技术摘要：
本申请公开了一种输入相关用户的推荐方法及相关装置，该方法包括：当接收到基于用户输入得到的目标文本和用户标识后，在基于用户和至少一个其他个人用户的个人社会关系图构建的社会关系图中，确定距离用户标识小于等于N条路径的候选用户标识对应的特性标签；若在上述特  全部
背景技术：
现阶段，输入法软件是实现人机交互的一种关键渠道。其中，输入法软件是指自带 将各种符号输入计算机或其他设备(如手机、平板电脑等)编码方法的软件，能够实现用户 向设备进行符号输入的功能。 但是，智能科学技术的进步使得人们对输入法软件的要求也在不断提高，现有的 输入法软件仅仅能够简单地将用户所输入的符号输入设备，而不能满足用户的一些其他需 求。例如，当用户希望在社会关系网中查找具有某种特性的用户时，直接采用输入法软件输 入该特性无法得到对应的特性用户。即，现有的输入法软件并未提供上述直接查找特性用 户的功能，进而无法满足直接查找特性用户的需求。
技术实现要素：
本申请所要解决的技术问题是，提供一种输入相关用户的推荐方法及相关装置， 使得用户快速得到与其具有社会关系且输入匹配的其他用户，不仅实现采用输入法软件输 入即可查找输入相关特性用户的功能，而且提高查找效率与性能，从而提升用户输入体验 感。 第一方面，本申请实施例提供了一种输入相关用户的推荐方法，该方法包括： 接收用户输入得到的目标文本和用户标识； 确定社会关系图中距离所述用户标识小于等于N条路径的候选用户标识对应的特 性标签，所述社会关系图是基于所述用户和至少一个其他个人用户的个人社会关系图预先 构建的，所述个人社会关系图是深度学习个人用户与对应的其他用户的通信内容预先构建 的，所述N为正整数； 在所述候选用户标识对应的特性标签中搜索与所述目标文本相匹配的特性标签； 若搜索到与所述目标文本相匹配的目标特性标签，基于所述社会关系图向所述用 户推荐所述目标特性标签对应的目标用户标识。 可选的，所述在所述候选用户标识对应的特性标签中搜索与所述目标文本相匹配 的特性标签，包括： 基于所述社会关系图确定所述候选用户标识中距离所述用户标识M条预设条路径 的第M候选用户标识； 在所述候选用户标识对应的特性标签中确定所述第M候选用户标识对应的特性标 签； 在所述第M候选用户标识对应的特性标签中搜索与所述目标文本相匹配的特性标 签； 4 CN 111611339 A 说　明　书 2/13 页 其中，按照从小到大的顺序将M依次设定为1至N。 可选的，所述在所述目标关系图中搜索与所述目标文本相匹配的特性标签，具体 为： 直接在所述候选用户标识对应的特性标签中搜索与所述目标文本相匹配的特性 标签。 可选的，所述目标文本是基于用户输入直接形成、基于用户输入语义分析或基于 用户输入提取关键词得到的。 可选的，所述个人社会关系图的构建步骤包括： 通过深度学习个人用户与对应其他用户的通信内容，获得所述个人用户和对应其 他用户的特性标签以及所述个人用户与对应其他用户之间的社会关系； 根据所述个人用户和对应其他用户的用户标识、特性标签以及所述个人用户与对 应其他用户之间的社会关系构建所述个人用户的个人社会关系图。 可选的，所述特性标签包括职业标签、兴趣标签、地域标签、学校标签和/或年龄标 签。 可选的，还包括： 若所述用户或所述至少一个其他个人用户个人社会关系图更新，更新所述社会关 系图。 可选的，还包括： 基于所述用户标识、所述目标用户标识和所述社会关系图，对应所述目标用户标 识向所述用户推荐所述目标用户与所述用户之间的社会关系。 可选的，还包括： 对应所述目标用户标识向所述用户推荐所述目标特性标签。 第二方面，本申请实施例提供了一种输入相关用户的推荐装置，该装置包括： 接收单元，用于接收用户输入得到的目标文本和用户标识； 确定单元，用于确定社会关系图中距离所述用户标识小于等于N条路径的候选用 户标识对应的特性标签，所述社会关系图是基于所述用户和至少一个其他个人用户的个人 社会关系图预先构建的，所述个人社会关系图是深度学习个人用户与对应的其他用户的通 信内容预先构建的，所述N为正整数； 搜索单元，用于在所述候选用户标识对应的特性标签中搜索与所述目标文本相匹 配的特性标签； 推荐单元，用于若搜索到与所述目标文本相匹配的目标特性标签，基于所述社会 关系图向所述用户推荐所述目标特性标签对应的目标用户标识。 可选的，所述搜索单元包括： 第一确定子单元，用于基于所述社会关系图确定所述候选用户标识中距离所述用 户标识M条预设条路径的第M候选用户标识； 第二确定子单元，用于在所述候选用户标识对应的特性标签中确定所述第M候选 用户标识对应的特性标签； 搜索子单元，用于在所述第M候选用户标识对应的特性标签中搜索与所述目标文 本相匹配的特性标签； 5 CN 111611339 A 说　明　书 3/13 页 其中，按照从小到大的顺序将M依次设定为1至N。 可选的，所述搜索单元具体用于： 直接在所述候选用户标识对应的特性标签中搜索与所述目标文本相匹配的特性 标签。 可选的，所述目标文本是基于用户输入直接形成、基于用户输入语义分析或基于 用户输入提取关键词得到的。 可选的，所述个人社会关系图的构建单元包括： 第一获得单元，用于通过深度学习个人用户与对应其他用户的通信内容，获得所 述个人用户和对应其他用户的特性标签以及所述个人用户与对应其他用户之间的社会关 系； 第一构建单元，用于根据所述个人用户和对应其他用户的用户标识、特性标签以 及所述个人用户与对应其他用户之间的社会关系构建所述个人用户的个人社会关系图。 可选的，所述特性标签包括职业标签、兴趣标签、地域标签、学校标签和/或年龄标 签。 可选的，所述装置还包括： 更新单元，用于若所述用户或所述至少一个其他个人用户个人社会关系图更新， 更新所述社会关系图。 可选的，所述装置还包括： 第二推荐单元，用于基于所述用户标识、所述目标用户标识和所述社会关系图，对 应所述目标用户标识向所述用户推荐所述目标用户与所述用户之间的社会关系。 可选的，所述装置还包括： 第三推荐单元，用于对应所述目标用户标识向所述用户推荐所述目标特性标签。 第三方面，本申请实施例提供了一种用于输入相关用户的推荐的装置，该装置包 括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中， 且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以 下操作的指令： 接收用户输入得到的目标文本和用户标识； 确定社会关系图中距离所述用户标识小于等于N条路径的候选用户标识对应的特 性标签，所述社会关系图是基于所述用户和至少一个其他个人用户的个人社会关系图预先 构建的，所述个人社会关系图是深度学习个人用户与对应的其他用户的通信内容预先构建 的，所述N为正整数； 在所述候选用户标识对应的特性标签中搜索与所述目标文本相匹配的特性标签； 若搜索到与所述目标文本相匹配的目标特性标签，基于所述社会关系图向所述用 户推荐所述目标特性标签对应的目标用户标识。 第四方面，本申请实施例提供了一种机器可读介质，其上存储有指令，当由一个或 多个处理器执行时，使得装置执行如上述第一方面中一个或多个所述的输入相关用户的推 荐方法。 与现有技术相比，本申请至少具有以下优点： 采用本申请实施例的技术方案，当接收到基于用户输入得到的目标文本和用户标 6 CN 111611339 A 说　明　书 4/13 页 识后，首先，在基于用户和至少一个其他个人用户的个人社会关系图构建的社会关系图中， 确定距离用户标识小于等于N条路径的候选用户标识对应的特性标签，N为正整数；然后，在 这些特性标签中搜索匹配目标文本的特性标签；最后，若搜索到匹配目标文本的目标特性 标签，基于社会关系图向用户推荐目标特性标签对应的目标用户标识。可见，当用户采用输 入法软件进行输入时，推荐社会关系图中与用户标识相关且与用户输入的目标文本相匹配 的目标特性标签对应的目标用户标识，使得用户快速得到与其具有社会关系且输入匹配的 其他用户，不仅实现采用输入法软件输入即可直接查找输入相关特性用户的功能，而且提 高查找效率与性能，从而提升用户输入体验感。 附图说明 为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例描述中所需 要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些 实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附 图获得其它的附图。 图1为本申请实施例中一种应用场景所涉及的系统框架示意图； 图2为本申请实施例提供的一种输入相关用户的推荐方法的流程示意图； 图3为本申请实施例提供的一种用户A的个人社会关系图； 图4为本申请实施例提供的一种社会关系图； 图5为本申请实施例提供的一种部分社会关系图； 图6为本申请实施例提供的一种输入相关用户的推荐装置的结构示意图； 图7为本申请实施例提供的一种用于输入相关用户的推荐的装置的结构示意图； 图8为本申请实施例提供的一种服务器的结构示意图。