[发明专利]好友推荐方法及装置

权利要求书

1.一种好友推荐方法，其特征在于，包括：

根据用户的交友记录，确定用户的与交友相关的特征对应的当前时刻的特征值；

根据与交友相关的特征对应的当前时刻的特征值计算所述用户的当前时刻的交友热度分值；

根据所述交友热度分值确定向所述用户推荐的好友中与所述用户无关联的联系人的比例或数量，按确定的所述比例或数量向所述用户进行好友推荐；

其中，所述比例或数量与所述交友热度分值成正比。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

从用户的行为记录中提取交友行为，根据所述交友行为生成所述用户的交友记录。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

利用机器学习算法，根据用户的交友记录中各个特征与所述用户与无关联的联系人间建立好友关系间的关联度，确定各个特征对应的权重值；

所述根据与交友相关的特征对应的当前时刻的特征值计算所述用户的当前时刻的交友热度分值，包括：

将特征对应的当前时刻的特征值转换为所述特征对应的当前时刻的特征分值；

将各个特征对应的当前时刻的特征分值与所述各个特征对应的权重值进行加权求和，将所述和值作为所述用户的当前时刻的交友热度分值。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当用户的交友行为发生变更时，根据变更后的交友行为更新用户的交友记录；

所述利用机器学习算法，根据用户的交友记录中各个特征与所述用户与无关联的联系人间建立好友关系间的关联度，确定各个特征对应的权重值，包括：

利用机器学习算法，根据更新后的交友记录中各个特征与所述用户与无关联的联系人间建立好友关系间的关联度，确定各个特征对应的新的权重值。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述用户的当前时刻的交友热度分值确定将所述用户推荐给无关联的另一用户的概率；

按照所述概率将所述用户推荐给无关联的另一用户；

其中，所述概率与所述交友热度分值成正比。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据用户的交友记录，确定用户的与交友相关的特征对应的当前时刻的特征值，包括：

根据用户的交友记录，对用户在当前时刻前预设时长内的交友行为进行统计，根据统计结果得出特征对应的特征值。

7.一种好友推荐装置，其特征在于，包括：

第一确定模块，用于根据用户的交友记录，确定用户的与交友相关的特征对应的当前时刻的特征值；

计算模块，用于根据与交友相关的特征对应的当前时刻的特征值计算所述用户的当前时刻的交友热度分值；

第一推荐模块，用于根据所述交友热度分值确定向所述用户推荐的好友中与所述用户无关联的联系人的比例或数量，按确定的所述比例或数量向所述用户进行好友推荐；

其中，所述比例或数量与所述交友热度分值成正比。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

生成模块，用于从用户的行为记录中提取交友行为，根据所述交友行为生成所述用户的交友记录。

9.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第二确定模块，用于利用机器学习算法，根据用户的交友记录中各个特征与所述用户与无关联的联系人间建立好友关系间的关联度，确定各个特征对应的权重值；

所述计算模块，包括：

转换子模块，用于将特征对应的当前时刻的特征值转换为所述特征对应的当前时刻的特征分值；

加权求和子模块，用于将各个特征对应的当前时刻的特征分值与所述各个特征对应的权重值进行加权求和，将所述和值作为所述用户的当前时刻的交友热度分值。

10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

更新模块，用于当用户的交友行为发生变更时，根据变更后的交友行为更新用户的交友记录；

所述第二确定模块，包括：

确定子模块，用于利用机器学习算法，根据更新后的交友记录中各个特征与所述用户与无关联的联系人间建立好友关系间的关联度，确定各个特征对应的新的权重值。