CN110969535A

CN110969535A - 一种用户之间匹配的方法、设备、系统和介质

Info

Publication number: CN110969535A
Application number: CN201811156013.2A
Authority: CN
Inventors: 龚灿
Original assignee: Wuhan Douyu Network Technology Co Ltd
Current assignee: Wuhan Douyu Network Technology Co Ltd
Priority date: 2018-09-30
Filing date: 2018-09-30
Publication date: 2020-04-07

Abstract

本公开提供了一种用户之间匹配的方法、设备、系统和介质，方法包括：S1，获取每个用户的感兴趣内容数据和消费等级数据；S2，将每个用户的感兴趣内容数据进行分类，得到每个用户前N个最感兴趣内容分区，并根据任意两个用户的前N个最感兴趣内容分区，确定该两个用户的第一相似度；S3，根据该两个用户的消费等级数据确定该两个用户的第二相似度；S4，根据第一相似度和第二相似度计算该两个用户之间的匹配度；S5，针对每个用户，将与该用户匹配度最高的一个或多个其他用户推荐给该用户。本公开通过对用户之间的感兴趣内容和消费等级进行匹配，进而为每个用户推荐匹配度高的交友方案，提升了用户的体验效果。

Description

一种用户之间匹配的方法、设备、系统和介质

技术领域

本公开涉及一种用户之间匹配的方法、设备、系统和介质。

背景技术

随着直播平台的飞速发展，直播平台上的用户诉求也越来越多，比如，直播平台上用户之间的线上交友聊天，现有的针对直播平台用户之间线上交友的匹配方案往往是随机匹配在线用户。随机匹配并没有考虑到用户个体的需求，往往会存在匹配不准确的情况，例如因为用户之间兴趣匹配不准确以及消费习惯匹配不准确而导致用户之间线上交友聊天体验效果差等。

直播平台上用户之间的兴趣和消费习惯是存在差异的，同一个用户的兴趣也包含不同的方面，根据用户的兴趣和消费习惯对直播平台上的用户进行匹配，进而为用户推荐匹配度高的交友方案，能大大提升用户的体验效果。

发明内容

本公开鉴于上述问题，提供一种用户之间匹配的方法、设备、系统和介质。实现了根据不同用户之间的感兴趣内容和消费等级进行匹配，进而为每个用户推荐匹配度高的交友方案，有效地提升了用户的体验效果。

本公开的一个方面提供了一种用户之间匹配的方法，包括：S1，获取每个用户的感兴趣内容数据和消费等级数据；S2，将每个用户的感兴趣内容数据进行分类，得到所述每个用户前N个最感兴趣内容分区，并根据任意两个用户的前N个最感兴趣内容分区，确定该两个用户的第一相似度；S3，根据所述两个用户的消费等级数据确定该两个用户的第二相似度；S4，根据所述第一相似度和第二相似度计算所述两个用户之间的匹配度；S5，针对每个用户，将与该用户匹配度最高的一个或多个其他用户推荐给该用户。

可选地，步骤S2还包括：分别为所述每个用户前N个最感兴趣内容分区设置权重值，该权重值均大于0；将所述每个用户其他感兴趣内容分区的权重值设置为0。

可选地，根据任意两个用户的前N个最感兴趣内容分区，确定该两个用户的第一相似度包括：计算该两个用户的前N个最感兴趣内容分区的交集，并计算该交集中每个交集分区的相似度；将所述每个交集分区的相似度进行累加后得到一累加结果；对所述一累加结果进行归一化处理后得到该第一相似度。

可选地，该交集中每个交集分区的相似度为所述两个用户在该交集分区的权重值的乘积。

可选地，根据下式计算所述第二相似度：第二相似度＝1-消费等级差/最大消费等级差；其中，消费等级差为所述两个用户之间消费等级的差值，最大消费等级差为该两个用户所处平台中消费等级的差值的最大值。

可选地，根据下式计算所述匹配度：匹配度＝A×第一相似度+B×第二相似度；其中，A＞0，B＞0。

可选地，步骤S5还包括：当所述用户与其他用户之间的匹配度均为零时，将与该用户相同地区的所述其他用户推荐给该用户。

本公开另一方面还提供了一种用户之间匹配的电子设备，包括：处理器；存储器，其存储有计算机可执行程序，该程序在被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述用户之间匹配的方法。

本公开另一方面还提供了一种用户之间匹配的系统，该用户之间匹配的系统包括：获取模块，用于获取每个用户的感兴趣内容数据和消费等级数据；计算模块，用于将每个用户的感兴趣内容数据进行分类，得到所述每个用户前N个最感兴趣内容分区，根据任意两个用户的前N个最感兴趣内容分区，确定该两个用户的第一相似度，根据所述两个用户的消费等级数据确定该两个用户的第二相似度；并根据所述第一相似度和第二相似度计算所述两个用户之间的匹配度；匹配模块，用于针对每个用户，将与该用户匹配度最高的一个或多个其他用户推荐给该用户。

本公开另一方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述用户之间匹配的方法。

附图说明

为了更完整地理解本公开及其优势，现在将参考结合附图的以下描述，其中：

图1示意性示出了根据本公开实施例提供的用户之间匹配的方法的流程图。

图2示意性示出了根据本公开的电子设备的框图。

图3示意性示出了本公开实施例的用户之间匹配的系统的框图。

具体实施方式

根据结合附图对本公开示例性实施例的以下详细描述，本公开的其它方面、优势和突出特征对于本领域技术人员将变得显而易见。

在本公开中，术语“包括”和“含有”及其派生词意为包括而非限制；术语“或”是包含性的，意为和/或。

在本说明书中，下述用于描述本公开原理的各种实施例只是说明，不应该以任何方式解释为限制公开的范围。参照附图的下述描述用于帮助全面理解由权利要求及其等同物限定的本公开的示例性实施例。下述描述包括多种具体细节来帮助理解，但这些细节应认为仅仅是示例性的。因此，本领域普通技术人员应认识到，在不背离本公开的范围和精神的情况下，可以对本文中描述的实施例进行多种改变和修改。此外，为了清楚和简洁起见，省略了公知功能和结构的描述。此外，贯穿附图，相同参考数字用于相似功能和操作。

图1示意性示出了根据本公开实施例提供的用户之间匹配的方法的流程图。如图1所示，该方法包括如下操作：

S1，获取每个用户的感兴趣内容数据和消费等级数据。

本实施例中的“用户”是同一平台(例如：视频网站、游戏平台、购物平台、直播平台等网络平台)所注册的用户，这些用户在使用平台资源时，平台会记录下用户的使用记录，作为用户感兴趣内容数据及消费等级数据。例如，针对购物平台的某一用户，该用户经常浏览“服装”、“化妆品”、“零食”等商品，则这些商品可以作为用户感兴趣内容数据存储于平台中；同时，该用户在购物平台达到不同消费后，平台会赋予该用户不同的等级，例如，若该用户累计消费达到1000元，则该用户在购物平台的等级为1级，若该用户累计消费达到2000元，则该用户在购物平台的等级为2级，平台可以实时记录用户的等级，并作为消费等级数据进行存储。

具体地，这些用户处于同一个平台中，并且本方法覆盖该平台的所有注册用户，故需要从该平台的数据库中获取每个用户在本平台的感兴趣内容数据和消费等级数据。

S2，将每个用户的感兴趣内容数据进行分类，得到每个用户前N个最感兴趣内容分区，并根据任意两个用户的前N个最感兴趣内容分区，确定这两个用户的第一相似度(即感兴趣内容相似度)。

在本实施例中，针对购物平台的某一用户m，平台记录了该用户经常浏览“短袖”、“口红”、“外套”、“果冻”、“指甲油”、“方便面”、“衬衣”、“长裤”、“粉底”等商品信息，则可认为上述商品即为该用户感兴趣商品，其对应的商品名称可作为感兴趣内容数据。本实施例对其进行分类，并根据该用户对每个分类浏览时间的长短对这些分类进行排序，浏览时间越长，该分类排名越靠前。

具体地，对从数据库中获取的感兴趣内容数据进行分类，将每个用户感兴趣内容数据分成M类，按照每个用户的感兴趣程度对每个用户的M个感兴趣内容分区进行对比排序，并得到每个用户前N个最感兴趣内容分区，其中M≥N。对于该用户m，用USER_m_FAVOR_i表示用户m的第i感兴趣内容分区，其中，1≤i≤M；取用户m前N个最感兴趣内容分区，即1≤i≤N，即可得到用户m前N个最感兴趣内容分区。结合本实施例，用户m前N个最感兴趣内容分区可参见下表1所示：

分类	感兴趣内容数据	表示方式
			服装	短袖、外套、衬衣、长裤	USER_m_FAVOR_1
化妆品	口红、指甲油、粉底	USER_m_FAVOR_2
			零食	果冻、方便面	USER_m_FAVOR_3
……	……	……
			家具	柜子	USER_m_FAVOR_N

在本实施例中，权重值是用户前N个最感兴趣内容分区的各分区所占比例分值，表示各分区在前N个最感兴趣内容分区中的重要程度。本实施例以N＝10为例进行说明，例如，为每个用户前10个最感兴趣内容分区的权重值依次设置为{1、0.9、0.8、0.7、0.6、0.5、0.4、0.3、0.2、0.1}。

具体地，对于该用户m，用USER_m_deta_i表示用户m的第i感兴趣内容分区的权重值，其中1≤i≤M，并且，当11≤i≤M时，USER_m_deta_i＝0。结合本实施例，用户m前10个最感兴趣内容分区的权重值可参见下表2所示：

分类	表示方式	权重值
			服装	USER_m_FAVOR_1	USER_m_deta_1＝1
化妆品	USER_m_FAVOR_2	USER_m_deta_2＝0.9
			零食	USER_m_FAVOR_3	USER_m_deta_3＝0.8
……	……	……
			家具	USER_m_FAVOR_10	USER_m_deta_10＝0.1

最后，根据任意两个用户的前N个最感兴趣内容分区，确定这两个用户的感兴趣内容相似度，包括：计算这两个用户的前N个最感兴趣内容分区的交集，并计算该交集中每个交集分区的相似度；将每个交集分区的相似度进行累加后得到一累加结果；对这一累加结果进行归一化处理后得到感兴趣内容相似度。

在本实施例中，以用户m和用户n为例说明感兴趣内容相似度的计算方法。对于另一用户n，假定用户n前10个最感兴趣内容分区的权重值参见下表3所示：

分类	表示方式	权重值
			零食	USER_n_FAVOR_1	USER_n_deta_1＝1
生活用品	USER_n_FAVOR_2	USER_n_deta_2＝0.9
			化妆品	USER_n_FAVOR_3	USER_n_deta_3＝0.8
……	……	……
			数码产品	USER_n_FAVOR_10	USER_n_deta_10＝0.1

需要说明的是，获得表3的方法与获得表2的方法相同，这里不再赘述，并且，用户m和用户n仅有零食和化妆品两个感兴趣内容分区相同。此时，用户m和用户n前10个最感兴趣内容分区的交集包含USER_m_FAVOR_2(即USER_n_FAVOR_3)和USER_m_FAVOR_3(即USER_n_FAVOR_1)两个交集分区。

(1)分别计算这两个交集分区的相似度，其相似度为用户m和用户n在这两个交集分区的权重值的乘积。用sim_favor_1表示第一个交集分区(本实施例中为USER_m_FAVOR_2)的相似度，则sim_favor_1＝USER_m_deta_2×USER_n_deta_3＝0.9×0.8＝0.72，用sim_favor_2表示第二个交集分区的相似度，则sim_favor_2＝USER_m_deta_3×USER_n_deta_1＝0.8×1＝0.8。

(2)将sim_favor_1和sim_favor_2这两个交集分区的相似度进行累加后得到一累加结果，用sim_favor_total表示这一累加结果。则sim_favor_total＝sim_favor_1+sim_favor_2＝0.72+0.8＝1.52。

(3)对累加结果进行归一化处理后得到感兴趣内容相似度，并用sim_favor_norm表示，则sim_favor_norm计算方法为：

sim_favor_norm＝sim_favor_total/sim_favor_total_MAx

其中，sim_favor_total_MAX为该平台中两个用户之间的上述累加结果的最大值。本实施例中，当两个用户的前10个最感兴趣内容分区的交集的每个交集分区都相同时，即当1≤i＝j≤10，USER_m_FAVOR_i与USER_n_FAVOR_i相同，此时累加结果最大，则sim_favor_total_MAx计算方法为：

进而得到sim_favor_norm＝sim_favor_total/3.85。对于用户m和n而言，sim_favor_norm＝1.52/3.85。

S3，根据这两个用户的消费等级数据确定这两个用户的第二相似度(即消费等级相似度)。

在本实施例中，针对购物平台的某一用户，平台记录了该用户的总消费金额，并根据该用户的总消费金额赋予该用户不同的等级，用户的总消费金额和用户的消费等级对照关系可参见下表4所示：

总消费金额	消费等级
		0≤总消费金额＜1000元	0
1000≤总消费金额＜2000元	1
		2000≤总消费金额＜3000元	2
3000≤总消费金额＜4000元	3
		4000≤总消费金额	4

具体地，根据用户m和用户n的消费等级数据确定这两个用户的消费等级相似度，消费等级相似度的计算方法如下：

消费等级相似度＝1-消费等级差/最大消费等级差；

其中，消费等级差为所述两个用户之间消费等级的差值，最大消费等级差为该两个用户所处平台中消费等级的差值的最大值。

在本实施例中，最大消费等级差为4，假定用户m的消费等级为4，用户n的消费等级为2，则用户m和用户n之间的消费等级差为2，用户m和用户n之间的消费等级相似度为1-2/4＝0.5。

S4，根据得到的第一相似度和第二相似度计算这两个用户之间的匹配度。

在操作S4中，根据得到的感兴趣内容相似度和消费等级相似度计算用户m和用户n之间的匹配度，匹配度的计算方法如下：

匹配度＝A×第一相似度+B×第二相似度；

其中，A＞0，B＞0，A和B分别表示本方法中感兴趣内容数据和消费等级数据在匹配度计算中的比重。

本实施例中，以感兴趣内容数据在匹配度计算中占有更重要的作用(即更大的比重)为例进行说明，假定A＝70，B＝30，此时，用户m和用户n之间的匹配度＝70×1.52/3.85+30×0.5＝42.636。

S5，针对每个用户，将与该用户匹配度最高的一个或多个其他用户推荐给该用户。

本实施例中，匹配度表示了该购物平台中两个用户之间感兴趣内容和消费等级相似的程度，两个用户之间感兴趣内容越一致，消费等级越相近，这两个用户之间的匹配度就越高。该平台为每个用户推荐匹配度高的其他用户，这两个用户之间因为相同的兴趣和消费观而具有更多的共同话题，从而提高用户的体验效果。

具体地，针对每个用户，将与该用户匹配度最高的一个或多个其他用户推荐给该用户。例如，在本实施例中，对于用户m而言，按照上述操作计算出用户m与平台中其他所有用户之间的匹配度，根据平台系统设定，将与用户m之间的匹配度最高的一个用户推荐给用户m，或者按照匹配度从高到低的顺序，将与用户m之间的匹配度位于前若干名的多个用户推荐给用户m。另外，本公开还提供了一种保底策略，即当平台中的所有其他用户与用户m之间的匹配度均为零时，默认将与用户m处于相同地区的其他用户推荐给用户m，并且与用户m城市相同的其他用户比与用户m省份相同的其他用户具有更高的优先推荐权。

如图2所示，电子设备200包括处理器210、计算机可读存储介质220。该电子设备200可以执行上面参考图1描述的方法，以进行消息处理。

具体地，处理器210例如可以包括通用微处理器、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如，专用集成电路(ASIC))，等等。处理器210还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器210可以是用于执行参考图1描述的根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。

计算机可读存储介质220，例如可以是能够包含、存储、传送、传播或传输指令的任意介质。例如，可读存储介质可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外或半导体系统、装置、器件或传播介质。可读存储介质的具体示例包括：磁存储装置，如磁带或硬盘(HDD)；光存储装置，如光盘(CD-ROM)；存储器，如随机存取存储器(RAM)或闪存；和/或有线/无线通信链路。

计算机可读存储介质220可以包括计算机程序221，该计算机程序221可以包括代码/计算机可执行指令，其在由处理器210执行时使得处理器210执行例如上面结合图1所描述的方法流程及其任何变形。

计算机程序221可被配置为具有例如包括计算机程序模块的计算机程序代码。例如，在示例实施例中，计算机程序221中的代码可以包括一个或多个程序模块，例如包括221A、模块221B、......。应当注意，模块的划分方式和个数并不是固定的，本领域技术人员可以根据实际情况使用合适的程序模块或程序模块组合，当这些程序模块组合被处理器210执行时，使得处理器210可以执行例如上面结合图1所描述的方法流程及其任何变形。

根据本公开的实施例，计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、有线、光缆、射频信号等等，或者上述的任意合适的组合。

如图3所示，用户之间匹配的系统包括获取模块310、计算模块320及匹配模块330。

具体地，获取模块310，用于从用户所处平台的数据库中获取每个用户的感兴趣内容数据和消费等级数据。

计算模块320，用于将每个用户的感兴趣内容数据进行分类，得到每个用户前N个最感兴趣内容分区，分别为每个用户前N个最感兴趣内容分区设置权重值，根据任意两个用户的前N个最感兴趣内容分区，计算这两个用户的前N个最感兴趣内容分区的交集，计算该交集中每个交集分区的相似度，将每个交集的相似度进行累加后得到一累加结果，并对累加结果进行归一化处理后得到这两个用户之间的第一相似度；根据这两个用户之间的消费等级数据计算这两个用户之间的第二相似度，其中，第二相似度＝1-消费等级差/最大消费等级差；根据得到的第一相似度和第二相似度计算这两个用户之间的匹配度，其中，匹配度＝A×第一相似度+B×第二相似度，并且，A＞0，B＞0。

匹配模块330，用于针对平台中的每个用户，根据平台设定，将与该用户匹配度最高的一个或多个其他用户推荐给该用户；并且，当该用户与平台中其他所有用户之间的匹配度均为零时，将与该用户处于相同地区的其他用户推荐给该用户。

可以理解的是，获取模块310、计算模块320及匹配模块330可以合并在一个模块中实现，或者其中的任意一个模块可以被拆分成多个模块。或者，这些模块中的一个或多个模块的至少部分功能可以与其他模块的至少部分功能相结合，并在一个模块中实现。根据本发明的实施例，获取模块310、计算模块320及匹配模块330中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC)，或可以以对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式的适当组合来实现。或者，获取模块310、计算模块320及匹配模块330中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该程序被计算机运行时，可以执行相应模块的功能。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

本领域技术人员可以理解，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合或/或结合，即使这样的组合或结合没有明确记载于本公开中。特别地，在不脱离本公开精神和教导的情况下，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合。所有这些组合和/或结合均落入本公开的范围。

尽管已经参照本公开的特定示例性实施例示出并描述了本公开，但是本领域技术人员应该理解，在不背离所附权利要求及其等同物限定的本公开的精神和范围的情况下，可以对本公开进行形式和细节上的多种改变。因此，本公开的范围不应该限于上述实施例，而是应该不仅由所附权利要求来进行确定，还由所附权利要求的等同物来进行限定。

Claims

1.一种用户之间匹配的方法，其特征在于，包括：

S1，获取每个用户的感兴趣内容数据和消费等级数据；

S2，将每个用户的感兴趣内容数据进行分类，得到所述每个用户前N个最感兴趣内容分区，并根据任意两个用户的前N个最感兴趣内容分区，确定该两个用户的第一相似度；

S3，根据所述两个用户的消费等级数据确定该两个用户的第二相似度；

S4，根据所述第一相似度和第二相似度计算所述两个用户之间的匹配度；

2.根据权利要求1所述的用户之间匹配的方法，其特征在于，步骤S2还包括：

分别为所述每个用户前N个最感兴趣内容分区设置权重值，该权重值均大于0；

将所述每个用户其他感兴趣内容分区的权重值设置为0。

3.根据权利要求2所述的用户之间匹配的方法，其特征在于，根据任意两个用户的前N个最感兴趣内容分区，确定该两个用户的第一相似度包括：

计算该两个用户的前N个最感兴趣内容分区的交集，并计算该交集中每个交集分区的相似度；

将所述每个交集分区的相似度进行累加后得到一累加结果；

对所述一累加结果进行归一化处理后得到该第一相似度。

4.根据权利要求3所述的用户之间匹配的方法，其特征在于，该交集中每个交集分区的相似度为所述两个用户在该交集分区的权重值的乘积。

5.根据权利要求1所述的用户之间匹配的方法，其特征在于，根据下式计算所述第二相似度：

第二相似度＝1-消费等级差/最大消费等级差；

6.根据权利要求1所述的用户之间匹配的方法，其特征在于，根据下式计算所述匹配度：

匹配度＝A×第一相似度+B×第二相似度；

其中，A＞0，B＞0。

7.根据权利要求1所述的用户之间匹配的方法，其特征在于，步骤S5还包括：

当所述用户与其他用户之间的匹配度均为零时，将与该用户相同地区的所述其他用户推荐给该用户。

8.一种用户之间匹配的电子设备，其特征在于，包括：

处理器；

存储器，其存储有计算机可执行程序，该程序在被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1-7中用户之间匹配的方法。

9.一种用户之间匹配的系统，其特征在于，所述用户之间匹配的系统包括：

获取模块，用于获取每个用户的感兴趣内容数据和消费等级数据；

计算模块，用于将每个用户的感兴趣内容数据进行分类，得到所述每个用户前N个最感兴趣内容分区，根据任意两个用户的前N个最感兴趣内容分区，确定该两个用户的第一相似度，根据所述两个用户的消费等级数据确定该两个用户的第二相似度；并根据所述第一相似度和第二相似度计算所述两个用户之间的匹配度；

匹配模块，用于针对每个用户，将与该用户匹配度最高的一个或多个其他用户推荐给该用户。

10.一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，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中用户之间匹配的方法。