不通知所述第一用戶賬戶，和/或未接收所述第一用戶賬戶對應(yīng)的第一用戶通過終端設(shè)備發(fā)送的指令，所述指令用于指示所述第一智能體向所述第二智能體發(fā)送請求消息。
[0025]第三方面，本發(fā)明提供一種智能體處理信息系統(tǒng)，包括智能體管理設(shè)備以及至少一個智能體，所述至少一個智能體是指上述第二方面中提供的任一項所述的智能體；所述智能體管理設(shè)備，用于對所述至少一個智能體進行管理控制，通過分析所述至少一個智能體的行為模式，確定所述至少一個智能體的共同規(guī)律，使所述至少一個智能體中的任一個智能體發(fā)出的消息可以在所述至少一個智能體之間進行傳遞以及處理。
[0026]第四方面，本發(fā)明提供一種終端設(shè)備，其特征在于，所述終端設(shè)備包括至少一個如上述第二方面中提供的任一所述的智能體。
[0027]本發(fā)明實施例提供一種智能體處理信息的方法及智能體，通過第一智能體向第二智能體發(fā)送請求消息；所述第一智能體接收所述第二智能體反饋的決策消息，所述決策消息為所述第二智能體根據(jù)所述邀請消息或者推薦消息以及所述第二智能體的自身知識模型確定的消息；根據(jù)所述決策消息，所述第一智能體更新自身知識模型或者向所述第一智能體對應(yīng)的第一用戶賬戶發(fā)送通知消息。與現(xiàn)有技術(shù)中對社交網(wǎng)絡(luò)上的信息進行處理時，由于分類或者聚類的方法針對獨立同分布的數(shù)據(jù)進行處理，而社交網(wǎng)絡(luò)的信息通常呈現(xiàn)個性化的特征，因此采用傳統(tǒng)的分類或者聚類方法對社交網(wǎng)絡(luò)的信息進行處理不太合適，因此無法完成社交網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘相比，本發(fā)明實施例通過第一智能體與其他智能體的交互對社交網(wǎng)絡(luò)中的信息學(xué)習(xí)以及處理，完成社交網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)據(jù)的挖掘。
【附圖說明】
[0028]為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
[0029]圖1為本發(fā)明實施例提供的一種智能體處理信息的方法的流程圖；
[0030]圖2為本發(fā)明實施例提供的另一種智能體處理信息的方法的流程圖；
[0031]圖3為本發(fā)明實施例提供的另一種智能體處理信息的方法的流程圖；
[0032]圖4為本發(fā)明實施例提供的另一種智能體處理信息的方法的流程圖；
[0033]圖5為本發(fā)明實施例提供的一種智能體的框圖；
[0034]圖6為本發(fā)明實施例提供的另一種智能體的框圖；
[0035]圖7為本發(fā)明實施例提供的一種終端設(shè)備的框圖；
[0036]圖8為本發(fā)明實施例提供的一種智能體處理信息的系統(tǒng)的示意圖。
【具體實施方式】
[0037]下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。
[0038]本發(fā)明實施例提供一種智能體處理信息的方法，該方法的執(zhí)行主體可以為終端，具體地可以為終端上的第一智能體。如圖1所示，該方法包括:
[0039]步驟101，第一智能體向第二智能體發(fā)送請求消息，所述請求消息包括向所述第二智能體發(fā)出的邀請消息或者推薦消息。
[0040]可選的，第一智能體與第二智能體中的“第一”“第二”，不用于對智能體進行排序，而是為了區(qū)分不同的智能體，為了描述方便。
[0041]可選的，智能體為構(gòu)架在每個社交網(wǎng)絡(luò)用戶上的虛擬機器學(xué)習(xí)程序，一個智能體對應(yīng)一個用戶賬戶。在本實施例中，用戶賬戶指可以使用此用戶賬戶登錄的應(yīng)用程序，進一步的，可以理解為此應(yīng)用程序中用戶的個人網(wǎng)頁，例如，應(yīng)用程序可以為微博、微信等等，在本實施例中不對應(yīng)用程序進行限定。智能體之間可以進行交互，例如智能體之間可以相互學(xué)習(xí)，例如學(xué)習(xí)其他智能體識別的實體、時間、地址等信息，其中，實體可以為實際存在的實物的名稱等。可選的，本步驟中第一智能體向第二智能體發(fā)送請求消息時，不是由第一智能體對應(yīng)的第一用戶賬戶通過終端設(shè)備發(fā)送的請求消息，而是由第一智能體自主發(fā)送的請求消息。
[0042]可選的，所述第一智能體自行向所述第二智能體發(fā)送請求消息，并且所述第一智能體直接向所述第二智能體發(fā)送請求消息之前，所述第一智能體不通知所述第一用戶賬戶，和/或未接收所述第一用戶賬戶對應(yīng)的第一用戶通過終端設(shè)備發(fā)送的指令，所述指令用于指示所述第一智能體向所述第二智能體發(fā)送請求消息。
[0043]第一智能體向第二智能體發(fā)送請求消息時,在任意時刻向所述第二智能體發(fā)送請求消息；或者，所述第一智能體通過學(xué)習(xí)所述第二智能體對應(yīng)的第二用戶賬戶的歷史發(fā)文時間，預(yù)測所述第二用戶賬戶的空閑時間，所述第一智能體在所述第二用戶賬戶的空閑時間向所述第二智能體發(fā)送請求消息。
[0044]可選的，本步驟包括:所述第一智能體根據(jù)自身標簽以及其他智能體的標簽，獲得所述第一用戶賬戶對應(yīng)的第一用戶與所述其他智能體對應(yīng)的用戶興趣相似度的度量值，所述其他智能體指與所述第一智能體存在關(guān)聯(lián)關(guān)系的智能體；根據(jù)所述度量值，確定所述邀請消息或者所述推薦消息發(fā)送的對象為第二智能體。
[0045]步驟102，所述第一智能體接收所述第二智能體反饋的決策消息，所述決策消息為所述第二智能體根據(jù)所述邀請消息或者推薦消息以及所述第二智能體的自身知識模型確定的消息。
[0046]第二智能體接收到第一智能體發(fā)送的請求消息之后，根據(jù)自身知識模型以及請求消息判斷接收到的請求消息是否符合自身知識模型，當符合時，則可以接受請求消息，當不符合時，則可以拒絕請求消息。可選的，決策消息為根據(jù)所述邀請消息或者推薦消息確定的消息，即包括接受請求或者拒絕請求的消息。
[0047]步驟103，根據(jù)所述決策消息，所述第一智能體更新自身知識模型或者向所述第一智能體對應(yīng)的第一用戶賬戶發(fā)送通知消息。
[0048]可選的，第一智能體可以根據(jù)決策消息，學(xué)習(xí)第二智能體的相關(guān)知識，從而更新自身知識模型，此時決策消息可以為接受或者拒絕請求的消息。當決策消息中包含第二智能體接受請求的消息時，第一智能體還可以向第一用戶賬戶發(fā)送通知消息。
[0049]進一步可選的，智能體具備相同的功能，即第一智能體執(zhí)行的操作，第二智能體也可以執(zhí)行，第二智能體執(zhí)行的操作，第一智能體也可以執(zhí)行?？梢岳斫獾?，第一智能體也可以在接收到其他智能體發(fā)送的請求消息后，根據(jù)請求消息做出決策，并將決策消息發(fā)送給其他智能體，即第一智能體具備本實施例中第二智能體的功能。例如，所述第一智能體接收第二智能體發(fā)送的所述請求消息；所述第一智能體根據(jù)所述請求消息，以及所述第一智能體的自身知識模型，確定決策消息；向所述第二智能體發(fā)送所述決策消息。
[0050]本發(fā)明實施例提供一種智能體處理信息的方法，通過第一智能體與第二智能體的交互，使得第一智能體可以學(xué)習(xí)第二智能體的知識模型，以更新自身知識模型，或者通過第一智能體與第二智能體的協(xié)商，并將協(xié)商結(jié)果通知用戶賬戶，使得通過與其他智能體的交互對社交網(wǎng)絡(luò)中的信息學(xué)習(xí)以及處理，完成社交網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)據(jù)的挖掘。
[0051]下面以具體的實施例描述本發(fā)明的方案:
[0052]如圖2所示，本發(fā)明實施例提供另一種智能體處理信息的方法，該方法包括:
[0053]步驟201，第一智能體向第二智能體發(fā)送學(xué)習(xí)邀請消息。
[0054]可選的，第一智能體與第二智能體分別表示第一用戶賬戶與第二用戶賬戶的智能體。一個智能體對應(yīng)一個用戶賬戶。
[0055]第一智能體與第二智能體可以為任一智能體，在本實施例中“第一” “第二”不用于對智能體進行排序，僅為了描述方便，第一用戶與第二用戶中的“第一”“第二”不用于對用戶進行排序，僅為了描述與方便。
[0056]可選的，第一智能體向第二智能體發(fā)出學(xué)習(xí)邀請消息的時間可以通過以下方式確定:
[0057]所述第一智能體在任意時刻向所述第二智能體發(fā)送學(xué)習(xí)邀請消息；或者，
[0058]所述第一智能體通過學(xué)習(xí)所述第二智能體對應(yīng)的第二用戶賬戶的歷史發(fā)文時間，預(yù)測所述第二智能體對應(yīng)的第二用戶賬戶的空閑時間，所述第一智能體在所述第二用戶賬戶的空閑時間向所述第二智能體發(fā)送學(xué)習(xí)邀請消息。
[0059]可選的，智能體可以學(xué)習(xí)其他智能體信息。第一智能體通過學(xué)習(xí)其他智能體對應(yīng)的用戶賬戶的歷史發(fā)文時間，將時間特征提取出來，然后第一智能體學(xué)習(xí)提取的時間特征，建立一個分類模型，并預(yù)測其他用戶賬戶的空閑時間，并在空閑時間向其他智能體發(fā)送學(xué)習(xí)邀請消息。
[0060]可選的，第一智能體可以按照其他智能體對應(yīng)的用戶的偏好向?qū)Ψ綄?yīng)的智能體發(fā)送學(xué)習(xí)邀請消息。其他智能體指與所述第一智能體存在關(guān)聯(lián)關(guān)系的智能體。例如，所述第一智能體根據(jù)自身標簽以及其他智能體的標簽，獲得所述第一用戶賬戶對應(yīng)的第一用戶與所述其他智能體對應(yīng)的用戶興趣相似度的度量值；根據(jù)所述度量值，確定學(xué)習(xí)邀請消息發(fā)送的對象為第二智能體，向所述第二智能體發(fā)送學(xué)習(xí)邀請消息。
[0061]可選的，標簽可以為根據(jù)用戶賬戶發(fā)布的信息建立的標識，例如，根據(jù)用戶賬戶發(fā)布的觀看的電影的名稱建立標簽，或者根據(jù)用戶賬戶發(fā)布的參加的活動的內(nèi)容或者名稱建立標簽，或者根據(jù)用戶賬戶發(fā)布的食物建立標簽等等。本發(fā)明不對智能體的標簽的內(nèi)容進行限制。
[0062]可選的，所述第一智能體根據(jù)智能體的標簽對應(yīng)的用戶賬戶的操作信息確定所述邀請消息或者所述推薦消息；根據(jù)所述邀請消息或者所述推薦消息，以及好友標簽，確定發(fā)送所述邀請消息或者所述推薦消息的對象為所述第二智能體，向所述第二智能體發(fā)送學(xué)習(xí)邀請消息。
[0063]可選的，第一智能體根據(jù)所述其他智能體對應(yīng)的用戶賬戶的操作信息可以確定其他智能體對應(yīng)的用戶的偏好，例如第一智能體根據(jù)其他智能體對應(yīng)的用戶對信息的點擊或者回復(fù)等操作，確定其他智能體對應(yīng)的用戶喜歡看的信息的類型或者喜歡玩的游戲等等。
[0064]需要說明的是，第一智能體預(yù)測其他智能體對應(yīng)的用戶賬戶的空閑時間或者確定學(xué)習(xí)邀請消息發(fā)送的對象為第二智能體時，采用的預(yù)測方法可以包括以下方式:
[0065]可以采用支持向量機(Support Vector Machine, SVM),決策樹等分類方法,對用戶的標簽、觀點等問題進行學(xué)習(xí)和分類；
[0066]可以使用自回歸模型(Autoagressive