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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京久佳信通科技有限公司申請的專利一種基于5G消息地理位置技術(shù)特征的社交關(guān)系建立方法和系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119363697B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411943843.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04L51/07；該發(fā)明授權(quán)一種基于5G消息地理位置技術(shù)特征的社交關(guān)系建立方法和系統(tǒng)是由齊博;古鵬設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-27向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于5G消息地理位置技術(shù)特征的社交關(guān)系建立方法和系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本申請?zhí)峁┮环N基于5G消息地理位置技術(shù)特征的社交關(guān)系建立方法和系統(tǒng)，涉及互聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)領(lǐng)域。其中，該方法包括：獲取目標(biāo)用戶的5G消息地理位置技術(shù)特征，從5G消息地理位置技術(shù)特征中提取出關(guān)鍵特征，以形成用戶動(dòng)態(tài)畫像，基于用戶動(dòng)態(tài)畫像與預(yù)先構(gòu)建的興趣圖譜模型，計(jì)算目標(biāo)用戶與已知用戶之間的相似度評分；基于相似度評分，結(jié)合用戶在線狀態(tài)、位置鄰近性及即時(shí)情境信息，篩選出目標(biāo)潛在社交對象；生成目標(biāo)用戶和目標(biāo)潛在社交對象用于驗(yàn)證對方的個(gè)性化互動(dòng)驗(yàn)證任務(wù)，在目標(biāo)用戶和目標(biāo)潛在社交對象的互動(dòng)驗(yàn)證結(jié)果表示雙向驗(yàn)證通過的情況下，基于臨時(shí)共享規(guī)則建立目標(biāo)用戶與目標(biāo)潛在社交對象之間的社交關(guān)系。本申請能夠提高社交關(guān)系的質(zhì)量。

本發(fā)明授權(quán)一種基于5G消息地理位置技術(shù)特征的社交關(guān)系建立方法和系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于5G消息地理位置技術(shù)特征的社交關(guān)系建立方法，其特征在于，包括：響應(yīng)于目標(biāo)終端設(shè)備發(fā)送的社交關(guān)系建立請求，獲取目標(biāo)用戶的5G消息地理位置技術(shù)特征，所述5G消息地理位置技術(shù)特征包括：地理位置信息、行為模式數(shù)據(jù)和環(huán)境感知數(shù)據(jù)；目標(biāo)用戶是使用目標(biāo)終端設(shè)備的用戶；從所述地理位置信息、行為模式數(shù)據(jù)和環(huán)境感知數(shù)據(jù)中提取出用于表征用戶當(dāng)前狀態(tài)和活動(dòng)場景的關(guān)鍵特征，以形成用戶動(dòng)態(tài)畫像，基于所述用戶動(dòng)態(tài)畫像與預(yù)先構(gòu)建的興趣圖譜模型，計(jì)算目標(biāo)用戶與已知用戶之間的相似度評分；所述已知用戶是使用其他終端設(shè)備的用戶；基于所述相似度評分，結(jié)合用戶在線狀態(tài)、位置鄰近性及即時(shí)情境信息，篩選出目標(biāo)潛在社交對象；所述目標(biāo)潛在社交對象為符合指定社交場景條件的已知用戶；生成目標(biāo)用戶和目標(biāo)潛在社交對象用于驗(yàn)證對方的個(gè)性化互動(dòng)驗(yàn)證任務(wù)，向目標(biāo)用戶和目標(biāo)潛在社交對象分別發(fā)送對方的個(gè)性化互動(dòng)驗(yàn)證任務(wù)，接收目標(biāo)用戶和目標(biāo)潛在社交對象的互動(dòng)驗(yàn)證結(jié)果，在目標(biāo)用戶和目標(biāo)潛在社交對象的互動(dòng)驗(yàn)證結(jié)果表示雙向驗(yàn)證通過的情況下，獲取通過智能合約定義的臨時(shí)共享規(guī)則，基于所述臨時(shí)共享規(guī)則建立目標(biāo)用戶與目標(biāo)潛在社交對象之間的社交關(guān)系；所述基于所述相似度評分，結(jié)合用戶在線狀態(tài)、位置鄰近性及即時(shí)情境信息，篩選出目標(biāo)潛在社交對象，包括：從已知用戶集中篩選出第一潛在社交對象，以形成第一潛在社交對象集，所述第一潛在社交對象是與目標(biāo)用戶之間的相似度評分大于或等于預(yù)設(shè)評分閾值的已知用戶；根據(jù)目標(biāo)用戶的地理位置信息、行為模式數(shù)據(jù)和環(huán)境感知數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)生成個(gè)性化的地理圍欄；結(jié)合所述地理圍欄，采用K近鄰算法從所述第一潛在社交對象集中篩選出第二潛在社交對象，以形成第二潛在社交對象集；在目標(biāo)用戶的在線狀態(tài)為在線的情況下，從第二潛在社交對象集中篩選出第三潛在社交對象，以形成第三潛在社交對象集；所述第三潛在社交對象是在線狀態(tài)為在線的第二潛在社交對象；基于目標(biāo)用戶的即時(shí)情境信息中的活動(dòng)類型、活動(dòng)時(shí)間和天氣狀況，從第三潛在社交對象集中篩選出滿足預(yù)設(shè)情境匹配規(guī)則的目標(biāo)潛在社交對象。

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