CN110210987B - 用户活动配对的邀请方法 - Google Patents

Abstract

一种用户活动配对的邀请方法，包括：信息处理，将获取的所述信息数据进行分类处理，规范为不同的用户属性；属性赋值，对每个所述用户属性进行赋值，得到各个所述用户属性对应的属性值；用户备选，以准备参加活动的当前用户所预定的活动场所为位置中心，选定所有距离所述位置中心在第一距离范围内的其它用户，作为备选用户；配对计算，将所述当前用户的所述用户属性与每个所述备选用户的所述用户属性进行对比和计算；邀请确认，如果对方接受邀请，将接受信息反馈给所述当前用户；如果对方没有接受要求，重复所述配对计算、所述用户确定和所述发出邀请的步骤。所述用户活动配对的邀请方法能够提高用户的活动体验。

Description

用户活动配对的邀请方法

技术领域

本发明涉及电学领域，尤其涉及一种用户活动配对的邀请方法。

背景技术

人们越来越多地依赖于一些网络运动平台参加一些活动。这种在线环境中的社交网络平台，来参加各种活动有各方面的优势。人们使用这些平台，能够推动良好的、持续的运动伙伴和活动群体关系。

但是，普通的活动匹配构建方法，用户体验不理解，用户无法具有更佳的参与体验，成为业界需要解决的问题。

现有相关的匹配方法，可以参考CN102685019A的中国专利申请，然而，现有的方法多是以增加平台用户的好友数量为目的，而不是为了相应更好的活动体验为目的，因此，相应的方法没有注重如何能够为用户提供更好的人选与一同参加相应的活动，而多是在于让用户添加更多好友。

发明内容

通过相应的用户活动伙伴的邀请方式，能够解决目前一些活动平台无法提供更好用户体验的不足。为此，本发明提供一种新的用户活动配对的邀请方法，以提高用户参与活动的体验，让更多用户能够通过平台参与到相应的活动中。

为解决上述问题，本发明提供一种用户活动配对的邀请方法，包括：信息获取，在用户活动平台或者线下，分层次获取用户的信息数据，存储在到平台数据库；信息处理，将获取的所述信息数据进行分类处理，规范为不同的用户属性；属性赋值，对每个所述用户属性进行赋值，得到各个所述用户属性对应的属性值；用户备选，以准备参加活动的当前用户所预定的活动场所为位置中心，选定所有距离所述位置中心在第一距离范围内的其它用户，作为备选用户；配对计算，将所述当前用户的所述用户属性与每个所述备选用户的所述用户属性进行对比和计算，当它们具有相同用户属性时，则将相同用户属性的对应属性值叠加起来，叠加结果作为配对值；用户确定，确定具有最高所述配对值的所述备选用户作为配对用户；或者，确定所述配对值排在前N位的所述备选用户作为待选用户，N为3以上的整数；发出邀请，向所述配对用户发出与所述当前用户一起参加活动的邀请；或者，根据所述用户的选择，向所述待选用户发出与所述当前用户一起参加活动的邀请；邀请确认，如果对方接受邀请，将接受信息反馈给所述当前用户；如果对方没有接受要求，重复所述配对计算、所述用户确定和所述发出邀请的步骤。

可选的，根据所述备选用户是否与所述当前用户是平台好友关系，将所述备选用户分为平台好友备选用户和非平台好友备选用户；先对所述平台好友备选用户进行所述配对计算，如果所述配对计算确定的最高所述配对值低于配对预设最低要求值，再对所述非平台好友备选用户进行所述配对计算。

可选的，根据用户的活动频率，将用户划分为高频活动用户和低频活动用户；当所述当前用户为低频活动用户时，如果所述配对用户同时存在高频活动用户和低频活动用户，则设置所述当前用户向所述高频活动用户发出邀请。

可选的，根据用户的活动频率，将用户划分为高频活动用户和低频活动用户；当所述当前用户为高频活动用户时，如果所述配对用户同时存在高频活动用户和低频活动用户，则设置所述当前用户向所述低频活动用户发出邀请。

可选的，当存在多个准备在同一时间和地点参加活动的所述当前用户时，默认各个所述当前用户相互接受对方的邀请。

可选的，当存在多个准备在同一时间和地点参加活动的所述当前用户，并且多个所述当前用户具有相同的所述待选用户时，增加复核计算，所述复核计算比较每种待选方案组合的总配对值，以所述总配对值最高的所述待选方案组合作为整体配对方案，以所述整体配对方案进行所述发出邀请的步骤。

可选的，所述属性值的分值从1分至10分，等差分为10个级别。

可选的，根据用户的个性需求，定制所述用户属性的个性化属性值。

可选的，根据用户的实时需求，设置实时随性条件，并给所述实时随性条件赋予最高的属性值20-50分。

可选的，所述活动为球类活动，所述预定活动场所为球场或球馆。

可选的，所述方法可以分三个层次，获取用户的所述信息数据；第一个层次，采用用户活动平台信息采集方法，获取的是用户的GPS位置信息、性别、活动频率、活动时间和活动区域；第二个层次，采用用户活动平台信息采集方法或者线下调查方法，获取的是用户的年龄、职业和兴趣爱好；第三个层次，采用用户活动平台信息采集方法或者线下调查方法，获取的是用户与其它用户之间的社会关系。

本发明技术方案的其中一个方面中，提出的是一种邀请方法，目的是为了更好地为用户邀请到共同参加活动的其它用户一同进行活动，通过相应的方法步骤，能够为当前用户邀请到一同参加的其它合适用户，提高用户的活动体验。

附图说明

图1是实施例中用户活动配对的邀请方法的流程示意图；

图2是实施例中用户按活动频率分类和用户按平台好友关系分类的示意图。

具体实施方式

现有直流电机正反转的控制电路功能不全，电机工作时较易出现受损。

为此，本发明提供一种新的用户活动配对的邀请方法，以解决上述存在的不足。

为更加清楚的表示，下面结合附图对本发明做详细的说明。

本发明实施例提供一种用户活动配对的邀请方法，请参考图1，所述方法包括步骤S1至步骤S8，具体参考以下内容。

步骤S1，信息获取(包括各类信息，如姓名、年龄、性别和爱好等等)，在用户活动平台或者线下，分层次获取用户(每个用户，即每个人)的信息数据，存储在到平台数据库。

本实施例中所述的活动，可以为球类活动，例如打乒乓球、打羽毛球、打篮球、打排球、踢足球或打台球等等，这些活动适合于两人以人共同参加。所述预定活动场所相应可以为球场或球馆。

本实施例中，所述方法的信息获取可以分三个层次完成，以获取用户的所述信息数据。

第一个层次，可以采用用户活动平台信息采集方法，获取的是用户的GPS位置信息、性别、活动频率、活动时间和活动区域。这种方式可以是用户在注册平台应用(APP)时，让用户填写部分相应信息，如帐号、性别和名字等。而用户的GPS位置信息、活动频率(如打球频次)、活动时间(如习惯打球时段)和活动区域(各个活动场，如常去场馆)，可以在用户授权平台应用(APP)相应权限之后，直接从应用中获得的数据获取。另外，还可以获取到用户常一起活动的其它用户(如常约球友)，以及用户的活动水平(如大约的球技水平)，这些可以在平台中设置相应的自我水平评价或者其它用户的水平互评得到。第一个层次的信息是客观能得到的数据。

第二个层次，采用用户活动平台信息采集方法或者线下调查方法，获取的是用户的年龄、职业和兴趣爱好等，也可以包括相关活动的具体水平(如具体球技等级)以及上次参加活动的体验结果(如上一次打球的体验结果，可以在活动结束后由平台推出网上调查获取)。这一层次的信息，涉及更多用户的隐私，因此，可以用平台推出线上或线下的调查活动，让用户自行决定是否将信息提供至平台。第二个层次的信息，在一定时间能，通过平台和线下的努力，应该也能够获取。

第三个层次，采用用户活动平台信息采集方法或者线下调查方法，获取的是用户与其它用户之间的社会关系。社会关系包括陌生人关系(不认识)、同学关系、同城关系、亲戚关系、同事关系和其它朋友关系(朋友关系可以继续分为普通朋友关系和好朋友关系等)。这一层次的信息，有些即使通过调查，可能也较难获得。因此，除了采用调查问卷等方式，还可能需要用户通过自己主动修改其应用中的备注资料等内容，来获得。这个层次的信息，并不一定能够获取，但希望尽量能够获取。

正是因为信息的获取难易程度不同，本发明采用不同层次的获取方式，从而更高效地为后续相应方法步骤作准备。

步骤S2，信息处理，将获取的所述信息数据进行分类处理，规范为不同的用户属性。

前述收集的信息，通常需要加工处理，才能够更好地运用于后续的使用。例如，在获得相应的年龄之后，如果每个年龄都作为一个属性，会带来计算量的增大和其它不便，因此，收集到具体年龄信息之后，可能相应的年龄属性是分为青年、中青年和中年等。

步骤S3，属性赋值，对每个所述用户属性进行赋值，得到各个所述用户属性对应的属性值。

本发明实施例中，所述属性值的分值从1分至10分，等差分为10个级别，即对每个的属性做等级划分，每个属性都对应一个相应的值，相应值为1分至10分。例如爱好属性为1分，年龄属性为3分，活动时段属性为3分，同学关系属性为5分等等。

本实施例中，每个属性的属性值是系统默认的，从而方便计算结果的统一

然而，本发明其它实施例中，可以根据用户的个性需求，定制所述用户属性的个性化属性值。相应的，用户的个性需求可以并不一定对所有用户开通，可以设置对特定的用户开通相应权限，例如一定注册时间的用户，或者参加一定活动次数后的用户，或者一定级别的用户，才能够具有相应权限。

需要说明的是，在性别属性中，本实施例将性别属性设置为2分，其中性别属性的“相同”可以默认是这样的情况，即当前用户为“男”时，备选用户的性别为“女”才是相同，即默认异性优先匹配。但是，在当前用户指定同性为属性相同时，此时，可以调整为真正的相同性别为属性相同。同时，在另一些实施例中，性别属性也可以单独后续提到的单独实时随性条件。可知，本发明对于用户的性别信息，可以有不同的利用方式。

步骤S4，用户备选，以准备参加活动的当前用户所预定的活动场所为位置中心，选定所有距离所述位置中心在第一距离范围内的其它用户，作为备选用户。该步骤中，是根据当用户要去的活动场所区域为中心坐标，锁定可能的匹配的用户。相应的第一距离可以是一定的公里数，如五公里或十公里等。

步骤S5，配对计算，将所述当前用户的所述用户属性与每个所述备选用户的所述用户属性进行对比和计算，当它们具有相同用户属性时，则将相同用户属性的对应属性值叠加起来，叠加结果作为配对值。步骤S5可以采用相应的赋值方式和计算算法进行。

步骤S6，用户确定，确定具有最高所述配对值的所述备选用户作为配对用户。或者，确定所述配对值排在前N位的所述备选用户作为待选用户，N为3以上的整数，例如，N具体可以为5，此时，即同时将5位合适的备选用户作为待选用户，显示给当前用户，供出发邀请的选择。

上述步骤中，相应的待选用户名单，可以作为匹配名单呈现给用户，并且，还可以为用户列出白名单(用户所有平台好友名单)和黑名单等。从上述过程可知，匹配名单中的备选用户与当前用户可以不是平台好友关系。

步骤S7，发出邀请，向所述配对用户发出与所述当前用户一起参加活动的邀请。或者，根据所述用户的选择，向所述待选用户发出与所述当前用户一起参加活动的邀请。

步骤S8，邀请确认，如果对方接受邀请，将接受信息反馈给所述当前用户方法结束。如果对方没有接受要求，重复所述配对计算、所述用户确定和所述发出邀请的步骤，即先回到步骤S4，再进行步骤S4至步骤S7。所以，步骤S7既可以是结束的最终步骤，也可以是作为循环步骤的开始。

由上述可知，本实施例是根据人与人之间的属性(通常为属性相同，除性别可能特殊设置)，生成相应的邀请方法，即配对方法。

在一种具体的邀请方法情况，包括在完成步骤S1至S5之后，让当前用户根据不同的属性条件和所有其它备选用户匹配计算，即进行步骤S4，得到每个备选用户的匹配值。如，对于用户A对应生成配对方案，产生相应的邀请方案如下：

配对方案一，用户A与用户B的配对值为10分；

配对方案二，用户A与用户C的配对值为8分；

配对方案三，用户A与用户D的配对值为9分；

配对方案四，用户A与用户E的配对值为8分；

配对方案五，用户A与用户F的配对值为6分。

得到当前用户与所有匹配用户的匹配值之后，就可以得出，其中，配对方案三是最优匹配的方案，即备选用户B为最优匹配的备选用户。但有时用户并不一定选此最优匹配的备选用户。

此时，可以有进一步以下两种处理方式：

一、在步骤S6中，确定备选用户B作为配对用户；在步骤S7中，向备选用户B发现与所述当前用户一起参加活动的邀请；

二、在步骤S6中，确定N的数值为5，将备选用户B、备选用户D、备选用户C、备选用户E和备选用户F，均确定为待选用户，显示给当前用户，供出发邀请的选择；在步骤S7中，根据所述用户的选择，向用户选定的所述待选用户发出与所述当前用户一起参加活动的邀请。

请结合参考图2，根据所述备选用户是否与所述当前用户是平台好友关系，将所述备选用户分为平台好友备选用户和非平台好友备选用户。

先对所述平台好友备选用户进行所述配对计算，如果所述配对计算确定的最高所述配对值低于配对预设最低要求值，再对所述非平台好友备选用户进行所述配对计算。

请结合参考图2，根据用户的活动频率，将用户划分为高频活动用户和低频活动用户。当所述当前用户为低频活动用户时，如果所述配对用户同时存在高频活动用户和低频活动用户，则设置所述当前用户向所述高频活动用户发出邀请。也就是说，在本实施例提到的各种球迷活动中，对于高频用户，本实施例让他更多地被单人打球邀请。这种方式能够更多更快地保证邀请成功，提高用户活动体验。

请结合参考图2，根据用户的活动频率，将用户划分为高频活动用户和低频活动用户。在划分高频活动用户和低频活动用户时，如图2所示，是对当前用户和备选用户都进行的。

图2中用实线框表示，本实施例中，对备选用户与当前用户的判断时，是先确认是否为平台好友关系(并且如前所述，平台好友备选用户优先于非平台好友备选用户进行配对计算)，然后，再进行高频活动用户和低频活动用户的考虑和判断。

但在其它实施例中，也可以如图2中的虚线框所示，先对备选用户进行高频活动用户和低频活动用户的考虑和判断，后续再进行备选用户与当前用户是否为平台好友关系的确认。

当所述当前用户为高频活动用户时，如果所述配对用户同时存在高频活动用户和低频活动用户，则设置所述当前用户向所述低频活动用户发出邀请。也就是说，在本实施例提到的各种球迷活动中，对于高频用户，本实施例让他更多的邀请低频用户。这种情况下，虽然会降低邀请成功概率，造成一定程度的用户活动体验降低，但是，这种情况会带来另外两个方面的用户体验提高，一方面，对高频用户而言，让它接触更多的同类活动爱好者，促进活动有更多人参加，可能带动整个活动群体更大，另一方面，反过来看，对低频用户而言，让他与高频用户一起活动，是对他的用户体验的提高。例如，为了保证首次发起邀请的用户的活动(打球)体验，可以限定被邀请的一方必须要是高频活动用户。

在一种情况下，本发明实施例中，当存在多个准备在同一时间和地点参加活动的所述当前用户时，默认各个所述当前用户相互接受对方的邀请。

但是，在其它情况下，当存在多个准备在同一时间和地点参加活动的所述当前用户时，也可以是多个所述当前用户分别或者共同向其它所述备选用户发出邀请。

本发明实施例中，当存在多个准备在同一时间和地点参加活动的所述当前用户，并且多个所述当前用户具有相同的所述待选用户时，增加复核计算，所述复核计算比较每种待选方案组合的总配对值，以所述总配对值最高的所述待选方案组合作为整体配对方案，以所述整体配对方案进行所述发出邀请的步骤。

上述复核计算的情况中，一种可能的具体情形如下：

方案组合一：当前用户A与备选用户C的配对值为10分；当前用户B与备选用户D的配对值为4分，总分为14分；

方案组合二：当前用户A与备选用户D的配对值为8分；当前用户B与备选用户C的配对值为4分，总分为16分；

在上述情况下可知，方案组合二整体优于方案组合一，因此，虽然方案组合一中包含有一个匹配用户，但综合考虑后，选择方案组合二。

本发明实施例中，根据用户的实时需求，设置实时随性条件，并给所述实时随性条件赋予最高的属性值20-50分。这样的分值明显的高于所有的属性值，此时，意味着以这个实时随性条件作为绝对或者主要的匹配考虑因素，高于各种其它属性的匹配。

同样的，用户设置实时随性条件作为匹配考虑因素的权限，也可以并不一定对所有用户开通，同样可以设置对特定的用户开通相应权限。例如一定注册时间的用户，或者参加一定活动次数后的用户，或者一定级别的用户，才能够具有相应权限。

虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。

Claims (1)

1.一种用户活动配对的邀请方法，其特征在于，包括：

信息获取，在用户活动平台或者线下，分层次获取用户的信息数据，存储在到平台数据库；

信息处理，将获取的所述信息数据进行分类处理，规范为不同的用户属性；

属性赋值，对每个所述用户属性进行赋值，得到各个所述用户属性对应的属性值；

用户备选，以准备参加活动的当前用户所预定的活动场所为位置中心，选定所有距离所述位置中心在第一距离范围内的其它用户，作为备选用户；

配对计算，将所述当前用户的所述用户属性与每个所述备选用户的所述用户属性进行对比和计算，当它们具有相同用户属性时，则将相同用户属性的对应属性值叠加起来，叠加结果作为配对值；

用户确定，确定具有最高所述配对值的所述备选用户作为配对用户；或者，确定所述配对值排在前N位的所述备选用户作为待选用户，N为3以上的整数；

发出邀请，向所述配对用户发出与所述当前用户一起参加活动的邀请；或者，根据所述用户的选择，向所述待选用户发出与所述当前用户一起参加活动的邀请；

邀请确认，如果对方接受邀请，将接受信息反馈给所述当前用户；如果对方没有接受要求，重复所述配对计算、所述用户确定和所述发出邀请的步骤；

根据所述备选用户是否与所述当前用户是平台好友关系，将所述备选用户分为平台好友备选用户和非平台好友备选用户；

先对所述平台好友备选用户进行所述配对计算，如果所述配对计算确定的最高所述配对值低于配对预设最低要求值，再对所述非平台好友备选用户进行所述配对计算；

根据用户的活动频率，将用户划分为高频活动用户和低频活动用户；当所述当前用户为低频活动用户时，如果所述配对用户同时存在高频活动用户和低频活动用户，则设置所述当前用户向所述高频活动用户发出邀请；

当所述当前用户为高频活动用户时，如果所述配对用户同时存在高频活动用户和低频活动用户，则设置所述当前用户向所述低频活动用户发出邀请；

当存在多个准备在同一时间和地点参加活动的所述当前用户时，默认各个所述当前用户相互接受对方的邀请；

当存在多个准备在同一时间和地点参加活动的所述当前用户，并且多个所述当前用户具有相同的所述待选用户时，增加复核计算，所述复核计算比较每种待选方案组合的总配对值，以所述总配对值最高的所述待选方案组合作为整体配对方案，以所述整体配对方案进行所述发出邀请的步骤；

所述属性值的分值从1分至10分，等差分为10个级别；

根据用户的个性需求，定制所述用户属性的个性化属性值；

根据用户的实时需求，设置实时随性条件，并给所述实时随性条件赋予最高的属性值20-50分；

所述活动为球类活动，所述预定的 活动场所为球场或球馆；

获取用户的所述信息数据，第一个层次，采用用户活动平台信息采集方法，获取的是用户的GPS位置信息、性别、活动频率、活动时间和活动区域；第二个层次，采用用户活动平台信息采集方法或者线下调查方法，获取的是用户的年龄、职业和兴趣爱好；第三个层次，采用用户活动平台信息采集方法或者线下调查方法，获取的是用户与其它用户之间的社会关系。

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