CN106503122A - 交友对象的推荐方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种交友对象的推荐方法和装置。所述交友对象的推荐方法包括：读取当前扫描结果列表中的扫描结果，以获取每个所述扫描结果中包含的相邻设备识别码和相对应的第一用户特征标签；将所述第一用户特征标签与预先存储于本地的第二用户特征标签进行匹配，并在匹配成功时，将所述相邻设备识别码存入数据库中；统计所述数据库中的所述相邻设备识别码出现的次数，当所述出现的次数大于预设的阈值时，生成推荐所述相邻设备识别码所对应的相邻设备的用户的推荐信息。采用本发明，能够提高交友对象推荐的准确率，从而提高交友的成功率。

Description

交友对象的推荐方法和装置
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种交友对象的推荐方法和装置。
背景技术
随着科学技术的发展，现如今市面上出现越来越多的社交交友软件。为了方便用户结交新的朋友，社交交友软件中大多设有“搜索附近的人”的功能，如微信中的“摇一摇”。但是，在现有技术中，设备在运行社交交友软件中的“搜索附近的人”的功能时，只要一搜索到附近一定范围内的设备，即向用户推荐该设备所对应的用户，而并不对搜索到的设备进行区分和筛选，因此会出现交友信息冗余的现象。用户收到过多的交友对象的推荐，而无法从中挑选出与自己兴趣爱好相近的陌生人作为新朋友，因此交友对象推荐的效果差，交友的成功率低。
发明内容
本发明提出一种交友对象的推荐方法和装置，能够提高交友对象推荐的准确率，从而提高交友的成功率。
本发明提供的一种交友对象的推荐方法，具体包括：
读取当前扫描结果列表中的扫描结果，以获取每个所述扫描结果中包含的相邻设备识别码和相对应的第一用户特征标签；
将所述第一用户特征标签与预先存储于本地的第二用户特征标签进行匹配，并在匹配成功时，将所述相邻设备识别码存入数据库中；
统计所述数据库中的所述相邻设备识别码出现的次数，当所述出现的次数大于预设的阈值时，生成推荐所述相邻设备识别码所对应的相邻设备的用户的推荐信息。
进一步地，在所述读取当前扫描结果列表中的扫描结果，以获取每个所述扫描结果中包含的相邻设备识别码和相对应的第一用户特征标签之前，还包括：
采用短程无线技术进行广播信息扫描；
每当扫描到相邻设备广播的相邻设备识别码和第一用户特征标签时，获取所述相邻设备识别码和所述第一用户特征标签，并将所述相邻设备识别码和所述第一用户特征标签一一对应地存入当前扫描结果列表中。
进一步地，所述第一用户特征标签中包括至少一个特征标签；所述第二用户特征标签中包括至少一个特征标签；
则所述将所述第一用户特征标签与预先存储于本地的第二用户特征标签进行匹配，并在匹配成功时，将所述相邻设备识别码存入数据库中，具体包括：
将所述第一用户特征标签与所述第二用户特征标签进行匹配，并在当所述第一用户特征标签与所述第二用户特征标签之间的相同或者相似的特征标签的个数大于预设的阈值时，确定匹配成功，并将所述相邻设备识别码存入所述数据库中；或者，
将所述第一用户特征标签与所述第二用户特征标签进行匹配，并在当所述第一用户特征标签与所述第二用户特征标签之间的相反的特征标签的个数小于预设的阈值时，确定匹配成功，并将所述相邻设备识别码存入所述数据库中。
进一步地，所述数据库中还包括将相邻设备识别码存入所述数据库时的存入时间；
则所述将所述第一用户特征标签与预先存储于本地的第二用户特征标签进行匹配，并在匹配成功时，将所述相邻设备识别码存入数据库中，具体包括：
将所述第一用户特征标签与所述第二用户特征标签进行匹配，并在匹配成功时，判断所述数据库中是否存在所述相邻设备标识码；
若所述数据库中存在所述相邻设备识别码，则在判断所述数据库中的所述相邻设备识别码所对应的存入时间与当前时间之间的时间间隔小于或者等于预设的标准时间间隔时，将所述相邻设备识别码存入所述数据库中，并生成相应的存入时间；
若所述数据库中不存在所述相邻设备识别码，则将所述相邻设备识别码存入所述数据库中，并生成相应的存入时间。
进一步地，在所述统计所述数据库中的所述相邻设备识别码出现的次数，当所述出现的次数大于预设的阈值时，生成推荐所述相邻设备识别码所对应的相邻设备的用户的推荐信息之后，还包括：
计算所述当前扫描结果列表与先前扫描结果列表之间的相似度；其中，所述先前扫描结果列表为上一次进行广播信息扫描所获得的扫描结果列表；
将所述相似度分别与预设的上限阈值和预设的下限阈值进行比较，当所述相似度大于所述上限阈值时，减小下一次进行所述广播信息扫描的持续时间，当所述相似度小于所述下限阈值时，增加下一次进行所述广播信息扫描的持续时间。
进一步地，所述第一用户特征标签和所述第二用户特征标签均为描述用户的个人特征的标签。
相应地，本发明还提供了一种交友对象的推荐装置，具体包括：
扫描结果读取模块，用于读取当前扫描结果列表中的扫描结果，以获取每个所述扫描结果中包含的相邻设备识别码和相对应的第一用户特征标签；
特征标签匹配模块，用于将所述第一用户特征标签与预先存储于本地的第二用户特征标签进行匹配，并在匹配成功时，将所述相邻设备识别码存入数据库中；以及，
交友对象推荐模块，用于统计所述数据库中的所述相邻设备识别码出现的次数，当所述出现的次数大于预设的阈值时，生成推荐所述相邻设备识别码所对应的相邻设备的用户的推荐信息。
进一步地，所述交友对象的推荐装置，还包括：
广播信息扫描模块，用于采用短程无线技术进行广播信息扫描；以及，
扫描结果存储模块，用于每当扫描到相邻设备广播的相邻设备识别码和第一用户特征标签时，获取所述相邻设备识别码和所述第一用户特征标签，并将所述相邻设备识别码和所述第一用户特征标签一一对应地存入当前扫描结果列表中。
进一步地，所述第一用户特征标签中包括至少一个特征标签；所述第二用户特征标签中包括至少一个特征标签；
所述特征标签匹配模块，具体包括：
第一匹配单元，用于将所述第一用户特征标签与所述第二用户特征标签进行匹配，并在当所述第一用户特征标签与所述第二用户特征标签之间的相同或者相似的特征标签的个数大于预设的阈值时，确定匹配成功，并将所述相邻设备识别码存入所述数据库中；或者，
第二匹配单元，用于将所述第一用户特征标签与所述第二用户特征标签进行匹配，并在当所述第一用户特征标签与所述第二用户特征标签之间的相反的特征标签的个数小于预设的阈值时，确定匹配成功，并将所述相邻设备识别码存入所述数据库中。
进一步地，所述数据库中还包括将相邻设备识别码存入所述数据库时的存入时间；
所述特征标签匹配模块，具体包括：
相同识别码判断单元，用于将所述第一用户特征标签与所述第二用户特征标签进行匹配，并在匹配成功时，判断所述数据库中是否存在所述相邻设备标识码；
第一识别码存储单元，用于若所述数据库中存在所述相邻设备识别码，则在判断所述数据库中的所述相邻设备识别码所对应的存入时间与当前时间之间的时间间隔小于或者等于预设的标准时间间隔时，将所述相邻设备识别码存入所述数据库中，并生成相应的存入时间；或者，
第二识别码存储单元，用于若所述数据库中不存在所述相邻设备识别码，则将所述相邻设备识别码存入所述数据库中，并生成相应的存入时间。
进一步地，所述交友对象的推荐装置，还包括：
列表相似度计算模块，用于计算所述当前扫描结果列表与先前扫描结果列表之间的相似度；其中，所述先前扫描结果列表为上一次进行广播信息扫描所获得的扫描结果列表；以及，
扫描时间调整模块，用于将所述相似度分别与预设的上限阈值和预设的下限阈值进行比较，当所述相似度大于所述上限阈值时，减小下一次进行所述广播信息扫描的持续时间，当所述相似度小于所述下限阈值时，增加下一次进行所述广播信息扫描的持续时间。
进一步地，所述第一用户特征标签和所述第二用户特征标签均为描述用户的个人特征的标签。
实施本发明，具有如下有益效果：
本发明提供的交友对象的推荐方法及装置，通过将本地设备中的用户特征标签与扫描获得的用户特征标签进行匹配，从而在扫描到的所有相邻设备的用户中筛选出与本地设备的用户兴趣爱好等较为相近的交友对象，并且通过对匹配成功次数设置阈值，从而对交友对象进行进一步的筛选，因此能够提高交友对象推荐的准确率，从而提高交友的成功率。
附图说明
图1是本发明提供的交友对象的推荐方法的一个实施例的流程示意图；
图2是本发明提供的交友对象的推荐方法的一个实施例中的一个本地设备的运行过程的示意图；
图3是本发明提供的交友对象的推荐装置的一个实施例的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参见图1，是本发明提供的交友对象的推荐方法的一个实施例的流程示意图，包括步骤S11至S13，具体如下：
S11：读取当前扫描结果列表中的扫描结果，以获取每个所述扫描结果中包含的相邻设备识别码和相对应的第一用户特征标签；
S12：将所述第一用户特征标签与预先存储于本地的第二用户特征标签进行匹配，并在匹配成功时，将所述相邻设备识别码存入数据库中；
S13：统计所述数据库中的所述相邻设备识别码出现的次数，当所述出现的次数大于预设的阈值时，生成推荐所述相邻设备识别码所对应的相邻设备的用户的推荐信息。
需要说明的是，本发明实施例提供的交友对象的推荐方法由本地设备执行。在本发明实施例中，本地设备采用短程无线技术(特别地，该短程无线技术为BLE技术)对周围一定范围内的其他设备广播的用户特征标签进行扫描和获取，并将本地设备上的用户特征标签和扫描获得的用户特征标签进行匹配判断，从而将匹配成功次数达到一定阈值的设备所对应的用户推荐给本地设备的用户。
在一个优选的实施方式中，本地设备的用户预先将描述自身特征(如：年龄、祖籍、兴趣爱好等)的第二用户特征标签存储于本地中。本地设备在扫描获得周围一定范围内的相邻设备所广播的相邻设备识别码和相对应的第一用户特征标签之后，将扫描获得的相邻设备识别码和第一用户特征标签作为扫描结果相互一一对应地存入当前扫描结果列表中。其中，相邻设备识别码可以为相邻设备的MAC地址。随后，本地设备从该当前扫描结果列表中读取各个扫描结果，从而获得每个扫描结果中的相邻设备识别码和相对应的第一用户特征标签。随后，本地设备将各个扫描结果中的第一用户特征标签分别与存储于本地的第二用户特征标签进行匹配并分别判断是否匹配成功，若匹配成功，则将该第一用户特征标签所对应的相邻设备识别码存入数据库中，否则，不作处理。特别地，该匹配过程还可以在云端服务器中完成。本地设备将从当前扫描结果列表中读取的各个扫描结果和本机设备识别码以及存储于本地的第二用户特征标签上传至云端服务器中，使云端服务器对第一用户特征标签和第二用户特征标签进行匹配判断，并将匹配判断结果返回至本地设备。其中，本机设备识别码可以为本地设备的MAC地址。最后，本地设备根据各个存入数据库中的相邻设备识别码，分别统计每个相邻设备识别码在该数据库中出现的次数，并将各个统计获得的次数与预先设置的阈值进行对比判断，若其中某一相邻设备识别码出现的次数大于该阈值，则生成推荐该相邻设备识别码所对应的相邻设备的用户的推荐信息，并提醒本地设备的用户找到了交友对象，其中，提醒的方式可以是向用户推送该推荐信息，也可以是本地设备本身震动、闪灯等等。
需要进一步说明的是，本地设备通过采用短程无线技术将本机设备识别码和本地存储的第二用户特征标签对外进行持续时间为T1的广播后，采用短程无线技术对周围一定范围内的其他设备广播的相邻设备识别码和相对应的第一用户特征标签进行持续时间为T2的扫描，并在扫描结束后，对扫描获得的扫描结果进行处理，依此循环。如图2所示，为一个本地设备的运行过程的示意图。当本地设备没有扫描到其他设备广播的相邻设备识别码和相对应的第一用户特征标签时，或者当所有扫描获得的第一用户特征标签与存储于本地的第二用户特征标签均无法匹配时，或者当所有存入数据库中的相邻设备识别码在数据库中出现的次数均未达到预设的阈值时，比较当前扫描结果列表和先前扫描结果列表，并根据比较结果调整T1和T2的值。其中，当前扫描结果列表通过本地设备本次对周围一定范围内的其他设备所广播的信息进行扫描获得，先前扫描结果列表通过本地设备上一次对周围一定范围内的其他设备所广播的信息进行扫描获得。
通过将本地设备中的用户特征标签与扫描获得的用户特征标签进行匹配，从而在扫描到的所有相邻设备的用户中筛选出与本地设备的用户兴趣爱好等较为相近的交友对象，并且通过对匹配成功次数设置阈值，从而对交友对象进行进一步的筛选，因此能够提高交友对象推荐的准确率，从而提高交友的成功率。
进一步地，在所述读取当前扫描结果列表中的扫描结果，以获取每个所述扫描结果中包含的相邻设备识别码和相对应的第一用户特征标签之前，还包括：
采用短程无线技术进行广播信息扫描；
每当扫描到相邻设备广播的相邻设备识别码和第一用户特征标签时，获取所述相邻设备识别码和所述第一用户特征标签，并将所述相邻设备识别码和所述第一用户特征标签一一对应地存入当前扫描结果列表中。
需要说明的是，在从当前扫描列表中读取扫描结果并进行匹配判断之前，本地设备采用短程无线技术(特别地，该短程无线技术为BLE技术)对周围一定范围内的其他设备所广播的信息进行扫描，每当扫描到某一相邻设备广播的相邻设备识别码和相对应的第一用户特征标签时，获取该相邻设备识别码和相对应的第一用户特征标签，并将获得的相邻设备识别码和第一用户特征标签作为扫描结果相互一一对应地存入当前扫描结果列表中。
进一步地，所述第一用户特征标签中包括至少一个特征标签；所述第二用户特征标签中包括至少一个特征标签；
则所述将所述第一用户特征标签与预先存储于本地的第二用户特征标签进行匹配，并在匹配成功时，将所述相邻设备识别码存入数据库中，具体包括：
将所述第一用户特征标签与所述第二用户特征标签进行匹配，并在当所述第一用户特征标签与所述第二用户特征标签之间的相同或者相似的特征标签的个数大于预设的阈值时，确定匹配成功，并将所述相邻设备识别码存入所述数据库中；或者，
将所述第一用户特征标签与所述第二用户特征标签进行匹配，并在当所述第一用户特征标签与所述第二用户特征标签之间的相反的特征标签的个数小于预设的阈值时，确定匹配成功，并将所述相邻设备识别码存入所述数据库中。
需要说明的是，第一用户特征标签中和第二用户特征标签中均包括至少一个特征标签。本地设备在将获得的第一用户特征标签和存储于本地的第二用户特征标签进行匹配，可以通过统计第一用户特征标签与第二用户特征标签之间的相同(如：“喜欢篮球”和“喜欢篮球”)或者相似(如：“喜欢篮球”和“喜欢NBA”)的特征标签的个数，并将该相同或者相似的特征标签的个数与预设的阈值进行比较判断来实现，也可以通过统计第一用户特征标签与第二用户特征标签之间的相反(如：“喜欢吃肉”和“素食主义者”)的特征标签的个数，并将该相反的特征标签的个数与预设的阈值进行比较判断来实现。若该相同或者相似的特征标签的个数大于预设的阈值，或者该相反的特征标签的个数小于预设的阈值，则确定匹配结果为匹配成功，并将与该第一用户特征标签相对应的相邻设备识别码存入数据库中。
特别地，在将相邻设备识别码存入数据库的同时，还可以将本地设备的当前位置和当前时间等信息相对应地存入数据库。其中，本地设备的当前位置可以通过本地的GPS模块获得，也可以通过与其他能够获得当前位置的智能设备进行蓝牙通讯等通讯获得。
进一步地，所述数据库中还包括将相邻设备识别码存入所述数据库时的存入时间；
则所述将所述第一用户特征标签与预先存储于本地的第二用户特征标签进行匹配，并在匹配成功时，将所述相邻设备识别码存入数据库中，具体包括：
将所述第一用户特征标签与所述第二用户特征标签进行匹配，并在匹配成功时，判断所述数据库中是否存在所述相邻设备标识码；
若所述数据库中存在所述相邻设备识别码，则在判断所述数据库中的所述相邻设备识别码所对应的存入时间与当前时间之间的时间间隔小于或者等于预设的标准时间间隔时，将所述相邻设备识别码存入所述数据库中，并生成相应的存入时间；
若所述数据库中不存在所述相邻设备识别码，则将所述相邻设备识别码存入所述数据库中，并生成相应的存入时间。
需要说明的是，本地设备在将匹配成功的相邻设备识别码存入数据库时，在数据库中对应地生成该相邻设备识别码的存入时间。本地设备在将某一第一用户特征标签和存储于本地的第二用户特征标签进行匹配且匹配成功时，判断数据库中是否存在该第一用户特征标签所对应的相邻设备识别码，若存在，则判断存储于该数据库中的该相邻设备识别码所对应的存入时间与当前时间之间的时间间隔是否小于或者等于预设的标准时间间隔，若是，则认为本地设备本次扫描所得的扫描结果为一个新的扫描结果，并将该相邻设备识别码存入数据库中，同时生成相对应的存入时间，若否，则不作处理。若数据库中不存在该第一用户特征标签所对应的相邻设备识别码，则直接将该第一用户特征标签所对应的相邻设备识别码存入数据库中，并生成相对应的存入时间。
通过在将相邻设备识别码等相邻设备的信息存入数据库之前，对数据库中的该相邻设备识别码的记录进行查询，从而使得在较短时间内的相同的相邻设备的记录不会被重复地存入数据库，保证了数据的准确性，进而能够进一步提高交友对象推荐的准确率。
在另一个优选地实施方式中，在所述统计所述数据库中的所述相邻设备识别码出现的次数，当所述出现的次数大于预设的阈值时，生成推荐所述相邻设备识别码所对应的相邻设备的用户的推荐信息之后，还包括：
计算所述当前扫描结果列表与先前扫描结果列表之间的相似度；其中，所述先前扫描结果列表为上一次进行广播信息扫描所获得的扫描结果列表；
将所述相似度分别与预设的上限阈值和预设的下限阈值进行比较，当所述相似度大于所述上限阈值时，减小下一次进行所述广播信息扫描的持续时间，当所述相似度小于所述下限阈值时，增加下一次进行所述广播信息扫描的持续时间。
需要说明的是，本地设备在完成本次匹配判断并生成相应的推荐信息后，计算当前扫描结果列表与先前扫描结果列表之间的相似度，并将计算获得的相似度分别与预设的上限阈值和预设的下限阈值进行比较，若该相似度比上限阈值大，则认为本次扫描所得的扫描结果与上一次扫描所得的扫描结果差别较小，本地设备处于人群流动性较小的地点，因此适当减小下一次进行广播信息扫描的持续时间；若该相似度比下限阈值小，则认为本次扫描所得的扫描结果与上一次扫描所得的扫描结果差别较大，本地设备处于人群流动性较大的地点，因此适当增大下一次进行广播信息扫描的持续时间。
进一步地，所述第一用户特征标签和所述第二用户特征标签均为描述用户的个人特征的标签。
需要说明的是，第一用户特征标签和第二用户特征标签中的特征标签均为描述用户的个人特征(如：年龄、祖籍、兴趣爱好等)的标签。
本发明实施例提供的交友对象的推荐方法，通过将本地设备中的用户特征标签与扫描获得的用户特征标签进行匹配，从而在扫描到的所有相邻设备的用户中筛选出与本地设备的用户兴趣爱好等较为相近的交友对象，并且通过对匹配成功次数设置阈值，从而对交友对象进行进一步的筛选，因此能够提高交友对象推荐的准确率，从而提高交友的成功率。另外，通过在将相邻设备识别码等相邻设备的信息存入数据库之前，对数据库中的该相邻设备识别码的记录进行查询，从而使得在较短时间内的相同的相邻设备的记录不会被重复地存入数据库，保证了数据的准确性，进而能够进一步提高交友对象推荐的准确率。
相应地，本发明还提供一种交友对象的推荐装置，能够实现上述实施例中的交友对象的推荐方法的所有流程。
参见图3，是本发明提供的交友对象的推荐装置的一个实施例的结构示意图，具体如下：
扫描结果读取模块31，用于读取当前扫描结果列表中的扫描结果，以获取每个所述扫描结果中包含的相邻设备识别码和相对应的第一用户特征标签；
特征标签匹配模块32，用于将所述第一用户特征标签与预先存储于本地的第二用户特征标签进行匹配，并在匹配成功时，将所述相邻设备识别码存入数据库中；以及，
交友对象推荐模块33，用于统计所述数据库中的所述相邻设备识别码出现的次数，当所述出现的次数大于预设的阈值时，生成推荐所述相邻设备识别码所对应的相邻设备的用户的推荐信息。
进一步地，所述交友对象的推荐装置，还包括：
广播信息扫描模块，用于采用短程无线技术进行广播信息扫描；以及，
扫描结果存储模块，用于每当扫描到相邻设备广播的相邻设备识别码和第一用户特征标签时，获取所述相邻设备识别码和所述第一用户特征标签，并将所述相邻设备识别码和所述第一用户特征标签一一对应地存入当前扫描结果列表中。
进一步地，所述第一用户特征标签中包括至少一个特征标签；所述第二用户特征标签中包括至少一个特征标签；
所述特征标签匹配模块32，具体包括：
第一匹配单元，用于将所述第一用户特征标签与所述第二用户特征标签进行匹配，并在当所述第一用户特征标签与所述第二用户特征标签之间的相同或者相似的特征标签的个数大于预设的阈值时，确定匹配成功，并将所述相邻设备识别码存入所述数据库中；或者，
第二匹配单元，用于将所述第一用户特征标签与所述第二用户特征标签进行匹配，并在当所述第一用户特征标签与所述第二用户特征标签之间的相反的特征标签的个数小于预设的阈值时，确定匹配成功，并将所述相邻设备识别码存入所述数据库中。
进一步地，所述数据库中还包括将相邻设备识别码存入所述数据库时的存入时间；
所述特征标签匹配模块32，具体包括：
相同识别码判断单元，用于将所述第一用户特征标签与所述第二用户特征标签进行匹配，并在匹配成功时，判断所述数据库中是否存在所述相邻设备标识码；
第一识别码存储单元，用于若所述数据库中存在所述相邻设备识别码，则在判断所述数据库中的所述相邻设备识别码所对应的存入时间与当前时间之间的时间间隔小于或者等于预设的标准时间间隔时，将所述相邻设备识别码存入所述数据库中，并生成相应的存入时间；或者，
第二识别码存储单元，用于若所述数据库中不存在所述相邻设备识别码，则将所述相邻设备识别码存入所述数据库中，并生成相应的存入时间。
在另一个优选地实施方式中，所述交友对象的推荐装置，还包括：
列表相似度计算模块，用于计算所述当前扫描结果列表与先前扫描结果列表之间的相似度；其中，所述先前扫描结果列表为上一次进行广播信息扫描所获得的扫描结果列表；以及，
扫描时间调整模块，用于将所述相似度分别与预设的上限阈值和预设的下限阈值进行比较，当所述相似度大于所述上限阈值时，减小下一次进行所述广播信息扫描的持续时间，当所述相似度小于所述下限阈值时，增加下一次进行所述广播信息扫描的持续时间。
进一步地，所述第一用户特征标签和所述第二用户特征标签均为描述用户的个人特征的标签。
本发明实施例提供的交友对象的推荐装置，通过将本地设备中的用户特征标签与扫描获得的用户特征标签进行匹配，从而在扫描到的所有相邻设备的用户中筛选出与本地设备的用户兴趣爱好等较为相近的交友对象，并且通过对匹配成功次数设置阈值，从而对交友对象进行进一步的筛选，因此能够提高交友对象推荐的准确率，从而提高交友的成功率。另外，通过在将相邻设备识别码等相邻设备的信息存入数据库之前，对数据库中的该相邻设备识别码的记录进行查询，从而使得在较短时间内的相同的相邻设备的记录不会被重复地存入数据库，保证了数据的准确性，进而能够进一步提高交友对象推荐的准确率。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (12)

1.一种交友对象的推荐方法，其特征在于，包括：
读取当前扫描结果列表中的扫描结果，以获取每个所述扫描结果中包含的相邻设备识别码和相对应的第一用户特征标签；
将所述第一用户特征标签与预先存储于本地的第二用户特征标签进行匹配，并在匹配成功时，将所述相邻设备识别码存入数据库中；
统计所述数据库中的所述相邻设备识别码出现的次数，当所述出现的次数大于预设的阈值时，生成推荐所述相邻设备识别码所对应的相邻设备的用户的推荐信息。
2.如权利要求1所述的交友对象的推荐方法，其特征在于，在所述读取当前扫描结果列表中的扫描结果，以获取每个所述扫描结果中包含的相邻设备识别码和相对应的第一用户特征标签之前，还包括：
采用短程无线技术进行广播信息扫描；
每当扫描到相邻设备广播的相邻设备识别码和第一用户特征标签时，获取所述相邻设备识别码和所述第一用户特征标签，并将所述相邻设备识别码和所述第一用户特征标签一一对应地存入当前扫描结果列表中。
3.如权利要求1所述的交友对象的推荐方法，其特征在于，所述第一用户特征标签中包括至少一个特征标签；所述第二用户特征标签中包括至少一个特征标签；
则所述将所述第一用户特征标签与预先存储于本地的第二用户特征标签进行匹配，并在匹配成功时，将所述相邻设备识别码存入数据库中，具体包括：
将所述第一用户特征标签与所述第二用户特征标签进行匹配，并在当所述第一用户特征标签与所述第二用户特征标签之间的相同或者相似的特征标签的个数大于预设的阈值时，确定匹配成功，并将所述相邻设备识别码存入所述数据库中；或者，
将所述第一用户特征标签与所述第二用户特征标签进行匹配，并在当所述第一用户特征标签与所述第二用户特征标签之间的相反的特征标签的个数小于预设的阈值时，确定匹配成功，并将所述相邻设备识别码存入所述数据库中。
4.如权利要求1所述的交友对象的推荐方法，其特征在于，所述数据库中还包括将相邻设备识别码存入所述数据库时的存入时间；
则所述将所述第一用户特征标签与预先存储于本地的第二用户特征标签进行匹配，并在匹配成功时，将所述相邻设备识别码存入数据库中，具体包括：
将所述第一用户特征标签与所述第二用户特征标签进行匹配，并在匹配成功时，判断所述数据库中是否存在所述相邻设备标识码；
若所述数据库中存在所述相邻设备识别码，则在判断所述数据库中的所述相邻设备识别码所对应的存入时间与当前时间之间的时间间隔小于或者等于预设的标准时间间隔时，将所述相邻设备识别码存入所述数据库中，并生成相应的存入时间；
若所述数据库中不存在所述相邻设备识别码，则将所述相邻设备识别码存入所述数据库中，并生成相应的存入时间。
5.如权利要求1所述的交友对象的推荐方法，其特征在于，在所述统计所述数据库中的所述相邻设备识别码出现的次数，当所述出现的次数大于预设的阈值时，生成推荐所述相邻设备识别码所对应的相邻设备的用户的推荐信息之后，还包括：
计算所述当前扫描结果列表与先前扫描结果列表之间的相似度；其中，所述先前扫描结果列表为上一次进行广播信息扫描所获得的扫描结果列表；
将所述相似度分别与预设的上限阈值和预设的下限阈值进行比较，当所述相似度大于所述上限阈值时，减小下一次进行所述广播信息扫描的持续时间，当所述相似度小于所述下限阈值时，增加下一次进行所述广播信息扫描的持续时间。
6.如权利要求1至5中任一项所述的交友对象的推荐方法，其特征在于，所述第一用户特征标签和所述第二用户特征标签均为描述用户的个人特征的标签。
7.一种交友对象的推荐装置，其特征在于，包括：
扫描结果读取模块，用于读取当前扫描结果列表中的扫描结果，以获取每个所述扫描结果中包含的相邻设备识别码和相对应的第一用户特征标签；
特征标签匹配模块，用于将所述第一用户特征标签与预先存储于本地的第二用户特征标签进行匹配，并在匹配成功时，将所述相邻设备识别码存入数据库中；以及，
交友对象推荐模块，用于统计所述数据库中的所述相邻设备识别码出现的次数，当所述出现的次数大于预设的阈值时，生成推荐所述相邻设备识别码所对应的相邻设备的用户的推荐信息。
8.如权利要求7所述的交友对象的推荐装置，其特征在于，所述交友对象的推荐装置，还包括：
广播信息扫描模块，用于采用短程无线技术进行广播信息扫描；以及，
扫描结果存储模块，用于每当扫描到相邻设备广播的相邻设备识别码和第一用户特征标签时，获取所述相邻设备识别码和所述第一用户特征标签，并将所述相邻设备识别码和所述第一用户特征标签一一对应地存入当前扫描结果列表中。
9.如权利要求7所述的交友对象的推荐装置，其特征在于，所述第一用户特征标签中包括至少一个特征标签；所述第二用户特征标签中包括至少一个特征标签；
所述特征标签匹配模块，具体包括：
第一匹配单元，用于将所述第一用户特征标签与所述第二用户特征标签进行匹配，并在当所述第一用户特征标签与所述第二用户特征标签之间的相同或者相似的特征标签的个数大于预设的阈值时，确定匹配成功，并将所述相邻设备识别码存入所述数据库中；或者，
第二匹配单元，用于将所述第一用户特征标签与所述第二用户特征标签进行匹配，并在当所述第一用户特征标签与所述第二用户特征标签之间的相反的特征标签的个数小于预设的阈值时，确定匹配成功，并将所述相邻设备识别码存入所述数据库中。
10.如权利要求7所述的交友对象的推荐装置，其特征在于，所述数据库中还包括将相邻设备识别码存入所述数据库时的存入时间；
所述特征标签匹配模块，具体包括：
相同识别码判断单元，用于将所述第一用户特征标签与所述第二用户特征标签进行匹配，并在匹配成功时，判断所述数据库中是否存在所述相邻设备标识码；
第一识别码存储单元，用于若所述数据库中存在所述相邻设备识别码，则在判断所述数据库中的所述相邻设备识别码所对应的存入时间与当前时间之间的时间间隔小于或者等于预设的标准时间间隔时，将所述相邻设备识别码存入所述数据库中，并生成相应的存入时间；或者，
第二识别码存储单元，用于若所述数据库中不存在所述相邻设备识别码，则将所述相邻设备识别码存入所述数据库中，并生成相应的存入时间。
11.如权利要求7所述的交友对象的推荐装置，其特征在于，所述交友对象的推荐装置，还包括：
列表相似度计算模块，用于计算所述当前扫描结果列表与先前扫描结果列表之间的相似度；其中，所述先前扫描结果列表为上一次进行广播信息扫描所获得的扫描结果列表；以及，
扫描时间调整模块，用于将所述相似度分别与预设的上限阈值和预设的下限阈值进行比较，当所述相似度大于所述上限阈值时，减小下一次进行所述广播信息扫描的持续时间，当所述相似度小于所述下限阈值时，增加下一次进行所述广播信息扫描的持续时间。
12.如权利要求7至11中任一项所述的交友对象的推荐装置，其特征在于，所述第一用户特征标签和所述第二用户特征标签均为描述用户的个人特征的标签。
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