CN107770049A - 一种被邀请用户获取群组信息的方法及*** - Google Patents

一种被邀请用户获取群组信息的方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种被邀请用户获取群组信息的方法，包括如下步骤：根据群组中的即时通讯信息进行机器学习，以确定所述群组类型；向所述被邀请用户发送携带有群组类型以及群组内成员信息的邀请信息；根据所述群组类型以及所述群组内成员信息获取所述群组内各个成员之间的好友关系，以判断所述各个成员之间是否具有共同好友。本发明将会话群组的社交网络信息发送给与被邀请用户，使得被邀请用户能够获知会话群组的社交网络信息，从而提高加入会话群组的安全性，并提升用户的安全感知度以及对会话群组的价值感知度。

Description

一种被邀请用户获取群组信息的方法及***
技术领域
本发明涉及通信技术领域，特别是涉及一种被邀请用户获取群组信息的方法及***。
背景技术
随着移动通信技术的发展，即时通信软件的使用日益普遍。用户在使用即时通信软件时，通常会加入会话群组，并通过会话群组查看消息或发送消息。
现有技术中，通常基于好友关系邀请用户加入会话群组，即，已加入会话群组的用户邀请自身的好友加入该会话群组。对于百人以下的会话群组，群主和群中的普通成员均可邀请好友加入会话群组。对于百人以上的会话群组，当群内人数未满百人时，群主和群中的普通成员均可邀请好友加入会话群组；当群内人数达到百人时，只有群主可以邀请好友加入会话群组。被邀请人收到邀请通知后，直接加入到相应的会话群组中，该会话群组中显示邀请人和被邀请人的信息。
发明人在实现本发明的过程中，发现现有技术至少存在以下缺陷：被邀请人通过接收到的邀请通知仅能够获知邀请人的信息，无法确认被邀请加入的会话群组是否可信，存在安全风险。
发明内容
本发明提供了一种被邀请用户获取群组信息的方法，包括如下步骤：
根据群组中的即时通讯信息进行机器学习，以确定所述群组类型；
向所述被邀请用户发送携带有群组类型以及群组内成员信息的邀请信息；
根据所述群组类型以及所述群组内成员信息获取所述群组内各个成员之间的好友关系，以判断所述各个成员之间是否具有共同好友。
进一步地，根据群组中的即时通讯信息进行机器学习，包括如下步骤：
采用训练数据并通过机器学习算法建立预测模型；
提取所述群组中的即时通讯信息的多个特征数据，并将所述多个特征数据进行分类；
根据分类后的数据的特征预测所述群组类型的几率值；
将几率值不小于第一预设几率值的类型提取出来，以作为所述群组的群组类型。
进一步地，向所述被邀请用户发送携带有群组类型以及群组内成员信息的邀请信息，包括如下步骤：
接收所述群组内各个成员的即时通讯信息，所述即时通讯信息包括聊天信息以及聊天文件内容；
根据所述成员的即时通讯信息向所述成员分配数据标识；
根据所述数据标识确定所述成员属性，所述成员属性包括所述成员聊天内容的类型；
获取所述成员的成员信息，所述成员信息包括所述成员与所述群组内其他成员之间的关系；
将携带有群组类型以及群组内成员信息的邀请信息发送给所述被邀请用户。
进一步地，根据所述成员的即时通讯信息向所述成员分配数据标识，包括如下步骤：
提取所述成员对应的即时通讯信息中的特征数据，并将所述特征数据进行分类；
根据分类后的数据的特征预测所述成员的类型的几率值；
将几率值不小于第二预设几率值的类型提取出来，以作为所述成员的数据标识。
相应地，本发明还提供了一种被邀请用户获取群组信息的***，包括：
确定模块，用于根据群组中的即时通讯信息进行机器学习，以确定所述群组类型；
发送模块，用于向所述被邀请用户发送携带有群组类型以及群组内成员信息的邀请信息；
判断模块，用于根据所述群组类型以及所述群组内成员信息获取所述群组内各个成员之间的好友关系，以判断所述各个成员之间是否具有共同好友。
进一步地，所述确定模块包括：
建立单元，用于采用训练数据并通过机器学习算法建立预测模型；
第一提取单元，用于提取所述群组中的即时通讯信息的多个特征数据，并将所述多个特征数据进行分类；
预测单元，用于根据分类后的数据的特征预测所述群组类型的几率值；
第二提取单元，用于将几率值不小于第一预设几率值的类型提取出来，以作为所述群组的群组类型。
进一步地，所述发送模块包括：
接收单元，用于接收所述群组内各个成员的即时通讯信息，所述即时通讯信息包括聊天信息以及聊天文件内容；
分配单元，用于根据所述成员的即时通讯信息向所述成员分配数据标识；
确定单元，用于根据所述数据标识确定所述成员属性，所述成员属性包括所述成员聊天内容的类型；
获取单元，用于获取所述成员的成员信息，所述成员信息包括所述成员与所述群组内其他成员之间的关系；
发送单元，用于将携带有群组类型以及群组内成员信息的邀请信息发送给所述被邀请用户。
进一步地，所述分配单元包括：
第一提取子单元，用于提取所述成员对应的即时通讯信息中的特征数据，并将所述特征数据进行分类；
预测子单元，用于根据分类后的数据的特征预测所述成员的类型的几率值；
第二提取子单元，用于将几率值不小于第二预设几率值的类型提取出来，以作为所述成员的数据标识。
本发明将会话群组的社交网络信息发送给与被邀请用户，使得被邀请用户能够获知会话群组的社交网络信息，从而提高加入会话群组的安全性，并提升用户的安全感知度以及对会话群组的价值感知度。
根据下文结合附图对本发明具体实施例的详细描述，本领域技术人员将会更加明了本发明的上述以及其他目的、优点和特征。
附图说明
后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本发明的一些具体实施例。附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分。本领域技术人员应该理解，这些附图未必是按比例绘制的。附图中：
图1是根据本发明一个实施例的一种被邀请用户获取群组信息的方法的流程图；
图2是根据本发明另一个方面的一种被邀请用户获取群组信息的***的框图。
具体实施方式
如图1所示，本发明提供了一种被邀请用户获取群组信息的方法，包括如下步骤：
S100、根据群组中的即时通讯信息进行机器学习，以确定所述群组类型；
S200、向所述被邀请用户发送携带有群组类型以及群组内成员信息的邀请信息；
S300、根据所述群组类型以及所述群组内成员信息获取所述群组内各个成员之间的好友关系，以判断所述各个成员之间是否具有共同好友。
其中，在步骤S100中根据群组中的即时通讯信息进行机器学习，包括如下步骤：
S110、采用训练数据并通过机器学习算法建立预测模型；
S120、提取所述群组中的即时通讯信息的多个特征数据，并将所述多个特征数据进行分类；
S130、根据分类后的数据的特征预测所述群组类型的几率值；
S140、将几率值不小于第一预设几率值的类型提取出来，以作为所述群组的群组类型。
其中，在步骤S200中向所述被邀请用户发送携带有群组类型以及群组内成员信息的邀请信息，包括如下步骤：
S210、接收所述群组内各个成员的即时通讯信息，所述即时通讯信息包括聊天信息以及聊天文件内容；
S220、根据所述成员的即时通讯信息向所述成员分配数据标识；
S230、根据所述数据标识确定所述成员属性，所述成员属性包括所述成员聊天内容的类型；
S240、获取所述成员的成员信息，所述成员信息包括所述成员与所述群组内其他成员之间的关系；
S250、将携带有群组类型以及群组内成员信息的邀请信息发送给所述被邀请用户。
其中，在步骤S220中，根据所述成员的即时通讯信息向所述成员分配数据标识，包括如下步骤：
S221、提取所述成员对应的即时通讯信息中的特征数据，并将所述特征数据进行分类；
S222、根据分类后的数据的特征预测所述成员的类型的几率值；
S223、将几率值不小于第二预设几率值的类型提取出来，以作为所述成员的数据标识。
相应地，如图2所示，本发明还提供了一种被邀请用户获取群组信息的***，包括：
确定模块，用于根据群组中的即时通讯信息进行机器学习，以确定所述群组类型；
发送模块，用于向所述被邀请用户发送携带有群组类型以及群组内成员信息的邀请信息；
判断模块，用于根据所述群组类型以及所述群组内成员信息获取所述群组内各个成员之间的好友关系，以判断所述各个成员之间是否具有共同好友。
进一步地，所述确定模块包括：
建立单元，用于采用训练数据并通过机器学习算法建立预测模型；
第一提取单元，用于提取所述群组中的即时通讯信息的多个特征数据，并将所述多个特征数据进行分类；
预测单元，用于根据分类后的数据的特征预测所述群组类型的几率值；
第二提取单元，用于将几率值不小于第一预设几率值的类型提取出来，以作为所述群组的群组类型。
进一步地，所述发送模块包括：
接收单元，用于接收所述群组内各个成员的即时通讯信息，所述即时通讯信息包括聊天信息以及聊天文件内容；
分配单元，用于根据所述成员的即时通讯信息向所述成员分配数据标识；
确定单元，用于根据所述数据标识确定所述成员属性，所述成员属性包括所述成员聊天内容的类型；
获取单元，用于获取所述成员的成员信息，所述成员信息包括所述成员与所述群组内其他成员之间的关系；
发送单元，用于将携带有群组类型以及群组内成员信息的邀请信息发送给所述被邀请用户。
进一步地，所述分配单元包括：
第一提取子单元，用于提取所述成员对应的即时通讯信息中的特征数据，并将所述特征数据进行分类；
预测子单元，用于根据分类后的数据的特征预测所述成员的类型的几率值；
第二提取子单元，用于将几率值不小于第二预设几率值的类型提取出来，以作为所述成员的数据标识。
本发明将会话群组的社交网络信息发送给与被邀请用户，使得被邀请用户能够获知会话群组的社交网络信息，从而提高加入会话群组的安全性，并提升用户的安全感知度以及对会话群组的价值感知度。
至此，本领域技术人员应认识到，虽然本文已详尽示出和描述了本发明的多个示例性实施例，但是，在不脱离本发明精神和范围的情况下，仍可根据本发明公开的内容直接确定或推导出符合本发明原理的许多其他变型或修改。因此，本发明的范围应被理解和认定为覆盖了所有这些其他变型或修改。

Claims (8)

1.一种被邀请用户获取群组信息的方法，其特征在于，包括如下步骤：
根据群组中的即时通讯信息进行机器学习，以确定所述群组类型；
向所述被邀请用户发送携带有群组类型以及群组内成员信息的邀请信息；
根据所述群组类型以及所述群组内成员信息获取所述群组内各个成员之间的好友关系，以判断所述各个成员之间是否具有共同好友。
2.根据权利要求1所述的被邀请用户获取群组信息的方法，其特征在于，根据群组中的即时通讯信息进行机器学习，包括如下步骤：
采用训练数据并通过机器学习算法建立预测模型；
提取所述群组中的即时通讯信息的多个特征数据，并将所述多个特征数据进行分类；
根据分类后的数据的特征预测所述群组类型的几率值；
将几率值不小于第一预设几率值的类型提取出来，以作为所述群组的群组类型。
3.根据权利要求2所述的被邀请用户获取群组信息的方法，其特征在于，向所述被邀请用户发送携带有群组类型以及群组内成员信息的邀请信息，包括如下步骤：
接收所述群组内各个成员的即时通讯信息，所述即时通讯信息包括聊天信息以及聊天文件内容；
根据所述成员的即时通讯信息向所述成员分配数据标识；
根据所述数据标识确定所述成员属性，所述成员属性包括所述成员聊天内容的类型；
获取所述成员的成员信息，所述成员信息包括所述成员与所述群组内其他成员之间的关系；
将携带有群组类型以及群组内成员信息的邀请信息发送给所述被邀请用户。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的被邀请用户获取群组信息的方法，其特征在于，根据所述成员的即时通讯信息向所述成员分配数据标识，包括如下步骤：
提取所述成员对应的即时通讯信息中的特征数据，并将所述特征数据进行分类；
根据分类后的数据的特征预测所述成员的类型的几率值；
将几率值不小于第二预设几率值的类型提取出来，以作为所述成员的数据标识。
5.一种被邀请用户获取群组信息的***，其特征在于，包括：
确定模块，用于根据群组中的即时通讯信息进行机器学习，以确定所述群组类型；
发送模块，用于向所述被邀请用户发送携带有群组类型以及群组内成员信息的邀请信息；
判断模块，用于根据所述群组类型以及所述群组内成员信息获取所述群组内各个成员之间的好友关系，以判断所述各个成员之间是否具有共同好友。
6.根据权利要求1所述的被邀请用户获取群组信息的***，其特征在于，所述确定模块包括：
建立单元，用于采用训练数据并通过机器学习算法建立预测模型；
第一提取单元，用于提取所述群组中的即时通讯信息的多个特征数据，并将所述多个特征数据进行分类；
预测单元，用于根据分类后的数据的特征预测所述群组类型的几率值；
第二提取单元，用于将几率值不小于第一预设几率值的类型提取出来，以作为所述群组的群组类型。
7.根据权利要求6所述的被邀请用户获取群组信息的***，其特征在于，所述发送模块包括：
接收单元，用于接收所述群组内各个成员的即时通讯信息，所述即时通讯信息包括聊天信息以及聊天文件内容；
分配单元，用于根据所述成员的即时通讯信息向所述成员分配数据标识；
确定单元，用于根据所述数据标识确定所述成员属性，所述成员属性包括所述成员聊天内容的类型；
获取单元，用于获取所述成员的成员信息，所述成员信息包括所述成员与所述群组内其他成员之间的关系；
发送单元，用于将携带有群组类型以及群组内成员信息的邀请信息发送给所述被邀请用户。
8.根据权利要求5-7中任一项所述的被邀请用户获取群组信息的***，其特征在于，所述分配单元包括：
第一提取子单元，用于提取所述成员对应的即时通讯信息中的特征数据，并将所述特征数据进行分类；
预测子单元，用于根据分类后的数据的特征预测所述成员的类型的几率值；
第二提取子单元，用于将几率值不小于第二预设几率值的类型提取出来，以作为所述成员的数据标识。
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