本发明专利技术提供一种社会关系识别方法及装置。其中，所述方法包括：获取用户的通话记录数据；基于所述通话记录数据确定所述用户对应的通讯网络；基于所述通讯网络确定所述用户之间的社会关系强度；将所述社会关系强度和所述用户的个人特征数据输入到预设的社会关系推断模型，获得所述用户的社会关系数据；所述社会关系推断模型包含用于识别所述社会关系数据的目标规则，所述目标规则是基于相应的关系样本库和样本个人特征数据以及预设的社会关系识别准确度进行监督学习训练得到的。采用本发明专利技术提供的社会关系识别方法，能够通过用户的通话记录数据构建通讯网络，基于所述通讯网络准确度量用户的社会关系强度，提高了社会关系识别效率和准确性。效率和准确性。效率和准确性。
【技术实现步骤摘要】
一种社会关系识别方法及装置
[0001]本专利技术涉及大数据分析
，具体涉及一种社会关系识别方法及装置。另外，还涉及一种电子设备及处理器可读存储介质。
技术介绍
[0002]近年来，随着经济社会的快速发展，采集用户的个人信息数据识别其社会关系，进而在金融风险分析以及精准营销方面的应用越来越普遍。用户的社会关系，是指用户之间多种关系的总称。该社会关系可能包括亲属关系、同事关系、朋友关系、恋人关系等，这些社会关系有可能相互重叠，即关系的相似性。目前分析用户的社会关系所使用的数据，通常都是社交平台的用户个人资料数据、线下用户关系问卷调查数据、用户通讯录数据等，这些数据或真实性存在问题，或有效性存在问题，导致最终的识别结果误差较大。因此如何精准的识别用户的社会关系，以便分析用户的社会网络结构、金融风险以及精准营销等成为当前研究的重点。
[0003]随着移动通信技术的快速发展，基于通讯运营商的用户的通话记录数据能更真实准确地反映用户之间的社会关系，该数据有真实、全面、准确、数据规模大等特点。然而，如何基于当前用户的通话记录数据设计一种精确的社会关系识别方案成为亟待解决的难题。
技术实现思路
[0004]为此，本专利技术提供一种社会关系识别方法及装置，以解决现有技术存在的社会关系识别方案局限性较高，社会关系识别精度和效率较差的问题。
[0005]第一方面，本专利技术提供一种社会关系识别方法，包括：
[0006]获取用户的通话记录数据；
[0007]基于所述通话记录数据确定所述用户对应的通讯网络；
[0008]基于所述通讯网络确定所述用户之间的社会关系强度；
[0009]将所述社会关系强度和所述用户的个人特征数据输入到预设的社会关系推断模型，获得所述用户的社会关系数据；
[0010]其中，所述社会关系推断模型包含用于识别所述社会关系数据的目标规则，所述目标规则是基于相应的关系样本库和样本个人特征数据以及预设的社会关系识别准确度进行监督学习训练得到的。
[0011]在一个实施例中，基于所述通讯网络确定所述用户之间的社会关系强度，具体包括：
[0012]基于所述通讯网络的结构相似度以及所述通讯网络中记录的所述用户之间的通话时长，确定所述用户之间的社会关系强度；其中，所述结构相似度包含所述通讯网络中的节点和边的结构相似度。
[0013]在一个实施例中，所述的社会关系识别方法，还包括：根据预设的评估策略对已训练完成的所述社会关系推断模型中的所述目标规则进行样本数据的交叉分析，得到优化后
的目标规则。
[0014]在一个实施例中，所述获取用户的通话记录数据，具体包括：
[0015]获取用户的初始通话记录数据；所述初始通话记录数据包含所述用户的通话时间点、通话频率、通话时长、接入的基站经纬度信息、通话对象中的至少一种通话属性信息；
[0016]基于所述初始通话记录数据包含的通话属性信息以及预设的筛选规则，对所述初始通话记录数据进行筛选，剔除所述用户的异常通话记录数据，得到所述通话记录数据。
[0017]在一个实施例中，基于所述通话记录数据确定所述用户对应的通讯网络，具体包括：
[0018]将所述用户和所述通话记录数据中的通话对象确定为节点，将所述通话记录数据确定为边，构建所述通讯网络；并将所述通话记录数据中的通话时长确定为所述通讯网络中的关键内容。
[0019]在一个实施例中，所述的社会关系识别方法，还包括：基于预设的多层次网络设计规则，对所述社会关系数据进行分层次展示。
[0020]第二方面，本专利技术还提供一种社会关系识别装置，包括：
[0021]通话数据获取单元，用于获取用户的通话记录数据；
[0022]通讯网络构建单元，用于基于所述通话记录数据确定所述用户对应的通讯网络；
[0023]社会关系强度确定单元，用于基于所述通讯网络确定所述用户之间的社会关系强度；
[0024]社会关系识别单元，用于将所述社会关系强度和所述用户的个人特征数据输入到预设的社会关系推断模型，获得所述用户的社会关系数据；其中，所述社会关系推断模型包含用于识别所述社会关系数据的目标规则，所述目标规则是基于相应的关系样本库和样本个人特征数据以及预设的社会关系识别准确度进行监督学习训练得到的。
[0025]在一个实施例中，所述社会关系强度确定单元，具体用于：
[0026]基于所述通讯网络的结构相似度以及所述通讯网络中记录的所述用户之间的通话时长，确定所述用户之间的社会关系强度；其中，所述结构相似度包含所述通讯网络中的节点和边的结构相似度。
[0027]在一个实施例中，所述的社会关系识别装置，还包括：规则优化单元，用于根据预设的评估策略对已训练完成的所述社会关系推断模型中的所述目标规则进行样本数据的交叉分析，得到优化后的目标规则。
[0028]在一个实施例中，所述通话数据获取单元，具体用于：
[0029]获取用户的初始通话记录数据；所述初始通话记录数据包含所述用户的通话时间点、通话频率、通话时长、接入的基站经纬度信息、通话对象中的至少一种通话属性信息；
[0030]基于所述初始通话记录数据包含的通话属性信息以及预设的筛选规则，对所述初始通话记录数据进行筛选，剔除所述用户的异常通话记录数据，得到所述通话记录数据。
[0031]在一个实施例中，所述通讯网络构建单元，具体用于：
[0032]将所述用户和所述通话记录数据中的通话对象确定为节点，将所述通话记录数据确定为边，构建所述通讯网络；并将所述通话记录数据中的通话时长确定为所述通讯网络中的关键内容。
[0033]在一个实施例中，所述的社会关系识别装置，还包括：展示单元，用于基于预设的
多层次网络设计规则，对所述社会关系数据进行分层次展示。
[0034]第三方面，本专利技术还提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任意一项所述社会关系识别方法的步骤。
[0035]第四方面，本专利技术还提供一种处理器可读存储介质，所述处理器可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任意一项所述社会关系识别方法的步骤。
[0036]本专利技术实施例提供的所述社会关系识别方法，能够通过用户的通话记录数据构建通讯网络，并基于所述通讯网络准确度量用户的社会关系强度，提高了社会关系识别效率和准确性。
附图说明
[0037]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，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取其他的附图。
[0038]图1为本专利技术实施例提供的社会关系识别方法的流程示意图；
[0039]图2为本专利技术实施例提供的原始网络的本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种社会关系识别方法，其特征在于，包括：获取用户的通话记录数据；基于所述通话记录数据确定所述用户对应的通讯网络；基于所述通讯网络确定所述用户之间的社会关系强度；将所述社会关系强度和所述用户的个人特征数据输入到预设的社会关系推断模型，获得所述用户的社会关系数据；其中，所述社会关系推断模型包含用于识别所述社会关系数据的目标规则，所述目标规则是基于相应的关系样本库和样本个人特征数据以及预设的社会关系识别准确度进行监督学习训练得到的。2.根据权利要求1所述的社会关系识别方法，其特征在于，基于所述通讯网络确定所述用户之间的社会关系强度，具体包括：基于所述通讯网络的结构相似度以及所述通讯网络中记录的所述用户之间的通话时长，确定所述用户之间的社会关系强度；其中，所述结构相似度包含所述通讯网络中的节点和边的结构相似度。3.根据权利要求1所述的社会关系识别方法，其特征在于，还包括：根据预设的评估策略对已训练完成的所述社会关系推断模型中的所述目标规则进行样本数据的交叉分析，得到优化后的目标规则。4.根据权利要求1所述的社会关系识别方法，其特征在于，所述获取用户的通话记录数据，具体包括：获取用户的初始通话记录数据；所述初始通话记录数据包含所述用户的通话时间点、通话频率、通话时长、接入的基站经纬度信息、通话对象中的至少一种通话属性信息；基于所述初始通话记录数据包含的通话属性信息以及预设的筛选规则，对所述初始通话记录数据进行筛选，剔除所述用户的异常通话记录数据，得到所述通话记录数据。5.根据权利要求1所述的社会关系识别方法，其特征在于，基于所述通话记录数据确定所述用户对应的通讯网络，具体包括：将所述用户和所述通话记录数...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾瑞，邵波，赵洪松，闫文，王典隆，王菊，高景军，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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