[发明专利]用户亲密度的确定方法及装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种用户亲密度的确定方法，其特征在于，应用于用户终端，其中，所述用户终端为第一用户对应的用户终端或者第二用户对应的用户终端，且所述第一用户与所述第二用户为不同的用户，所述方法包括：

获取第一用户与第二用户之间的至少一项互动数据，其中，所述至少一项互动数据包括所述第一用户与所述第二用户之间的双向的互动行为和/或单向的互动行为产生的数据；

对所述至少一项互动数据进行数据分析，得到所述至少一项互动数据对应的亲密度预测值；其中，所述至少一项互动数据中的任意一项互动数据对应的亲密度预测值，表示所述互动数据所反映的所述第一用户与所述第二用户之间的人际关系的亲密程度的预测值；

向服务端发送所述至少一项互动数据对应的亲密度预测值，以由所述服务端根据所述至少一项互动数据对应的亲密度预测值，确定所述第一用户与所述第二用户之间的亲密度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少一项互动数据包括文字数据；

所述对所述至少一项互动数据进行数据分析，得到所述至少一项互动数据对应的亲密度预测值，包括：

对于所述至少一项互动数据中的文字数据，将所述文字数据输入预先训练的第一神经网络，经由所述第一神经网络对所述文字数据进行语义分析，得到所述文字数据对应的亲密度预测值。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述至少一项互动数据包括非文字数据；

所述对所述至少一项互动数据进行数据分析，得到所述至少一项互动数据对应的亲密度预测值，包括：

将所述至少一项互动数据中的非文字数据转换为文字数据，并对转换得到的文字数据进行语义分析，得到所述非文字数据对应的亲密度预测值；

和/或，

响应于所述非文字数据包括图像数据，对所述至少一项互动数据中的图像数据进行情感预测，得到所述图像数据对应的亲密度预测值。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述将所述文字数据输入预先训练的第一神经网络之前，所述方法还包括：

获取多项训练数据，其中，所述多项训练数据中的任意一项训练数据为不同用户之间的互动数据；

获取所述多项训练数据对应的亲密度真值；

对于所述多项训练数据中的任意一项训练数据，将所述训练数据输入所述第一神经网络，经由所述第一神经网络对所述训练数据进行语义分析，得到所述训练数据对应的亲密度预测值；

根据所述训练数据对应的亲密度预测值和所述训练数据对应的亲密度真值，训练所述第一神经网络。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述多项训练数据包括多项第一训练数据和多项第二训练数据；

所述获取所述多项训练数据对应的亲密度真值，包括：

对于任意一项第一训练数据，获取人工标注的所述第一训练数据对应的亲密度真值；

对于任意一项第二训练数据，根据所述多项第一训练数据中的至少一项第一训练数据对应的亲密度真值，以及所述第二训练数据与所述至少一项第一训练数据之间的相关性，预测所述第二训练数据对应的亲密度真值。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对于任意一项第二训练数据，根据所述多项第一训练数据中的至少一项第一训练数据对应的亲密度真值，以及所述第二训练数据与所述至少一项第一训练数据之间的相关性，预测所述第二训练数据对应的亲密度真值，包括：

根据所述多项第一训练数据对应的亲密度真值，所述多项第二训练数据与所述多项第一训练数据两两之间的相关性，以及所述多项第二训练数据两两之间的相关性，预测所述多项第二训练数据对应的亲密度真值。