CN111209490A - 基于用户信息的交友推荐方法、电子装置及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及数据推荐技术，提供了一种基于用户信息的交友推荐方法、电子装置及存储介质。该方法通过获取当前用户的相关信息及用户预先设置的待推荐条件，相关信息包括属性特征信息及图像特征信息，基于属性特征信息及待推荐条件，利用第一预设算法从预设的用户信息数据库中筛选出符合待推荐条件的第一目标用户群，并将第一目标用户群推荐至用户的第一预设交友列表，基于用户的图像特征信息，利用第二预设算法从用户信息数据库中查找出与用户的图像特征信息匹配的第二目标用户群，并将第二目标用户群推荐至用户的第二预设交友列表。利用本发明，可以提高交友推荐的适配度和准确率，以使用户在社交网络的海量用户中找到合适的交友对象。
Description
技术领域
本发明涉及数据推荐技术领域，尤其涉及一种基于用户信息的交友推荐方法、电子装置及存储介质。
背景技术
现有的社交网络交友软件冷启动问题严重，且社交网络的用户数量庞大，导致用户难以从社交网络中寻找到合适的社交对象。现有的交友推荐方法根据用户的特征为用户推荐好友，但用户的特征按不同的维度可划分为多种类型的用户，不同类型的用户社交需求也不同，现有的交友推荐方法不能准确地识别用户的社交需求，导致推荐的交友用户与该用户的社交需求之间的适配度较低，使得用户难以在社交网络的海量用户中找到合适的社交对象。
发明内容
鉴于以上内容，本发明提供一种基于用户信息的交友推荐方法、电子装置及存储介质，其目的在于解决现有技术中社交推荐适配度低和准确率低的问题。
为实现上述目的，本发明提供一种基于用户信息的交友推荐方法，该方法包括：
获取步骤：获取当前用户的相关信息及所述用户预先设置的待推荐条件，所述相关信息包括属性特征信息及图像特征信息；
第一推荐步骤：基于所述属性特征信息及所述待推荐条件，利用第一预设算法从预设的用户信息数据库中筛选出符合所述待推荐条件的第一目标用户群，并将所述第一目标用户群推荐至所述用户的第一预设交友列表，其中，所述第一预设算法包括聚类算法及协同过滤算法；及
第二推荐步骤：基于用户的图像特征信息，利用第二预设算法从所述用户信息数据库中查找出与所述用户的图像特征信息匹配的第二目标用户群，并将所述第二目标用户群推荐至所述用户的第二预设交友列表，其中，所述第二预设算法包括SIFT特征匹配算法。
优选的，所述利用第一预设算法从预设的用户信息数据库中筛选出符合所述待推荐条件的第一目标用户群包括：
利用聚类算法对所述用户的属性特征信息执行聚类操作处理，得到用户的第一标签集，利用协同过滤算法对所述用户的属性特征信息执行加权操作处理，得到所述用户的第二标签集，基于所述第一标签集和所述第二标签集从所述用户信息数据库中筛选出与含有所述第一标签集和所述第二标签集的初始用户群，基于所述初始用户群筛选出符合所述待推荐条件的第一目标用户群。
优选的，所述用户的图像特征信息包括所述用户的人脸图像，所述利用第二预设算法从所述用户信息数据库中查找出与所述用户的图像特征信息匹配的第二目标用户群包括：
从所述用户信息数据库的各图像特征信息中获取人脸图像作为待匹配图像，分别计算所述用户的人脸图像的各特征向量与待匹配图像的各特征向量的欧式距离，欧式距离小于第一预设阈值的相应的两个特征向量为匹配特征向量，所述匹配特征向量对应的所述用户的人脸图像的特征点与待匹配图像的特征点为匹配特征点，当所述匹配特征点的数量大于第二预设阈值时，所述用户的人脸图像与待匹配图像匹配成功。
优选的，所述第二推荐步骤之后还包括：
从所述第一预设交友列表及/或所述第二预设交友列表中随机选取预设数量的候选用户生成预设提示信息发送至所述用户，以供所述用户基于所述预设提示信息对所述候选用户执行会话操作。
优选的，所述方法还包括：
实时监测用户的相关信息是否发生变更，当监测到用户的相关信息发生变更时，将所述用户信息数据库中该用户的相关信息替换为变更后的用户的相关信息。
为实现上述目的，本发明还提供一种电子装置，该电子装置包括：存储器及处理器，所述存储器上存储基于用户信息的交友推荐程序，所述基于用户信息的交友推荐程序被所述处理器执行，实现如下步骤：
获取步骤：获取当前用户的相关信息及所述用户预先设置的待推荐条件，所述相关信息包括属性特征信息及图像特征信息；
第一推荐步骤：基于所述属性特征信息及所述待推荐条件，利用第一预设算法从预设的用户信息数据库中筛选出符合所述待推荐条件的第一目标用户群，并将所述第一目标用户群推荐至所述用户的第一预设交友列表，其中，所述第一预设算法包括聚类算法及协同过滤算法；及
第二推荐步骤：基于用户的图像特征信息，利用第二预设算法从所述用户信息数据库中查找出与所述用户的图像特征信息匹配的第二目标用户群，并将所述第二目标用户群推荐至所述用户的第二预设交友列表，其中，所述第二预设算法包括SIFT特征匹配算法。
优选的，所述利用第一预设算法从预设的用户信息数据库中筛选出符合所述待推荐条件的第一目标用户群包括：
利用聚类算法对所述用户的属性特征信息执行聚类操作处理，得到用户的第一标签集，利用协同过滤算法对所述用户的属性特征信息执行加权操作处理，得到所述用户的第二标签集，基于所述第一标签集和所述第二标签集从所述用户信息数据库中筛选出与含有所述第一标签集和所述第二标签集的初始用户群，基于所述初始用户群筛选出符合所述待推荐条件的第一目标用户群。
优选的，所述用户的图像特征信息包括所述用户的人脸图像，所述利用第二预设算法从所述用户信息数据库中查找出与所述用户的图像特征信息匹配的第二目标用户群包括：
从所述用户信息数据库的各图像特征信息中获取人脸图像作为待匹配图像，分别计算所述用户的人脸图像的各特征向量与待匹配图像的各特征向量的欧式距离，欧式距离小于第一预设阈值的相应的两个特征向量为匹配特征向量，所述匹配特征向量对应的所述用户的人脸图像的特征点与待匹配图像的特征点为匹配特征点，当所述匹配特征点的数量大于第二预设阈值时，所述用户的人脸图像与待匹配图像匹配成功。
优选的，所述第二推荐步骤之后还包括：
从所述第一预设交友列表及/或所述第二预设交友列表中随机选取预设数量的候选用户生成预设提示信息发送至所述用户，以供所述用户基于所述预设提示信息对所述候选用户执行会话操作。
为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括基于用户信息的交友推荐程序，所述基于用户信息的交友推荐程序被处理器执行时，可实现如上所述基于用户信息的交友推荐方法中的任意步骤。
本发明提出的基于用户信息的交友推荐方法、电子装置及存储介质，通过获取当前用户的相关信息及用户预先设置的待推荐条件，基于属性特征信息及待推荐条件，利用第一预设算法从预设的用户信息数据库中筛选出符合待推荐条件的第一目标用户群，并将第一目标用户群推荐至用户的第一预设交友列表，基于用户的图像特征信息，利用第二预设算法从用户信息数据库中查找出与用户的图像特征信息匹配的第二目标用户群，并将第二目标用户群推荐至用户的第二预设交友列表。利用本发明，可以提高社交推荐的适配度和准确率，使用户可以在社交网络的海量用户中找到合适的交友对象，也避免了因推荐准确率低造成的网络和系统资源浪费的情况。
附图说明
图1为本发明电子装置较佳实施例的示意图；
图2为图1中基于用户信息的交友推荐程序较佳实施例的模块示意图；
图3为本发明基于用户信息的交友推荐方法较佳实施例的流程图；
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做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。
图1所示，为本发明电子装置1较佳实施例的示意图。
该电子装置1包括但不限于：存储器11、处理器12、显示器13及网络接口14。所述电子装置1通过网络接口14连接网络，获取原始数据。其中，所述网络可以是企业内部网（Intranet）、互联网（Internet）、全球移动通讯系统（Global System of Mobilecommunication，GSM）、宽带码分多址（Wideband Code Division Multiple Access，WCDMA）、4G网络、5G网络、蓝牙（Bluetooth）、Wi-Fi、通话网络等无线或有线网络。
其中，存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器（例如，SD或DX存储器等）、随机访问存储器（RAM）、静态随机访问存储器（SRAM）、只读存储器（ROM）、电可擦除可编程只读存储器（EEPROM）、可编程只读存储器（PROM）、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，所述存储器11可以是所述电子装置1的内部存储单元，例如该电子装置1的硬盘或内存。在另一些实施例中，所述存储器11也可以是所述电子装置1的外部存储设备，例如该电子装置1配备的插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card, SMC），安全数字（Secure Digital, SD）卡，闪存卡（Flash Card）等。当然，所述存储器11还可以既包括所述电子装置1的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，存储器11通常用于存储安装于所述电子装置1的操作系统和各类应用软件，例如基于用户信息的交友推荐程序10的程序代码等。此外，存储器11还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
处理器12在一些实施例中可以是中央处理器（Central Processing Unit，CPU）、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器12通常用于控制所述电子装置1的总体操作，例如执行数据交互或者通信相关的控制和处理等。本实施例中，所述处理器12用于运行所述存储器11中存储的程序代码或者处理数据，例如运行基于用户信息的交友推荐程序10的程序代码等。
显示器13可以称为显示屏或显示单元。在一些实施例中显示器13可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及有机发光二极管（Organic Light-EmittingDiode，OLED）触摸器等。显示器13用于显示在电子装置1中处理的信息以及用于显示可视化的工作界面，例如显示数据统计的结果。
网络接口14可选地可以包括标准的有线接口、无线接口（如WI-FI接口），该网络接口14通常用于在所述电子装置1与其它电子设备之间建立通信连接。
图1仅示出了具有组件11-14以及基于用户信息的交友推荐程序10的电子装置1，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。
可选地，所述电子装置1还可以包括用户接口，用户接口可以包括显示器（Display）、输入单元比如键盘（Keyboard），可选的用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及有机发光二极管（Organic Light-Emitting Diode，OLED）触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子装置1中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
该电子装置1还可以包括射频（Radio Frequency，RF）电路、传感器和音频电路等等，在此不再赘述。
在上述实施例中，处理器12执行存储器11中存储的基于用户信息的交友推荐程序10时可以实现如下步骤：
获取步骤：获取当前用户的相关信息及所述用户预先设置的待推荐条件，所述相关信息包括属性特征信息及图像特征信息；
第一推荐步骤：基于所述属性特征信息及所述待推荐条件，利用第一预设算法从预设的用户信息数据库中筛选出符合所述待推荐条件的第一目标用户群，并将所述第一目标用户群推荐至所述用户的第一预设交友列表，其中，所述第一预设算法包括聚类算法及协同过滤算法；及
第二推荐步骤：基于用户的图像特征信息，利用第二预设算法从所述用户信息数据库中查找出与所述用户的图像特征信息匹配的第二目标用户群，并将所述第二目标用户群推荐至所述用户的第二预设交友列表，其中，所述第二预设算法包括SIFT特征匹配算法。
关于上述步骤的详细介绍，请参照下述图2关于基于用户信息的交友推荐程序10实施例的程序模块图以及图3关于基于用户信息的交友推荐方法实施例的流程图的说明。
在其他实施例中，所述基于用户信息的交友推荐程序10可以被分割为多个模块，该多个模块被存储于存储器11中，并由处理器12执行，以完成本发明。本发明所称的模块是指能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段。
图2所示，为图1中基于用户信息的交友推荐程序10一实施例的程序模块图。在本实施例中，所述基于用户信息的交友推荐程序10可以被分割为：获取模块110、第一推荐模块120及第二推荐模块130。
获取模块110，用于获取当前用户的相关信息及所述用户预先设置的待推荐条件，所述相关信息包括属性特征信息及图像特征信息。
在本实施例中，获取当前用户的相关信息及该用户预先设置的待推荐条件，待推荐条件可以是用户预先设置的交友需求，其中，所述相关信息包括属性特征信息及图像特征信息，属性特征信息可以包括：个人基本资料、兴趣爱好、交友意向、所在城市等，图像特征信息可以包括：人脸图像、脸部轮廓、额头、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、耳朵、下巴等。触发电子装置获取用户的相关信息的条件可以有多个，例如：当接收到用户通过预设的推荐入口触发的请求推荐的消息时，获取请求中包含的该用户标识，并根据该用户标识获取该用户的相关信息；或者，当监测到用户的用户行为符合交友推荐时，获取请求中包含的该用户标识，确定与该用户标识相对应的用户相关信息。预设的交友推荐入口可以是用户交互界面中“点击获取交友推荐”、“摇一摇获取交友推荐”等入口。
第一推荐模块120，用于基于所述属性特征信息及所述待推荐条件，利用第一预设算法从预设的用户信息数据库中筛选出符合所述待推荐条件的第一目标用户群，并将所述第一目标用户群推荐至所述用户的第一预设交友列表。
在本实施例中，基于用户的属性特征信息及用户预先设置的待推荐条件，利用第一预设算法从预设的用户信息数据库中筛选出符合待推荐条件的第一目标用户群，并将第一目标用户群推荐至所述用户的第一预设交友列表。其中，第一预设算法可以是聚类算法和协同过滤算法，用户信息数据库中存储有大量其他用户的相关信息，第一预设交友列表可以为个性化推荐交友列表。例如，根据用户的性别、年龄、身高、所在地、年收入等基本资料，再结合用户兴趣爱好、交友意向等个性化信息，生成用户画像，然后应用聚类算法和协同过滤算法对用户特征信息进行分析得出用户喜欢的对象类型，如“同城对象”、“年龄相差3岁”、“年收入接近”等类型，并将该类型用户推荐给所述用户。
进一步的，所述利用第一预设算法从预设的用户信息数据库中筛选出符合所述待推荐条件的第一目标用户群包括：
利用聚类算法对所述用户的属性特征信息执行聚类操作处理，得到用户的第一标签集，利用协同过滤算法对所述用户的属性特征信息执行加权操作处理，得到所述用户的第二标签集，基于所述第一标签集和所述第二标签集从所述用户信息数据库中筛选出与含有所述第一标签集和所述第二标签集的初始用户群，基于所述初始用户群筛选出符合所述待推荐条件的第一目标用户群。聚类算法可以是K均值算法，对用户的属性特征信息执行聚类操作后可以得到多个聚类簇，每个聚类簇可以作为用户的一个标签，例如，“运动达人”、“文艺青年”等。基于用户的标签集从用户信息数据库中筛选出含有用户的标签集的初始用户群，再从初始用户群中筛选出符合待推荐条件的第一目标用户群。
第二推荐模块130，用于基于用户的图像特征信息，利用第二预设算法从所述用户信息数据库中查找出与所述用户的图像特征信息匹配的第二目标用户群，并将所述第二目标用户群推荐至所述用户的第二预设交友列表。
在本实施例中，基于用户的图像特征信息，利用第二预设算法从用户信息数据库中查找出与所述用户的图像特征信息匹配的第二目标用户群，并将第二目标用户群推荐至所述用户的第二预设交友列表。其中，所述用户的图像特征信息包括所述用户的人脸图像，第二预设算法可以是SIFT特征匹配算法、余弦相似度算法等，在数据库中查找与所述用户的图像特征信息匹配的用户可以是根据预设的优先级排序进行查找识别，优先级排序可以依次是脸型、眼睛、嘴巴、额头、眉毛、鼻子、下巴、耳朵，预先设置人脸比对相似分值为1至10分，例如，当所述用户的人脸图像的脸型与数据库中某一张人脸图像的脸型的相似分值大于预设值（2分）时，可将该人脸图像对应的用户添加至所述第二预设交友列表，第二预设交友列表可以是夫妻相交友列表，所述用户可查看夫妻相交友列表并选择对象发起会话聊天。
进一步的，所述利用第二预设算法从所述用户信息数据库中查找出与所述用户的图像特征信息匹配的第二目标用户群包括：
从所述用户信息数据库的各图像特征信息中获取人脸图像作为待匹配图像，分别计算所述用户的人脸图像的各特征向量与待匹配图像的各特征向量的欧式距离，欧式距离小于第一预设阈值的相应的两个特征向量为匹配特征向量，所述匹配特征向量对应的所述用户的人脸图像的特征点与待匹配图像的特征点为匹配特征点，当所述匹配特征点的数量大于第二预设阈值时，所述用户的人脸图像与待匹配图像匹配成功。其中，所述用户的人脸图像的特征向量可以为
，待匹配图像的特征向量为
，n表示特征向量的维数，两个特征向量的欧式距离为：
在一个实施例中，所述第二推荐步骤之后还包括：
从所述第一预设交友列表及/或所述第二预设交友列表中随机选取预设数量的候选用户生成预设提示信息发送至所述用户，以供所述用户基于所述预设提示信息对所述候选用户执行会话操作。
从预设交友列表中随机获取预设数量（例如，3个）的候选用户，生成提示信息发送至所述用户，提示信息可以在用户交互界面中以弹窗的形式出现，例如：以丘比特爱神的形象，自动为用户牵线搭桥符合用户要求的异性对象，引导用户与异性对象搭讪聊天。
在一个实施例中，基于用户信息的交友推荐程序还包括：实时监测用户的相关信息是否发生变更，当监测到用户的相关信息发生变更时，将所述用户信息数据库中该用户的相关信息替换为变更后的用户的相关信息。通过实时更新用户的相关信息，可以准确地为用户推荐符合用户需求的交友信息。
图3所示，是本发明基于用户信息的交友推荐方法较佳实施例的流程图。
步骤S10，获取当前用户的相关信息及所述用户预先设置的待推荐条件，所述相关信息包括属性特征信息及图像特征信息。
在本实施例中，获取当前用户的相关信息及该用户预先设置的待推荐条件，待推荐条件可以是用户预先设置的交友需求，其中，所述相关信息包括属性特征信息及图像特征信息，属性特征信息可以包括：个人基本资料、兴趣爱好、交友意向、所在城市等，图像特征信息可以包括：人脸图像、脸部轮廓、额头、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、耳朵、下巴等。触发电子装置获取用户的相关信息的条件可以有多个，例如：当接收到用户通过预设的推荐入口触发的请求推荐的消息时，获取请求中包含的该用户标识，并根据该用户标识获取该用户的相关信息；或者，当监测到用户的用户行为符合交友推荐时，获取请求中包含的该用户标识，确定与该用户标识相对应的用户相关信息。预设的交友推荐入口可以是用户交互界面中“点击获取交友推荐”、“摇一摇获取交友推荐”等入口。
步骤S20，基于所述属性特征信息及所述待推荐条件，利用第一预设算法从预设的用户信息数据库中筛选出符合所述待推荐条件的第一目标用户群，并将所述第一目标用户群推荐至所述用户的第一预设交友列表。
在本实施例中，基于用户的属性特征信息及用户预先设置的待推荐条件，利用第一预设算法从预设的用户信息数据库中筛选出符合待推荐条件的第一目标用户群，并将第一目标用户群推荐至所述用户的第一预设交友列表。其中，第一预设算法可以是聚类算法和协同过滤算法，用户信息数据库中存储有大量其他用户的相关信息，第一预设交友列表可以为个性化推荐交友列表。例如，根据用户的性别、年龄、身高、所在地、年收入等基本资料，再结合用户兴趣爱好、交友意向等个性化信息，生成用户画像，然后应用聚类算法和协同过滤算法对用户特征信息进行分析得出用户喜欢的对象类型，如“同城对象”、“年龄相差3岁”、“年收入接近”等类型，并将该类型用户推荐给所述用户。
进一步的，所述利用第一预设算法从预设的用户信息数据库中筛选出符合所述待推荐条件的第一目标用户群包括：
利用聚类算法对所述用户的属性特征信息执行聚类操作处理，得到用户的第一标签集，利用协同过滤算法对所述用户的属性特征信息执行加权操作处理，得到所述用户的第二标签集，基于所述第一标签集和所述第二标签集从所述用户信息数据库中筛选出与含有所述第一标签集和所述第二标签集的初始用户群，基于所述初始用户群筛选出符合所述待推荐条件的第一目标用户群。聚类算法可以是K均值算法，对用户的属性特征信息执行聚类操作后可以得到多个聚类簇，每个聚类簇可以作为用户的一个标签，例如，“运动达人”、“文艺青年”等。基于用户的标签集从用户信息数据库中筛选出含有用户的标签集的初始用户群，再从初始用户群中筛选出符合待推荐条件的第一目标用户群。
步骤S30，基于用户的图像特征信息，利用第二预设算法从所述用户信息数据库中查找出与所述用户的图像特征信息匹配的第二目标用户群，并将所述第二目标用户群推荐至所述用户的第二预设交友列表。
在本实施例中，基于用户的图像特征信息，利用第二预设算法从用户信息数据库中查找出与所述用户的图像特征信息匹配的第二目标用户群，并将第二目标用户群推荐至所述用户的第二预设交友列表。其中，所述用户的图像特征信息包括所述用户的人脸图像，第二预设算法可以是SIFT特征匹配算法、余弦相似度算法等，在数据库中查找与所述用户的图像特征信息匹配的用户可以是根据预设的优先级排序进行查找识别，优先级排序可以依次是脸型、眼睛、嘴巴、额头、眉毛、鼻子、下巴、耳朵，预先设置人脸比对相似分值为1至10分，例如，当所述用户的人脸图像的脸型与数据库中某一张人脸图像的脸型的相似分值大于预设值（2分）时，可将该人脸图像对应的用户添加至所述第二预设交友列表，第二预设交友列表可以是夫妻相交友列表，所述用户可查看夫妻相交友列表并选择对象发起会话聊天。
进一步的，所述利用第二预设算法从所述用户信息数据库中查找出与所述用户的图像特征信息匹配的第二目标用户群包括：
从所述用户信息数据库的各图像特征信息中获取人脸图像作为待匹配图像，分别计算所述用户的人脸图像的各特征向量与待匹配图像的各特征向量的欧式距离，欧式距离小于第一预设阈值的相应的两个特征向量为匹配特征向量，所述匹配特征向量对应的所述用户的人脸图像的特征点与待匹配图像的特征点为匹配特征点，当所述匹配特征点的数量大于第二预设阈值时，所述用户的人脸图像与待匹配图像匹配成功。其中，所述用户的人脸图像的特征向量可以为
，待匹配图像的特征向量为
，n表示特征向量的维数，两个特征向量的欧式距离为：
在一个实施例中，所述第二推荐步骤之后还包括：
从所述第一预设交友列表及/或所述第二预设交友列表中随机选取预设数量的候选用户生成预设提示信息发送至所述用户，以供所述用户基于所述预设提示信息对所述候选用户执行会话操作。
从预设交友列表中随机获取预设数量（例如，3个）的候选用户，生成提示信息发送至所述用户，提示信息可以在用户交互界面中以弹窗的形式出现，例如：以丘比特爱神的形象，自动为用户牵线搭桥符合用户要求的异性对象，引导用户与异性对象搭讪聊天。
在一个实施例中，基于用户信息的交友推荐方法还包括：实时监测用户的相关信息是否发生变更，当监测到用户的相关信息发生变更时，将所述用户信息数据库中该用户的相关信息替换为变更后的用户的相关信息。通过实时更新用户的相关信息，可以准确地为用户推荐符合用户需求的交友信息。
此外，本发明还提出一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是硬盘、多媒体卡、SD卡、闪存卡、SMC、只读存储器（ROM）、可擦除可编程只读存储器（EPROM）、便携式紧致盘只读存储器（CD-ROM）、USB存储器等等中的任意一种或者几种的任意组合。所述计算机可读存储介质中包括基于用户信息的交友推荐程序10，所述基于用户信息的交友推荐程序10被处理器执行时实现如下操作：
获取步骤：获取当前用户的相关信息及所述用户预先设置的待推荐条件，所述相关信息包括属性特征信息及图像特征信息；
第一推荐步骤：基于所述属性特征信息及所述待推荐条件，利用第一预设算法从预设的用户信息数据库中筛选出符合所述待推荐条件的第一目标用户群，并将所述第一目标用户群推荐至所述用户的第一预设交友列表，其中，所述属性特征信息包括：用户基本资料、兴趣爱好、交友意向、所在城市；及
第二推荐步骤：基于用户的图像特征信息，利用第二预设算法从所述用户信息数据库中查找出与所述用户的图像特征信息匹配的第二目标用户群，并将所述第二目标用户群推荐至所述用户的第二预设交友列表，其中，所述第二预设算法包括SIFT特征匹配算法。
本发明之计算机可读存储介质的具体实施方式与上述基于用户信息的交友推荐方法的具体实施方式大致相同，在此不再赘述。
需要说明的是，上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。并且本文中的术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，电子装置，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种基于用户信息的交友推荐方法，应用于电子装置，其特征在于，所述方法包括：
获取步骤：获取当前用户的相关信息及所述用户预先设置的待推荐条件，所述相关信息包括属性特征信息及图像特征信息；
第一推荐步骤：基于所述属性特征信息及所述待推荐条件，利用第一预设算法从预设的用户信息数据库中筛选出符合所述待推荐条件的第一目标用户群，并将所述第一目标用户群推荐至所述用户的第一预设交友列表，其中，所述第一预设算法包括聚类算法及协同过滤算法；及
第二推荐步骤：基于用户的图像特征信息，利用第二预设算法从所述用户信息数据库中查找出与所述用户的图像特征信息匹配的第二目标用户群，并将所述第二目标用户群推荐至所述用户的第二预设交友列表，其中，所述第二预设算法包括SIFT特征匹配算法。
2.如权利要求1所述的基于用户信息的交友推荐方法，其特征在于，所述利用第一预设算法从预设的用户信息数据库中筛选出符合所述待推荐条件的第一目标用户群包括：
利用聚类算法对所述用户的属性特征信息执行聚类操作处理，得到用户的第一标签集，利用协同过滤算法对所述用户的属性特征信息执行加权操作处理，得到所述用户的第二标签集，基于所述第一标签集和所述第二标签集从所述用户信息数据库中筛选出与含有所述第一标签集和所述第二标签集的初始用户群，基于所述初始用户群筛选出符合所述待推荐条件的第一目标用户群。
3.如权利要求1所述的基于用户信息的交友推荐方法，其特征在于，所述用户的图像特征信息包括所述用户的人脸图像，所述利用第二预设算法从所述用户信息数据库中查找出与所述用户的图像特征信息匹配的第二目标用户群包括：
从所述用户信息数据库的各图像特征信息中获取人脸图像作为待匹配图像，分别计算所述用户的人脸图像的各特征向量与待匹配图像的各特征向量的欧式距离，欧式距离小于第一预设阈值的相应的两个特征向量为匹配特征向量，所述匹配特征向量对应的所述用户的人脸图像的特征点与待匹配图像的特征点为匹配特征点，当所述匹配特征点的数量大于第二预设阈值时，所述用户的人脸图像与待匹配图像匹配成功。
4.如权利要求1所述的基于用户信息的交友推荐方法，其特征在于，所述第二推荐步骤之后还包括：
从所述第一预设交友列表及/或所述第二预设交友列表中随机选取预设数量的候选用户生成预设提示信息发送至所述用户，以供所述用户基于所述预设提示信息对所述候选用户执行会话操作。
5.如权利要求1至4任意一项所述的基于用户信息的交友推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：
实时监测用户的相关信息是否发生变更，当监测到用户的相关信息发生变更时，将所述用户信息数据库中该用户的相关信息替换为变更后的用户的相关信息。
6.一种电子装置，该电子装置包括存储器及处理器，其特征在于，所述存储器上存储基于用户信息的交友推荐程序，所述基于用户信息的交友推荐程序被所述处理器执行，实现如下步骤：
获取步骤：获取当前用户的相关信息及所述用户预先设置的待推荐条件，所述相关信息包括属性特征信息及图像特征信息；
第一推荐步骤：基于所述属性特征信息及所述待推荐条件，利用第一预设算法从预设的用户信息数据库中筛选出符合所述待推荐条件的第一目标用户群，并将所述第一目标用户群推荐至所述用户的第一预设交友列表，其中，所述第一预设算法包括聚类算法及协同过滤算法；及
第二推荐步骤：基于用户的图像特征信息，利用第二预设算法从所述用户信息数据库中查找出与所述用户的图像特征信息匹配的第二目标用户群，并将所述第二目标用户群推荐至所述用户的第二预设交友列表，其中，所述第二预设算法包括SIFT特征匹配算法。
7.如权利要求6所述的电子装置，其特征在于，所述利用第一预设算法从预设的用户信息数据库中筛选出符合所述待推荐条件的第一目标用户群包括：
利用聚类算法对所述用户的属性特征信息执行聚类操作处理，得到用户的第一标签集，利用协同过滤算法对所述用户的属性特征信息执行加权操作处理，得到所述用户的第二标签集，基于所述第一标签集和所述第二标签集从所述用户信息数据库中筛选出与含有所述第一标签集和所述第二标签集的初始用户群，基于所述初始用户群筛选出符合所述待推荐条件的第一目标用户群。
8.如权利要求6所述的电子装置，其特征在于，所述用户的图像特征信息包括所述用户的人脸图像，所述利用第二预设算法从所述用户信息数据库中查找出与所述用户的图像特征信息匹配的第二目标用户群包括：
从所述用户信息数据库的各图像特征信息中获取人脸图像作为待匹配图像，分别计算所述用户的人脸图像的各特征向量与待匹配图像的各特征向量的欧式距离，欧式距离小于第一预设阈值的相应的两个特征向量为匹配特征向量，所述匹配特征向量对应的所述用户的人脸图像的特征点与待匹配图像的特征点为匹配特征点，当所述匹配特征点的数量大于第二预设阈值时，所述用户的人脸图像与待匹配图像匹配成功。
9.如权利要求6所述的电子装置，其特征在于，所述第二推荐步骤之后还包括：
从所述第一预设交友列表及/或所述第二预设交友列表中随机选取预设数量的候选用户生成预设提示信息发送至所述用户，以供所述用户基于所述预设提示信息对所述候选用户执行会话操作。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中包括基于用户信息的交友推荐程序，所述基于用户信息的交友推荐程序被处理器执行时，可实现如权利要求1至5中任一项所述基于用户信息的交友推荐方法的步骤。
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