CN106910135A - 用户推荐方法及装置 - Google Patents
用户推荐方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106910135A CN106910135A CN201710061279.8A CN201710061279A CN106910135A CN 106910135 A CN106910135 A CN 106910135A CN 201710061279 A CN201710061279 A CN 201710061279A CN 106910135 A CN106910135 A CN 106910135A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- targeted customer
- mark
- essential information
- information
- brief introduction
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 41
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 23
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 22
- 238000012986 modification Methods 0.000 claims description 9
- 230000004048 modification Effects 0.000 claims description 9
- 238000013461 design Methods 0.000 abstract description 3
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 5
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 2
- 241000282326 Felis catus Species 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000014759 maintenance of location Effects 0.000 description 1
- 230000011273 social behavior Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/01—Social networking
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F40/00—Handling natural language data
- G06F40/20—Natural language analysis
- G06F40/279—Recognition of textual entities
- G06F40/289—Phrasal analysis, e.g. finite state techniques or chunking
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
本发明提供一种用户推荐方法及装置。其所述方法包括：获取网络社交平台中目标用户的基本信息；根据所述目标用户的基本信息和预设的信息分类库，获取与所述目标用户属于同一分类的分类用户的标识；所述信息分类库中包括多个分类标识、对应各所述分类标识的多个特征信息以及所述网络社交平台中对应各所述分类标识的至少一个分类用户的标识；根据与所述目标用户属于同一分类的分类用户的标识，向所述目标用户推荐与所述目标用户属于同一分类的分类用户的标识。本发明的用户推荐方案，不依赖于用户的历史行为对用户进行推荐，而仅仅根据用户的基本信息，可以实现有效地推荐，且推荐效率非常高。
Description
【技术领域】
本发明涉及网络技术领域，尤其涉及一种用户推荐方法及装置。
【背景技术】
随着网络科技的发展，各种网络社交平台出现，大大地方便了人们的沟通与交流。因此，网络社交平台已成为影响力巨大的信息平台。
在网络社交平台中的海量的数据面前，如何快速精准地为用户提供感兴趣的信息就变得尤为重要。例如，现有的网络社交平台中，可以为用户推荐用户可能感兴趣的好友，从而帮助用户快速建立起社交关系网，融入社交网络当中,增加用户对社交平台的依赖性。现有技术中，主要基于对用户的历史行为进行分析，如根据用户的关注关系、社交行为、地理位置等，计算用户间的互动频率、兴趣的相似程度，获取与该用户匹配的好友用户，从而实现向用户推荐可能感兴趣的好友用户。
但是，现有的用户推荐方案，仅能够适用于已经具有历史行为的用户进行推荐，而无法对新用户进行有效地推荐。
【发明内容】
本发明提供了一种用户推荐方法及装置，以对新用户进行有效地推荐。
本发明提供一种用户推荐方法，所述方法包括：
获取网络社交平台中目标用户的基本信息；
根据所述目标用户的基本信息和预设的信息分类库，获取与所述目标用户属于同一分类的分类用户的标识；所述信息分类库中包括多个分类标识、对应各所述分类标识的多个特征信息以及所述网络社交平台中对应各所述分类标识的至少一个分类用户的标识；
根据与所述目标用户属于同一分类的分类用户的标识，向所述目标用户推荐与所述目标用户属于同一分类的分类用户的标识。
进一步可选地，如上所述的方法中，还包括：
根据与所述目标用户属于同一分类的分类用户的标识，向各所述分类用户推荐所述目标用户的标识。
进一步可选地，如上所述的方法中，所述目标用户为新注册的用户或者修改所述基本信息的用户。
进一步可选地，如上所述的方法中，根据所述目标用户的基本信息和预设的信息分类库，获取与所述目标用户属于同一分类的分类用户的标识，具体包括：
根据所述目标用户的基本信息，获取所述基本信息对应的关键词；
根据所述关键词和所述信息分类库中各所述分类标识对应的所述多个特征信息，获取与所述关键词匹配的所述目标特征信息；
从所述信息分类库中获取所述目标特征信息对应的目标分类标识；
从所述信息分类库中获取所述目标分类标识对应的至少一个所述分类用户的标识，作为与所述目标用户属于同一分类的分类用户的标识。
进一步可选地，如上所述的方法中，所述基本信息包括昵称、头像和简介中的至少一种。
进一步可选地，如上所述的方法中，当所述基本信息包括昵称时，根据所述目标用户的基本信息，获取所述基本信息对应的关键词，具体包括：
对所述目标用户的昵称进行分词处理，获取所述昵称中的所述关键词；
当所述基本信息包括头像时，根据所述目标用户的基本信息，获取所述基本信息对应的关键词，具体包括：
对所述头像进行图片识别，获取所述头像对应的关键词；
当所述基本信息包括简介时，根据所述目标用户的基本信息，获取所述基本信息对应的关键词，具体包括：
判断所述简介为语音形式还是文字形式；
若所述简介为文字形式，对文字形式的所述简介进行分词处理，获取所述简介中的所述关键词；
若所述简介为语音形式，对所述语音形式的简介进行语音识别出来，得到所述简介的文本信息；对所述简介的文本信息进行分词处理，获取所述简介中的所述关键词。
本发明还提供一种用户推荐装置，所述装置包括：
信息获取模块，用于获取网络社交平台中目标用户的基本信息；
分类用户获取模块，用于根据所述目标用户的基本信息和预设的信息分类库，获取与所述目标用户属于同一分类的分类用户的标识；所述信息分类库中包括多个分类标识、对应各所述分类标识的多个特征信息以及所述网络社交平台中对应各所述分类标识的至少一个分类用户的标识；
推荐模块，用于根据与所述目标用户属于同一分类的分类用户的标识，向所述目标用户推荐与所述目标用户属于同一分类的分类用户的标识。
进一步可选地，如上所述的装置中，所述推荐模块，还用于根据与所述目标用户属于同一分类的分类用户的标识，向各所述分类用户推荐所述目标用户的标识。
进一步可选地，如上所述的装置中，所述目标用户为新注册的用户或者修改所述基本信息的用户。
进一步可选地，如上所述的装置中，所述分类用户获取模块，具体用于：
根据所述目标用户的基本信息，获取所述基本信息对应的关键词；
根据所述关键词和所述信息分类库中各所述分类标识对应的所述多个特征信息，获取与所述关键词匹配的所述目标特征信息；
从所述信息分类库中获取所述目标特征信息对应的目标分类标识；
从所述信息分类库中获取所述目标分类标识对应的至少一个所述分类用户的标识，作为与所述目标用户属于同一分类的分类用户的标识。
进一步可选地，如上所述的装置中，所述基本信息包括昵称、头像和简介中的至少一种。
进一步可选地，如上所述的装置中，所述分类用户获取模块，具体用于当所述基本信息包括昵称时，对所述目标用户的昵称进行分词处理，获取所述昵称中的所述关键词；或者
所述分类用户获取模块，具体用于当所述基本信息包括头像时，对所述头像进行图片识别，获取所述头像对应的关键词；或者
所述分类用户获取模块，具体用于当所述基本信息包括简介时，判断所述简介为语音形式还是文字形式；若所述简介为文字形式，对文字形式的所述简介进行分词处理，获取所述简介中的所述关键词；若所述简介为语音形式，对所述语音形式的简介进行语音识别出来，得到所述简介的文本信息；对所述简介的文本信息进行分词处理，获取所述简介中的所述关键词。
本发明的用户推荐方法及装置，通过获取网络社交平台中目标用户的基本信息；根据所述目标用户的基本信息和预设的信息分类库，获取与所述目标用户属于同一分类的分类用户的标识；所述信息分类库中包括多个分类标识、对应各所述分类标识的多个特征信息以及所述网络社交平台中对应各所述分类标识的至少一个分类用户的标识；根据与所述目标用户属于同一分类的分类用户的标识，向所述目标用户推荐与所述目标用户属于同一分类的分类用户的标识。本发明的用户推荐方案，不依赖于用户的历史行为对用户进行推荐，而仅仅根据用户的基本信息，可以实现有效地推荐，且推荐效率非常高。
【附图说明】
图1为本发明的用户推荐方法实施例的流程图。
图2为本发明的用户推荐装置实施例的结构图。
图3为本发明提供的一种电子设备实施例的结构图。
【具体实施方式】
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。
图1为本发明的用户推荐方法实施例的流程图。如图1所示，本实施例的用户推荐方法，具体可以包括如下步骤：
100、获取网络社交平台中目标用户的基本信息；
101、根据目标用户的基本信息和预设的信息分类库，获取与目标用户属于同一分类的分类用户的标识；
本实施例的信息分类库中包括多个分类标识、对应各分类标识的多个特征信息以及网络社交平台中对应各分类标识的至少一个分类用户的标识。
102、根据与目标用户属于同一分类的分类用户的标识，向目标用户推荐与目标用户属于同一分类的分类用户的标识。
本实施例的用户推荐方法的执行主体为用户推荐装置，该用户推荐装置可以应用在网络社交平台的服务器中，用于有效地向网络社交平台中的目标用户推荐分类用户。例如，本实施例的用户推荐方法可以包括两种触发时机，一种为当用户推荐装置检测到目标用户为新注册的用户时，可以执行上述步骤100-102，以进行用户推荐；另一种为当某注册用户修改了基本信息，也可以执行上述步骤100-102，以进行用户推荐。即本实施例的用户推荐主要根据目标用户的基本信息，进行有效地推荐。
例如，本实施例的用户推荐方法中，首先，获取网络社交平台中目标用户的基本信息；例如，目标用户的基本信息可以包括昵称、头像和简介中的至少一种。随着科技的发展，社交网络平台中用户的简介可以为文字形式，也可以为语音形式的。另外，本实施例的社交网络平台中可以预设有信息分类库，该预设信息分类库用于管理该社交网络平台中所有的用户，将社交网络平台中的所有用户进行分类，每一个分类对应一个分类标识，该预设的信息分类库中可以包括多个分类标识，分类标识可以采用数字、字母和/或文字组成；对于每一个分类标识，可以包括多个特征信息，例如某一分类标识“篮球”对应的多个特征信息可以包括篮球、灌篮、扣篮、飞人乔丹等等能够表示篮球特征的特征信息。需要说明的是，若基本信息包括昵称，目标用户在注册时，若网络社交平台中要求用户的昵称不能重复时，网络社交平台可以根据已经注册的用户的昵称对新注册的用户输入的昵称进行检测，若发现该昵称已经被使用，可以提示该新注册用户该昵称已经被使用，请重新设置昵称；同时还可以根据该用户输入的昵称，为该用户推荐可以使用的昵称，以便用户选择。另外，预设的信息分类库中还可以包括该网络社交平台中对应各分类标识的至少一个分类用户的标识。例如分类标识为“篮球”对应的用户A、用户C或者用户F等等属于该分类的分类用户的标识。这样，根据目标用户的基本信息和预设的信息分类库，可以获取与目标用户属于同一分类的分类用户的标识；然后，根据与目标用户属于同一分类的分类用户的标识，向目标用户推荐与目标用户属于同一分类的分类用户的标识，即向目标用户推荐属于同一分类的用户，这样，目标用户可以关注属于同一分类的分类用户，收藏分类用户的信息，即使目标用户为新注册用户或者修改个人基本信息之后的新用户，也能够在该网络社交平台中快速获取到兴趣爱好相同的同一分类的分类用户，以快速融入网络社交平台中。
本实施例的用户推荐方法，通过获取网络社交平台中目标用户的基本信息；根据目标用户的基本信息和预设的信息分类库，获取与目标用户属于同一分类的分类用户的标识；根据与目标用户属于同一分类的分类用户的标识，向目标用户推荐与目标用户属于同一分类的分类用户的标识。本实施例的用户推荐方法，不依赖于用户的历史行为对用户进行推荐，而仅仅根据用户的基本信息，可以实现有效地推荐，且推荐效率非常高。
进一步可选地，在上述图1所示实施例的技术方案的基础上，步骤102可以实现“根据与目标用户属于同一分类的分类用户的标识，向目标用户推荐与目标用户属于同一分类的分类用户的标识”。另外，本实施例的用户推荐方法，在步骤102之后，还可以包括：根据与目标用户属于同一分类的分类用户的标识，向各分类用户推荐目标用户的标识。
本实施例中，除了向目标用户推荐与目标用户属于同一分类的分类用户的标识之外，还可以向各分类用户推荐目标用户的标识，从而实现互相推荐，不仅可以新注册的用户或者修改个人基本信息之后的新用户，也能够在该网络社交平台中快速获取到兴趣爱好相同的同一分类的分类用户，以快速融入网络社交平台中；同时还能够在及时向网络社交平台的老用户推荐属于同一分类的新注册的用户或者修改个人基本信息之后的新用户，使得加入网络社交平台的用户都能够及时获取到属于同一分类的用户，推荐效率非常高。
进一步可选地，上述实施例中的步骤101“根据目标用户的基本信息和预设的信息分类库，获取与目标用户属于同一分类的分类用户的标识”，具体可以包括如下步骤：
(a1)根据目标用户的基本信息，获取基本信息对应的关键词；
(a2)根据关键词和信息分类库中各分类标识对应的多个特征信息，获取与关键词匹配的目标特征信息；
(a3)从信息分类库中获取目标特征信息对应的目标分类标识；
(a4)从信息分类库中获取目标分类标识对应的至少一个分类用户的标识，作为与目标用户属于同一分类的分类用户的标识。
本实施例中，可以直接根据目标用户的基本信息和预设的信息分类库，获取与目标用户属于同一分类的分类用户的标识。但是由于目标用户的基本信息可能较详细，如果将基本信息和预设的信息分类库中的每一个分类的多个特征信息进行匹配，可能会由于基本信息过于详细，无法准确匹配到合适的特征信息。例如，若基本信息中的昵称为“阳光之城的灌篮少年”，而特征信息多为一些精简的词或者词组，如“篮球”、“灌篮”或者“扣篮”、“科比”之类的。此时无法直接根据“阳光之城的灌篮少年”去匹配合适的特征信息。因此，本实施例中，首先需要根据目标用户的基本信息，获取基本信息对应的关键词；然后，根据关键词和信息分类库中各分类标识对应的多个特征信息，获取与关键词匹配的目标特征信息；再接着从信息分类库中获取目标特征信息对应的目标分类标识；从信息分类库中获取目标分类标识对应的至少一个分类用户的标识，作为与目标用户属于同一分类的分类用户的标识。
进一步可选地，本实施例的基本信息可以包括昵称、头像和简介中的至少一种。本实施例在进行用户推荐时，可以根据基本信息中的昵称、头像或者键简介中的任意一个进行用户推荐。
例如，当基本信息包括昵称时，步骤(a1)“根据目标用户的基本信息，获取基本信息对应的关键词”，具体可以包括：对目标用户的昵称进行分词处理，获取昵称中的关键词。
本实施例的昵称具体采用文字形式，具体可以为字母、数字以及汉字中至少两种的组合，例如通常可以采用汉字与字母的组合，以及汉字与数字的组合。本实施例中对目标用户的昵称进行分词处理时，可以根据预设的词库来进行分词处理，该词库中可以包括所有常用的词，然后根据词库中的词，将该昵称按照常用的词进行分词，划分出至少两个关键词。该词库可以定期进行更新，以将一些新出现的词语及时更新至该词库中。
当基本信息包括头像时，步骤(a1)“根据目标用户的基本信息，获取基本信息对应的关键词”，具体可以包括：对头像进行图片识别，获取头像对应的关键词。
本实施例中的头像对应的图片中可以包括图案，也可以包括文字。例如该头像对应的图片为一只小狗、一只小猫或者其他动物，此时该头像对应的关键词即为图片中动物的名称。例如该头像对应的图片中包括文字时，此时该头像对应的关键词即为图片中的文字。
当基本信息包括简介时，步骤(a1)“根据目标用户的基本信息，获取基本信息对应的关键词”，具体可以包括如下步骤：
(b1)判断简介为语音形式还是文字形式；若简介为文字形式，执行步骤(b2)；否则若简介为语音形式，执行步骤(b3)；
(b2)对文字形式的简介进行分词处理，获取简介中的关键词；
(b3)对语音形式的简介进行语音识别出来，得到简介的文本信息；执行步骤(b4)；
(b4)对简介的文本信息进行分词处理，获取简介中的关键词。
本实施例中的简介可以包括语音形式的简介，也可以包括文字形式的简介。对于语音形式的简介，需要先进行语音识别，转换成文字形式的简介，然后再进行分词处理。同理，具体可以根据预设的词库对文字形式的简介进行分词处理，获取简介中的关键词。
进一步可选地，上述实施例中的步骤102“根据与目标用户属于同一分类的分类用户的标识，向目标用户推荐与目标用户属于同一分类的分类用户的标识”之后，还可以包括：将目标用户的标识更新至预设的信息分类库中、属于同一分类的分类用户的标识所在的分类中。例如，具体地将该目标用户的标识更新至预设的信息分类库中、与该目标用户属于同一分类的多个分类用户的标识一起放在对应的目标分类标识所对应的分类中。
进一步可选地，本实施例中的信息分类库也可以设置为定期更新，例如吗，其中该定期更新，主要用于更新该预设的信息分类库中每一个分类中所包括的特征信息，以便于将一些新出现的热度比较高的词语作为特征信息，及时更新至信息分类库中。
上述实施例的用户推荐方法，不依赖于用户的历史行为对用户进行推荐，而仅仅根据用户的基本信息如昵称、头像或者简介便可以实现对用户进行有效地推荐，而且还可以反过来向网络社交平台中已经存在的用户推荐新注册的用户或者新修改基本信息的用户，从而实现互相推荐。因此，上述实施例的用户推荐方法的推荐效率非常高。
图2为本发明的用户推荐装置实施例的结构图。如图2所示，本实施例的用户推荐装置，具体可以包括：信息获取模块10、分类用户获取模块11和推荐模块12。
其中信息获取模块10用于获取网络社交平台中目标用户的基本信息；分类用户获取模块11用于根据信息获取模块10获取的目标用户的基本信息和预设的信息分类库，获取与目标用户属于同一分类的分类用户的标识；信息分类库中包括多个分类标识、对应各分类标识的多个特征信息以及网络社交平台中对应各分类标识的至少一个分类用户的标识；推荐模块12用于根据分类用户获取模块11获取的、与目标用户属于同一分类的分类用户的标识，向目标用户推荐与目标用户属于同一分类的分类用户的标识。
本实施例的用户推荐装置，通过采用上述模块实现用户推荐的实现方案，与上述相关方法实施例的实现相同，详细可以参考上述相关方法实施例的记载，在此不再赘述。
进一步可选地，上述实施例的用户推荐装置中，推荐模块12还用于根据与目标用户属于同一分类的分类用户的标识，向各分类用户推荐目标用户的标识。
进一步可选地，上述实施例的用户推荐装置中，目标用户为新注册的用户或者修改基本信息的用户。
进一步可选地，上述实施例的用户推荐装置中，分类用户获取模块11具体用于：
根据信息获取模块10获取的目标用户的基本信息，获取基本信息对应的关键词；
根据关键词和信息分类库中各分类标识对应的多个特征信息，获取与关键词匹配的目标特征信息；
从信息分类库中获取目标特征信息对应的目标分类标识；
从信息分类库中获取目标分类标识对应的至少一个分类用户的标识，作为与目标用户属于同一分类的分类用户的标识。
进一步可选地，上述实施例的用户推荐装置中，基本信息包括昵称、头像和简介中的至少一种。
进一步可选地，上述实施例的用户推荐装置中，分类用户获取模块11具体用于当信息获取模块10获取的基本信息包括昵称时，对目标用户的昵称进行分词处理，获取昵称中的关键词；或者
分类用户获取模块11具体用于当信息获取模块10获取的基本信息包括头像时，对头像进行图片识别，获取头像对应的关键词；或者
分类用户获取模块11具体用于当信息获取模块10获取的基本信息包括简介时，判断简介为语音形式还是文字形式；若简介为文字形式，对文字形式的简介进行分词处理，获取简介中的关键词；若简介为语音形式，对语音形式的简介进行语音识别出来，得到简介的文本信息；对简介的文本信息进行分词处理，获取简介中的关键词。
本发明实施例提供的上述方法还可以以设置并运行于电子设备中的计算机程序体现。如图3中所示，该电子设备可以包括一个或多个处理器800，还包括存储器801和一个或多个程序，图3所示实施例一包括一个处理器800为例来描述本发明的技术方案。其中该一个或多个程序存储于存储器801中，被上述一个或多个处理器800执行以实现本发明上述实施例中所示的方法流程和/或装置操作。例如，被上述一个或多个处理器800执行的方法流程，可以包括：
获取网络社交平台中目标用户的基本信息；
根据所述目标用户的基本信息和预设的信息分类库，获取与所述目标用户属于同一分类的分类用户的标识；所述信息分类库中包括多个分类标识、对应各所述分类标识的多个特征信息以及所述网络社交平台中对应各所述分类标识的至少一个分类用户的标识；
根据与所述目标用户属于同一分类的分类用户的标识，向所述目标用户推荐与所述目标用户属于同一分类的分类用户的标识。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
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，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。
Claims (12)
1.一种用户推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
获取网络社交平台中目标用户的基本信息；
根据所述目标用户的基本信息和预设的信息分类库，获取与所述目标用户属于同一分类的分类用户的标识；所述信息分类库中包括多个分类标识、对应各所述分类标识的多个特征信息以及所述网络社交平台中对应各所述分类标识的至少一个分类用户的标识；
根据与所述目标用户属于同一分类的分类用户的标识，向所述目标用户推荐与所述目标用户属于同一分类的分类用户的标识。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据与所述目标用户属于同一分类的分类用户的标识，向各所述分类用户推荐所述目标用户的标识。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标用户为新注册的用户或者修改所述基本信息的用户。
4.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，根据所述目标用户的基本信息和预设的信息分类库，获取与所述目标用户属于同一分类的分类用户的标识，具体包括：
根据所述目标用户的基本信息，获取所述基本信息对应的关键词；
根据所述关键词和所述信息分类库中各所述分类标识对应的所述多个特征信息，获取与所述关键词匹配的所述目标特征信息；
从所述信息分类库中获取所述目标特征信息对应的目标分类标识；
从所述信息分类库中获取所述目标分类标识对应的至少一个所述分类用户的标识，作为与所述目标用户属于同一分类的分类用户的标识。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基本信息包括昵称、头像和简介中的至少一种。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，当所述基本信息包括昵称时，根据所述目标用户的基本信息，获取所述基本信息对应的关键词，具体包括：
对所述目标用户的昵称进行分词处理，获取所述昵称中的所述关键词；
当所述基本信息包括头像时，根据所述目标用户的基本信息，获取所述基本信息对应的关键词，具体包括：
对所述头像进行图片识别，获取所述头像对应的关键词；
当所述基本信息包括简介时，根据所述目标用户的基本信息，获取所述基本信息对应的关键词，具体包括：
判断所述简介为语音形式还是文字形式；
若所述简介为文字形式，对文字形式的所述简介进行分词处理，获取所述简介中的所述关键词；
若所述简介为语音形式，对所述语音形式的简介进行语音识别出来，得到所述简介的文本信息；对所述简介的文本信息进行分词处理，获取所述简介中的所述关键词。
7.一种用户推荐装置，其特征在于，所述装置包括：
信息获取模块，用于获取网络社交平台中目标用户的基本信息；
分类用户获取模块，用于根据所述目标用户的基本信息和预设的信息分类库，获取与所述目标用户属于同一分类的分类用户的标识；所述信息分类库中包括多个分类标识、对应各所述分类标识的多个特征信息以及所述网络社交平台中对应各所述分类标识的至少一个分类用户的标识；
推荐模块，用于根据与所述目标用户属于同一分类的分类用户的标识，向所述目标用户推荐与所述目标用户属于同一分类的分类用户的标识。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述推荐模块，还用于根据与所述目标用户属于同一分类的分类用户的标识，向各所述分类用户推荐所述目标用户的标识。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述目标用户为新注册的用户或者修改所述基本信息的用户。
10.根据权利要求7-9任一所述的装置，其特征在于，所述分类用户获取模块，具体用于：
根据所述目标用户的基本信息，获取所述基本信息对应的关键词；
根据所述关键词和所述信息分类库中各所述分类标识对应的所述多个特征信息，获取与所述关键词匹配的所述目标特征信息；
从所述信息分类库中获取所述目标特征信息对应的目标分类标识；
从所述信息分类库中获取所述目标分类标识对应的至少一个所述分类用户的标识，作为与所述目标用户属于同一分类的分类用户的标识。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述基本信息包括昵称、头像和简介中的至少一种。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于：
所述分类用户获取模块，具体用于当所述基本信息包括昵称时，对所述目标用户的昵称进行分词处理，获取所述昵称中的所述关键词；或者
所述分类用户获取模块，具体用于当所述基本信息包括头像时，对所述头像进行图片识别，获取所述头像对应的关键词；或者
所述分类用户获取模块，具体用于当所述基本信息包括简介时，判断所述简介为语音形式还是文字形式；若所述简介为文字形式，对文字形式的所述简介进行分词处理，获取所述简介中的所述关键词；若所述简介为语音形式，对所述语音形式的简介进行语音识别出来，得到所述简介的文本信息；对所述简介的文本信息进行分词处理，获取所述简介中的所述关键词。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710061279.8A CN106910135A (zh) | 2017-01-25 | 2017-01-25 | 用户推荐方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710061279.8A CN106910135A (zh) | 2017-01-25 | 2017-01-25 | 用户推荐方法及装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN106910135A true CN106910135A (zh) | 2017-06-30 |
Family
ID=59207626
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201710061279.8A Pending CN106910135A (zh) | 2017-01-25 | 2017-01-25 | 用户推荐方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN106910135A (zh) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107729488A (zh) * | 2017-10-17 | 2018-02-23 | 北京搜狐新媒体信息技术有限公司 | 一种信息推荐方法及装置 |
| CN109451147A (zh) * | 2018-10-15 | 2019-03-08 | 麒麟合盛网络技术股份有限公司 | 一种信息展示方法及装置 |
| CN110147486A (zh) * | 2017-10-16 | 2019-08-20 | 中国电信股份有限公司 | 好友推荐方法和装置 |
| CN111177570A (zh) * | 2020-01-13 | 2020-05-19 | 中国传媒大学 | 对象推荐方法及系统 |
| WO2020124442A1 (zh) * | 2018-12-19 | 2020-06-25 | 深圳市欢太科技有限公司 | 推送方法及相关产品 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102831176A (zh) * | 2012-07-30 | 2012-12-19 | 东莞宇龙通信科技有限公司 | 推荐好友的方法及服务器 |
| CN103810192A (zh) * | 2012-11-09 | 2014-05-21 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种用户的兴趣推荐方法和装置 |
| CN105791085A (zh) * | 2016-01-26 | 2016-07-20 | 西安电子科技大学 | 在位置社交网络中基于位置与时间的好友推荐方法 |
| CN105931123A (zh) * | 2016-05-09 | 2016-09-07 | 深圳市永兴元科技有限公司 | 基于网络账号的好友推荐方法及装置 |
| US20160307101A1 (en) * | 2013-12-13 | 2016-10-20 | Tencent Technology (Shenzhen) Company Limited | Method, device, and server for friend recommendation |
-
2017
- 2017-01-25 CN CN201710061279.8A patent/CN106910135A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102831176A (zh) * | 2012-07-30 | 2012-12-19 | 东莞宇龙通信科技有限公司 | 推荐好友的方法及服务器 |
| CN103810192A (zh) * | 2012-11-09 | 2014-05-21 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种用户的兴趣推荐方法和装置 |
| US20160307101A1 (en) * | 2013-12-13 | 2016-10-20 | Tencent Technology (Shenzhen) Company Limited | Method, device, and server for friend recommendation |
| CN105791085A (zh) * | 2016-01-26 | 2016-07-20 | 西安电子科技大学 | 在位置社交网络中基于位置与时间的好友推荐方法 |
| CN105931123A (zh) * | 2016-05-09 | 2016-09-07 | 深圳市永兴元科技有限公司 | 基于网络账号的好友推荐方法及装置 |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110147486A (zh) * | 2017-10-16 | 2019-08-20 | 中国电信股份有限公司 | 好友推荐方法和装置 |
| CN107729488A (zh) * | 2017-10-17 | 2018-02-23 | 北京搜狐新媒体信息技术有限公司 | 一种信息推荐方法及装置 |
| CN109451147A (zh) * | 2018-10-15 | 2019-03-08 | 麒麟合盛网络技术股份有限公司 | 一种信息展示方法及装置 |
| CN109451147B (zh) * | 2018-10-15 | 2020-11-24 | 麒麟合盛网络技术股份有限公司 | 一种信息展示方法及装置 |
| WO2020124442A1 (zh) * | 2018-12-19 | 2020-06-25 | 深圳市欢太科技有限公司 | 推送方法及相关产品 |
| CN111177570A (zh) * | 2020-01-13 | 2020-05-19 | 中国传媒大学 | 对象推荐方法及系统 |
| CN111177570B (zh) * | 2020-01-13 | 2023-10-24 | 中国传媒大学 | 对象推荐方法及系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN106910135A (zh) | 用户推荐方法及装置 | |
| CN107862022B (zh) | 文化资源推荐系统 | |
| US8190621B2 (en) | Method, system, and computer readable recording medium for filtering obscene contents | |
| CN107346496B (zh) | 目标用户定向方法及装置 | |
| CN109165975B (zh) | 标签推荐方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN108427690B (zh) | 信息投放方法及装置 | |
| CN107291755B (zh) | 一种终端推送方法及装置 | |
| CN106874253A (zh) | 识别敏感信息的方法及装置 | |
| CN115002200B (zh) | 基于用户画像的消息推送方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN110197389A (zh) | 一种用户识别方法及装置 | |
| CN111078742B (zh) | 用户分类模型训练方法、用户分类方法及装置 | |
| CN113127746B (zh) | 基于用户聊天内容分析的信息推送方法及其相关设备 | |
| CN110033120A (zh) | 用于为商户提供风险预测赋能服务的方法及装置 | |
| CN113961764A (zh) | 诈骗电话的识别方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN113412607A (zh) | 内容推送方法、装置、移动终端及存储介质 | |
| CN113869931A (zh) | 广告投放策略确定方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| US20160267425A1 (en) | Data processing techniques | |
| CN108710911A (zh) | 一种基于半监督的应用市场刷榜应用检测方法 | |
| CN110362826A (zh) | 基于人工智能的期刊投稿方法、设备及可读存储介质 | |
| CN112347457A (zh) | 异常账户检测方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| Paul et al. | Editing Behavior to Recognize Authors of Crowdsourced Content. | |
| CN113032524A (zh) | 商标侵权识别方法、终端设备及存储介质 | |
| CN109636378B (zh) | 账户识别方法和装置、电子设备 | |
| CN109033078B (zh) | 语句类别识别方法及装置、存储介质、处理器 | |
| JPWO2021048902A1 (ja) | 学習モデル適用システム、学習モデル適用方法、及びプログラム |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20170630 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |