[发明专利]邀请行为预测方法及装置

说明书

本发明是关于一种邀请行为预测方法及装置，属于互联网技术领域。所述方法包括：获取第一用户的群组行为特征信息；获取第二用户的群组关系特征信息；将群组的群组架构特征信息、第一用户的群组行为特征信息以及第二用户的群组关系特征信息输入邀请预测模型中，得到目标成员用户和目标成员用户的候选邀请用户；向目标成员用户发送邀请预测信息，邀请预测信息用于提示目标成员用户将目标成员用户的候选邀请用户加入群组。本发明通过基于能够代表群组内成员用户关系以及成员用户的邀请行为等的特征所训练的邀请预测模型，来进行邀请行为的预测，使得社交应用的智能化较优，社交应用中的群组所提供互动功能的利用率达到最大化。

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，特别涉及一种邀请行为预测方法及装置。

背景技术

随着诸如微信、易信等社交应用的出现与兴起，人与人之间的交流方式发生了极大的改变。为了促进用户与用户之间的交流以及人际交往关系的建立，用户在使用社交应用时，往往会基于社交应用建立群组，对具有同一兴趣爱好、具有同一项任务等的用户进行邀请，将用户邀请至同一群组，以便更好的进行交流沟通。群组给用户带来了更强的社区感和连接感，而且提高了社交应用对用户的吸引力。

相关技术中，用户在建立群组时，可以在通讯录中查看该用户的关联用户，并选取关联用户中可能对即将建立的群组感兴趣的关联用户，对关联用户进行邀请，完成对群组的建立。而且，群组中的成员用户若确定其他关联用户也可能对该群组感兴趣，则便可对其他关联用户进行邀请，以使其他关联用户进入该群组。

目前，在群组建立之后，群组中当前包括的成员用户可能由于工作或生活的繁忙忘记对群组进行诸如更新群内成员等维护，而社交应用也并不会对用户进行提醒，使得社交应用的智能化欠佳，因此，为了提高社交应用的智能化程度，以使得群组所提供互动功能的利用率最大化，亟需一种邀请行为预测方法。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本发明提供一种邀请行为预测方法及装置。

根据本发明实施例的第一方面，提供一种邀请行为预测方法，所述方法包括：

获取第一用户的群组行为特征信息，所述群组行为特征信息包括所述第一用户的入组时长和邀请时间间隔，所述邀请时间间隔为所述第一用户上一次邀请行为的发生时刻与当前预测时刻的时间间隔，所述第一用户为待预测的群组内成员用户；

获取第二用户的群组关系特征信息，所述第二用户为所述第一用户的关联用户，所述群组关系特征信息用于指示所述第二用户与所述群组之间的关联情况；

将所述群组的群组架构特征信息、所述第一用户的群组行为特征信息以及所述第二用户的群组关系特征信息输入邀请预测模型中，得到目标成员用户和所述目标成员用户的候选邀请用户，所述邀请预测模型至少基于训练集中多个样本群组以及多个样本群组中成员用户的关联用户的群组关系特征信息训练得到；

向所述目标成员用户发送邀请预测信息，所述邀请预测信息用于提示所述目标成员用户将所述目标成员用户的候选邀请用户加入所述群组。

本发明的实施例提供的方法，通过基于能够代表群组内成员用户关系以及成员用户的邀请行为等的特征所训练的邀请预测模型，来进行邀请行为的预测，使得社交应用的智能化较优，社交应用中的群组所提供互动功能的利用率达到最大化。

根据本发明实施例的第二方面，提供一种邀请行为预测装置，所述装置包括：

群组行为获取模块，用于获取第一用户的群组行为特征信息，所述群组行为特征信息包括所述第一用户的入组时长和邀请时间间隔，所述邀请时间间隔为所述第一用户上一次邀请行为的发生时刻与当前预测时刻的时间间隔，所述第一用户为待预测的群组内成员用户；

群组关系获取模块，用于获取第二用户的群组关系特征信息，所述第二用户为所述第一用户的关联用户，所述群组关系特征信息用于指示所述第二用户与所述群组之间的关联情况；