CN103684994A - 一种向即时通信用户推荐好友的方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明适用于移动互联网领域，提供了一种向即时通信用户推荐好友的方法及系统。所述方法包括：获取在统计时长内即时通信用户所在的地理位置信息；根据所述地理位置信息统计出所述即时通信用户的行为习惯信息；计算所述即时通信用户的行为习惯信息与其他即时通信用户的行为习惯信息的相似度；将行为习惯信息的相似度达到预定值的其他即时通信用户作为好友推荐给所述即时通信用户。本发明结合了移动终端的移动性，扩展了推荐好友的方式，能实现对习惯活动区域和/或习惯活动路线相似度较高的即时通信用户进行相互推荐，提高了交友的可操作性。
Description
技术领域
本发明属于移动互联网领域，尤其涉及一种向即时通信用户推荐好友的方法及系统。
背景技术
随着互联网的不断发展，越来越多的用户依赖于各种人际关系网络的网络应用来进行交流，例如即时通讯应用程序，包括QQ、微信、微博等。即时通讯的服务器通常会给即时通讯用户推荐好友。当即时通信客户端安装在移动终端中时，现有技术向即时通信用户推荐好友通常采用以下方式：给即时通信用户推荐移动终端通讯录中的联系人对应的即时通信用户作为好友、给微信用户推荐该微信用户对应的QQ用户的好友作为微信用户的好友、通过摇一摇的方式给微信用户推荐好友。
然而，现有技术向即时通信用户推荐好友的方式都是基于静态的用户信息，没有结合移动终端的移动性，因此推荐好友的方式比较局限。
发明内容
本发明的目的在于提供一种向即时通信用户推荐好友的方法及系统，旨在解决现有技术向即时通信用户推荐好友的方式都是基于静态的用户信息，没有结合移动终端的移动性，推荐好友的方式比较局限的问题。
第一方面，本发明提供了一种向即时通信用户推荐好友的方法，所述方法包括：
获取在统计时长内即时通信用户所在的地理位置信息；
根据所述地理位置信息统计出所述即时通信用户的行为习惯信息；
计算所述即时通信用户的行为习惯信息与其他即时通信用户的行为习惯信息的相似度；
将行为习惯信息的相似度达到预定值的其他即时通信用户作为好友推荐给所述即时通信用户。
第二方面，本发明提供了一种向即时通信用户推荐好友的系统，所述系统包括：
获取模块，用于获取在统计时长内即时通信用户所在的地理位置信息；
统计模块，用于根据所述地理位置信息统计出所述即时通信用户的行为习惯信息；
计算模块，用于计算所述即时通信用户的行为习惯信息与其他即时通信用户的行为习惯信息的相似度；
推荐模块，用于将行为习惯信息的相似度达到预定值的其他即时通信用户作为好友推荐给所述即时通信用户。
在本发明中，由于获取在统计时长内即时通信用户所在的地理位置信息，并根据所述地理位置信息统计出所述即时通信用户的行为习惯信息，将行为习惯信息的相似度达到预定值的其他即时通信用户作为好友推荐给所述即时通信用户。本发明结合了移动终端的移动性，扩展了推荐好友的方式，能实现对习惯活动区域和/或习惯活动路线相似度较高的即时通信用户进行相互推荐，提高了交友的可操作性。因为相似度较高的即时通信用户通常是住在同一小区、在同一区域上班、或每天上班的路线是一样的，即有较接近的生活水平、工作状况，因此这些即时通信用户有着共同的圈子，交流起来有着共同的话题，成为真正朋友的可能性比较大，可靠性也高一些。本发明方便住在同一小区和在同一区域上班的即时通信用户交友，方便每天上班的路线一样的即时通信用户实现拼车。
附图说明
图1是本发明实施例一提供的向即时通信用户推荐好友的方法的流程图。
图2是本发明实施例二提供的向即时通信用户推荐好友的系统的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
实施例一：
请参阅图1，本发明实施例一提供的向即时通信用户推荐好友的方法包括以下步骤：
S101、获取在统计时长内即时通信用户所在的地理位置信息；
在本发明实施例一中，所述统计时长是指统计所述即时通信用户的行为习惯信息所需要获取的地理位置信息所跨越的时间长度，例如一周或一个月。
在本发明实施例一中，S101具体可以为：
获取在统计时长内，每一个抽样时刻点，所述即时通信用户所在的地理位置信息。
抽样时刻点可根据常规人群的上下班时间或其他非常规人群的时间进行设置。例如，在一周内，将每天的早上8点、早上9点、中午12点、下午6点、下午7点和晚上10点作为抽样时刻点。
在本发明实施例一中，S101具体也可以为：
接收即时通信客户端主动上报的，在统计时长内即时通信用户所在的地理位置信息；或者，
主动从即时通信客户端获取在统计时长内即时通信用户所在的地理位置信息。
在本发明实施例一中，S101具体也可以为：
接收即时通信客户端主动上报的，在统计时长内，每一个抽样时刻点，所述即时通信用户所在的地理位置信息；或者，
主动从即时通信客户端获取在统计时长内，每一个抽样时刻点，所述即时通信用户所在的地理位置信息。
S102、根据所述地理位置信息统计出所述即时通信用户的行为习惯信息；
在本发明实施例一中，所述行为习惯信息包括习惯活动区域和/或习惯活动路线；
在本发明实施例一中，S102具体可以为：
根据在统计时长内的每一个抽样时刻点与所述即时通信用户所在的地理位置信息的对应关系统计出所述即时通信用户的行为习惯信息。
例如，在一周内，周一至周五的早上8点在家（地理位置A）、早上9点在公司（地理位置B）、中午12点在公司（地理位置B）、下午6点在公司（地理位置B）、下午7点在家（地理位置A）、晚上10点在家（地理位置A）。则可以统计得出所述即时通信用户周一至周五中每天的习惯活动路线是A-B-A，周一至周五中每天早上9点至下午6点的习惯活动区域是B，下午7点至第二天早上8点的习惯活动区域是A。
S103、计算所述即时通信用户的行为习惯信息与其他即时通信用户的行为习惯信息的相似度；
S104、将行为习惯信息的相似度达到预定值的其他即时通信用户作为好友推荐给所述即时通信用户。
例如将行为习惯信息的相似度达到80%以上，即相似度较高的其他即时通信用户作为好友推荐给所述即时通信用户。
在本发明实施例一中，S103之前还可以包括：存储所述即时通信用户的行为习惯信息，以供其他即时通信用户计算与所述即时通信用户的行为习惯信息的相似度，从而实现相互推荐。
在本发明实施例一中，由于获取在统计时长内即时通信用户所在的地理位置信息，并根据所述地理位置信息统计出所述即时通信用户的行为习惯信息，将行为习惯信息的相似度达到预定值的其他即时通信用户作为好友推荐给所述即时通信用户。本发明结合了移动终端的移动性，扩展了推荐好友的方式，能实现对习惯活动区域和/或习惯活动路线相似度较高的即时通信用户进行相互推荐，提高了交友的可操作性。因为相似度较高的即时通信用户通常是住在同一小区、在同一区域上班、或每天上班的路线是一样的，即有较接近的生活水平、工作状况，因此这些即时通信用户有着共同的圈子，交流起来有着共同的话题，成为真正朋友的可能性比较大。本发明方便住在同一小区和在同一区域上班的即时通信用户交友，方便每天上班的路线一样的即时通信用户实现拼车。
实施例二：
请参阅图2，本发明实施例二提供的向即时通信用户推荐好友的系统包括：获取模块11、统计模块12、计算模块13和推荐模块14，其中，
获取模块11，用于获取在统计时长内即时通信用户所在的地理位置信息；
在本发明实施例二中，所述统计时长是指统计所述即时通信用户的行为习惯信息所需要获取的地理位置信息所跨越的时间长度，例如一周或一个月。
在本发明实施例二中，所述获取模块11具体可以用于：
获取在统计时长内，每一个抽样时刻点，所述即时通信用户所在的地理位置信息；或者，
接收即时通信客户端主动上报的，在统计时长内即时通信用户所在的地理位置信息；或者，
主动从即时通信客户端获取在统计时长内即时通信用户所在的地理位置信息；或者，
接收即时通信客户端主动上报的，在统计时长内，每一个抽样时刻点，所述即时通信用户所在的地理位置信息；或者，
主动从即时通信客户端获取在统计时长内，每一个抽样时刻点，所述即时通信用户所在的地理位置信息。
统计模块12，用于根据所述地理位置信息统计出所述即时通信用户的行为习惯信息；
在本发明实施例二中，所述行为习惯信息包括习惯活动区域和/或习惯活动路线。
所述统计模块12具体可以用于：根据在统计时长内的每一个抽样时刻点与所述即时通信用户所在的地理位置信息的对应关系统计出所述即时通信用户的行为习惯信息。
计算模块13，用于计算所述即时通信用户的行为习惯信息与其他即时通信用户的行为习惯信息的相似度；
推荐模块14，用于将行为习惯信息的相似度达到预定值的其他即时通信用户作为好友推荐给所述即时通信用户。
在本发明实施例二中，所述系统还可以包括：
存储模块，用于存储所述即时通信用户的行为习惯信息，以供其他即时通信用户计算与所述即时通信用户的行为习惯信息的相似度，从而实现相互推荐。
在本发明实施例二中，由于获取在统计时长内即时通信用户所在的地理位置信息，并根据所述地理位置信息统计出所述即时通信用户的行为习惯信息，将行为习惯信息的相似度达到预定值的其他即时通信用户作为好友推荐给所述即时通信用户。本发明结合了移动终端的移动性，扩展了推荐好友的方式，能实现对习惯活动区域和/或习惯活动路线相似度较高的即时通信用户进行相互推荐，提高了交友的可操作性。因为相似度较高的即时通信用户通常是住在同一小区、在同一区域上班、或每天上班的路线是一样的，即有较接近的生活水平、工作状况，因此这些即时通信用户有着共同的圈子，交流起来有着共同的话题，成为真正朋友的可能性比较大。本发明方便住在同一小区和在同一区域上班的即时通信用户交友，方便每天上班的路线一样的即时通信用户实现拼车。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，所述的存储介质，如ROM/RAM、磁盘、光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种向即时通信用户推荐好友的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取在统计时长内即时通信用户所在的地理位置信息；
根据所述地理位置信息统计出所述即时通信用户的行为习惯信息；
计算所述即时通信用户的行为习惯信息与其他即时通信用户的行为习惯信息的相似度；
将行为习惯信息的相似度达到预定值的其他即时通信用户作为好友推荐给所述即时通信用户。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取在统计时长内即时通信用户所在的地理位置信息具体为：
获取在统计时长内，每一个抽样时刻点，所述即时通信用户所在的地理位置信息；或者，
接收即时通信客户端主动上报的，在统计时长内即时通信用户所在的地理位置信息；或者，
主动从即时通信客户端获取在统计时长内即时通信用户所在的地理位置信息；或者，
接收即时通信客户端主动上报的，在统计时长内，每一个抽样时刻点，所述即时通信用户所在的地理位置信息；或者，
主动从即时通信客户端获取在统计时长内，每一个抽样时刻点，所述即时通信用户所在的地理位置信息。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述行为习惯信息包括习惯活动区域和/或习惯活动路线。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述地理位置信息统计出所述即时通信用户的行为习惯信息具体为：
根据在统计时长内的每一个抽样时刻点与所述即时通信用户所在的地理位置信息的对应关系统计出所述即时通信用户的行为习惯信息。
5.如权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述计算所述即时通信用户的行为习惯信息与其他即时通信用户的行为习惯信息的相似度之前还包括：
存储所述即时通信用户的行为习惯信息。
6.一种向即时通信用户推荐好友的系统，其特征在于，所述系统包括：
获取模块，用于获取在统计时长内即时通信用户所在的地理位置信息；
统计模块，用于根据所述地理位置信息统计出所述即时通信用户的行为习惯信息；
计算模块，用于计算所述即时通信用户的行为习惯信息与其他即时通信用户的行为习惯信息的相似度；
推荐模块，用于将行为习惯信息的相似度达到预定值的其他即时通信用户作为好友推荐给所述即时通信用户。
7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述获取模块具体用于：
获取在统计时长内，每一个抽样时刻点，所述即时通信用户所在的地理位置信息；或者，
接收即时通信客户端主动上报的，在统计时长内即时通信用户所在的地理位置信息；或者，
主动从即时通信客户端获取在统计时长内即时通信用户所在的地理位置信息；或者，
接收即时通信客户端主动上报的，在统计时长内，每一个抽样时刻点，所述即时通信用户所在的地理位置信息；或者，
主动从即时通信客户端获取在统计时长内，每一个抽样时刻点，所述即时通信用户所在的地理位置信息。
8.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述行为习惯信息包括习惯活动区域和/或习惯活动路线。
9.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述统计模块具体用于：
根据在统计时长内的每一个抽样时刻点与所述即时通信用户所在的地理位置信息的对应关系统计出所述即时通信用户的行为习惯信息。
10.如权利要求6至9任一项所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：
存储模块，用于存储所述即时通信用户的行为习惯信息。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20140326 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |