(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211358362.9 (22)申请日 2022.11.01 (71)申请人 北京世纪好未来教育科技有限公司 地址 100089 北京市海淀区中关村大街32 号19层1901室 (72)发明人 王托　常霄　陈晓倩　 (74)专利代理 机构 北京开阳星知识产权代理有 限公司 1 1710 专利代理师 王艳斌 (51)Int.Cl. G06F 16/9536(2019.01) G06Q 50/00(2012.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 基于图学习的人物关系获取方法、 装置、 电 子设备及 介质 (57)摘要 本公开提供一种基于图学习的人物关系获 取方法、 装置、 电子设备及介质， 方法包括： 获取 多个人物关系子图， 每个人物关系子图包括由用 户的唯一账号标识构成的目标节 点； 针对多个人 物关系子图中的第一人物关系子图， 响应于确定 该第一人物关系子图中至少一个节点与第二人 物关系子图中至少一个节点存在关联关系， 获取 由第一人物关系子图和第二人物关系子图组成 的目标人物关系图； 获取目标人物关系图中第一 人物关系子图的目标节点与第二人物关系子图 的目标节 点的相似度； 基于相似度确定第一人物 关系子图对应的用户与第二人物关系子图对应 的用户之间的人物关系。 本方案实现了多业务场 景下的人物关系获取， 提高了社交场景下人物关 系挖掘的效率。 权利要求书2页 说明书13页 附图3页 CN 115525839 A 2022.12.27 CN 115525839 A 1.一种基于图学习的人物关系获取 方法， 其中， 所述方法包括： 获取多个人物关系子 图， 其中， 每个人物关系子 图包括由用户的唯一账号标识构成的 目标节点； 针对所述多个人物关系子图中的第 一人物关系子图， 响应于确定该第 一人物关系子图 中至少一个节点与第二人物关系子图中至少一个节点存在关联关系， 获取由所述第一人物 关系子图和所述第二人物关系子图组成的目标人物关系图， 其中， 所述第二人物关系子图 为所述多个人物关系子图中除所述第一人物关系子图外的人物关系子图； 获取所述目标人物关系图中所述第一人物关系子图的目标节点与所述第二人物关系 子图的目标节点的相似度； 基于所述相似度， 确定所述第 一人物关系子图对应的用户与 所述第二人物关系子图对 应的用户之间的人物关系。 2.如权利要求1所述的基于图学习的人物关系获取方法， 其中， 所述确定该第 一人物关 系子图中至少一个节点与第二人物关系子图中至少一个节点存在关联关系， 包括： 响应于接收到用户的登录操作， 获取与所述登录操作对应的多个账号标识； 响应于所述第一人物关系子图中存在由所述多个账号标识中的第一账号标识构成的 第一节点， 以及所述第二人物关系子图中存在由所述多个账号标识中的第二账号标识构成 的第二节点， 确定所述第一节点与所述第二节点存在关联关系。 3.如权利要求1所述的基于图学习的人物关系获取方法， 其中， 所述获取所述目标人物 关系图中所述第一人物关系子图的目标节点与所述第二人物关系子图的目标节点的相似 度， 包括： 获取所述第一人物关系子图对应的用户的第一特征数据和所述第二人物关系子图对 应的用户的第二特 征数据； 基于局部敏感哈希算法， 将所述第 一特征数据和所述第 二特征数据中相同维度的特征 映射在同一分组中， 得到多个分组； 针对每个分组， 基于杰卡德相似系数算法， 计算所述第一人物关系子 图的目标节点与 所述第二人物关系子图的目标节点在该分组对应维度上的杰卡德相似系数； 基于所述第一人物关系子图的目标节点与所述第二人物关系子图的目标节点在所述 多个分组对应维度上的杰卡德相似系数的均值， 确定所述目标人物关系图中所述第一人物 关系子图的目标节点与所述第二人物关系子图的目标节点的相似度。 4.如权利要求1 ‑3中任一项所述的基于图学习的人物关系获取方法， 其中， 所述基于所 述相似度， 确定所述第一人物关系子图对应的用户与所述第二人物关系子图对应的用户之 间的人物关系， 包括： 将所述相似度与预设的相似度阈值进行比较； 响应于所述相似度大于所述相似度阈值， 确定所述第 一人物关系子图对应的用户与 所 述第二人物关系子图对应的用户之间存在人物关系； 并且其中， 所述方法还 包括： 基于存在人物关系的所述第一人物关系子图的目标节点与所述第二人物关系子图的 目标节点分别对应的唯一账号标识， 生成唯一账号标识集 合。 5.如权利要求 4所述的基于图学习的人物关系获取 方法， 其中， 所述方法还 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115525839 A 2获取所述唯一账号标识集 合中每个唯一账号标识所属业 务的业务标识； 查询预设的不同业务标识的优先级顺序， 从所述业务标识中确定出优先级最高的目标 业务标识； 将所述唯一账号标识集合中属于所述目标业务标识对应的业务的唯一账号标识， 确定 为所述唯一账号标识集 合对应的集 合标识。 6.如权利要求 4所述的基于图学习的人物关系获取 方法， 其中， 所述方法还 包括： 获取所述唯一账号标识集 合中每个唯一账号标识的生成时间； 将生成时间最 早的唯一账号标识， 确定为所述唯一账号标识集 合对应的集 合标识。 7.如权利要求5或6所述的基于图学习的人物关系获取 方法， 其中， 所述方法还 包括： 获取所述目标 人物关系图中除所述 集合标识外的剩余账号标识； 存储所述集合标识与 所述剩余账号标识之间的关联关系， 以便于查询同一集合标识下 的账号标识。 8.一种基于图学习的人物关系获取装置， 其中， 所述装置包括： 第一获取模块， 用于获取多个人物关系子图， 其中， 每个人物关系子图包括由用户的唯 一账号标识构成的目标节点； 第二获取模块， 用于针对所述多个人物关系子 图中的第一人物关系子 图， 响应于确定 该第一人物关系子图中至少一个节点与第二人物关系子图中至少一个节点存在关联关系， 获取由所述第一人物关系子图和所述第二人物关系子图组成的目标人物关系图， 其中， 所 述第二人物关系子图为所述多个人物关系子图中除所述第一人物关系子图外的人物关系 子图； 第三获取模块， 用于获取所述目标人物关系图中所述第 一人物关系子图的目标节点与 所述第二人物关系子图的目标节点的相似度； 确定模块， 用于基于所述相似度， 确定所述第一人物关系子 图对应的用户与所述第二 人物关系子图对应的用户之间的人物关系。 9.一种电子设备， 包括： 处理器； 以及 存储程序的存 储器， 其中， 所述程序包括指令， 所述指令在由所述处理器执行时使所述处理器执行根据权 利要求1‑7中任一项所述的基于图学习的人物关系获取 方法。 10.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质， 其中， 所述计算机指令用于 使所述计算机执 行根据权利要求1 ‑7中任一项所述的基于图学习的人物关系获取 方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115525839 A 3