CN102831202A - 一种向社交网站用户推送推荐好友的方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种向社交网站用户推送推荐好友的方法和系统，所述方法包括：自动分析当前社交网站的各用户的使用信息，得到各用户的特征信息；将当前社交网站的某一用户的特征信息与当前社交网站的其他用户的特征信息进行匹配，得到所述用户与其他用户的特征信息的匹配吻合值；将大于预设吻合值的匹配吻合值对应的用户，确定为所述用户的匹配用户；向所述用户发送好友推荐信息，所述好友推荐信息包括各匹配用户的信息。本发明可以实现社交网站主动向用户推荐好友。

Description

一种向社交网站用户推送推荐好友的方法和系统
技术领域
本发明涉及互联网技术，尤其涉及一种向社交网站用户推送推荐好友的方法和系统。
背景技术
近年来，社交网站的数量不断增加，使用社交网站的用户越来越多。目前，社交网站不能主动向用户推荐好友，用户想要添加好友有两种方法，第一种是：根据好友的自我推荐或中间好友的推荐信息，得知要添加的好友的账号或昵称，通过搜索账号或昵称，进入好友的页面进行添加操作；第二种是：在社交网站的海量用户中通过浏览其他用户的页面选择好友，在选定用户的页面进行添加操作。但是，能通过第一种方法添加的好友数量有限，并且需要对账号或昵称进行搜索，采用第一种方法添加好友不利于用户形成更大的社交圈；而通过第二种方法添加好友不仅浪费时间和精力，而且效率低，也不利于用户形成更大的社交圈。而且，上述两种方法都无法使用户更高效地找到志同道合的好友，不能促进社交网站的良性发展。
发明内容
有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种向社交网站用户推送推荐好友的方法和系统，能够高效地主动向用户推荐好友，进而利于用户形成更大的社交圈。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
本发明提供了一种向社交网站用户推送推荐好友的方法，所述方法包括：
自动分析当前社交网站的各用户的使用信息，得到各用户的特征信息；
将当前社交网站的一用户的特征信息与当前社交网站的其他用户的特征信息进行匹配，得到所述用户与其他用户的特征信息的匹配吻合值；
将大于预设吻合值的匹配吻合值对应的用户，确定为所述用户的匹配用户；
向所述用户发送好友推荐信息，所述好友推荐信息包括各匹配用户的信息。
优选地，所述得到各用户的特征信息之后，所述方法还包括：
自动分析收到的与当前社交网站合作的其他社交网站的各用户的使用信息，得到合作社交网站的各用户的特征信息；
相应的，将当前社交网站的某一用户的特征信息与当前社交网站的其他用户的特征信息进行匹配，为，
将当前社交网站的某一用户的特征信息与当前社交网站以及合作社交网站的其他用户的特征信息进行匹配。
优选地，所述将大于预设吻合值的匹配吻合值对应的用户确定为所述用户的匹配用户之后，所述方法还包括：向各匹配用户发送好友推荐信息，所述好友推荐信息包括所述用户的信息。
优选地，所述好友推荐信息还包括：
所述用户与各匹配用户的特征信息的匹配吻合值、以及匹配吻合的特征信息。
优选地，所述向所述用户发送好友推荐信息之前，所述方法还包括：
判断所述用户是否已经添加全部所述匹配用户为好友，当所述用户没有全部添加各匹配用户为好友时，执行向所述用户发送好友推荐信息的操作，所述好友推荐信息包括还没有添加为好友的各匹配用户的信息。
优选地，所述自动分析当前社交网站的各用户的使用信息，得到各用户的特征信息，为，
根据预设的频率，定期自动分析当前社交网站的各用户的使用信息，得到各用户的特征信息。
本发明提供了一种向社交网站用户推送推荐好友的系统，所述系统包括：自动分析单元、匹配单元、匹配用户确定单元和好友推荐信息发送单元；其中，
所述自动分析单元，用于自动分析当前社交网站的各用户的使用信息，得到各用户的特征信息；
所述匹配单元，用于将当前社交网站的一用户的特征信息与当前社交网站的其他用户的特征信息进行匹配，得到所述用户与其他用户的特征信息的匹配吻合值；
所述匹配用户确定单元，用于将大于预设吻合值的匹配吻合值对应的用户，确定为所述用户的匹配用户；
所述好友推荐信息发送单元，用于向所述用户发送好友推荐信息，所述好友推荐信息包括所述匹配用户确定单元确定的各匹配用户的信息。
优选地，所述自动分析单元，还用于自动分析收到的与当前社交网站合作的其他社交网站的各用户的使用信息，得到合作社交网站的各用户的特征信息；
相应的，所述匹配单元，具体用于将某一用户的特征信息与当前社交网站以及合作社交网站的其他用户的特征信息进行匹配。
优选地，所述好友推荐信息发送单元，还用于向确定的各匹配用户发送好友推荐信息，所述好友推荐信息包括所述用户的信息。
优选地，所述系统还包括：添加判断单元，
所述添加判断单元，用于判断所述用户是否已经全部添加所述匹配用户确定单元确定的各匹配用户为好友，当判定所述用户没有全部添加各匹配用户为好友时，通知所述好友推荐信息发送单元执行向所述用户发送好友推荐信息的操作；
相应的，所述好友推荐信息发送单元，还用于根据所述添加判断单元发来的通知，向所述用户发送好友推荐信息，所述好友推荐信息包括还没有添加为好友的各匹配用户的信息。
优选地，所述自动分析单元，具体用于根据预设的频率，定期自动分析当前社交网站的各用户的使用信息，得到各用户的特征信息。
由上可知，本发明提供的向社交网站用户推送推荐好友的方法和系统，自动分析当前社交网站的各用户的使用信息，得到各用户的特征信息；将当前社交网站的某一用户的特征信息与当前社交网站的其他用户的特征信息进行匹配，得到所述用户与其他用户的特征信息的匹配吻合值；将大于预设吻合值的匹配吻合值对应的用户，确定为所述用户的匹配用户；向所述用户发送好友推荐信息，所述好友推荐信息包括各匹配用户的信息，由此，可以根据社交网站用户的特征信息，主动向用户推荐好友，可以使用户更有效率的找到志同道合的好友，有利于用户形成更大的社交圈，促进社交网站的良性发展。
附图说明
图1为本发明提供的向社交网站用户推送推荐好友的方法的第一实施例的流程图；
图2为本发明提供的向社交网站用户推送推荐好友的系统的实施例的结构示意图；
图3为本发明提供的向社交网站用户推送推荐好友的方法的第二实施例的流程图。
具体实施方式
本发明的基本思想是：将当前社交网站的某一用户的特征信息与当前社交网站的其他用户的特征信息进行匹配，得到所述用户与其他用户的特征信息的匹配吻合值；将大于预设吻合值的匹配吻合值对应的用户，确定为所述用户的匹配用户；向所述用户发送好友推荐信息，所述好友推荐信息包括确定的匹配用户的信息。
本发明提供的向社交网站用户推送推荐好友的方法的第一实施例的实现流程，如图1所示，包括以下步骤：
步骤101、自动分析当前社交网站的各用户的使用信息，得到各用户的特征信息；
这里，所述使用信息是指用户在社交网站使用过程中所表现出来的个人信息、使用习惯、兴趣爱好、当前状态等信息。所述特征信息可以包括爱好、职业、所在地等信息。
具体的，所述自动分析当前社交网站的各用户的使用信息，得到各用户的特征信息，可以为：根据预设的频率，定期自动分析当前社交网站的各用户的使用信息，得到各用户的特征信息。
这里，所述预设的频率可以为社交网站的初始默认值，也可以是用户根据自身要求重新设定的值。
步骤102、将当前社交网站的某一用户的特征信息与当前社交网站的其他用户的特征信息进行匹配，得到所述用户与其他用户的特征信息的匹配吻合值。
步骤103、将大于预设吻合值的匹配吻合值对应的用户，确定为所述用户的匹配用户。
这里，所述预设吻合值可以为社交网站的初始默认值，也可以是用户根据自身要求重新设定的值。
步骤104、向所述用户发送好友推荐信息，所述好友推荐信息包括各匹配用户的信息；
优选的，所述好友推荐信息还可以包括：所述用户与各匹配用户的特征信息的匹配吻合值、以及匹配吻合的特征信息。
优选的，在步骤101之后，所述方法还可以包括：自动分析收到的与当前社交网站合作的其他社交网站的各用户的使用信息，得到合作社交网站的各用户的特征信息；
相应的，步骤102中的将当前社交网站的某一用户的特征信息与当前社交网站的其他用户的特征信息进行匹配，可以为：将当前社交网站的某一用户的特征信息与当前社交网站以及合作社交网站的其他用户的特征信息进行匹配。
优选的，在步骤103之后，所述方法还可以包括：向各匹配用户发送好友推荐信息，所述好友推荐信息包括所述用户的信息。
优选的，在步骤104之前，所述方法还包括：判断所述用户是否已经全部添加所述匹配用户为好友，当所述用户没有全部添加所述匹配用户为好友时，执行步骤104，此时，所述好友推荐信息包括还没有添加为好友的各匹配用户的信息。
本发明提供的向社交网站用户推送推荐好友的系统的实施例的组成结构，如图2所示，包括：自动分析单元、匹配单元、匹配用户确定单元和好友推荐信息发送单元；其中，
所述自动分析单元，用于自动分析当前社交网站的各用户的使用信息，得到各用户的特征信息；
优选的，所述自动分析单元，具体用于根据预设的频率，定期自动分析当前社交网站的各用户的使用信息，得到各用户的特征信息。
所述匹配单元，用于将当前社交网站的某一用户的特征信息与当前社交网站的其他用户的特征信息进行匹配，得到所述用户与其他用户的特征信息的匹配吻合值；
所述匹配用户确定单元，用于将大于预设吻合值的匹配吻合值对应的用户，确定为所述用户的匹配用户；
所述好友推荐信息发送单元，用于向所述用户发送好友推荐信息，所述好友推荐信息包括所述匹配用户确定单元确定的各匹配用户的信息。
优选的，所述自动分析单元，还用于自动分析收到的与当前社交网站合作的其他社交网站的各用户的使用信息，得到合作社交网站的各用户的特征信息；
相应的，所述匹配单元，具体用于将某一用户的特征信息与当前社交网站以及合作社交网站的其他用户的特征信息进行匹配。
优选的，所述好友推荐信息发送单元，还用于向确定的各匹配用户发送好友推荐信息，所述好友推荐信息包括所述用户的信息。
优选的，所述系统还可以包括：添加判断单元，所述添加判断单元，用于判断所述用户是否已经全部添加所述匹配用户确定单元确定的各匹配用户为好友，当判定所述用户没有全部添加所述匹配用户为好友时，通知所述好友推荐信息发送单元执行向所述用户发送好友推荐信息的操作；
相应的，所述好友推荐信息发送单元，还用于根据所述添加判断单元发来的通知，向所述用户发送好友推荐信息，所述好友推荐信息包括还没有添加为好友的各匹配用户的信息。
本发明提供的向社交网站用户推送推荐好友的方法的第二实施例的实现流程，如图3所示，包括以下步骤：
步骤301a、根据预设的频率，定期自动分析当前社交网站的各用户的使用信息、得到当前社交网站各用户的特征信息。
这里，所述使用信息是指用户在社交网站使用过程中所表现出来的个人信息、使用习惯、兴趣爱好、当前状态等信息。所述特征信息可以包括爱好、职业、所在地等信息。
例如：自动分析用户的注册信息，得到所述用户的所在地的特征信息；或者根据用户与社交网站上爱好音乐的人互动很频繁，得到所述用户爱好音乐的特征信息；或者根据用户近期发布关于安卓操作系统的信息很多，得到所述用户属于信息技术产业的特征信息。
由于用户的特征信息会发生变化，因此使用新的特征信息覆盖旧的特征信息。例如：新用户在注册信息中提供的所在地是北京，根据用户的注册信息，得到用户的所在地为北京的特征信息；但是用户登录社交网站的所使用的IP地址属于上海，那么得到用户的所在地为上海的新特征信息，使用用户的所在地为上海的新特征信息覆盖用户的所在地为北京的旧特征信息。
这里，可以将各用户的名称和各用户的特征信息对应存储，形成特征信息数据库，便于调用和修改各用户的特征信息。
所述预设的频率可以为社交网站的初始默认值，也可以是用户根据自身要求重新设定的值。
步骤301b、根据预设的频率，定期自动接收与当前社交网站合作的其他社交网站的各用户的使用信息，并对收到的使用信息进行自动分析，得到合作社交网站的各用户的特征信息。
这里，所述使用信息是指用户在社交网站使用过程中所表现出来的个人信息、使用习惯、兴趣爱好、当前状态、好友列表、近期关注内容等信息。
所述特征信息可以包括爱好、职业、所在地、用户在合作社交网站的好友是否属于当前社交网站用户等信息。
由于用户在不同的社交网站的使用过程中所表现出来的信息可能有差异，因此可能加入新的特征信息。例如：用户在当前社交网站喜欢音乐，而在合作社交网站喜欢足球，因此得到所述用户爱好音乐和足球的特征信息。
步骤302、将当前社交网站的某一用户的特征信息与当前社交网站以及合作社交网站的其他用户的特征信息进行匹配，得到所述用户与其他用户的特征信息的匹配吻合值。
步骤303、将大于预设吻合值的匹配吻合值对应的用户，确定为所述用户的匹配用户。
所述预设吻合值可以为社交网站的初始默认值，也可以是用户根据自身要求重新设定的值。
步骤304、判断所述用户是否已经全部添加各所述匹配用户为好友，当所述用户没有全部添加各匹配用户为好友时，进入步骤305；当所述用户已经全部添加所述匹配用户为好友时，结束本次流程。
步骤305a、向所述用户发送好友推荐信息，所述好友推荐信息包括还没有添加为好友的各匹配用户的信息；
这里，所述好友推荐信息还可以包括：所述用户与还没有添加为好友的各匹配用户的特征信息的匹配吻合值、以及匹配吻合的特征信息。
步骤305b：向还没有添加为好友的各匹配用户分别发送好友推荐信息，所述好友推荐信息包括所述用户的信息、还没有添加为好友的各匹配用户与所述用户的特征信息的匹配吻合值以及匹配吻合的特征信息。
这样，社交网站的用户可以定期收到好友推荐信息，用户可以根据好友推荐信息中的内容确定是否添加社交网站推荐的好友，避免盲目的搜索好友，从而使用户更有效率的找到志同道合的好友，有利于用户形成更大的社交圈。
以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。

Claims (11)

1.一种向社交网站用户推送推荐好友的方法，其特征在于，所述方法包括：
自动分析当前社交网站的各用户的使用信息，得到各用户的特征信息；
将当前社交网站的一用户的特征信息与当前社交网站的其他用户的特征信息进行匹配，得到所述用户与其他用户的特征信息的匹配吻合值；
将大于预设吻合值的匹配吻合值对应的用户，确定为所述用户的匹配用户；
向所述用户发送好友推荐信息，所述好友推荐信息包括各匹配用户的信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述得到各用户的特征信息之后，所述方法还包括：
自动分析收到的与当前社交网站合作的其他社交网站的各用户的使用信息，得到合作社交网站的各用户的特征信息；
相应的，将当前社交网站的某一用户的特征信息与当前社交网站的其他用户的特征信息进行匹配，为，
将当前社交网站的某一用户的特征信息与当前社交网站以及合作社交网站的其他用户的特征信息进行匹配。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将大于预设吻合值的匹配吻合值对应的用户确定为所述用户的匹配用户之后，所述方法还包括：向各匹配用户发送好友推荐信息，所述好友推荐信息包括所述用户的信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述好友推荐信息还包括：
所述用户与各匹配用户的特征信息的匹配吻合值、以及匹配吻合的特征信息。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述向所述用户发送好友推荐信息之前，所述方法还包括：
判断所述用户是否已经添加全部所述匹配用户为好友，当所述用户没有全部添加各匹配用户为好友时，执行向所述用户发送好友推荐信息的操作，所述好友推荐信息包括还没有添加为好友的各匹配用户的信息。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述自动分析当前社交网站的各用户的使用信息，得到各用户的特征信息，为，
根据预设的频率，定期自动分析当前社交网站的各用户的使用信息，得到各用户的特征信息。
7.一种向社交网站用户推送推荐好友的系统，其特征在于，所述系统包括：自动分析单元、匹配单元、匹配用户确定单元和好友推荐信息发送单元；其中，
所述自动分析单元，用于自动分析当前社交网站的各用户的使用信息，得到各用户的特征信息；
所述匹配单元，用于将当前社交网站的一用户的特征信息与当前社交网站的其他用户的特征信息进行匹配，得到所述用户与其他用户的特征信息的匹配吻合值；
所述匹配用户确定单元，用于将大于预设吻合值的匹配吻合值对应的用户，确定为所述用户的匹配用户；
所述好友推荐信息发送单元，用于向所述用户发送好友推荐信息，所述好友推荐信息包括所述匹配用户确定单元确定的各匹配用户的信息。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述自动分析单元，还用于自动分析收到的与当前社交网站合作的其他社交网站的各用户的使用信息，得到合作社交网站的各用户的特征信息；
相应的，所述匹配单元，具体用于将某一用户的特征信息与当前社交网站以及合作社交网站的其他用户的特征信息进行匹配。
9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述好友推荐信息发送单元，还用于向确定的各匹配用户发送好友推荐信息，所述好友推荐信息包括所述用户的信息。
10.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：添加判断单元，
所述添加判断单元，用于判断所述用户是否已经全部添加所述匹配用户确定单元确定的各匹配用户为好友，当判定所述用户没有全部添加各匹配用户为好友时，通知所述好友推荐信息发送单元执行向所述用户发送好友推荐信息的操作；
相应的，所述好友推荐信息发送单元，还用于根据所述添加判断单元发来的通知，向所述用户发送好友推荐信息，所述好友推荐信息包括还没有添加为好友的各匹配用户的信息。
11.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述自动分析单元，具体用于根据预设的频率，定期自动分析当前社交网站的各用户的使用信息，得到各用户的特征信息。
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