[发明专利]推荐联系人信息的装置和方法

说明书

提供了一种装置。该装置包括处理器和存储器，存储器被配置为储存可由处理器执行的指令。处理器被配置为执行指令以基于正在由装置执行的应用从显示的数据中提取上下文信息，从上下文信息中识别标识符，基于标识符和关系图形搜索与标识符相关的至少一个推荐联系人，识别至少一个推荐联系人的优先级，以及根据优先级控制以显示至少一个推荐联系人，其中关系图形通过将关于多个用户之间的通信的信息输入到用于确定多个用户之间的关联的第一训练模型而获得。

技术领域

本公开涉及用于推荐联系人信息的方法和装置。更具体地，本公开涉及用于使用用户的当前上下文信息来推荐联系人信息的方法和装置以及联系方法。

背景技术

与现有的基于规则的智能系统不同，人工智能(AI)系统是一种能够实现人类智能水平并使机器能够自学习、自我确定并变得更加智能的计算机系统。使用的AI系统越多，辨识(recognition)率就越高，因此可以更准确地理解用户的偏好。因此，现有的基于规则的智能系统逐渐被基于深度学习的AI系统所取代。

AI技术由机器学习(深度学习)和使用机器学习的基本技术(elementtechniques)构成。

机器学习是用于输入数据的自我分类/学习特征的算法技术。基本技术是使用诸如深度学习的机器学习算法来模仿人类大脑的认知功能、确定功能等的技术，并且可以分类为多个技术领域，例如，包括语言理解、视觉理解、推断/预测、知识表示、操作控制等。

下文中将描述AI技术适用的各种领域。语言理解是一种识别和应用/处理人类语言/字符的技术，包括自然语言处理、机器翻译、对话系统、问答、语音辨识/合成等。视觉压缩是一种识别和处理在人类视角方面的对象，包括对象辨识、对象跟踪、视频搜索、人类辨识、场景理解、对空间的认识、视频增强等。推理/预测是一种判断和逻辑推理信息和进行预测的技术，包括知识/基于概率的推理、优化预测、基于偏好的计划、推荐等。知识表示是一种基于知识数据自动处理人类体验信息的技术，包括知识建立(数据创建/分类)、知识管理(数据利用)等。操作控制是用于控制车辆的自动驾驶和机器人的活动的技术，包括运动控制(导航、碰撞、驾驶)、操纵控制(行为控制)等。

随着通信技术的发展，已经向用户终端提供了与人通信的各种功能，因此不仅用于进行语音呼叫、发送文本消息等的联系人数量已经增加，而且通过信使、电子邮件，社交网络服务(SNS)等提供用于通信的联系人数量也已经增加。

以上信息仅作为背景信息提供，以帮助理解本公开。没有做出任何确定，也没有断言是否有任何上述内容可能适用于关于本公开的现有技术。

发明内容

技术问题

要记住用于各种类型的通信信道的大量联系人是很困难的。为了方便用户，每个通信信道程序提供以各种方式推荐联系人的功能。然而，在大多数现有的推荐联系人的方法中，仅基于呼叫的数量和每次呼叫的持续时间简单地推荐联系人。因此，越来越需要根据用户的上下文细分和推荐联系人。

解决方案

本发明提供了一种装置，包括处理器和存储器，存储器配置为储存可由处理器执行的指令。处理器配置为执行指令以基于正由装置执行的应用从显示的数据中提取上下文信息，从上下文信息中识别标识符，基于标识符和关系图形搜索与标识符相关的至少一个推荐联系人，识别至少一个推荐联系人的优先级，以及控制以根据优先级显示至少一个推荐联系人，其中关系图形通过将关于多个用户之间的通信的信息输入到用于确定多个用户之间的关联的第一训练模型而获得。

有益效果

本公开使得能够基于用户的上下文信息和与用户的关系提供用于推荐联系人的方法和装置。

附图说明

通过以下结合附图的描述，本公开的某些实施例的上述和其他方面、特征和优点将更加明显，在附图中：