本發(fā)明涉及通信錄
技術(shù)領(lǐng)域：
，尤其涉及一種聯(lián)系人數(shù)據(jù)管理方法及其系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
：在現(xiàn)有的移動應(yīng)用市場中提供的通訊錄類應(yīng)用大多都只是作為一個聯(lián)系人聯(lián)系方式的存儲工具，只停留在維護和挖掘本地數(shù)據(jù)階段。在智能移動終端上安裝以后，用戶通常能夠進行的操作就是對聯(lián)系人的一些數(shù)據(jù)進行增加、刪除、修改或者檢索等簡單的操作，例如搜索聯(lián)系人，查看通話記錄，發(fā)短信和撥打電話。這樣的聯(lián)系人數(shù)據(jù)的管理方式較為單一，也無法提供更多可能的信息以滿足用戶的要求。例如在瀏覽聯(lián)系人和撥打電話之前，我們完全無法通過手機通訊錄app知悉該聯(lián)系人的其他細節(jié)信息和近期狀態(tài)。隨著機器學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，應(yīng)用相關(guān)的技術(shù)實現(xiàn)的各類型智能化功能，例如推薦引擎等越來越廣泛，用戶也越來越希望能夠獲得這樣的一些智能功能，提高使用的便捷性。但是，現(xiàn)有的通訊錄都只是被動的被用戶所使用，智能化程度較低，無法滿足用戶的使用需求，提高用戶的粘合度。因此，現(xiàn)有技術(shù)還有待發(fā)展。技術(shù)實現(xiàn)要素：鑒于上述現(xiàn)有技術(shù)的不足之處，本發(fā)明的目的在于提供一種聯(lián)系人數(shù)據(jù)管理方法及其系統(tǒng)，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中通信錄應(yīng)用的智能化程度低，無法滿足用戶需求的問題。為了達到上述目的，本發(fā)明采取了以下技術(shù)方案：一種聯(lián)系人數(shù)據(jù)管理方法，其中，包括：在系統(tǒng)客戶端：a1、向用戶展示與聯(lián)系人對應(yīng)的聚合數(shù)據(jù)，所述聚合數(shù)據(jù)包括：與聯(lián)系人對應(yīng)的生活動態(tài)信息以及聯(lián)系人數(shù)據(jù)；所述聯(lián)系人數(shù)據(jù)至少包括聯(lián)系人，聯(lián)系人對應(yīng)的聯(lián)系方式；a2、向用戶推送具有預(yù)定情感值的聯(lián)系人的至少部分聚合數(shù)據(jù)；在服務(wù)器端：b1、接收來自系統(tǒng)客戶端的聯(lián)系人數(shù)據(jù)，并獲取與聯(lián)系人對應(yīng)的生活動態(tài)信息；b2、將所述生活動態(tài)信息反饋至所述系統(tǒng)客戶端中；b3、對所述聚合數(shù)據(jù)進行情感傾向性語義分析，計算獲得對應(yīng)聯(lián)系人的情感值并反饋至所述系統(tǒng)客戶端中。所述的聯(lián)系人數(shù)據(jù)管理方法，其中，所述步驟b1具體包括：b11、使用預(yù)定的網(wǎng)絡(luò)爬蟲及其頁面過濾規(guī)則，根據(jù)與聯(lián)系人對應(yīng)的url數(shù)據(jù)獲取原始數(shù)據(jù)；b12、將過濾后的原始數(shù)據(jù)按字段存儲在數(shù)據(jù)庫中；b13、每間隔預(yù)定的時間，更新所述數(shù)據(jù)庫中的原始數(shù)據(jù)。所述的聯(lián)系人數(shù)據(jù)管理方法，其中，所述方法還包括：在系統(tǒng)客戶端：a01、獲取用戶輸入的聯(lián)系人數(shù)據(jù)；a02、檢查所述聯(lián)系人數(shù)據(jù)是否滿足預(yù)定標準；a03、若否，提醒用戶輸入完整的聯(lián)系人數(shù)據(jù)。所述的聯(lián)系人數(shù)據(jù)管理方法，其中，所述步驟a2具體包括：a21、判斷聯(lián)系人的情感值是否在預(yù)定范圍內(nèi)；a22、將情感值屬于預(yù)定范圍內(nèi)的異常聯(lián)系人以彈窗或者列表置頂顯示的方式，向用戶展示；a23、向用戶推送所述異常聯(lián)系人的部分聚合數(shù)據(jù)。所述的聯(lián)系人數(shù)據(jù)管理方法，其中，所述方法還包括：在系統(tǒng)客戶端，根據(jù)聯(lián)系人的社會關(guān)系，相關(guān)通話數(shù)據(jù)，計算所述聯(lián)系人對應(yīng)的親密度；所述步驟b3具體包括：b31、根據(jù)所述生活動態(tài)信息，分別計算文本情感總值和情緒穩(wěn)定值；所述文本情感總值用于表示聯(lián)系人的情感傾向，所述情緒穩(wěn)定值用于表示所述文本情感總值的變化波動程度b32、將所述親密度、文本情感總值和情緒穩(wěn)定值反饋至所述系統(tǒng)客戶端中。一種聯(lián)系人數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，其中，所述系統(tǒng)包括：系統(tǒng)客戶端和服務(wù)器端；所述系統(tǒng)客戶端包括：展示模塊，用于向用戶展示與聯(lián)系人對應(yīng)的聚合數(shù)據(jù)，所述聚合數(shù)據(jù)包括：與聯(lián)系人對應(yīng)的生活動態(tài)信息以及聯(lián)系人數(shù)據(jù)；所述聯(lián)系人數(shù)據(jù)至少包括聯(lián)系人，聯(lián)系人對應(yīng)的聯(lián)系方式；以及推送模塊，用于向用戶推送具有預(yù)定情感值的聯(lián)系人的至少部分聚合數(shù)據(jù)；所述服務(wù)器端包括：生活動態(tài)信息獲取模塊，用于接收來自系統(tǒng)客戶端的聯(lián)系人數(shù)據(jù)，并獲取與聯(lián)系人對應(yīng)的生活動態(tài)信息；信息反饋模塊，用于將所述生活動態(tài)信息反饋至所述系統(tǒng)客戶端中；以及情感值計算模塊，用于對所述聚合數(shù)據(jù)進行情感傾向性語義分析，計算獲得對應(yīng)聯(lián)系人的情感值并反饋至所述系統(tǒng)客戶端中。所述的系統(tǒng)，其中，所述生活動態(tài)信息獲取模塊具體用于：使用預(yù)定的網(wǎng)絡(luò)爬蟲及其頁面過濾規(guī)則，根據(jù)與聯(lián)系人對應(yīng)的url數(shù)據(jù)獲取原始數(shù)據(jù)；將過濾后的原始數(shù)據(jù)按字段存儲在數(shù)據(jù)庫中；以及每間隔預(yù)定的時間，更新所述數(shù)據(jù)庫中的原始數(shù)據(jù)。所述的系統(tǒng)，其中，所述系統(tǒng)客戶端還包括：輸入模塊，所述輸入模塊具體用于：獲取用戶輸入的聯(lián)系人數(shù)據(jù)；檢查所述聯(lián)系人數(shù)據(jù)是否滿足預(yù)定標準；若否，提醒用戶輸入完整的聯(lián)系人數(shù)據(jù)。所述的系統(tǒng)，其中，所述推送模塊具體用于：判斷聯(lián)系人的情感值是否在預(yù)定范圍內(nèi)；將情感值屬于預(yù)定范圍內(nèi)的異常聯(lián)系人以彈窗或者列表置頂顯示的方式，向用戶展示；向用戶推送所述異常聯(lián)系人的部分聚合數(shù)據(jù)。所述的系統(tǒng)，其中，所述推送模塊具體用于：根據(jù)聯(lián)系人的社會關(guān)系，相關(guān)通話數(shù)據(jù)，計算所述聯(lián)系人對應(yīng)的親密度；所述情感值計算模塊具體用于：根據(jù)所述生活動態(tài)信息，分別計算文本情感總值和情緒穩(wěn)定值；所述文本情感總值用于表示聯(lián)系人的情感傾向，所述情緒穩(wěn)定值用于表示所述文本情感總值的變化波動程度。將所述文本情感總值和情緒穩(wěn)定值反饋至所述系統(tǒng)客戶端中。有益效果：本發(fā)明提供的聯(lián)系人數(shù)據(jù)管理方法及其系統(tǒng)，能夠向用戶同時展示與聯(lián)系人相關(guān)的生活動態(tài)信息，能夠提供更多的信息。并且采用特定的計算算法，充分挖掘并利用了網(wǎng)絡(luò)和本地數(shù)據(jù)，將聯(lián)系人的狀態(tài)進行量化和具象化為情感值，并根據(jù)情感值提供相應(yīng)推薦結(jié)果，使得通信錄更具智能化特點，提高用戶的粘合度。附圖說明圖1為本發(fā)明實施例提供的聯(lián)系人數(shù)據(jù)管理方法的方法流程圖；圖2為本發(fā)明實施例提供的通信錄移動應(yīng)用的示意圖；圖3為本發(fā)明實施例提供的聯(lián)系人數(shù)據(jù)備份和同步的方法流程圖；圖4為本發(fā)明實施例提供的生活動態(tài)信息獲取方法的方法流圖；圖5為本發(fā)明實施例提供的通信錄移動應(yīng)用的使用流程圖；圖6為本發(fā)明實施例提供的聯(lián)系人數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的功能框圖。具體實施方式本發(fā)明提供一種聯(lián)系人數(shù)據(jù)管理方法及其系統(tǒng)。為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及效果更加清楚、明確，以下參照附圖并舉實施例對本發(fā)明進一步詳細說明。應(yīng)當理解，此處所描述的具體實施例僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。如圖1所示，為本發(fā)明實施例提供的一種聯(lián)系人數(shù)據(jù)管理方法。所述聯(lián)系人數(shù)據(jù)管理方法基于c/s架構(gòu)建立，其包括了系統(tǒng)客戶端(client)和服務(wù)器端(server)，在兩端分別分配執(zhí)行一定的功能，并具有各自的數(shù)據(jù)庫，進行維護和數(shù)據(jù)更新。其中，在系統(tǒng)客戶端，可以執(zhí)行如下步驟：100、向用戶展示與聯(lián)系人對應(yīng)的聚合數(shù)據(jù)。所述聚合數(shù)據(jù)包括：與聯(lián)系人對應(yīng)的生活動態(tài)信息以及聯(lián)系人數(shù)據(jù)；所述聯(lián)系人數(shù)據(jù)至少包括聯(lián)系人，聯(lián)系人對應(yīng)的聯(lián)系方式。所述聯(lián)系人數(shù)據(jù)是指現(xiàn)有通信錄中通常包含的一些數(shù)據(jù)項目，例如，聯(lián)系人名稱、聯(lián)系人的電話、聯(lián)系人住址，聯(lián)系人的社交賬號等。所述生活動態(tài)信息是指與某個聯(lián)系人相關(guān)的，在社交平臺或者其他網(wǎng)絡(luò)平臺上發(fā)布的，與自己生活動態(tài)相關(guān)的信息，例如在微博上發(fā)布的微博、朋友圈動態(tài)等。上述聚合數(shù)據(jù)具體可以以任何合適的方式在智能終端上展示，例如如圖2所示，為本發(fā)明實施例提供的一種展示方式，在點擊進入通信錄的某個聯(lián)系人名片時，同時顯示其在一些社交平臺上發(fā)布的消息。110、向用戶推送具有預(yù)定情感值的聯(lián)系人的至少部分聚合數(shù)據(jù)。該聯(lián)系人的情感值由服務(wù)器端計算得出。系統(tǒng)客戶端根據(jù)一些預(yù)定的規(guī)則，篩選聯(lián)系人并將一些存在異常情況(例如突然聯(lián)系頻率下降)的聯(lián)系人向用戶提示，保持用戶與聯(lián)系人之間的聯(lián)系。相對應(yīng)地，在服務(wù)器端可以執(zhí)行如下方法步驟：200、接收來自系統(tǒng)客戶端的聯(lián)系人數(shù)據(jù)，并獲取與聯(lián)系人對應(yīng)的生活動態(tài)信息。服務(wù)器端接收獲得的聯(lián)系人數(shù)據(jù)可以存放在服務(wù)器端的數(shù)據(jù)庫中，這樣可以使通信錄具備一定備份功能。根據(jù)聯(lián)系人數(shù)據(jù)，在用戶授權(quán)的情況下，服務(wù)器端可以通過合適的方式自動的獲取到聯(lián)系人的生活動態(tài)信息。210、將所述生活動態(tài)信息反饋至所述系統(tǒng)客戶端中。反饋信息可以采用合適的數(shù)據(jù)格式完成，由系統(tǒng)客戶端對消息進行解析，然后形成聚合數(shù)據(jù)向用戶展示。220、對所述聚合數(shù)據(jù)進行情感傾向性語義分析，計算獲得對應(yīng)聯(lián)系人的情感值并反饋至所述系統(tǒng)客戶端中。情感傾向性語義分析是一種機器學(xué)習(xí)方式，對生活動態(tài)信息進行量化，用以判斷聯(lián)系人的情感狀態(tài)并以情感值的數(shù)據(jù)來體現(xiàn)。具體可以使用任何合適的方式來完成這樣的計算。例如，可以簡單的利用由第三方提供api服務(wù)，將文本上傳后完成情感值計算，也可以使用自定義的情感詞典，通過特定的算法來進行情感值計算，評判文本所表達的傾向。當然，上述計算方式是基于文本信息的信息類型完成的。因此，在一些實施例中，還可以對生活動態(tài)信息中的圖像信息、語音信息等進行轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)換為文本信息。在本發(fā)明實施例中，使用了c/s架構(gòu)并且進行了合理分配的情況下，有效的減緩了系統(tǒng)客戶端網(wǎng)絡(luò)和計算壓力，提高了目標數(shù)據(jù)的獲取速率。并且使用兩級數(shù)據(jù)獲取存儲策略，降低了對客戶端網(wǎng)絡(luò)的要求和消耗，減少用戶智能終端的流量消耗。服務(wù)器數(shù)據(jù)庫還可以實現(xiàn)用戶群聯(lián)系人數(shù)據(jù)的備份和同步，一定程度上保證了聯(lián)系人數(shù)據(jù)的完整性和安全性。以下結(jié)合實例具體闡述系統(tǒng)客戶端和服務(wù)器端各自的數(shù)據(jù)庫維護和更新過程：首先，對于服務(wù)器端的數(shù)據(jù)庫需要存儲所有已上傳的聯(lián)系人基本信息和他們各自對應(yīng)的三個社交平臺的文本動態(tài)數(shù)據(jù)及用戶與其聯(lián)系人之間的映射關(guān)系。而系統(tǒng)客戶端的數(shù)據(jù)庫需要存儲本地聯(lián)系人的基本信息和他們各自對應(yīng)的三個平臺的文本動態(tài)數(shù)據(jù)。1)用戶在系統(tǒng)客戶端除了需要存儲自己和本地聯(lián)系人的姓名、電話等基本信息，還可以填寫自己和本地聯(lián)系人已知的社交平臺賬號信息，具體信息存儲表如下表所示：該表中包含了本地聯(lián)系人的姓名(name)、貼吧id(tiebaid)、貼吧主頁url(tiebaurl)、微博id(weiboid)、微博個人主頁url(weibourl)、人人網(wǎng)id(renrenid)、人人網(wǎng)個人主頁url(renrenurl)、個人近期情感值(emotion_value)、該聯(lián)系人與用戶的親密度(degree_of_intimacy)等項目。用戶在第一次使用客戶端應(yīng)用時，就會生成該聯(lián)系人信息表，用于記錄本地聯(lián)系人的相關(guān)信息。當用戶在填寫自己的信息時，信息記錄會保存至sharepreference文件中。2)在服務(wù)器端，數(shù)據(jù)庫記錄存儲用戶們上傳的本地聯(lián)系人和個人相關(guān)信息，數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)如下表所示：idnametelsourceidtiebaurlweibourlrenrenurlemotion_valueisuser1張三1234567xxxwww.x.comwww.x.comwww.x.com3212李四1245678xxxwww.x.comwww.x.comwww.x.com7703王五7654321xxxwww.x.comwww.x.comwww.x.com870該表中包含了客戶端用戶上傳的本地聯(lián)系人和自己的相關(guān)信息。包括聯(lián)系人姓名(name)、電話(tel)、唯一識別碼(source_id)、貼吧個人主頁url(tiebaurl)、微博個人主頁url(weibourl)、人人網(wǎng)個人主頁url(renrenurl)、情感值(emotion_value)、是否為客戶端用戶的標識(isuser)。source_id是系統(tǒng)為每個聯(lián)系人生成的唯一識別碼，該識別碼是當用戶將該聯(lián)系人首次信息上傳時，服務(wù)器端根據(jù)當前的系統(tǒng)信息生成的uuid。emotion_value是服務(wù)器通過對該聯(lián)系人的社交平臺動態(tài)進行語義情感分析后得出數(shù)據(jù)經(jīng)過相應(yīng)算法轉(zhuǎn)化后得出的情感值。isuser是用來標識該聯(lián)系人是否為客戶端的使用者，即用戶。服務(wù)器端數(shù)據(jù)庫還包含一類聯(lián)系人社交平臺動態(tài)記錄表，該表結(jié)構(gòu)如下表所示：idsourceidtimeaddresstitlecontentimg_urlsocila_platform1xxx2016/10/27www.x.com321tieba2xxx2016/10/27www.x.com770weibo3xxx2016/10/26www.x.com870renren該表用于記錄服務(wù)器在三個社交平臺獲取到的各聯(lián)系人的發(fā)言、動態(tài)情況，字段包含聯(lián)系人唯一識別碼(source_id)、發(fā)表時間(time)、發(fā)表地址或設(shè)備(address)、發(fā)表的主題(title)、發(fā)表的文字內(nèi)容(content)、內(nèi)容圖片的url(img_url)、社交平臺的類別(socila_platform)。在一些實施例中，為了保證用戶數(shù)據(jù)的安全和簡化用戶的操作，還可以利用服務(wù)器端的數(shù)據(jù)庫支持用戶備份本地聯(lián)系人數(shù)據(jù)和聯(lián)系人數(shù)劇同步，其具體方式如圖3所示：首先，當用戶第一次打開使用系統(tǒng)客戶端時，客戶端會要求用戶先填寫自己的個人數(shù)據(jù)信息，其中電話號碼為必填項(s10)。這是為了保證將來用戶上傳數(shù)據(jù)到服務(wù)器時，服務(wù)器能確定用戶的唯一身份并能夠建立每個用戶與其本地聯(lián)系人的關(guān)系映射表。同時應(yīng)用會將手機中原有的聯(lián)系人數(shù)據(jù)進行導(dǎo)入。用戶進行聯(lián)系人添加時，電話信息為必填項。當用戶需要對本地數(shù)據(jù)進行備份時，可以點擊主界面的備份按鈕。隨后客戶端會將本地數(shù)據(jù)以xml文件流的形式通過socket通信上傳給服務(wù)器端，服務(wù)器端接收到數(shù)據(jù)后，在將每個聯(lián)系人添加到數(shù)據(jù)庫時，會先檢測該聯(lián)系人信息中是否包含source_id(s20)，如果包含，則說明該聯(lián)系人信息已經(jīng)在數(shù)據(jù)庫中，如果該聯(lián)系人是用戶(s30)，則不修改數(shù)據(jù)，否則修改(s50)。如果不包含source_id，則服務(wù)器為其生成一個source_id,并將該聯(lián)系人數(shù)據(jù)保存進數(shù)據(jù)庫(s40)。對于用戶自身數(shù)據(jù)，和上面操作相同。然后服務(wù)器會為上傳用戶建立一個與本地聯(lián)系人的關(guān)系映射表，該表即用戶數(shù)據(jù)備份索引，用戶每次上傳數(shù)據(jù)，服務(wù)器都會去更新該表信息。對于數(shù)據(jù)同步：這里的數(shù)據(jù)同步不僅包含用戶的本地聯(lián)系人的基本信息，還包含每個聯(lián)系人的社交平臺動態(tài)信息。同步包括自動同步和手動同步。自動同步是應(yīng)用會在后臺保持一個服務(wù)，在網(wǎng)絡(luò)保持正常連接的情況下，它會定時發(fā)送數(shù)據(jù)同步指令給服務(wù)器，服務(wù)器接收到指令后，會在數(shù)據(jù)庫中搜索到該用戶，根據(jù)之前提到的關(guān)系映射表獲取到所有相關(guān)聯(lián)系人的所有最新信息，并將數(shù)據(jù)以xml數(shù)據(jù)流的格式返回給相應(yīng)客戶端，客戶端進行格式解析并將數(shù)據(jù)保存至客戶端數(shù)據(jù)庫，手動同步是用戶點擊主界面上的數(shù)據(jù)同步按鈕，實現(xiàn)和上面一樣的功能。在一些實施例中，所述步驟200具體包括：首先，使用預(yù)定的網(wǎng)絡(luò)爬蟲及其頁面過濾規(guī)則，根據(jù)與聯(lián)系人對應(yīng)的url數(shù)據(jù)獲取原始數(shù)據(jù)；然后，將過濾后的原始數(shù)據(jù)按字段存儲在數(shù)據(jù)庫中；最后每間隔預(yù)定的時間，更新所述數(shù)據(jù)庫中的原始數(shù)據(jù)。上述數(shù)據(jù)每次都只保留一個周期的并且每次爬蟲抓取完畢后都會檢測是否有新動態(tài)，每次都只將新動態(tài)添加進數(shù)據(jù)庫。所以在每次存放新的周期的數(shù)據(jù)前，都會將舊數(shù)據(jù)進行清空，從而避免產(chǎn)生數(shù)據(jù)冗余。在本實施例中，使用的是網(wǎng)絡(luò)爬蟲來實現(xiàn)對于生活狀態(tài)信息的獲取。如圖4所示，為所述網(wǎng)絡(luò)爬蟲的工作流程：首先，提供初始url作為信息抓取的入口網(wǎng)頁(步驟310)。然后，該url會被加入到具有特定爬取原則的待抓取url隊列中(步驟320)，根據(jù)所述爬取原則下載相應(yīng)的url對應(yīng)的頁面(步驟330)，并將已抓取頁面加入到已抓取隊列中(步驟340)。最后，根據(jù)爬取策略將已抓取的頁面上的新url加入待抓取url隊列中(步驟350)。網(wǎng)絡(luò)爬蟲爬行策略包含多種，常使用的有深度優(yōu)先遍歷策略、廣度優(yōu)先遍歷策略和反向鏈接數(shù)策略。在本實施例中，使用了深度和廣度優(yōu)先遍歷策略。在本實施例中，使用了開源爬蟲框架webcollector。在具體項目中導(dǎo)入相關(guān)jar包即可，開發(fā)者因此只需要提供url和相應(yīng)的頁面過濾規(guī)則。當然，由于社交平臺的數(shù)據(jù)私密性，需要提供測試賬號進行模擬登陸來到達指定網(wǎng)頁，然后根據(jù)相應(yīng)的dom樹和標簽來爬取指定的頁面數(shù)據(jù)。對于url的選擇方式，當用戶在系統(tǒng)客戶端點擊進入一位聯(lián)系人的信息主頁面時，客戶端會提取本地數(shù)據(jù)庫中的該聯(lián)系人的社交賬號信息傳輸?shù)椒?wù)器端用于爬蟲的初始url。若本地沒有該聯(lián)系人的社交賬號信息，服務(wù)器端會根據(jù)該聯(lián)系人的source_id或電話號碼對服務(wù)器數(shù)據(jù)庫進行搜索，查找是否有該聯(lián)系人的社交賬號信息，如果有，則使用服務(wù)器數(shù)據(jù)庫中賬號信息，否則不進行頁面爬取。當爬蟲根據(jù)過濾規(guī)則對頁面解析完畢后，服務(wù)器端獲得數(shù)據(jù)，并將其按社交平臺分類存放。在一些具體實施例中，所述社交平臺具體可以包括：百度貼吧、新浪微博以及人人網(wǎng)等。其中，對于百度貼吧，其生活狀態(tài)信息可以包括：發(fā)帖時間、貼吧名、帖子主題、帖子內(nèi)容、回復(fù)對象、回復(fù)內(nèi)容，由于百度貼吧的特殊性，從用戶操作頻率來看，發(fā)帖和回帖都占了很大比例，可以記錄聯(lián)系人發(fā)帖和回帖的動態(tài)數(shù)據(jù)。對于新浪微博，其生活狀態(tài)信息可以包括：發(fā)表時間、動態(tài)文字內(nèi)容、動態(tài)包含的圖片url、該動態(tài)的關(guān)注度，這里的關(guān)注度指的是該動態(tài)獲得的評論數(shù)、獲贊數(shù)、分享數(shù)等等，可以用來衡量該動態(tài)對聯(lián)系人的重要程度。如圖5所示，為本發(fā)明實施例提供的聯(lián)系人數(shù)據(jù)管理方法在通信錄移動應(yīng)用中的使用流程。在初次使用系統(tǒng)客戶端的過程中，系統(tǒng)客戶端會提示用戶輸入相關(guān)信息，獲取用戶輸入的聯(lián)系人數(shù)據(jù)。然后，檢查所述聯(lián)系人數(shù)據(jù)是否滿足預(yù)定標準(例如某些必填項目是否完整)。若否，提醒用戶輸入完整的聯(lián)系人數(shù)據(jù)。當然，在后續(xù)的新增聯(lián)系人的過程中，也可以執(zhí)行上述檢查和提醒步驟。當用戶需要對本地信息進行備份和同步時，可以通過點擊客戶端主界面上的功能按鈕來下達指令，客戶端根據(jù)指令，會將其上傳數(shù)據(jù)到服務(wù)器，服務(wù)器進行解析并進行查找和存儲，然后將特定數(shù)據(jù)返回給客戶端，實現(xiàn)了備份和數(shù)據(jù)同步。當用戶需要查看某聯(lián)系人的具體信息時，點擊該聯(lián)系人項目，即可進入該聯(lián)系人的具體信息顯示界面，例如圖2所示，該界面可以包含該聯(lián)系人的基本信息和三個社交平臺的動態(tài)信息。當用戶進入該界面時，客戶端會上傳該聯(lián)系人的社交主頁url，當傳輸?shù)椒?wù)器后，該url會作為該聯(lián)系人的首選url進行數(shù)據(jù)爬取，如果本地沒有該聯(lián)系人的社交賬號信息，服務(wù)器會根據(jù)該聯(lián)系人的唯一識別碼在數(shù)據(jù)庫中進行查找，如果存在該聯(lián)系人的賬號信息，則使用數(shù)據(jù)庫中該數(shù)據(jù)。如果數(shù)據(jù)庫中也沒有，則不進行數(shù)據(jù)爬取。當社交平臺動態(tài)數(shù)據(jù)獲取成功后，服務(wù)器會將數(shù)據(jù)進行存儲，并同時以xml字符流的形式返回給客戶端，客戶端接收到數(shù)據(jù)后解析，即可在界面上正確顯示。另外，服務(wù)器會定時提取數(shù)據(jù)庫中所有聯(lián)系人數(shù)據(jù)，并進行社交平臺數(shù)據(jù)爬取，獲取到數(shù)據(jù)后，將數(shù)據(jù)進行格式處理后，利用文本語義情感傾向性分析方法對獲取到的文本數(shù)據(jù)進行情感分析，隨后將數(shù)據(jù)存儲并同時返回給客戶端，客戶端會結(jié)合本地數(shù)據(jù)計算所得的親密值和返回數(shù)據(jù)中的情感值來綜合分析本地聯(lián)系人的最新狀態(tài)，并對數(shù)值超過預(yù)定范圍的聯(lián)系人以彈窗或者列表置頂顯示的方式提醒用戶關(guān)注。并且會向用戶推送聯(lián)系人中的熱門動態(tài)(即生活動態(tài)信息)。在本發(fā)明實施例中，還包括了由服務(wù)器端進行的聯(lián)系人情感度計算以及由系統(tǒng)客戶端進行的，向用戶推送特定聯(lián)系人的步驟?，F(xiàn)結(jié)合具體例子陳述如下：在服務(wù)器端，根據(jù)生活動態(tài)消息計算聯(lián)系人情感值的方法具體包括：根據(jù)所述生活動態(tài)信息，分別計算文本情感總值和情緒穩(wěn)定值；所述文本情感總值用于表示聯(lián)系人的情感傾向，所述情緒穩(wěn)定值用于表示所述文本情感總值的變化波動程度。該計算的基礎(chǔ)是對于文本的情感傾向性分析。在一些實施例中，為了提高文本分析的準確性，可以使用第三方提供的語義api服務(wù)(例如波森中文語義api服務(wù))。其主要是將本地數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為json數(shù)據(jù)格式，通過發(fā)送post請求到sentiment_url表示的網(wǎng)址,即完成了數(shù)據(jù)的上傳，隨后第三方在線api會自動對上傳數(shù)據(jù)進行語義分析，然后本地通過jsonresponse.getbody().tostring將計算所得結(jié)果以字符串形式返回，形式如下：[[0.8297396961046672,0.1702603038953328]]其中第一個值表示該文本是表達正面情緒的概率，第二個值表示該文本是表達負面情緒的概率。兩個值的和為1，在此可以使用(正向概率-負向概率)作為該段文本的情感值。這樣的情感值波動范圍在[-1,1]之間。在另一些實施例中，也可以自行構(gòu)建情感詞典，如使用大連理工大學(xué)情感詞匯本體作為情感詞典構(gòu)建的模板。將情感分為7大類：“樂”、“好”、“怒”、“哀”、“懼”、“惡”、“驚”。確定七大類情感后，根據(jù)詞語的情感強度和復(fù)雜度在每個大類中繼續(xù)細分，且每個詞在每一類情感下都對應(yīng)一個用數(shù)值標注的極性。在確定了每個詞的基本屬性值后，對文本進行語法劃分。文本語句的劃分沒有限制，根據(jù)語法、意群或者標點符號都可以，差別就在于能否精確劃分到詞匯，然后將每個詞結(jié)合構(gòu)造的情感詞典來進行分數(shù)計算，在得出每個詞的評分后，需要根據(jù)詞性來確定每個詞的分數(shù)占語句情感值的權(quán)重，最終進行加權(quán)運算來得出情感值。在本實施例中，對于每個聯(lián)系人的最理想情況而言，會有三個社交平臺數(shù)據(jù)。其中，每個平臺都有一定量的數(shù)據(jù)量。因此，一個人的近期情感值時需要綜合考慮數(shù)據(jù)來源的平臺屬性、動態(tài)受關(guān)注度、動態(tài)發(fā)表時間和動態(tài)發(fā)表頻率等多方面因素，其具體的運算過程如下：1)需要使用到的參數(shù)如下表所示：2)根據(jù)上述表格中的參數(shù)，通過如下算式計算最終的情感文本總值w：w＝σx＝(t,w,r)(p(x)·∑t＝(1,2,3)c*(xt)·d(t))對于所述情緒穩(wěn)定值，其用于表示所述文本情感總值的變化波動程度?？梢酝ㄟ^聯(lián)系人單位周期內(nèi)在三個社交平臺發(fā)布的所有文本動態(tài)數(shù)據(jù)的情感分析值計算標準差。考慮到方差在描述一組數(shù)據(jù)的波動情況具有顯著的優(yōu)勢。因此，在選擇計算聯(lián)系人的文本動態(tài)情感分析值的標準差來描述聯(lián)系人的單位周期內(nèi)的情感波動情況：最后，將所述親密度、文本情感總值和情緒穩(wěn)定值作為聯(lián)系人的情感值反饋至所述系統(tǒng)客戶端中。在系統(tǒng)客戶端，會根據(jù)通話記錄等信息計算用戶與各個聯(lián)系人之間的親密度，然后結(jié)合服務(wù)器端返回的各聯(lián)系人的情感值綜合判斷哪些聯(lián)系人是用戶近期需要去關(guān)注的，并主動推送給用戶。其中，計算所述聯(lián)系人對應(yīng)的親密度具體可以采用如下方式完成：為了衡量用戶與聯(lián)系人的親密度，確定用戶與聯(lián)系人之間的社會關(guān)系必不可少。因此我們需要用戶在添加聯(lián)系人時，需要為該聯(lián)系人指定與其的社會關(guān)系。在本實施中，設(shè)定了五種大類的社會關(guān)系，分別是：家人、朋友、同事、普通關(guān)系、黑名單。為了體現(xiàn)它們在親密度值計算上的差別，為之設(shè)定在計算上所代表的不同系數(shù)值。這里稱之為社會屬性系數(shù)值q1，比如家人(*1)、朋友(*0.95)、同事(*0.9)、普通社會關(guān)系(*0.85)、黑名單(*-1)。其中，q1占親密度總值計算的60％。然后參考客戶端本地的通話數(shù)據(jù)(通話次數(shù)和通話時長)，對于通話次數(shù)，可以設(shè)定系數(shù)值q2，稱之為通話頻率系數(shù)值。該值的計算方式為：q2＝(與特定聯(lián)系人的單位時間內(nèi)的通話次數(shù))/(單位時間內(nèi)的通話總次數(shù))，q2占親密度總值計算的20％。本實施例中，設(shè)定的單位時間為一周，通話指的是撥出和接入。對于通話時長，設(shè)定系數(shù)值q3，稱之為通話質(zhì)量系數(shù)值。該值的計算方式為q3＝(與特定聯(lián)系人的單位時間內(nèi)的通話總時長)/(單位時間內(nèi)的通話總時長)，q3占親密度總值計算的20％。最后是親密度w可以通過如下算式計算獲得：w＝(0.6*10)*q1+(0.2*10)*q2+(0.2*10)*q3其推送方法可以為：首先，判斷聯(lián)系人的情感值是否在預(yù)定范圍內(nèi)；然后將情感值屬于預(yù)定范圍內(nèi)的異常聯(lián)系人以彈窗或者列表置頂顯示的方式，向用戶展示；并且向用戶推送所述異常聯(lián)系人的部分聚合數(shù)據(jù)。在本實施例中，聯(lián)系人包含了三種不同的數(shù)值用以衡量情感。用戶可以自由選擇按這三種值進行指定排序方式來生成排序列表，比如選擇按親密度從高到低排序，系統(tǒng)會根據(jù)數(shù)據(jù)庫中聯(lián)系人的親密度值從高到低排序，并且無論選擇哪種順序排序，都會將親密度超過預(yù)定值的聯(lián)系人進行置頂顯示。這種方式自由度較高，當用戶有目的的需要查看這方面情況時，可以快速提供給用戶所需的結(jié)果，讓用戶做出相應(yīng)的選擇，對有需要進行溝通的聯(lián)系人做出動作。另外，系統(tǒng)內(nèi)部對這三個值都設(shè)有正常范圍界限，可以對這三個值進行綜合判斷，選擇出最需要用戶關(guān)注的若干聯(lián)系人。例如，首先需要確定三類數(shù)據(jù)的參考優(yōu)先級(情緒穩(wěn)定值最高，情感值次之，親密度最后)。然后，系統(tǒng)會先把情緒穩(wěn)定值超過正常范圍的一類人找出，在這類人中找出情感值超過界限較低的一類人，最后在這類人中選擇親密度較低的前若干位來向用戶推送。通過這樣的方式，既能保證推送內(nèi)容的有效性，又不至于產(chǎn)生過多數(shù)據(jù)交給用戶處理，讓用戶反感。在系統(tǒng)客戶端分析出最終結(jié)果后會立即在系統(tǒng)提示欄或者當用戶打開應(yīng)用時以彈窗的方式向用戶推送這些可能出現(xiàn)了狀態(tài)異常的聯(lián)系人，用戶便可以點擊進入他們的個人信息主頁進行詳細的查看，然后確定是否需要進行電話或短信溝通。本發(fā)明實施例還提供了一種聯(lián)系人數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)。所述系統(tǒng)包括：系統(tǒng)客戶端和服務(wù)器端。如圖6所示，所述系統(tǒng)客戶端包括：展示模塊100，用于向用戶展示與聯(lián)系人對應(yīng)的聚合數(shù)據(jù)，所述聚合數(shù)據(jù)包括：與聯(lián)系人對應(yīng)的生活動態(tài)信息以及聯(lián)系人數(shù)據(jù)；所述聯(lián)系人數(shù)據(jù)至少包括聯(lián)系人，聯(lián)系人對應(yīng)的聯(lián)系方式；以及推送模塊200，用于向用戶推送具有預(yù)定情感值的聯(lián)系人的至少部分聚合數(shù)據(jù)；所述服務(wù)器端包括：生活動態(tài)信息獲取模塊300，用于接收來自系統(tǒng)客戶端的聯(lián)系人數(shù)據(jù)，并獲取與聯(lián)系人對應(yīng)的生活動態(tài)信息；信息反饋模塊400，用于將所述生活動態(tài)信息反饋至所述系統(tǒng)客戶端中；以及情感值計算模塊500，用于對所述聚合數(shù)據(jù)進行情感傾向性語義分析，計算獲得對應(yīng)聯(lián)系人的情感值并反饋至所述系統(tǒng)客戶端中。具體的，所述生活動態(tài)信息獲取模塊具體用于：使用預(yù)定的網(wǎng)絡(luò)爬蟲及其頁面過濾規(guī)則，根據(jù)與聯(lián)系人對應(yīng)的url數(shù)據(jù)獲取原始數(shù)據(jù)；將過濾后的原始數(shù)據(jù)按字段存儲在數(shù)據(jù)庫中；以及每間隔預(yù)定的時間，更新所述數(shù)據(jù)庫中的原始數(shù)據(jù)。更具體的，如圖6所示，所述系統(tǒng)客戶端還包括：輸入模塊600，所述輸入模塊具體用于：獲取用戶輸入的聯(lián)系人數(shù)據(jù)；檢查所述聯(lián)系人數(shù)據(jù)是否滿足預(yù)定標準；若否，提醒用戶輸入完整的聯(lián)系人數(shù)據(jù)。在一些實施例中，所述推送模塊具體用于：判斷聯(lián)系人的情感值是否在預(yù)定范圍內(nèi)；將情感值屬于預(yù)定范圍內(nèi)的異常聯(lián)系人以彈窗或者列表置頂顯示的方式，向用戶展示；向用戶推送所述異常聯(lián)系人的部分聚合數(shù)據(jù)。在另一些實施例中，所述推送模塊具體用于：根據(jù)聯(lián)系人的社會關(guān)系，相關(guān)通話數(shù)據(jù)，計算所述聯(lián)系人對應(yīng)的親密度；所述情感值計算模塊具體用于：根據(jù)所述生活動態(tài)信息，分別計算文本情感總值和情緒穩(wěn)定值；所述文本情感總值用于表示聯(lián)系人的情感傾向，所述情緒穩(wěn)定值用于表示所述文本情感總值的變化波動程度。將所述文本情感總值和情緒穩(wěn)定值反饋至所述系統(tǒng)客戶端中?？梢岳斫獾氖牵瑢Ρ绢I(lǐng)域普通技術(shù)人員來說，可以根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)方案及本發(fā)明構(gòu)思加以等同替換或改變，而所有這些改變或替換都應(yīng)屬于本發(fā)明所附的權(quán)利要求的保護范圍。當前第1頁12