[发明专利]移动设备的亲密度预测方法、系统、设备及存储介质在审
申请号: | 201911340044.8 | 申请日: | 2019-12-23 |
公开(公告)号: | CN111049988A | 公开(公告)日: | 2020-04-21 |
发明(设计)人: | 付长杰 | 申请(专利权)人: | 随手(北京)信息技术有限公司 |
主分类号: | H04M1/725 | 分类号: | H04M1/725;G06Q50/00;G06Q10/04;G06F16/28 |
代理公司: | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人: | 孟金喆 |
地址: | 100095 北京市海淀区高里*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 移动 设备 亲密 预测 方法 系统 存储 介质 | ||
本发明实施例公开了一种移动设备的亲密度预测方法、系统、设备及存储介质。该移动设备的亲密度预测方法包括:获取多个移动设备的通讯录数据并进行预处理以得到第一数据;根据所述第一数据生成所述多个移动设备的关系图谱;确认所述多个移动设备中的至少两个目标移动设备;根据所述关系图谱预测所述多个移动设备和所述至少两个目标移动设备之间的亲密度信息。本发明实施例实现了更简单的预测移动设备之间的亲密度。
技术领域
本发明实施例涉及移动通信技术,尤其涉及一种移动设备的亲密度预测方法、系统、设备及存储介质。
背景技术
在移动互联网时代下,移动设备成为人们生活中必不可少的工具,如何预测移动设备之间的亲密度也成为了一个重要的研究方法。
现有的预测移动设备之间的亲密度的技术主要分为两个方向,一种是基于设备的硬件参数,包括可变设备参数和不可变设备参数,通过有监督学习或无监督学习预测移动设备之间的亲密度;一种是综合设备的硬件参数和用户的行为数据,在单纯使用设备参数信息的基础之上,加上用户的行为数据(如点击、浏览等行为数据),采用机器学习算法预测移动设备之间的亲密度。
但是上述两个方向的应用依赖于设备参数和行为数据的采集,在实际应用场景中面临困难,例如IOS系统采集难度高,对于采集难度低的安卓系统来说,其设备参数容易被窜改,此外,用户行为数据采集存在时间成本,新用户的行为数据往往比较少。
发明内容
本发明实施例提供一种移动设备的亲密度预测方法、系统、设备及存储介质,以实现更简单的预测移动设备之间的亲密度。
为达此目的,本发明实施例提供了一种移动设备的亲密度预测方法,该移动设备的亲密度预测方法包括:
获取多个移动设备的通讯录数据并进行预处理以得到第一数据;
根据所述第一数据生成所述多个移动设备的关系图谱;
确认所述多个移动设备中的至少两个目标移动设备;
根据所述关系图谱预测所述多个移动设备和所述至少两个目标移动设备之间的亲密度信息。
进一步的,所述获取多个移动设备的通讯录数据并进行预处理以得到第一数据包括:
获取多个移动设备的通讯录数据;
提取所述通讯录数据中的手机号码作为第一数据。
进一步的,所述根据所述关系图谱预测所述多个移动设备和所述至少两个目标移动设备之间的亲密度信息包括:
根据所述关系图谱得到所述至少两个目标移动设备之间的共有手机号码数量;
统计所述共有手机号码数量相同的目标移动设备的数量;
根据所述目标移动设备的数量确认所述多个移动设备和所述至少两个目标移动设备之间的亲密度信息。
进一步的,所述根据所述关系图谱得到所述至少两个目标移动设备之间的共有手机号码数量包括:
对所述至少两个目标移动设备进行编号;
按编号从小到大的顺序获取所述关系图谱中所述至少两个目标移动设备之间的路径数量;
根据所述路径数量得到所述至少两个目标移动设备之间的共有手机号码数量。
进一步的,所述根据所述关系图谱预测所述多个移动设备和所述至少两个目标移动设备之间的亲密度信息之后包括:
根据所述亲密度信息划分亲密度等级。
进一步的,所述根据所述亲密度信息划分亲密度等级之后包括:
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