NFC模塊可基于射頻識別（RFID)技術，紅外數(shù)據(jù)協(xié)會（IrDA)技術，超寬帶 (UWB)技術，藍牙(BT)技術和其他技術來實現(xiàn)。
[0231] 在示例性實施例中，裝置1200可以被一個或多個應用專用集成電路(ASIC)、數(shù)字 信號處理器(DSP)、數(shù)字信號處理設備(DSPD)、可編程邏輯器件(PLD)、現(xiàn)場可編程門陣列 (FPGA)、控制器、微控制器、微處理器或其他電子元件實現(xiàn)，用于執(zhí)行上述方法。
[0232] 在示例性實施例中，還提供了一種包括指令的非臨時性計算機可讀存儲介質，例 如包括指令的存儲器1204,上述指令可由裝置1200的處理器1220執(zhí)行以完成上述方法。例 如，所述非臨時性計算機可讀存儲介質可以是R0M、隨機存取存儲器(RAM)、CD-R0M、磁帶、軟 盤和光數(shù)據(jù)存儲設備等。
[0233] 本領域技術人員在考慮說明書及實踐這里公開的發(fā)明后，將容易想到本公開的其 它實施方案。本申請旨在涵蓋本公開的任何變型、用途或者適應性變化，這些變型、用途或 者適應性變化遵循本公開的一般性原理并包括本公開未公開的本技術領域中的公知常識 或慣用技術手段。說明書和實施例僅被視為示例性的，本公開的真正范圍和精神由下面的 權利要求指出。
[0234]應當理解的是，本公開并不局限于上面已經(jīng)描述并在附圖中示出的精確結構，并 且可以在不脫離其范圍進行各種修改和改變。本公開的范圍僅由所附的權利要求來限制。
【主權項】
1. 一種用于社交網(wǎng)絡平臺的好友管理方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取社交網(wǎng)絡用戶的好友發(fā)布過的部分或全部社交網(wǎng)絡信息； 基于所述社交網(wǎng)絡信息從所述用戶的好友中查找出預定類型的好友； 向所述用戶推送所述預定類型的好友的名單，以提醒用戶根據(jù)所述名單進行免打擾設 置。2. 根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述社交網(wǎng)絡信息從所述用戶的 好友中查找出預定類型的好友，包括： 獲取所述社交網(wǎng)絡信息的內容對應的文本形式的信息； 基于所述文本形式的信息，判定對應的社交網(wǎng)絡信息是否屬于預定類別； 根據(jù)所述判定的結果，統(tǒng)計所述用戶的好友發(fā)布過的屬于所述預定類別的社交網(wǎng)絡信 息的相關數(shù)據(jù)； 從所述用戶的好友中查找出滿足預定條件的好友作為預定類型的好友，其中，所述滿 足預定條件的好友為對應的所述相關數(shù)據(jù)超過預定閾值的好友。3. 根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，所述相關數(shù)據(jù)包括以下一項或多項： 所述用戶的好友發(fā)布過的屬于所述預定類別的社交網(wǎng)絡信息的數(shù)量； 所述用戶的好友發(fā)布過的屬于所述預定類別的社交網(wǎng)絡信息所占比例。4. 根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，所述獲取所述社交網(wǎng)絡信息的內容對應的 文本形式的信息，包括： 確定每個所述社交網(wǎng)絡信息的信息表現(xiàn)形式； 按照對應于所述信息表現(xiàn)形式的方式，提取出每個所述社交網(wǎng)絡信息的內容對應的文 本形式的信息； 其中，所述信息表現(xiàn)形式包括文字，圖像，視頻，鏈接以及聲音。5. 根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述文本形式的信息，判定對應 的社交網(wǎng)絡信息是否屬于預定類別，包括： 獲取經(jīng)過訓練得到的類別判定字典； 采用所述類別判定字典對所述文本形式的信息進行類別判定，以確定所述文本形式的 信息對應的社交網(wǎng)絡信息是否屬于預定類別。6. 根據(jù)權利要求5所述的方法，其特征在于，所述類別判定字典通過如下方式訓練得 到： 獲取多個樣本社交網(wǎng)絡信息對應的文本信息作為樣本信息，其中，已知所述樣本社交 網(wǎng)絡信息是否屬于所述預定類別； 從所述樣本信息中提取關鍵詞； 確定所述關鍵詞與所述預定類別的相關性參數(shù)； 提取大于等于預定閾值的所述相關性參數(shù)對應的關鍵詞； 基于所述關鍵詞以及對應的所述相關性參數(shù)生成類別判定字典。7. 根據(jù)權利要求6所述的方法，其特征在于，所述確定所述關鍵詞與所述預定類別的相 關性參數(shù)，包括： 采用卡方驗證CHI的方法計算所述關鍵詞與所述預定類別的卡方值作為相關性參數(shù)。8. 根據(jù)權利要求6所述的方法，其特征在于，所述采用所述類別判定字典對所述文本形 式的信息進行類別判定，包括： 從所述文本形式的信息中提取關鍵詞作為待判定關鍵詞； 從所述類別判定字典中查找所述待判定關鍵詞對應的所述相關性參數(shù)； 獲取參考比例，所述參考比例為對應的樣本社交網(wǎng)絡信息中屬于所述預定類別的信息 所占的比例； 基于所述待判定關鍵詞對應的所述相關性參數(shù)以及所述參考比例，計算第一相關度以 及第二相關度，其中，所述第一相關度為所述文本形式的信息對應的社交網(wǎng)絡信息與預定 類別的相關度，所述第二相關度為所述文本形式的信息對應的社交網(wǎng)絡信息與非預定類別 的相關度； 判斷第一相關度以及第二相關度的大??；若所述第一相關度大，則所述文本形式的信 息對應的社交網(wǎng)絡信息屬于預定類別。9. 根據(jù)權利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于所述待判定關鍵詞對應的所述相 關性參數(shù)以及所述參考比例，計算第一相關度以及第二相關度，包括： 計算所述待判定關鍵詞的所述相關性參數(shù)的乘積作為第一乘積，并將所述第一乘積再 與所述參考比例相乘，結果作為第一相關度； 計算1與所述待判定關鍵詞的所述相關性參數(shù)之差的乘積作為第二乘積，并將1與所述 參考比例之差再與所述第二乘積相乘，結果作為第二相關度。10. -種用于社交網(wǎng)絡平臺的好友管理裝置，其特征在于，所述裝置包括： 獲取模塊，被配置為獲取社交網(wǎng)絡用戶的好友發(fā)布過的部分或全部社交網(wǎng)絡信息； 查找模塊，被配置為基于所述獲取模塊獲取到的社交網(wǎng)絡信息從所述用戶的好友中查 找出預定類型的好友； 推送模塊，被配置為向所述用戶推送所述查找模塊查找出的所述預定類型的好友的名 單，以提醒用戶根據(jù)所述名單進行免打擾設置。11. 根據(jù)權利要求10所述的裝置，其特征在于，所述查找模塊包括： 文本信息獲取子模塊，被配置為獲取所述社交網(wǎng)絡信息的內容對應的文本形式的信 息； 判定子模塊，被配置為基于所述文本信息獲取子模塊獲取到的所述文本形式的信息， 判定對應的社交網(wǎng)絡信息是否屬于預定類別； 統(tǒng)計子模塊，被配置為根據(jù)所述判定子模塊判定的結果，統(tǒng)計所述用戶的好友發(fā)布過 的屬于所述預定類別的社交網(wǎng)絡信息的相關數(shù)據(jù)； 查找子模塊，被配置為從所述用戶的好友中查找出滿足預定條件的好友作為預定類型 的好友，其中，所述滿足預定條件的好友為對應的所述相關數(shù)據(jù)超過預定閾值的好友。12. 根據(jù)權利要求11所述的裝置，其特征在于，所述相關數(shù)據(jù)包括以下一項或多項： 所述用戶的好友發(fā)布過的屬于所述預定類別的社交網(wǎng)絡信息的數(shù)量； 所述用戶的好友發(fā)布過的屬于所述預定類別的社交網(wǎng)絡信息所占比例。13. 根據(jù)權利要求11所述的裝置，其特征在于，所述文本信息獲取子模塊包括： 確定子模塊，被配置為確定每個所述社交網(wǎng)絡信息的信息表現(xiàn)形式； 提取子模塊，被配置為按照對應于所述確定子模塊確定的所述信息表現(xiàn)形式的方式， 提取出每個所述社交網(wǎng)絡信息的內容對應的文本形式的信息； 其中，所述信息表現(xiàn)形式包括文字，圖像，視頻，鏈接以及聲音。14. 根據(jù)權利要求11所述的裝置，其特征在于，所述判定子模塊包括： 字典獲取子模塊，被配置為獲取經(jīng)過訓練得到的類別判定字典； 類別判定子模塊，被配置為采用所述字典獲取子模塊獲取到的所述類別判定字典對所 述文本形式的信息進行類別判定，以確定所述文本形式的信息對應的社交網(wǎng)絡信息是否屬 于預定類別。15. 根據(jù)權利要求14所述的裝置，其特征在于，所述類別判定字典通過如下方式訓練得 到： 獲取多個樣本社交網(wǎng)絡信息對應的文本信息作為樣本信息，其中，已知所述樣本社交 網(wǎng)絡信息是否屬于所述預定類別； 從所述樣本信息中提取關鍵詞； 確定所述關鍵詞與所述預定類別的相關性參數(shù)； 提取大于等于預定閾值的所述相關性參數(shù)對應的關鍵詞； 基于所述關鍵詞以及對應的所述相關性參數(shù)生成類別判定字典。16. 根據(jù)權利要求15所述的裝置，其特征在于，所述類別判定子模塊包括： 關鍵詞提取子模塊，被配置為從所述文本形式的信息中提取關鍵詞作為待判定關鍵 詞； 參數(shù)查找子模塊，被配置為從所述類別判定字典中查找所述待判定關鍵詞對應的所述 相關性參數(shù)； 參考比例獲取子模塊，被配置為獲取參考比例，所述參考比例為對應的樣本社交網(wǎng)絡 信息中屬于所述預定類別的信息所占的比例； 計算子模塊，被配置為基于所述待判定關鍵詞對應的所述相關性參數(shù)以及所述參考比 例，計算第一相關度以及第二相關度，其中，所述第一相關度為所述文本形式的信息對應的 社交網(wǎng)絡信息與預定類別的相關度，所述第二相關度為所述文本形式的信息對應的社交網(wǎng) 絡信息與非預定類別的相關度； 判斷子模塊，被配置為判斷所述計算子模塊計算得到的第一相關度以及第二相關度的 大小;若所述第一相關度大，則所述文本形式的信息對應的社交網(wǎng)絡信息屬于預定類別。17. 根據(jù)權利要求16所述的裝置，其特征在于，所述計算子模塊包括： 第一相關度計算子模塊，被配置為計算所述待判定關鍵詞的所述相關性參數(shù)的乘積作 為第一乘積，并將所述第一乘積再與所述參考比例相乘，結果作為第一相關度； 第二相關度計算子模塊，被配置為計算1與所述待判定關鍵詞的所述相關性參數(shù)之差 的乘積作為第二乘積，并將1與所述參考比例之差再與所述第二乘積相乘，結果作為第二相 關度。18. -種服務器，其特征在于，包括： 處理器； 用于存儲處理器可執(zhí)行指令的存儲器； 其中，所述處理器被配置為： 獲取社交網(wǎng)絡用戶的好友發(fā)布過的部分或全部社交網(wǎng)絡信息； 基于所述社交網(wǎng)絡信息從所述用戶的好友中查找出預定類型的好友； 向所述用戶推送所述預定類型的好友的名單，以提醒用戶根據(jù)所述名單進行免打擾設 置。
【專利摘要】本公開提供一種用于社交網(wǎng)絡平臺的好友管理方法、裝置及服務器，所述方法的一【具體實施方式】包括：獲取社交網(wǎng)絡用戶的好友發(fā)布過的部分或全部社交網(wǎng)絡信息；基于所述社交網(wǎng)絡信息從所述用戶的好友中查找出預定類型的好友；向所述用戶推送所述預定類型的好友的名單，以提醒用戶根據(jù)所述名單進行免打擾設置。該實施方式無需用戶手動查找預定類型的好友，從而節(jié)省了時間，提高了社交網(wǎng)絡的使用效率。
【IPC分類】H04L12/58
【公開號】CN105450510
【申請?zhí)枴緾N201510959349
【發(fā)明人】侯文迪, 陳志軍, 龍飛
【申請人】小米科技有限責任公司
【公開日】2016年3月30日
【申請日】2015年12月18日