一种社交账户推荐方法、装置、电子设备和存储介质与流程

1.本公开涉及互联网技术领域，尤其涉及一种社交账户推荐方法、装置、电子设备和存储介质。


背景技术：

2.相关技术中，是基于应用获取到的一维信息来向当前社交账户推荐社交账户。以在应用1中向社交账户p推荐社交账户为例。一种方案是将获取到的社交账户p的通讯录和应用1中的所有社交账户进行匹配，找到社交账户p的通讯录中同样使用应用1的社交账户，将这些社交账户推荐给社交账户p，然而，社交账户p与通讯录中的这些社交账户不一定都关系亲密，由于社交账户p与关系不亲密的人进行互动的概率并不高，所以向社交账户p推荐社交账户的准确率并不高。另一种方案是确定应用1的所有社交账户中和社交账户p的地理位置在设定范围内的社交账户，将这些社交账户推荐给社交账户p，而实际上同一地理位置中的很多社交账户都是陌生人的社交账户，社交账户p与陌生人进行互动的概率也不高，因此，向社交账户p推荐社交账户的准确率也不高。


技术实现要素：

3.本公开提供一种社交账户推荐方法、装置、电子设备和存储介质，以至少解决相关技术中存在的向社交账户推荐社交账户的准确率比较低的问题。本公开的技术方案如下：
4.根据本公开实施例的第一方面，提供一种社交账户推荐方法，包括：
5.当确定满足向第一社交账户推荐社交账户的触发条件时，获取所述第一社交账户的账户标识；
6.根据所述账户标识获取所述第一社交账户的社交关系数据，所述社交关系数据至少包括在指定应用中与所述第一社交账户具有搜索关系的第一社交关系数据；
7.根据所述第一社交关系数据，确定在所述指定应用中与所述第一社交账户具有搜索关系的第二社交账户；
8.向所述第一社交账户推荐所述第二社交账户。
9.在一种可能的实施方式下，若所述社交关系数据还包括与所述第一社交账户在所述指定应用中具有关注关系的第二社交关系数据则还包括：
10.在根据所述第一社交关系数据，确定在所述指定应用中与所述第一社交账户具有搜索关系的第二社交账户之前，根据所述第二社交关系数据确定在所述指定应用中与所述第一社交账户具有被动关注关系的社交账户的数量低于第一阈值。
11.在一种可能的实施方式下，根据所述第一社交关系数据，确定在所述指定应用中与所述第一社交账户具有搜索关系的第二社交账户，包括：
12.根据所述第一社交关系数据，确定在所述指定应用中与所述第一社交账户具有被动搜索关系的第二社交账户；或者
13.根据所述第一社交关系数据，确定在所述指定应用中与所述第一社交账户具有被
动搜索关系和主动搜索关系的第二社交账户。
14.在一种可能的实施方式下，向所述第一社交账户推荐所述第二社交账户，包括：
15.根据配置的排序规则对所述第二社交账户进行排序；
16.根据排序结果向所述第一社交账户推荐所述第二社交账户。
17.在一种可能的实施方式下，根据配置的排序规则对所述第二社交账户进行排序，包括：
18.按照与所述第一社交账户建立搜索关系的时间顺序，和/或，与所述第一社交账户之间的社交关系值，对所述第二社交账户进行排序，其中，每个第二社交账户与所述第一社交账户之间的社交关系值用于表征所述第一社交账户与所述第二社交账户在所述指定应用中建立主动关注关系的概率。
19.在一种可能的实施方式下，还包括：
20.在向所述第一社交账户推荐所述第二社交账户之前，根据设定的社交账户剔除条件对所述第二社交账户进行剔除处理。
21.在一种可能的实施方式下，所述关注关系还包括主动关注关系，根据设定的社交账户剔除条件对所述第二社交账户进行剔除处理，包括：
22.根据与所述第一社交账户在所述指定应用中具有主动关注关系，和/或，与所述第一社交账户建立被动搜索关系的时间位于目标时间段内的剔除条件，对所述第二社交账户进行剔除处理，其中，在所述目标时间段内所述第一社交账户的被动搜索关系的建立频率高于设定频率。
23.根据本公开实施例的第二方面，提供一种社交账户推荐装置，包括：
24.监测模块，被配置为执行当确定满足向第一社交账户推荐社交账户的触发条件时，获取所述第一社交账户的账户标识；
25.获取模块，被配置为执行根据所述账户标识获取所述第一社交账户的社交关系数据，所述社交关系数据至少包括在指定应用中与所述第一社交账户具有搜索关系的第一社交关系数据；
26.确定模块，被配置为执行根据所述第一社交关系数据，确定在所述指定应用中与所述第一社交账户具有搜索关系的第二社交账户；
27.推荐模块，被配置为执行向所述第一社交账户推荐所述第二社交账户。
28.在一种可能的实施方式下，若所述社交关系数据还包括与所述第一社交账户在所述指定应用中具有关注关系的第二社交关系数据，则还包括：
29.判断模块，被配置为执行在根据所述第一社交关系数据，确定在所述指定应用中与所述第一社交账户具有搜索关系的第二社交账户之前，根据所述第二社交关系数据确定在所述指定应用中与所述第一社交账户具有被动关注关系的社交账户的数量低于第一阈值。
30.在一种可能的实施方式下，所述确定模块被具体配置为执行：
31.根据所述第一社交关系数据，确定在所述指定应用中与所述第一社交账户具有被动搜索关系的第二社交账户；或者
32.根据所述第一社交关系数据，确定在所述指定应用中与所述第一社交账户具有被动搜索关系和主动搜索关系的第二社交账户。
33.在一种可能的实施方式下，所述推荐模块包括：
34.排序单元，被配置为执行根据配置的排序规则对所述第二社交账户进行排序；
35.推荐单元，被配置为执行根据排序结果向所述第一社交账户推荐所述第二社交账户。
36.在一种可能的实施方式下，所述排序单元被具体配置为执行：
37.按照与所述第一社交账户建立搜索关系的时间顺序，和/或，与所述第一社交账户之间的社交关系值，对所述第二社交账户进行排序，其中，每个第二社交账户与所述第一社交账户之间的社交关系值用于表征所述第一社交账户与所述第二社交账户在所述指定应用中建立主动关注关系的概率。
38.在一种可能的实施方式下，还包括：
39.剔除模块，被配置为执行在向所述第一社交账户推荐所述第二社交账户之前，根据设定的社交账户剔除条件对所述第二社交账户进行剔除处理。
40.在一种可能的实施方式下，所述剔除模块被具体配置为执行：
41.根据与所述第一社交账户在所述指定应用中具有主动关注关系，和/或，与所述第一社交账户建立被动搜索关系的时间位于目标时间段内的剔除条件，对所述第二社交账户进行剔除处理，其中，在所述目标时间段内所述第一社交账户的被动搜索关系的建立频率高于设定频率。
42.根据本公开实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中：
43.所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述任一社交账户推荐方法。
44.根据本公开实施例的第四方面，提供一种存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，所述电子设备能够执行上述任一社交账户推荐方法。
45.根据本公开实施例的第五方面，提供一种计算机程序产品，该程序产品在被计算机调用执行时，可以使得计算机执行上述任一社交账户推荐方法。
46.本公开的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：
47.当确定满足向第一社交账户推荐社交账户的触发条件时，获取第一社交账户的账户标识，根据账户标识获取第一社交账户的社交关系数据，其中，社交关系数据至少包括在指定应用中与第一社交账户具有搜索关系的第一社交关系数据，根据第一社交关系数据，确定在指定应用中与第一社交账户具有搜索关系的第二社交账户，进而向第一社交账户推荐第二社交账户，这里，第二社交账户在指定应用中与第一社交账户具有搜索关系说明第二社交账户和第一社交账户认识的概率比较高，向第一社交账户推荐与第一社交账户具有搜索关系的第二社交账户即是向第一社交账户推荐与第一社交账户认识概率比较高的社交账户，因此，可提升社交账户的推荐准确率。
48.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
49.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施
例，并与说明书一起用于解释本公开的原理，并不构成对本公开的不当限定。
50.图1是根据一示例性实施例示出的一种社交账户推荐方法的应用场景图。
51.图2是根据一示例性实施例示出的一种社交账户推荐方法的流程图。
52.图3是根据一示例性实施例示出的又一种社交账户推荐方法的流程图。
53.图4是根据一示例性实施例示出的再一种社交账户推荐方法的流程图。
54.图5是根据一示例性实施例示出的一种社交账户推荐装置的框图。
55.图6是根据一示例性实施例示出的一种用于实现社交账户推荐方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
56.为了使本领域普通人员更好地理解本公开的技术方案，下面将结合附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
57.需要说明的是，本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
58.图1是根据一示例性实施例示出的一种社交账户推荐方法的应用场景图，包括，终端11和与终端11通过通信网络连接的服务器12，其中：
59.终端11，如私人电脑、ipad、手机等，且终端11中安装有指定应用，当第一社交账户进入指定应用后即可使用指定应用中的各种功能，并且，这些功能的实现可依赖于终端11与服务器12的交互，也就是说，第一社交账户在使用指定应用的过程中会通过终端11向服务器12发送各种各样的业务请求和/或业务消息。
60.服务器12，可监测终端11在使用指定应用的过程中发送的各种各样的业务请求和/或业务消息，当确定满足向第一社交账户推荐社交账户的触发条件时，如监测到设定的业务请求和/或业务消息，可获取第一社交账户的账户标识，根据账户标识获取第一社交账户的社交关系数据，其中，社交关系数据至少包括在指定应用中与第一社交账户具有搜索关系的第一社交关系数据，根据第一社交关系数据，确定在指定应用中与第一社交账户具有搜索关系的第二社交账户，进而向第一社交账户推荐第二社交账户。
61.本公开实施例中，搜索关系是通过社交账户在指定应用提供的搜索入口执行的搜索操作建立的，第二社交账户在指定应用中与第一社交账户具有搜索关系说明第二社交账户在指定应用提供的搜索入口搜索过第一社交账户，第二社交账户和第一社交账户认识的概率比较高，向第一社交账户推荐与第一社交账户具有搜索关系的第二社交账户即是向第一社交账户推荐与第一社交账户认识概率比较高的社交账户，因此，可提升社交账户的推荐准确率。
62.图2是根据一示例性实施例示出的一种社交账户推荐方法的流程图，如图1所示，该社交账户推荐方法用于服务器12中，该方法的流程图包括以下步骤。
63.s201：当确定满足向第一社交账户推荐社交账户的触发条件时，获取第一社交账
户的账户标识。
64.实际应用中，第一社交账户在使用指定应用的过程中会通过终端向服务器发送各种各样的业务请求和/或业务消息，因此，服务器可根据接收到的业务请求和/或业务消息来确定是否满足向第一社交账户推荐社交账户的触发条件。
65.比如，服务器将设定的业务请求和/或业务消息作为向第一社交账户推荐社交账户的触发条件，那么，服务器在接收到设定的业务请求或业务消息时，即可确定满足向第一社交账户推荐社交账户的触发条件，进而可从设定的业务请求或业务消息中获取第一社交账户的账户标识。
66.s202：根据账户标识获取第一社交账户的社交关系数据，其中，社交关系数据至少包括在指定应用中与第一社交账户具有搜索关系的第一社交关系数据。
67.一般地，社交应用中都会提供搜索功能，而搜索功能的一部分用途是帮助社交账户找社交账户，搜集指定应用中社交账户搜索社交账户的场景数据，构建发起搜索的社交账户和搜索结果中被点击的社交账户之间的对应关系，即可得到指定应用中的搜索关系数据。搜索行为可从一定程度上反映出发起搜索的社交账户和被搜索到的社交账户之间的认识概率，因此，搜索关系数据可看作一种社交关系数据。
68.s203：根据第一社交关系数据，确定在指定应用中与第一社交账户具有搜索关系的第二社交账户。
69.具体实施时，可以根据第一社交关系数据，确定在指定应用中与第一社交账户具有被动搜索关系的第二社交账户，也可以根据第一社交关系数据，确定在指定应用中与第一社交账户具有被动搜索关系和主动搜索关系的第二社交账户，其中，在被动搜索关系中第一社交账户是被搜索到的社交账户；在主动搜索关系中第一社交账户是主动发起搜索的社交账户。
70.s204：向第一社交账户推荐确定的第二社交账户。
71.具体实施时，可以按照图3的流程向第一社交账户推荐确定的第二社交账户，该流程包括以下步骤。
72.s301a：根据配置的排序规则对第二社交账户进行排序。
73.具体实施时，可以按照与第一社交账户建立搜索关系的时间顺序，和/或，与第一社交账户之间的社交关系值，对各第二社交账户进行排序，其中，每个第二社交账户与第一社交账户建立搜索关系的时间可从第一社交关系数据中获取，每个第二社交账户与第一社交账户之间的社交关系值用于表征第一社交账户与第二社交账户在指定应用中建立主动关注关系的概率，即第一社交账户在指定应用中关注第二社交账户的概率。
74.在一种可能的实施方式下，按照与第一社交账户建立搜索关系的时间顺序，对各第二社交账户进行排序。
75.比如，按照与第一社交账户建立搜索关系的时间越晚排名越靠前的规则，对各第二社交账户进行排序。
76.在另一种可能的实施方式下，按照与第一社交账户之间的社交关系值，对各第二社交账户进行排序。
77.比如，对每个第二社交账户，可根据该第二社交账户在指定应用中的第二社交关系数据和第一社交账户在指定应用中的第二社交关系数据，确定与第一社交账户和该第二
社交账户在指定应用中均具有主动关注关系的社交账户，也就是第一社交账户和该第二社交账户在指定应用中均关注的社交账户，根据与第一社交账户和该第二社交账户在指定应用中均具有主动关注关系的社交账户的数量，确定该第二社交账户与第一社交账户的社交关系值。然后，按照与第一社交账户的社交关系值越大排名越靠前的规则，对各第二社交账户进行排序。
78.在再一种可能的实施方式下，按照与第一社交账户建立搜索关系的时间顺序和与第一社交账户之间的社交关系值，对各第二社交账户进行排序。
79.比如，按照与第一社交账户建立搜索关系的时间顺序，对每个第二社交账户进行打分，得到各第二社交账户的第一分数，并且，按照与第一社交账户之间的社交关系值，对每个第二社交账户进行打分，得到各第二社交账户的第二分数，进而根据以下公式确定每个第二社交账户的最终得分：
80.第二社交账户的最终得分＝α*第二社交账户的第一得分+(1-α)*第二社交账户的第二得分；
81.其中，α是预先设定的第二社交账户的第一得分的权重，且0≤α≤1。
82.s302a：根据排序结果向第一社交账户推荐第二社交账户。
83.比如，根据排序结果向第一社交账户推荐排名靠前的预设数量的第二社交账户。
84.图4是根据一示例性实施例示出的又一种社交账户推荐方法的流程图，如图1所示，该社交账户推荐方法用于服务器12中，该方法的流程图包括以下步骤。
85.s401：当确定满足向第一社交账户推荐社交账户的触发条件时，获取第一社交账户的账户标识。
86.s402：根据账户标识获取第一社交账户的社交关系数据，其中，社交关系数据包括第一社交关系数据和第二社交关系数据。
87.其中，第一社交关系数据是指在指定应用中与第一社交账户具有搜索关系的社交关系数据；第二社交关系数据是指在指定应用中与第一社交账户具有关注关系的社交关系数据。
88.s403：根据第二社交关系数据，判断在指定应用中与第一社交账户具有被动关注关系的社交账户的数量是否低于第一阈值，若否，则进入s404；若是，进入s405。
89.考虑到在搜索场景中有一部分需求是搜索名人大v等的社交账户，而这类社交账户的被搜索频率其实一直都是比较高的，向这类社交账户发起搜索的社交账户与这类社交账户之间一般不是平等的人际交往关系，即便向这类社交账户推荐与其具有搜索关系的社交账户，推荐的准确率也比较低，所以可以滤除这类社交账户，即不向这类社交账户推荐社交账户。
90.实际应用中，在指定应用中与第一社交账户具有被动关注关系的社交账户的数量(可以表现为在指定应用中第一社交账户的粉丝数量)与第一社交账户是名人大v等的社交账户的概率一般是正相关的，因此，可以根据在指定应用中与第一社交账户具有被动关注关系的社交账户的数量，判断第一社交账户是否是名人大v等的社交账户。
91.比如，若在指定应用中与第一社交账户具有被动关注关系的社交账户的数量低于第一阈值，则可确定第一社交账户不是名人大v等的社交账户；若在指定应用中与第一社交账户具有被动关注关系的社交账户的数量不低于第一阈值，则可确定第一社交账户是名人
大v等的社交账户。
92.s404：结束本流程。
93.即，结束向第一社交账户推荐社交账户的流程，不向第一社交账户推荐社交账户。
94.s405：根据第一社交关系数据，确定在指定应用中与第一社交账户具有搜索关系的第二社交账户。
95.具体实施时，可以根据第一社交关系数据，确定在指定应用中与第一社交账户具有被动搜索关系的第二社交账户，也可以根据第一社交关系数据，确定在指定应用中与第一社交账户具有被动搜索关系和主动搜索关系的第二社交账户，其中，在被动搜索关系中第一社交账户是被搜索到的社交账户；在主动搜索关系中第一社交账户是主动发起搜索的社交账户。
96.s406：根据设定的社交账户剔除条件对第二社交账户进行剔除处理。
97.实际应用中，可能会由于某些特殊事件使一些社交账户的被搜索频率骤增，成为短期的热门社交账户，如抗疫英雄、施暴者等的社交账户，当第一社交账户为短期的热门社交账户时，不加分辨地向第一社交账户推荐与其具有被动搜索关系的社交账户不但推荐的准确率不高，而且可能会给第一社交账户带来困扰，此时，可以剔除(即删除)在第一社交账户成为热门社交账户期间出现的第二社交账户，以提升向第一社交账户推荐社交账户的准确率和用户体验。
98.考虑到短期的热门社交账户只是在一段时间内的被搜索频率比较高，所以可以根据第一社交账户的被动搜索关系的建立频率(即第一社交账户的被搜索频率)来识别出第一社交账户成为短期的热门社交账户的时间段，进而将在该时间段内与第一社交账户建立被动搜索关系的第二社交账户剔除。
99.具体实施时，可以周期性(如每天)统计第一社交账户的被搜索频率，将第一社交账户的被搜索频率高于设定频率的周期确定为目标时间段(即，将第一社交账户的被搜索频率高于设定频率的周期认定为第一社交账户成为热门社交账户的时间段)，然后，将在目标时间段内与第一社交账户建立被动搜索关系的第二社交账户剔除。
100.另外，在确定的第二社交账户中可能存在已与第一社交账户在指定应用中具有主动关注关系的社交账户，即第一社交账户在指定应用中已关注的社交账户，这部分社交账户不需要再向第一社交账户进行推荐，因此，也可以剔除。
101.s407：向第一社交账户推荐剔除处理后的第二社交账户。
102.该步骤的实施可参见s204，在此不再赘述。
103.下面以指定应用为短视频应用为例对本公开实施例进行介绍。
104.一般地，短视频应用都有搜索功能，搜索功能的部分用途是帮助社交账户找社交账户，找社交账户又分为找名人大v的社交账户和找熟人的社交账户，本公开实施例根据短视频应用中社交账户的搜索行为，通过一定方法排除找名人大v等的社交账户的需求，识别出找熟人的搜索关系数据，并将这部分搜索关系数据应用到社交账户推荐场景中，以帮助社交账户找到更多熟人的社交账户。
105.具体实施时，可以先收集短视频应用的搜索日志，从搜索日志中过滤出搜人的场景数据，根据这些场景数据，建立社交账户之间的搜索关系数据，搜索关系数据即为第一社交关系数据。
106.后续，当确定满足向第一社交账户推荐社交账户的触发条件时，可以获取第一社交账户的账户标识，根据账户标识，获取第一社交账户的社交关系数据，其中，第一社交账户的社交关系数据包括在短视频应用中与第一社交账户具有搜索关系的第一社交关系数据、以及在短视频应用中与第一社交账户具有关注关系的第二社交关系数据，并且，搜索关系包括主动搜索关系和被动搜索关系，关注关系包括被动关注关系和主动关注关系。
107.假设在短视频应用中与第一社交账户具有被动关注关系的社交账户是第一社交账户的粉丝，与第一社交账户具有主动关注关系的社交账户是第一社交账户的好友。
108.那么，在获取第一社交账户的社交关系数据之后，可根据第一社交账户的第二社交关系数据，判断第一社交账户在短视频应用中的粉丝数量是否低于第一阈值，若否，则确定第一社交账户是名人大v等的社交账户，不向第一社交账户推荐社交账户；若是，则确定第一社交账户不是名人大v等的社交账户，进而根据第一社交账户的第一社交关系数据，确定在短视频应用中与第一社交账户具有搜索关系的第二社交账户，假设确定的是在短视频应用与第一社交账户具有被动搜索关系的第二社交账户，即在短视频应用中搜索过第一社交账户的第二社交账户。
109.进一步地，可剔除确定的第二社交账户中已是第一社交账户的好友的社交账户，并可统计第一社交账户每天的被搜索频率，将第一社交账户的被搜索频率高于设定频率的时间段确定为第一社交账户成为热门社交账户的目标时间段。假设第一社交账户成为热门社交账户的目标时间段是过去一周，那么，可从确定的第二社交账户中去除在过去一周内搜索过第一社交账户的社交账户；若第一社交账户每天的被搜索频率均不高于设定频率，则说明第一社交账户没有成为过短期的热门社交账户，此时，不需要再剔除第二社交账户中的社交账户。
110.之后，向第一社交账户推荐剔除处理后的第二社交账户。
111.比如，按照对第一社交账户的搜索时间越晚排名越靠前的规则，对剔除处理后的第二社交账户进行排序，然后，向第一社交账户推荐排名靠前的预设数量的社交账户。
112.当本公开实施例中提供的方法以软件或硬件或软硬件结合实现的时候，电子设备中可以包括多个功能模块，每个功能模块可以包括软件、硬件或其结合。
113.图5是根据一示例性实施例示出的一种社交账户推荐装置的框图，该装置包括监测模块501，获取模块502，确定模块503和推荐模块504。
114.监测模块501，被配置为执行当确定满足向第一社交账户推荐社交账户的触发条件时，获取所述第一社交账户的账户标识；
115.获取模块502，被配置为执行根据所述账户标识获取所述第一社交账户的社交关系数据，所述社交关系数据至少包括在指定应用中与所述第一社交账户具有搜索关系的第一社交关系数据；
116.确定模块503，被配置为执行根据所述第一社交关系数据，确定在所述指定应用中与所述第一社交账户具有搜索关系的第二社交账户；
117.推荐模块504，被配置为执行向所述第一社交账户推荐所述第二社交账户。
118.在一种可能的实施方式下，若所述社交关系数据还包括与所述第一社交账户在所述指定应用中具有关注关系的第二社交关系数据，则还包括：
119.判断模块505，被配置为执行在根据所述第一社交关系数据，确定在所述指定应用
中与所述第一社交账户具有搜索关系的第二社交账户之前，根据所述第二社交关系数据确定在所述指定应用中与所述第一社交账户具有被动关注关系的社交账户的数量低于第一阈值。
120.在一种可能的实施方式下，所述确定模块503被具体配置为执行：
121.根据所述第一社交关系数据，确定在所述指定应用中与所述第一社交账户具有被动搜索关系的第二社交账户；或者
122.根据所述第一社交关系数据，确定在所述指定应用中与所述第一社交账户具有被动搜索关系和主动搜索关系的第二社交账户。
123.在一种可能的实施方式下，所述推荐模块504包括：
124.排序单元5041，被配置为执行根据配置的排序规则对所述第二社交账户进行排序；
125.推荐单元5042，被配置为执行根据排序结果向所述第一社交账户推荐所述第二社交账户。
126.在一种可能的实施方式下，所述排序单元5041被具体配置为执行：
127.按照与所述第一社交账户建立搜索关系的时间顺序，和/或，与所述第一社交账户之间的社交关系值，对所述第二社交账户进行排序，其中，每个第二社交账户与所述第一社交账户之间的社交关系值用于表征所述第一社交账户与所述第二社交账户在所述指定应用中建立主动关注关系的概率。
128.在一种可能的实施方式下，还包括：
129.剔除模块506，被配置为执行在向所述第一社交账户推荐所述第二社交账户之前，根据设定的社交账户剔除条件对所述第二社交账户进行剔除处理。
130.在一种可能的实施方式下，所述剔除模块506被具体配置为执行：
131.根据与所述第一社交账户在所述指定应用中具有主动关注关系，和/或，与所述第一社交账户建立被动搜索关系的时间位于目标时间段内的剔除条件，对所述第二社交账户进行剔除处理，其中，在所述目标时间段内所述第一社交账户的被动搜索关系的建立频率高于设定频率。
132.关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
133.本公开实施例中对模块的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，另外，在本公开各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理器中，也可以是单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。各个模块相互之间的耦合可以是通过一些接口实现，这些接口通常是电性通信接口，但是也不排除可能是机械接口或其它的形式接口。因此，作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，既可以位于一个地方，也可以分布到同一个或不同设备的不同位置上。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。
134.图6是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的结构示意图，该电子设备包括收发器601以及处理器602等物理器件，其中，处理器602可以是一个中央处理单元(central processing unit，cpu)、微处理器、专用集成电路、可编程逻辑电路、大规模集成电路、或者为数字处理单元等等。收发器601用于电子设备和其他设备进行数据收发。
135.该电子设备还可以包括存储器603用于存储处理器602执行的软件指令，当然还可以存储电子设备需要的一些其他数据，如电子设备的标识信息、电子设备的加密信息、用户数据等。存储器603可以是易失性存储器(volatile memory)，例如随机存取存储器(random-access memory，ram)；存储器603也可以是非易失性存储器(non-volatile memory)，例如只读存储器(read-only memory，rom)，快闪存储器(flash memory)，硬盘(hard disk drive，hdd)或固态硬盘(solid-state drive，ssd)、或者存储器603是能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。存储器603可以是上述存储器的组合。
136.本公开实施例中不限定上述处理器602、存储器603以及收发器601之间的具体连接介质。本公开实施例在图6中仅以存储器603、处理器602以及收发器601之间通过总线604连接为例进行说明，总线在图6中以粗线表示，其它部件之间的连接方式，仅是进行示意性说明，并不引以为限。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图6中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
137.处理器602可以是专用硬件或运行软件的处理器，当处理器602可以运行软件时，处理器602读取存储器603存储的软件指令，并在所述软件指令的驱动下，执行前述实施例中涉及的社交账户推荐方法。
138.本公开实施例还提供了一种存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，所述电子设备能够执行前述实施例中涉及的社交账户推荐方法。
139.在一些可能的实施方式中，本公开提供的社交账户推荐方法的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在电子设备上运行时，所述程序代码用于使所述电子设备执行前述实施例中涉及的社交账户推荐方法。
140.所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
141.本公开实施例中用于社交账户推荐的程序产品可以采用便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)并包括程序代码，并可以在计算设备上运行。然而，本公开的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
142.可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
143.可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
144.可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开操作的程序
代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言诸如java、c++等，还包括常规的过程式程序设计语言诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络包括局域网(lan)或广域网(wan)连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
145.应当注意，尽管在上文详细描述中提及了装置的若干单元或子单元，但是这种划分仅仅是示例性的并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多单元的特征和功能可以在一个单元中具体化。反之，上文描述的一个单元的特征和功能可以进一步划分为由多个单元来具体化。
146.此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。
147.本领域内的技术人员应明白，本公开的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本公开可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本公开可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
148.本公开是参照根据本公开实施例的方法、装置(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
149.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
150.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
151.尽管已描述了本公开的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本公开范围的所有变更和修改。
152.显然，本领域的技术人员可以对本公开进行各种改动和变型而不脱离本公开的精神和范围。这样，倘若本公开的这些修改和变型属于本公开权利要求及其等同技术的范围
之内，则本公开也意图包含这些改动和变型在内。