单元，用于在所述候选用户标识对应的特性标签中确定所述第M候选用户标识对应的特性标签；搜索子单元，用于在所述第M候选用户标识对应的特性标签中搜索与所述目标文本相匹配的特性标签；其中，按照从小到大的顺序将M依次设定为1至N。可选的，所述搜索单元具体用于：直接在所述候选用户标识对应的特性标签中搜索与所述目标文本相匹配的特性标签。可选的，所述目标文本是基于用户输入直接形成、基于用户输入语义分析或基于用户输入提取关键词得到的。可选的，所述个人社会关系图的构建单元包括：第一获得单元，用于通过深度学习个人用户与对应其他用户的通信内容，获得所述个人用户和对应其他用户的特性标签以及所述个人用户与对应其他用户之间的社会关系；第一构建单元，用于根据所述个人用户和对应其他用户的用户标识、特性标签以及所述个人用户与对应其他用户之间的社会关系构建所述个人用户的个人社会关系图。可选的，所述特性标签包括职业标签、兴趣标签、地域标签、学校标签和/或年龄标签。可选的，所述装置还包括：更新单元，用于若所述用户或所述至少一个其他个人用户个人社会关系图更新，更新所述社会关系图。可选的，所述装置还包括：第二推荐单元，用于基于所述用户标识、所述目标用户标识和所述社会关系图，对应所述目标用户标识向所述用户推荐所述目标用户与所述用户之间的社会关系。可选的，所述装置还包括：第三推荐单元，用于对应所述目标用户标识向所述用户推荐所述目标特性标签。第三方面，本申请实施例提供了一种用于输入相关用户的推荐的装置，该装置包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：接收用户输入得到的目标文本和用户标识；确定社会关系图中距离所述用户标识小于等于N条路径的候选用户标识对应的特性标签，所述社会关系图是基于所述用户和至少一个其他个人用户的个人社会关系图预先构建的，所述个人社会关系图是深度学习个人用户与对应的其他用户的通信内容预先构建的，所述N为正整数；在所述候选用户标识对应的特性标签中搜索与所述目标文本相匹配的特性标签；若搜索到与所述目标文本相匹配的目标特性标签，基于所述社会关系图向所述用户推荐所述目标特性标签对应的目标用户标识。第四方面，本申请实施例提供了一种机器可读介质，其上存储有指令，当由一个或多个处理器执行时，使得装置执行如上述第一方面中一个或多个所述的输本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种输入相关用户的推荐方法，其特征在于，包括：/n接收用户输入得到的目标文本和用户标识；/n确定社会关系图中距离所述用户标识小于等于N条路径的候选用户标识对应的特性标签，所述社会关系图是基于所述用户和至少一个其他个人用户的个人社会关系图预先构建的，所述个人社会关系图是深度学习个人用户与对应的其他用户的通信内容预先构建的，所述N为正整数；/n在所述候选用户标识对应的特性标签中搜索与所述目标文本相匹配的特性标签；/n若搜索到与所述目标文本相匹配的目标特性标签，基于所述社会关系图向所述用户推荐所述目标特性标签对应的目标用户标识。/n

【技术特征摘要】
1.一种输入相关用户的推荐方法，其特征在于，包括：
接收用户输入得到的目标文本和用户标识；
确定社会关系图中距离所述用户标识小于等于N条路径的候选用户标识对应的特性标签，所述社会关系图是基于所述用户和至少一个其他个人用户的个人社会关系图预先构建的，所述个人社会关系图是深度学习个人用户与对应的其他用户的通信内容预先构建的，所述N为正整数；
在所述候选用户标识对应的特性标签中搜索与所述目标文本相匹配的特性标签；
若搜索到与所述目标文本相匹配的目标特性标签，基于所述社会关系图向所述用户推荐所述目标特性标签对应的目标用户标识。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述候选用户标识对应的特性标签中搜索与所述目标文本相匹配的特性标签，包括：
基于所述社会关系图确定所述候选用户标识中距离所述用户标识M条预设条路径的第M候选用户标识；
在所述候选用户标识对应的特性标签中确定所述第M候选用户标识对应的特性标签；
在所述第M候选用户标识对应的特性标签中搜索与所述目标文本相匹配的特性标签；
其中，按照从小到大的顺序将M依次设定为1至N。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述目标关系图中搜索与所述目标文本相匹配的特性标签，具体为：
直接在所述候选用户标识对应的特性标签中搜索与所述目标文本相匹配的特性标签。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标文本是基于用户输入直接形成、基于用户输入语义分析或基于用户输入提取关键词得到的。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述个人社会关系图的构建步骤包括：
通过深度学习个人用户与对应其他用户的通信内容，获得所述个人用户和对应其他用户的特性标签以及所述个人用户与对应其他用户之间的社会关系；
根据所述个人用户和对应其他用户的用户标识、特性标签以及所述个人用户与对应其他用户之间的社会关系构建所述个人用户的个人社会关系图。


6.根据权利要求1至5所述的任一项方法，其特征在于，所述特性标签包括职业标签、兴趣标签、地域标签、学校标签和/或年龄标签。


7.根据权利要求1至5所述的方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：费腾，崔欣，张扬，
申请(专利权)人：北京搜狗科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11