CN107645555A - 一种推荐方法、服务器及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种运动对象及运动信息的推荐方法，包括：获取待推荐对象移动终端上传的实时运动状态数据；将预设的运动对象的实时运动状态数据与所述带推荐对象的实时运动状态数据进行对比，将对比相似度大于预设阈值的运动对象确定为推荐对象；获取所述推荐对象的实时运动状态数据，并向所述推荐对象的移动终端发送。本发明还公开了一种服务器以及计算机可读存储介质。

Description

一种推荐方法、服务器及计算机可读存储介质

技术领域

本发明涉及计算机技术，尤其涉及一种推荐方法、服务器以及计算机可读存储介质。

背景技术

随着人们生活水平的提高，越来越多的人处于亚健康状态。人们可以通过跑步来增强体质。为了增强用户的跑步积极性，目前有专门的跑步应用(APP，Application)，用户将该跑步APP安装在移动终端上。用户准备跑步时，打开该跑步APP，该跑步APP可以与微信账号、微博账号、手机账号或QQ账号绑定，即该跑步APP可以通过上述账号登录跑步APP的服务器，或者，用户也可以新建账号登录跑步APP的服务器。

为了增加跑步的趣味性和社交功能，人们通过“约跑”形成运动社区，用于一起进行跑步锻炼。但上述这种约跑方式通常会受到限制，例如，需要提前预约时间、人员和地点等，而且组织这样的一次活动，不管是组织者和参与者都会耗费大量的时间和精力，并且效率低下，而如果用户单独的跑步，会使用户感到孤单和枯燥，降低了运动的积极性。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例期望提供一种运动对象及运动信息的推荐方法、服务器、移动终端及计算机可读存储介质，能够根据用户当前运动位置为用户推荐附近的符合用户运动习惯的其他运动人员，解决了用户单独运动的乏味，提升了用户的社交趣味性。

为达到上述目的，本发明实施例提供了一种推荐方法，所述方法包括：

获取待推荐对象移动终端上传的实时运动状态数据；

将预设的运动对象的实时运动状态数据与所述带推荐对象的实时运动状态数据进行对比，将对比相似度大于预设阈值的运动对象确定为推荐对象；

获取所述推荐对象的实时运动状态数据，并向所述推荐对象的移动终端发送。

其中，上述方法还包括：

获取所述运动对象的历史信息；

根据所述运动对象的历史信息和实时运动状态数据，确定推荐对象。

其中，上述根据所述运动对象的历史信息和实时运动状态数据，确定推荐对象，包括：

根据所述运动对象的历史运动数据对所述运动对象的运动轨迹进行预估，确定出运动对象的预估运动轨迹；

将所述预估运动轨迹与所述待推荐对象的运动轨迹进行对比，将对比相似度高于预设阈值的运动轨迹所对应的运动对象确定为推荐对象。

其中，上述方法包括：

获取待推荐对象已运动的运动数据；

将预设的运动对象的已运动的运动数据与所述带推荐对象的已运动的运动数据进行对比，将对比相似度最大的运动对象确定为推荐对象。

其中，上述获取所述推荐对象的实时运动状态数据，并向所述待推荐对象的移动终端发送，包括：

将推荐对象的实时运动状态数据以图标的方式进行设置，将设置后的实时运动状态数据向所述待推荐对象的移动终端发送。

其中，上述确定推荐对象之前，所述方法还包括：

接收待推荐对象上传的筛选条件；

通过所述筛选条件对所述预设的运动对象进行筛选，确定出筛选后的运动对象；

将筛选后的运动对象的实时运动状态数据与所述待推荐对象的实时运动状态数据进行对比，将对比相似度大于预设阈值的运动对象确定为推荐对象。

其中，上述方法还包括：

接收待推荐对象的与推荐对象建立好友请求信息，并将所述请求信息向推荐对象发送；

当接收到推荐对象的同意建立好友信息后，将待推荐对象与推荐对象建立好友关系。

本发明实施例提供了一种服务器，所述服务器包括：

获取模块，用于获取待推荐对象移动终端上传的实时运动状态数据；

确定模块，用于将预设的运动对象的实时运动状态数据与所述带推荐对象的实时运动状态数据进行对比，将对比相似度大于预设阈值的运动对象确定为推荐对象；

发送模块，用于获取所述推荐对象的实时运动状态数据，并向所述推荐对象的移动终端发送。

其中，上述获取模块，还用于获取所述运动对象的历史信息；

所述确定模块，还用于根据所述运动对象的历史信息和实时运动状态数据，确定推荐对象。

其中，上述确定模块，具体用于根据所述运动对象的历史运动数据对所述运动对象的运动轨迹进行预估，确定出运动对象的预估运动轨迹；

将所述预估运动轨迹与所述待推荐对象的运动轨迹进行对比，将对比相似度高于预设阈值的运动轨迹所对应的运动对象确定为推荐对象。

其中，上述获取模块，还用于获取待推荐对象已运动的运动数据；

所述确定模块，还用于将预设的运动对象的已运动的运动数据与所述带推荐对象的已运动的运动数据进行对比，将对比相似度最大的运动对象确定为推荐对象。

其中，上述发送模块，具体用于将推荐对象的实时运动状态数据以图标的方式进行设置，将设置后的实时运动状态数据向所述待推荐对象的移动终端发送。

其中，上述获取模块，还用于接收待推荐对象上传的筛选条件；

所述确定模块，还用于通过所述筛选条件对所述预设的运动对象进行筛选，确定出筛选后的运动对象；将筛选后的运动对象的实时运动状态数据与所述待推荐对象的实时运动状态数据进行对比，将对比相似度大于预设阈值的运动对象确定为推荐对象。

其中，上述获取模块，还用于接收待推荐对象的与推荐对象建立好友请求信息；

所述发送模块，还用于将所述请求信息向推荐对象发送；

所述服务器还包括：建立模块，用于当接收到推荐对象的同意建立好友信息后，将待推荐对象与推荐对象建立好友关系。

本发明实施例提供了一种服务器，其特征在于，包括：处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器，

其中，所述处理器用于运行所述计算机程序时，执行：

获取待推荐对象移动终端上传的实时运动状态数据；

将预设的运动对象的实时运动状态数据与所述带推荐对象的实时运动状态数据进行对比，将对比相似度大于预设阈值的运动对象确定为推荐对象；

获取所述推荐对象的实时运动状态数据，并向所述推荐对象的移动终端发送。

本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行：

获取待推荐对象移动终端上传的实时运动状态数据；

将预设的运动对象的实时运动状态数据与所述带推荐对象的实时运动状态数据进行对比，将对比相似度大于预设阈值的运动对象确定为推荐对象；

获取所述推荐对象的实时运动状态数据，并向所述推荐对象的移动终端发送。

本发明实施例提供的以上至少一种推荐方法、服务器及计算机可读存储介质方案，获取待推荐对象移动终端上传的实时运动状态数据；将预设的运动对象的实时运动状态数据与所述带推荐对象的实时运动状态数据进行对比，将对比相似度大于预设阈值的运动对象确定为推荐对象；获取所述推荐对象的实时运动状态数据，并向所述推荐对象的移动终端发送。如此，能够根据用户的当前位置信息和历史运动信息与服务器中存储的其他用户的当前位置信息和历史运动信息进行匹配，将与用户运动习惯相近的其他用户向当前用户推荐，提高了运动时的娱乐性，给用户带来更好的使用体验。

附图说明

图1为本发明实施例运动对象及运动信息的推荐方法示意图；

图2为本发明实施例服务器的组成结构示意图；

图3为本发明第一实施例流程示意图；

图4为本发明第二实施例流程示意图；

图5为本发明实施例确定运动轨迹拟合度的示意图。

具体实施方式

为了能够更加详细的了解本发明实施例的特点与技术内容，下面对本发明实施例的实现进行详细阐述。

图1为本发明实施例运动对象及运动信息的推荐方法示意图，如图1所示，本发明实施一种运动对象及运动信息的推荐方法，所述方法包括以下步骤：

步骤101：获取待推荐对象移动终端上传的实时运动状态数据；

其中，所述运动特征至少包括待推荐对象的位置信息、运动速度、运动加速度中的之一；

步骤102：将预设的运动对象的实时运动状态数据与所述带推荐对象的实时运动状态数据进行对比，将对比相似度大于预设阈值的运动对象确定为推荐对象；

其中，将所述待推荐对象的运动特征中位置信息中的当前位置与预设的运动数据库中的运动特征的当前位置进行对比，生成对比结果，将所述对比结果中对比相似度大于预设值的运动特征所对应的对象确定为目标对象，和/或，

将所述待推荐对象的运动特征中运动速度与预设的运动数据库中的运动特征的运动速度进行对比，生成对比结果，将所述对比结果中对比相似度大于预设值的运动特征所对应的对象确定为目标对象，和/或，

将所述待推荐对象的运动特征中加速度与预设的运动数据库中的运动特征的加速度进行对比，生成对比结果，将所述对比结果中对比相似度大于预设值的运动特征所对应的对象确定为目标对象。

步骤103：获取所述推荐对象的实时运动状态数据，并向所述推荐对象的移动终端发送。

所述待推荐对象的运动数据还包含有历史运动轨迹信息，所述运动数据库还包含有目标对象的历史运动轨迹信息；

对应地，所述确定出匹配的至少一个运动特征，并确定所述至少一个运动特征分别对应的至少一个目标对象之后，所述步骤还包括：

根据所述待推荐对象的运动特征中位置信息、运动速度、运动加速度，对所述待推荐对象下一时刻的位置进行预估，确定出待推荐对象下一时刻的预估运动轨迹；

根据所述目标对象的运动特征中的位置信息、运动速度、运动加速度对所述目标对象下一时刻的位置进行预估，确定出目标对象下一时刻的预估运动轨迹；

将所述待推荐对象的预估运动轨迹与目标对象的预估运动轨迹对比，生成对比结果，将所述对比结果中拟合度大于预设值的目标用户确定为推荐目标。

其中，上述方法还包括：

获取所述运动对象的历史信息；

根据所述运动对象的历史信息和实时运动状态数据，确定推荐对象。

其中，上述根据所述运动对象的历史信息和实时运动状态数据，确定推荐对象，包括：

根据所述运动对象的历史运动数据对所述运动对象的运动轨迹进行预估，确定出运动对象的预估运动轨迹；

将所述预估运动轨迹与所述待推荐对象的运动轨迹进行对比，将对比相似度高于预设阈值的运动轨迹所对应的运动对象确定为推荐对象。

其中，上述方法包括：

获取待推荐对象已运动的运动数据；

将预设的运动对象的已运动的运动数据与所述带推荐对象的已运动的运动数据进行对比，将对比相似度最大的运动对象确定为推荐对象。

其中，上述获取所述推荐对象的实时运动状态数据，并向所述待推荐对象的移动终端发送，包括：

将推荐对象的实时运动状态数据以图标的方式进行设置，将设置后的实时运动状态数据向所述待推荐对象的移动终端发送。

其中，上述确定推荐对象之前，所述方法还包括：

接收待推荐对象上传的筛选条件；

通过所述筛选条件对所述预设的运动对象进行筛选，确定出筛选后的运动对象；

将筛选后的运动对象的实时运动状态数据与所述待推荐对象的实时运动状态数据进行对比，将对比相似度大于预设阈值的运动对象确定为推荐对象。

其中，上述方法还包括：

接收待推荐对象的与推荐对象建立好友请求信息，并将所述请求信息向推荐对象发送；

当接收到推荐对象的同意建立好友信息后，将待推荐对象与推荐对象建立好友关系。

图2为本发明实施例服务器的组成结构示意图，如图2所示，本发明实施例所提供的服务器包括：

获取模块201，用于获取待推荐对象移动终端上传的实时运动状态数据；

确定模块202，用于将预设的运动对象的实时运动状态数据与所述带推荐对象的实时运动状态数据进行对比，将对比相似度大于预设阈值的运动对象确定为推荐对象；

发送模块203，用于获取所述推荐对象的实时运动状态数据，并向所述推荐对象的移动终端发送。

其中，述获取模块201，还用于获取所述运动对象的历史信息；

所述确定模块202，还用于根据所述运动对象的历史信息和实时运动状态数据，确定推荐对象。

其中，上述确定模块202，具体用于根据所述运动对象的历史运动数据对所述运动对象的运动轨迹进行预估，确定出运动对象的预估运动轨迹；

将所述预估运动轨迹与所述待推荐对象的运动轨迹进行对比，将对比相似度高于预设阈值的运动轨迹所对应的运动对象确定为推荐对象。

其中，上述获取模块201，还用于获取待推荐对象已运动的运动数据；

所述确定模块，还用于将预设的运动对象的已运动的运动数据与所述带推荐对象的已运动的运动数据进行对比，将对比相似度最大的运动对象确定为推荐对象

其中，上述发送模块203，具体用于将推荐对象的实时运动状态数据以图标的方式进行设置，将设置后的实时运动状态数据向所述待推荐对象的移动终端发送。

其中，上述获取模块201，还用于接收待推荐对象上传的筛选条件；

所述确定模块，还用于通过所述筛选条件对所述预设的运动对象进行筛选，确定出筛选后的运动对象；将筛选后的运动对象的实时运动状态数据与所述待推荐对象的实时运动状态数据进行对比，将对比相似度大于预设阈值的运动对象确定为推荐对象。

其中，上述获取模块201，还用于接收待推荐对象的与推荐对象建立好友请求信息；

所述发送模块203，还用于将所述请求信息向推荐对象发送；

所述服务器还包括：建立模块204，用于当接收到推荐对象的同意建立好友信息后，将待推荐对象与推荐对象建立好友关系。

本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行：

获取待推荐对象移动终端上传的实时运动状态数据；

将预设的运动对象的实时运动状态数据与所述带推荐对象的实时运动状态数据进行对比，将对比相似度大于预设阈值的运动对象确定为推荐对象；

获取所述推荐对象的实时运动状态数据，并向所述推荐对象的移动终端发送。

上述服务器中的确定模块202可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备、或者它们的组合来实现。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(ROM，Read Only Memory)、可编程只读存储器(PROM，Programmable Read-Only Memory)、可擦除可编程只读存储器(EPROM，Erasable Programmable Read-Only Memory)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM，Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory)、磁性随机存取存储器(FRAM，Ferromagnetic Random Access Memory)、快闪存储器(Flash Memory)、磁表面存储器、光盘、或只读光盘(CD-ROM，Compact Disc Read-Only Memory)；磁表面存储器可以是磁盘存储器或磁带存储器。易失性存储器可以是随机存取存储器(RAM，Random AccessMemory)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(SRAM，Static Random Access Memory)、同步静态随机存取存储器(SSRAM，Synchronous Static Random Access Memory)、动态随机存取存储器(DRAM，Dynamic Random Access Memory)、同步动态随机存取存储器(SDRAM，SynchronousDynamic Random Access Memory)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(DDRSDRAM，Double Data Rate Synchronous Dynamic Random Access Memory)、增强型同步动态随机存取存储器(ESDRAM，Enhanced Synchronous Dynamic Random Access Memory)、同步连接动态随机存取存储器(SLDRAM，SyncLink Dynamic Random Access Memory)、直接内存总线随机存取存储器(DRRAM，Direct Rambus Random Access Memory)。本发明实施例描述的确定模块202旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。

在示例性实施例中，所述服务器可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC，Application Specific Integrated Circuit)、DSP、可编程逻辑器件(PLD，ProgrammableLogic Device)、复杂可编程逻辑器件(CPLD，Complex Programmable Logic Device)、现场可编程门阵列(FPGA，Field-Programmable Gate Array)、通用处理器、控制器、微控制器(MCU，Micro Controller Unit)、微处理器(Microprocessor)、或其他电子元件实现，用于执行前述方法。

下面通过具体示例，对本发明实施例的具体实现方法作进一步详细说明：

实施例一

图3为本发明第一实施例流程图，如图3所示，本发明实施例第一实施例包括以下步骤：

步骤301：跑步APP将用户的实时运动状态数据传输到与跑步APP对应的服务器；

其中，所述实时运动状态数据可包括与用户的当前运动状态相关的数据，与用户的当前运动状态相关的数据包括：用户的当前位置、速度、加速度等。例如，跑步APP可通过移动终端中的GPS定位到的用户当前位置，并将当前位置传输到服务器，例如，跑步APP可在运行过程中调用移动终端中的传感器数据(例如，利用加速度传感器获取瞬时加速度)来确定用户当前跑步的加速度，并将加速度传输到服务器。

步骤302：服务器根据接收到的实时运动状态数据，确定将向用户推荐的推荐用户并将推荐用户的数据发送到移动终端；

具体地，服务器根据接收到的实时运动状态数据，确定与用户的当前运动状态数据最近似的用户作为推荐用户，并将该推荐用户的实时运动状态数据发送到移动终端。例如，服务器可根据接收到的用户的当前位置找在该位置附近(例如，三公里内)的用户，或服务器根据接收到的用户当前速度，确定与用户速度大致相同的用户。

步骤303：移动终端根据接收到数据在界面上按照位置以浮标或头像显示其它用户，更进一步地，还可将其他用户已经运动的运动量例如，消耗的卡路里或公里数等，显示在对应的位置。

实施例二

本发明实施例中服务器在利用实时运动数据的基础上还可以根据用户的历史运动轨迹进行进一步筛选，具体包括：

图4为本发明第二实施例流程图，如图4所示，本发明实施例第二实施例包括以下步骤：

步骤401：服务器可根据用户的历史信息估计用户的可能轨迹路线；

步骤402：将与用户的可能轨迹路线拟合度高的轨迹路线的用户确定为推荐用户。

其中，用户的历史信息可包括用户在一次完整的运动中在电子地图上留下的出发位置、结束位置、起跑时刻、结束时刻、跑步轨迹、跑步时长等信息。为了方便确定用户的可能轨迹路线并降低运算量，在服务器根据用户的历史信息估计用户的可能轨迹路线之前，本发明实施例可以对用户的所有轨迹路线进行聚合分类，如此，用户的所有轨迹路线可被分类为有限的若干条运动轨迹，分类的数量可根据需要由开发人员进行预设。这样，服务器可将近似的跑步轨迹归类为同一跑步轨迹，具体的，

服务器可将在同一时间段内具有同样出发点(在预定区域内的出发点，例如，在半径为2公里内的圆圈内的出发点)并且轨迹类似的路线归类为同一跑步轨迹，当根据用户运动后生成的数据确定归类为某一跑步轨迹的概率高于阈值(例如，在30次运动中超过20次)时，将该跑步轨迹确定为用户的可能跑步轨迹。

在本发明实施例中，服务器可根据用户的当前位置，确定在用户周围的跑步者，然后，在根据用户与所述跑步者的历史信息，确定用户和所述跑步者的可能轨迹路线。根据用户与跑步者的可能轨迹路线之间的拟合度，从确定的跑步者中筛选出与用户的可能轨迹路线拟合度高的跑步者。

例如，如图5所示，在确定用户的可能运动轨迹和跑步者的可能运动轨迹之后，通过确定两条运动轨迹之间的距离d来确定拟合度，距离越小则拟合度越高，具体的，在确定用户的可能运动轨迹A之后，获得按照预定间隔从运动轨迹A到跑步者的运动轨迹B的垂直距离d，并对获得的若干个距离d求平均，获得最终的距离D，然后根据距离D的大小来确定拟合度高的跑步者，以上仅是示例，本领域技术人员可通过现有的技术来确定两条运动轨迹之间拟合度。

上述确定两条运动轨迹之间拟合度还可以通过以下方法确定：

1、服务器还可以根据用户和跑步者的已跑步的运动轨迹来确定与用户的运动轨迹拟合度高的跑步者；

2、服务器还可以根据用户在跑步开始前预先设置跑步的运动轨迹以及确定跑步者的可能运动轨迹后，计算用户的运动轨迹与跑步者的可能运动轨迹之间的拟合度，从而确定与用户的运动轨迹拟合度高的跑步者；

3、服务器还可基于用户已运动的运动量例如，消耗的卡路里或公里数，选择与用户的状态最为接近的用户作为推荐用户；

4、服务器还可根据用户的位置、用户的运动轨迹以及用户的运动状态中的全部或两两组合来确定推荐用户。

实施例三

本发明实施例运动对象及运动数据的推荐方法中，待推荐对象可以直观的在移动终端的应用APP上显示出推荐的好友，具体的，

用户可预先将在跑步过程中期望的好友推荐的要求或目的等上传至服务器；如此，服务器在确定推荐用户时，可利用不同的筛选器，例如，通过位置筛选器确定在用户周围的人员，利用运动状态筛选器确定运动状态与用户类似的人员，利用路线筛选器确定与用户路线类似的人员，利用性别筛选器确定与用户预先设置的性别相同的人员，然后将以上筛选器取交集，确定最终的推荐人员，最后仅在显示器上显示确定的推荐人员。另外，本发明实施例还可以提供添加好友的功能：用户可从显示的跑步者中选择某一跑步者，在选中跑步者的情况下，可触发跑步APP或第三方通信应用向该跑步者发送“添加好友”请求，并在接收到对方同意的消息之后，与该跑步者建立好友关系的功能。

需要说明的是，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 (16)

1.一种推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待推荐对象移动终端上传的实时运动状态数据；

将预设的运动对象的实时运动状态数据与所述带推荐对象的实时运动状态数据进行对比，将对比相似度大于预设阈值的运动对象确定为推荐对象；

获取所述推荐对象的实时运动状态数据，并向所述推荐对象的移动终端发送。

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：

获取所述运动对象的历史信息；

根据所述运动对象的历史信息和实时运动状态数据，确定推荐对象。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述运动对象的历史信息和实时运动状态数据，确定推荐对象，包括：

根据所述运动对象的历史运动数据对所述运动对象的运动轨迹进行预估，确定出运动对象的预估运动轨迹；

将所述预估运动轨迹与所述待推荐对象的运动轨迹进行对比，将对比相似度高于预设阈值的运动轨迹所对应的运动对象确定为推荐对象。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待推荐对象已运动的运动数据；

将预设的运动对象的已运动的运动数据与所述带推荐对象的已运动的运动数据进行对比，将对比相似度最大的运动对象确定为推荐对象。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取所述推荐对象的实时运动状态数据，并向所述待推荐对象的移动终端发送，包括：

将推荐对象的实时运动状态数据以图标的方式进行设置，将设置后的实时运动状态数据向所述待推荐对象的移动终端发送。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定推荐对象之前，所述方法还包括：

接收待推荐对象上传的筛选条件；

通过所述筛选条件对所述预设的运动对象进行筛选，确定出筛选后的运动对象；

将筛选后的运动对象的实时运动状态数据与所述待推荐对象的实时运动状态数据进行对比，将对比相似度大于预设阈值的运动对象确定为推荐对象。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收待推荐对象的与推荐对象建立好友请求信息，并将所述请求信息向推荐对象发送；

当接收到推荐对象的同意建立好友信息后，将待推荐对象与推荐对象建立好友关系。

8.一种服务器，其特征在于，所述服务器包括：

获取模块，用于获取待推荐对象移动终端上传的实时运动状态数据；

确定模块，用于将预设的运动对象的实时运动状态数据与所述带推荐对象的实时运动状态数据进行对比，将对比相似度大于预设阈值的运动对象确定为推荐对象；

发送模块，用于获取所述推荐对象的实时运动状态数据，并向所述推荐对象的移动终端发送。

9.根据权利要求8所述的服务器，其特征在于，所述获取模块，还用于获取所述运动对象的历史信息；

所述确定模块，还用于根据所述运动对象的历史信息和实时运动状态数据，确定推荐对象。

10.根据权利要求9所述的服务器，其特征在于，所述确定模块，具体用于根据所述运动对象的历史运动数据对所述运动对象的运动轨迹进行预估，确定出运动对象的预估运动轨迹；

将所述预估运动轨迹与所述待推荐对象的运动轨迹进行对比，将对比相似度高于预设阈值的运动轨迹所对应的运动对象确定为推荐对象。

11.根据权利要求8述的服务器，其特征在于，所述获取模块，还用于获取待推荐对象已运动的运动数据；

所述确定模块，还用于将预设的运动对象的已运动的运动数据与所述带推荐对象的已运动的运动数据进行对比，将对比相似度最大的运动对象确定为推荐对象。

12.根据权利要求11所述的服务器，其特征在于，所述发送模块，具体用于将推荐对象的实时运动状态数据以图标的方式进行设置，将设置后的实时运动状态数据向所述待推荐对象的移动终端发送。

13.根据权利要求8所述的服务器，其特征在于，所述获取模块，还用于接收待推荐对象上传的筛选条件；

所述确定模块，还用于通过所述筛选条件对所述预设的运动对象进行筛选，确定出筛选后的运动对象；将筛选后的运动对象的实时运动状态数据与所述待推荐对象的实时运动状态数据进行对比，将对比相似度大于预设阈值的运动对象确定为推荐对象。

14.根据权利要求8所述的服务器，其特征在于，获取模块，还用于接收待推荐对象的与推荐对象建立好友请求信息；

所述发送模块，还用于将所述请求信息向推荐对象发送；

所述服务器还包括：建立模块，用于当接收到推荐对象的同意建立好友信息后，将待推荐对象与推荐对象建立好友关系。

15.一种服务器，其特征在于，包括：处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器，

其中，所述处理器用于运行所述计算机程序时，执行权利要求1至7任一所述方法的步骤。

16.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一所述方法的步骤。