CN111382348A - 一种社交应用程序的操作方法、装置、服务器和存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种社交应用程序的操作方法、装置、服务器和存储介质。其中，该方法包括：获取用户登录信息，向所述用户展示至少一份喜好调查问卷，所述登录信息包括社交对象条件；根据用户填写的喜好调查问卷，确定用户特征和初始推送社交对象；根据所述社交对象条件和所述用户特征筛选所述初始推送社交对象，得到推送对象。本发明实施例提供的技术方案，实现网络社交的目的，解决了现有的网络社交存在的社交局限性的问题，使用户能够快速找到符合自身社交期望的社交对象，提高了网络社交匹配的准确性。

Description

一种社交应用程序的操作方法、装置、服务器和存储介质

技术领域

本发明实施例涉及互联网技术领域，尤其涉及一种社交应用程序的操作方法、装置、服务器和存储介质。

背景技术

随着互联网技术的快速发展，网络社交应用也越来越广泛的普及到人们的日常生活中，由于网络社交应用具有社交信息量大和覆盖范围广等特点，因此越来越多的用户选择通过网络社交应用来查找符合自己社交需求的对象，从而扩大交友范围。

目前的网络社交应用一般是根据当前用户的社交需求，并基于应用中各个用户的年龄和/或地理位置进行匹配，进而筛选出符合当前用户社交期望的对象，从而达到网络社交的目的。此时现有的网络社交针对用户年龄和/或地理位置进行筛选，存在一定的社交局限性，无法准确筛选出符合用户期望的社交对象。

发明内容

本发明实施例提供了一种社交应用程序的操作方法、装置、服务器和存储介质，以解决现有的网络社交存在的社交局限性，且无法准确筛选出符合用户期望的社交对象的问题，使用户能够准确找到符合自身社交期望的对象。

第一方面，本发明实施例提供了一种社交应用程序的操作方法，该方法包括：

获取用户登录信息，向所述用户展示至少一份喜好调查问卷，所述登录信息包括社交对象条件；

根据用户填写的喜好调查问卷，确定用户特征和初始推送社交对象；

根据所述社交对象条件和所述用户特征筛选所述初始推送社交对象，得到推送对象。

进一步的，根据用户填写的喜好调查问卷，确定用户特征和初始推送社交对象，包括：

根据喜好调查问卷中用户填写的信息，确定用户特征；

根据喜好调查问卷的属性信息，确定目标特征库；

在所述目标特征库中确定初始推送社交对象。

进一步的，所述目标特征库为属性信息与所述喜好调查问卷的属性信息相同或者相关的特征库。

进一步的，在根据喜好调查问卷中用户填写的信息，确定用户特征之后，还包括：

将所述用户特征存储至属性信息与所述喜好调查问卷的属性信息相同的特征库中。

进一步的，根据所述社交对象条件和所述用户特征筛选所述初始推送社交对象，得到推送对象，包括：

根据所述社交对象条件筛选所述初始推送社交对象；

根据筛选后的初始推送社交对象填写的喜好调查问卷，获取对应的社交对象特征；

根据所述用户特征和所述社交对象特征的相似度，确定推送对象。

进一步的，在获取用户登录信息，向所述用户展示喜好调查问卷之后，还包括：

接收所述用户的社交请求。

进一步的，在得到推送对象之后，还包括：

根据所述社交请求，将所述推送对象发送给所述用户，以使用户端按照预设展示形式展示所述推送对象。

第二方面，本发明实施例提供了一种社交应用程序的操作装置，该装置包括：

登录获取模块，用于获取用户登录信息，向所述用户展示至少一份喜好调查问卷，所述登录信息包括社交对象条件；

信息确定模块，用于根据用户填写的喜好调查问卷，确定用户特征和初始推送社交对象；

推送筛选模块，用于根据所述社交对象条件和所述用户特征筛选所述初始推送社交对象，得到推送对象。

进一步的，所述信息确定模块，包括：

用户特征确定单元，用于根据喜好调查问卷中用户填写的信息，确定用户特征；

特征库确定单元，用于根据喜好调查问卷的属性信息，确定目标特征库；

初始对象确定单元，用于在所述目标特征库中确定初始推送社交对象。

进一步的，所述目标特征库为属性信息与所述喜好调查问卷的属性信息相同或者相关的特征库。

进一步的，所述信息确定模块，还包括：

特征存储单元，用于在根据喜好调查问卷中用户填写的信息，确定用户特征之后，将所述用户特征存储至属性信息与所述喜好调查问卷的属性信息相同的特征库中。

进一步的，所述推送筛选模块，包括：

初步筛选单元，用于根据所述社交对象条件筛选所述初始推送社交对象；

对象特征获取单元，用于根据筛选后的初始推送社交对象填写的喜好调查问卷，获取对应的社交对象特征；

推送对象确定单元，用于根据所述用户特征和所述社交对象特征的相似度，确定推送对象。

进一步的，所述社交应用程序的操作装置，还包括：

请求接收模块，用于在获取用户登录信息，向所述用户展示喜好调查问卷之后，接收所述用户的社交请求。

进一步的，所述社交应用程序的操作装置，还包括：

对象展示模块，用于在得到推送对象之后，根据所述社交请求，将所述推送对象按照预设展示形式发送给所述用户。

第三方面，本发明实施例提供了一种服务器，该服务器包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明任意实施例所述的社交应用程序的操作方法。

第四方面，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，该程序被处理器执行时实现本发明任意实施例所述的社交应用程序的操作方法。

本发明实施例提供的一种社交应用程序的操作方法、装置、服务器和存储介质，首先根据该用户设定的社交对象条件预先确定出初始推送社交对象，再次根据用户填写的喜好调查问卷得到的用户特征，在初始推送社交对象中进一步筛选出与用户兴趣相似的推送对象，从而达到网络社交的目的，解决了现有的网络社交存在的社交局限性的问题，使用户能够快速找到符合自身社交期望的社交对象，提高了网络社交匹配的准确性。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1为本发明实施例提供的一种社交应用程序的操作方法所适用的应用场景的场景架构图；

图2A为本发明实施例一提供的一种社交应用程序的操作方法的流程图；

图2B为本发明实施例一提供的方法中喜好调查问卷展示的示意图；

图3为本发明实施例二提供的社交应用程序的操作方法中网络社交匹配的具体示意图；

图4A为本发明实施例三提供的一种社交应用程序的操作方法的流程图；

图4B为本发明实施例三提供的方法中推送对象展示的示意图；

图5为本发明实施例四提供的一种社交应用程序的操作装置的结构示意图；

图6为本发明实施例五提供的一种服务器的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。此外，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

随着互联网技术的快速发展，用户对网络社交的需求越来越高；而由于现有的网络社交应用为用户匹配社交对象时，存在一定的社交局限性，导致社交对象匹配的准确度较低，因此本发明实施例针对一种专用于网络用户之间进行社交活动的社交应用程序(Application，APP)，提供了一种社交应用程序的操作方法，通过预先设定不同类型的喜好调查问卷，由各个用户对相应的喜好调查问卷进行回答，从而根据各用户提交的答案，快速在一批社交对象中选取出与自身兴趣相似的社交对象，降低网络社交的局限性，从而准确匹配出符合用户社交期望的对象。

图1为本发明实施例提供的一种社交应用程序的操作方法所适用的应用场景的场景架构图。具体的，参考图1，该应用场景中可以包括服务端10和用户端20。其中，服务端10为本实施例中专用于网络用户之间进行社交活动的社交应用程序所对应的后台服务器；用户端20上对应部署有该社交应用程序，不同社交用户可以通过在对应的用户端20上运行该社交应用程序，并输入对应的用户账号进行登录，从而使服务端10与用户端20建立无线连接。

具体的，用户在对应的用户端20上填写对应的喜好调查问卷，并将答案存储到服务端10中的设定位置，使服务端10根据该答案生成对应的用户特征；当前用户在用户端20上输入相应的登录信息后，服务端10可以根据该登录信息执行本发明实施例中的提供的社交应用程序的操作方法，快速在使用该社交应用程序的全部社交对象中筛选出满足自身的社交需求，且与自身兴趣相似的社交对象，作为推送对象；用户端20通过预加载的形式不断在服务端10中拉取出对应的推送对象，并展示给用户。

需要说明的是，本发明实施例中对用户端20的数量不作限定，可以有多个，具体可以根据在该社交应用程序中注册的社交用户的数量决定。

实施例一

图2A为本发明实施例一提供的一种社交应用程序的操作方法的流程图。本实施例中的社交应用程序的操作方法可应用于相应社交应用程序对应的后台服务器中。本实施例中的技术方案可适用于如何快速准确的为用户匹配出兴趣相似的社交对象的情况中。本实施例提供的一种社交应用程序的操作方法可以由本发明实施例提供的社交应用程序的操作装置来执行，该装置可以通过软件和/或硬件的方式来实现，并集成在执行本方法的服务器中，该服务器可以是针对某一社交应用程序的后台服务器。

具体的，参考图2A，该方法可以包括如下步骤：

S210，获取用户登录信息，向用户展示至少一份喜好调查问卷。

其中，登录信息包括社交对象条件。具体的，登录信息是用户在用户端运行安装的社交APP时，对应输入的能够表示用户身份的账户密码等信息，以及用户在登录到用户端的社交APP上时预先设定的与该用户身份对应的社交对象条件，也就是用户对于网络社交对象的基本要求。其中，社交对象条件可以包括社交对象的年龄范围、所处的地理位置和性别等能够直观得到的、与用户的兴趣爱好信息不相关的基本筛选条件。可选的，社交对象条件可以在用户第一次登录该社交APP时进行输入，并将该社交对象条件设定为该用户的默认条件，对应存储到后台服务器中，用户在下次登录时无需再次输入，可以直接将本次设定默认的社交对象条件作为后续的初始筛选条件，此外用户在后续登录时还可以根据自身需求对初始设定的社交对象条件进行更新，将更新后的社交对象条件作为该用户进行初步筛选的默认条件。

同时，本实施例中的喜好调查问卷是由设计社交APP的开发人员针对各个用户在不同方面的兴趣爱好预先设定的包含有多项选择题的调查问卷。需要说明的是，本实施例中喜好调查问卷的数量不作限定，可以根据用户不同类型的喜好分析来设定。示例性的，本实施例中的喜好调查问卷可以有：“饮食口味合拍度”问卷、“娱乐活动合拍度”问卷或者“观影类型合拍度”问卷等针对用户在各个方面的喜好调查信息。

可选的，某一用户如果需要在网络中交友，则首先需要查找满足自身社交要求的社交对象，此时该用户可以在对应的用户端中运行社交APP，并输入自身在该社交APP上注册的账户密码等标识信息，从而登录到该社交APP中，使该用户端与对应的服务端之间建立无线连接。如图2B所示，此时服务端会获取到该用户的登录信息，从而确定本次社交用户的身份信息以及对应登录信息中该用户根据自身社交需求预先设定的社交对象条件，同时服务端还会将预设的喜好调查问卷发送给对应的用户端，从而展示给用户，以便后续用户在用户端填写该喜好调查问卷，从而根据用户的提交答案确定该用户的兴趣爱好。

示例性的，由于本实施例中针对用户不同方面的喜好调查可能会设定多个喜好调查问卷，因此在获取到用户登录信息时，可以随机向用户展示其中的一份喜好调查问卷，确定用户针对该问卷对应的调查方面的兴趣爱好；也可以向用户展示全部的喜好调查问卷，由用户根据自身对于各个方面社交要求的侧重性不同，具体选择填写哪一份喜好调查问卷；例如如果用户更注重饮食口味的合拍，则填写“饮食口味合拍度”问卷，如果用户更注重娱乐活动的合拍，则填写“娱乐活动合拍度”问卷；也可以选择填写多个喜好调查问卷，从而匹配在各方面均比较合拍的社交对象。

此外，向用户展示喜好调查问卷之前，本实施例中还可以根据用户登录信息判断用户之前是否已经填写过相应的喜好调查问卷，如果已经填写过某一方面的喜好调查问卷，则无需再次展示该方面的喜好调查问卷，而向用户展示预设的其他方面的喜好调查问卷，由用户自行选择是否需要填写其他方面的喜好调查问卷；或者在用户已经填写过某一方面的喜好调查问卷时，不再主动向用户展示相应的喜好调查问卷，直接根据用户之前填写的问卷答案判断该用户的兴趣爱好；此时如果用户确定还想要填写其他方面的喜好调查问卷，则会在用户端执行对应的问卷获取操作，生成对应的填写指令，使得服务端再次向该用户展示与该填写指令对应的喜好调查问卷，以便用户在用户端填写该喜好调查问卷，再次根据用户新填写的问卷答案确定该用户在对应方面的兴趣爱好。

S220，根据用户填写的喜好调查问卷，确定用户特征和初始推送社交对象。

其中，用户特征是能够表示用户对某一特定方面的兴趣爱好的特性信息。

具体的，本实施例中向用户展示喜好调查问卷后，用户会在用户端上填写该喜好调查问卷，也就是回答该喜好调查问卷中预设的各项选择题，并在全部回答完问卷题目时将答案提交给服务端；此时服务端接收到用户针对喜好调查问卷提交的对应答案时，会对该对应答案进行存储，并通过分析用户对于该喜好调查问卷的答案，判断该用户对于该喜好调查问卷所对应调查方面的兴趣爱好，从而确定对应的用户特征。

可选的，由于对用户的喜好调查类型不同，此时设定的喜好调查问卷根据该喜好调查类型也可能存在多种不同类型的问卷，因此用户登录该社交APP后，服务端也可能会向用户展示多个不同类型的喜好调查问卷，由用户填写；此时针对用户对不同类型的喜好调查问卷填写的对应答案，可以确定出该用户在不同调查类型下的用户特征，也就是表示该用户对不同调查类型下的兴趣爱好的信息。

需要说明的是，为了能够明确区分出某一用户在不同调查类型下的用户特征，本实施例中在对用户填写对应的喜好调查问卷的提交答案进行存储时，可以为不同类型的喜好调查问卷分配对应的存储位置，从而明确区分该用户的每一用户特征所对应的调查类型。

可选的，在获取到用户填写的喜好调查问卷时，由于填写的喜好调查问卷所针对的喜好调查类型不同，如“饮食口味合拍度”问卷主要调查用户的饮食爱好，而“娱乐活动合拍度”问卷则主要调查用户在休闲时候所选择放松的娱乐活动；因此为了能够快速为用户匹配出具有相似兴趣爱好的社交对象，本实施例中可以根据用户当前填写的喜好调查问卷所针对的调查类型，在该社交APP的全部社交用户中初步选取出一批与该用户的调查类型相关的部分社交对象，将该部分社交对象作为本实施例中的初始推送社交对象；初始推送社交对象所填写的喜好调查问卷与该用户当前填写的喜好调查问卷所针对的调查类型相关联，后续直接对初始推送社交对象进行筛选，无需考虑社交对象在其他调查类型下填写的喜好调查问卷信息，提高了社交匹配速率。

S230，根据社交对象条件和用户特征筛选初始推送社交对象，得到推送对象。

具体的，本实施例中为了提高用户社交的匹配速率，在得到用户登录信息中的社交对象条件，以及根据用户填写的喜好调查问卷确定的用户特征后，根据用户登录信息中的社交对象条件，可以确定用户对于选择社交对象时该社交对象初步需要满足的基本要求，因此本实施例中可以根据社交对象条件和用户特征分层次对得到的初始推送社交对象进行筛选，首先通过社交对象条件在初始推送社交对象中筛选出部分满足基本条件的社交对象，进而根据用户特征在筛选后的初始推送社交对象中再次选取出对应的推送对象，从而达到网络社交的目的。

可选的，在本实施例中，根据社交对象条件和用户特征筛选初始推送社交对象，得到推送对象，具体可以包括：

S231，根据社交对象条件筛选初始推送社交对象。

可选的，由于本实施例中的社交对象条件一般为社交对象的年龄范围、所处的地理位置和性别等能够直观得到的、与用户的兴趣爱好信息不相关的基本筛选条件；因此本实施例中可以针对该社交对象条件在得到的初始推送社交对象中根据各个初始推送社交对象的身份属性信息初步筛选出满足该社交对象条件的社交对象。其中，社交对象的身份属性信息为与预设的社交对象条件对应的各个社交对象的年龄、所处的地理位置和性别等基本信息，可以在社交对象在社交APP上注册或者登录时，预先存储到服务端的设定位置处。本实施例中可以根据社交对象条件对初始推送社交对象进行初步筛选，此时无需对各个社交对象的具体兴趣爱好进行分析，仅根据各个社交对象预先存入的身份属性信息便能够快速在初始推送社交对象中初步选取出满足该社交对象条件的社交对象，后续在筛选的初始推送社交对象继续根据用户特征进行再次筛选，提高社交对象的匹配速率。

S232，根据筛选后的初始推送社交对象填写的喜好调查问卷，获取对应的社交对象特征。

可选的，在根据社交对象条件对初始推送社交对象进行初步筛选后，需要通过用户特征再次对筛选后的初始推送社交对象进行进一步筛选，此时首先确定筛选后的初始推送社交对象的社交对象特征，将该社交对象特征与用户特征比对，判断该社交对象是否与用户具有相似的兴趣爱好。而本实施例中筛选后的初始推送社交对象之前在该社交APP进行登录时，服务端也会对应向该筛选后的初始推送社交对象展示至少一份喜好调查问卷，由该社交对象填写，并根据该社交对象填写的喜好调查问卷，确定对应的社交对象特征。同时由于喜好调查问卷所针对的调查类型不同，因此社交对象填写的喜好调查问卷可能是不同类型的喜好调查问卷，针对该社交对象对不同调查类型的喜好调查问卷填写的对应答案，可以确定出该社交对象在不同调查类型下的社交对象特征，也就是表示该社交对象对不同调查类型下的兴趣爱好的信息。

而本实施例中由于后续需要将用户特征与该社交对象特征进行比对，为了加快社交对象的匹配速率，此时需要保证获取的社交对象特征对应的喜好调查问卷与用户特征对应的喜好调查问卷之间具有一定的相关性；也就是本实施例中通过确定当前用户在本次社交匹配时确定的用户特征对应的喜好调查问卷，从而根据该筛选后的初始推送社交对象在与本次对应的喜好调查问卷具有一定相关性的喜好调查问卷中填写的答案信息，确定对应的社交对象特征。如本次的用户特征是根据用户填写的喜好调查问卷A确定的，则该社交对象特征则是根据筛选后的初始推送社交对象填写喜好调查问卷A以及与喜好调查问卷A相关的喜好调查问卷确定的。

S233，根据用户特征和社交对象特征的相似度，确定推送对象。

具体的，在得到筛选后的初始推送社交对象的社交对象特征后，本实施例中可以通过逐一计算用户特征与每一社交对象特征的相似度，来判断用户与筛选后的初始推送社交对象之间是否具有相同或相似的兴趣爱好，从而确定对应的推送对象。可选的，本实施例中可以通过现有的相似度计算方法来确定当前用户的用户特征和每一筛选后的初始推送社交对象的社交对象特征的相似度，如欧几里得距离算法、曼哈顿距离算法、明可夫斯基距离算法以及余弦相似度算法等，本实施例中对此不作限定。

此外，本实施例中对于推送对象的确定，可以是将用户特征和社交对象特征的相似度高于某一预先设定的相似度阈值的初始推送社交对象作为本次与当前用户匹配的推送对象；也可以是将用户特征和社交对象特征的相似度从高到低排列，选取出排列在前的预设数量的初始推送社交对象作为本次与当前用户匹配的推送对象；因此推送对象确定方法可以根据具体的应用场景和用户需求选择，本实施例中对此不作限定。

本实施例提供的技术方案，首先根据该用户设定的社交对象条件预先确定出初始推送社交对象，再次根据用户填写的喜好调查问卷得到的用户特征，在初始推送社交对象中进一步筛选出与用户兴趣相似的推送对象，从而达到网络社交的目的，解决了现有的网络社交存在的社交局限性的问题，使用户能够快速找到符合自身社交期望的社交对象，提高了网络社交匹配的准确性。

实施例二

图3为本发明实施例二提供的社交应用程序的操作方法中网络社交匹配的具体示意图。本实施例中主要对于不同类型的喜好调查问卷对应有不同的特征库进行具体的解释说明。

具体的，本实施例中的方法可以包括如下步骤：

S310，获取用户登录信息，向用户展示至少一份喜好调查问卷，该登录信息包括社交对象条件。

S320，根据喜好调查问卷中用户填写的信息，确定用户特征。

具体的，本实施例中向用户展示喜好调查问卷后，用户会在用户端上填写该喜好调查问卷，也就是回答该喜好调查问卷中预设的各项选择题，并在全部回答完问卷题目时将答案提交给服务端；此时服务端接收到用户针对喜好调查问卷提交的对应答案时，会对该对应答案进行存储，并通过分析用户对于该喜好调查问卷的答案，也就是分析在该喜好调查问卷中用户填写的信息，从而判断该用户对于该喜好调查问卷所对应调查方面的兴趣爱好，从而确定对应的用户特征。此外，本实施例中由于用户在本次登录之前可能已经在前次登录时填写过对应的喜好调查问卷，也就是已经确定过用户特征，此时可以直接获取之前确定的用户特征，而无需用户再次填写。

S330，将用户特征存储至属性信息与喜好调查问卷的属性信息相同的特征库中。

其中，属性信息为喜好调查问卷所针对的用户兴趣爱好所属的调查类型，不同的喜好调查问卷具有匹配的属性信息；特征库是存储有各个社交用户填写对应的喜好调查问卷后生成的对应特征信息的存储容器。本实施例中设定不同调查类型的喜好调查问卷可以对应一个不同的特征库，该特征库中包括根据各社交对象填写对应调查类型下的喜好调查问卷生成的各个社交用户的社交对象特征。

具体的，本实施例中为了更加准确快速地筛选出与用户兴趣爱好相近的社交对象，如图3所示，可以为预先设定的每一个喜好调查问卷都确定一个匹配的特征库，该特征库中存储有各个社交用户填写对应的喜好调查问卷后生成的特征信息。本实施例中在根据喜好调查问卷中用户填写的信息，确定用户特征后，通过判断该用户特征对应的用户填写的喜好调查问卷的属性信息，在预先为各个喜好调查问卷匹配的特征库中选取出喜好调查问卷的属性信息与该用户特征对应的喜好调查问卷的属性信息相同的特征库，也就是确定出与该用户特征对应的用户填写的喜好调查问卷相匹配的特征库，并将根据用户在该喜好调查问卷中填写的信息生成的用户特征存储到该特征库中。示例性的，预先设定“饮食口味合拍度”问卷与特征库A匹配，“娱乐活动合拍度”问卷与特征库B匹配，以及“观影类型合拍度”问卷与特征库C匹配，此时若根据用户在“饮食口味合拍度”问卷中填写的信息，生成对应的用户特征，此时将该用户特征对应存储至与该“饮食口味合拍度”问卷匹配的特征库A中。

可选的，本实施例中根据用户填写的不同调查类型下的喜好调查问卷，会确定出表示用户在不同调查类型下的兴趣爱好的用户特征，此时将不同调查类型的用户特征根据对应的属性信息存储到匹配的特征库中，因此特征库中对应存储有各个社交对象通过填写与该特征库匹配的喜好调查问卷，而根据该社交对象在该喜好调查问卷填写的答案信息生成的各个社交对象特征，以便后续在确定用户填写某一喜好调查问卷对应的用户特征后，可以直接在与该用户填写的喜好调查问卷匹配的特征库中判断该用户与该特征库中的其他社交对象之间的兴趣爱好的相似程度，从而快速为该用户确定匹配的社交对象，达到网络社交的目的。

具体的，由于后续还需要根据社交对象条件和用户特征来筛选社交对象，为了加快社交对象的匹配速率，本实施例中还可以在每一喜好调查问卷匹配的特征库中根据社交对象条件和特征区别进一步细分出表示不同特征属性的特征子库；如图3所示，各喜好调查问卷匹配的特征库中可以进一步细分出与各个不同社交对象条件相关的特征子库，如表示用户所处的不同地理位置的不同特征子库，此时将同一地区社交用户的用户特征对应存储至该地区的特征子库中；表示用户所属的不同年龄段的不同特征子库，将同一年龄段的用户特征对应存储至该年龄段的特征子库中；或者表示用户性别的不同特征子库，将同一性别用户的用户特征对应存储至该性别匹配的特征子库中；以此类推，本实施例中可以根据社交对象条件和用户特征中的不同特征属性对应扩展设定的特征子库，本实施例中对特征子库的数量不作限定。此外，由于为用户匹配社交对象时，为了提高社交响应的速率，本实施例中还可以在特征库中具体细分出在线特征子库和离线特征子库，在线特征子库中可以存储当前时间在线上登录该社交APP的社交用户的用户特征；离线特征子库中可以存储当前时间未在线上登录该社交APP的社交用户的用户特征；此时在线特征子库和离线特征子库中存储的用户特征可以根据对应社交用户的登录状态进行动态调整，后续为用户匹配对应的社交对象时，可以先在在线特征子库中筛选匹配的社交对象，再在离线特征子库中筛选匹配的社交对象，为用户优先匹配在线特征子库中的社交对象，从而提高社交对象针对用户社交的响应速率。

可选的，本实施例中可以通过模式识别算法在各喜好调查问卷匹配的特征库中区分出不同特征属性的特征子库，此时在得到对应的用户特征时，可以根据该用户的特征属性将用户特征存储至匹配的特征库中细分出的对应的特征子库中。如在得到某一用户的用户特征时，若该用户的年龄为23岁，则将该用户特征对应存储至与该用户填写的喜好调查问卷匹配的特征库中设定的20-30岁年龄段对应的特征子库中。

S340，根据喜好调查问卷的属性信息，确定目标特征库。

其中，目标特征库为属性信息与喜好调查问卷的属性信息相同或者相关的特征库。具体的，由于不同调查类型下包含各项选择题的喜好调查问卷之间可能具备一定的相关性，此时为了更加全面地为用户匹配兴趣爱好相似的社交对象，可以判断此时的用户特征对应的用户填写的喜好调查问卷的属性信息，确定出本次与该用户填写的喜好调查问卷的属性信息相同或者相关的喜好调查问卷，并将该属性信息相同或者相关的喜好调查问卷匹配的特征库作为目标特征库；而为了加快匹配速率，也可以直接将该属性信息相同的喜好调查问卷匹配的特征库作为目标特征库，无需考虑属性相关的情况。

示例性的，若“饮食口味合拍度”问卷与“娱乐活动合拍度”问卷的属性信息具有一定的相关性，且“饮食口味合拍度”问卷与特征库A匹配，“娱乐活动合拍度”问卷与特征库B匹配，在用户填写“饮食口味合拍度”问卷生成用户特征后，本实施例中在为该用户匹配对应的社交对象时，可以根据喜好调查问卷的属性信息，将属性信息相同或者相关的特征库均作为目标特征库，也就是将特征库A和特征库B共同作为目标特征库，后续在该目标特征库中筛选匹配的社交对象。

S350，在目标特征库中确定初始推送社交对象。

具体的，本实施例中将目标特征库中包括的各个用户特征对应社交用户均确定为初始推送社交对象，后续根据社交对象条件和用户特征筛选时，在该目标特征库中进行筛选，减少匹配过程中的筛选数量。

S360，根据社交对象条件筛选初始推送社交对象。

具体的，在目标特征库中筛选出符合社交对象条件的特征子库，后续在该特征子库中进一步进行筛选，也就是在初始推送社交对象中筛选出满足设定的社交对象条件的社交对象。

S370，根据筛选后的初始推送社交对象填写的喜好调查问卷，获取对应的社交对象特征。

具体的，在目标特征库中筛选出符合社交对象条件的特征子库后，根据筛选后的初始推送社交对象填写的喜好调查问卷，获取对应的社交对象特征，也就是直接获取对应特征子库中存储的社交对象的社交对象特征。

S380，根据用户特征和社交对象特征的相似度，确定推送对象。

本实施例提供的技术方案，通过为各喜好调查问卷设定匹配的特征库，在根据特征属性信息在各特征库中分层细分出不同的特征子库，该特征子库中对应存储有满足该特征子库的特征属性信息的用户特征，从而使用户能够快速找到符合自身社交期望的社交对象，提高了网络社交匹配的准确性。

实施例三

图4A为本发明实施例三提供的一种社交应用程序的操作方法的流程图。具体的，如图4A所示，本实施例中主要对于用户在该社交应用程序上匹配社交对象时，在用户端与服务端之间具体的交互过程进行详细描述。

可选的，如图4A所示，本实施例的方法中包括如下步骤：

S410，服务端获取用户端的用户登录信息。

S420，服务端向用户端展示至少一份喜好调查问卷。

S430，服务端根据用户填写的喜好调查问卷，确定用户特征和初始推送社交对象。

S440，服务端根据社交对象条件和用户特征筛选初始推送社交对象，得到推送对象。

S450，服务端接收用户端发送的用户的社交请求。

具体的，用户在登录到本实施例中的社交APP上，如果需要获取服务端为该用户匹配的推送对象，用户会在用户端上执行对应的获取操作，从而生成对应的社交请求，发送给服务端，以使服务端能够将确定的推送对象根据该社交请求发送给用户端。需要说明的是，本实施例中对S450的执行顺序不作限定，只要保证S450在S420之后执行即可。

S460，服务端根据社交请求，将推送对象发送给用户。

S470，用户端按照预设展示形式展示推送对象。

其中，预设展示形式为用户端上向用户展示对应推送对象的页面设计风格，可以包括卡片或列表中的形式展示。

具体的，服务端在确定推送对象后，可以在该推送对象中选取出当前页面需要展示的推送对象，用户根据该社交请求在服务端中拉取需要在该当前页面展示的推送对象的身份信息，如图4B中所示，此时服务端会将当前页面需要展示的推送对象的身份信息发送给用户，用户端按照预设展示形式在屏幕上展示推送对象的身份信息，如通过卡片或列表的形式展示各个推送对象的身份信息，并在服务端中预加载下一页面需要展示的推送对象的身份信息，以便用户需要查看下一页的推送对象的信息，而再次向服务端发送对应的社交请求时，服务端能够快速的将预加载的下一页面需要展示的推送对象的身份信息发送给用户，提高展示速率。

本实施例提供的技术方案，首先根据该用户设定的社交对象条件预先确定出初始推送社交对象，再次根据用户填写的喜好调查问卷得到的用户特征，在初始推送社交对象中进一步筛选出与用户兴趣相似的推送对象，从而达到网络社交的目的，解决了现有的网络社交存在的社交局限性的问题，使用户能够快速找到符合自身社交期望的社交对象，提高了网络社交匹配的准确性。

实施例四

图5为本发明实施例四提供的一种社交应用程序的操作装置的结构示意图，具体的，如图5所示，该装置可以包括：

登录获取模块510，用于获取用户登录信息，向用户展示至少一份喜好调查问卷，该登录信息包括社交对象条件；

信息确定模块520，用于根据用户填写的喜好调查问卷，确定用户特征和初始推送社交对象；

推送筛选模块530，用于根据社交对象条件和用户特征筛选初始推送社交对象，得到推送对象。

本实施例提供的技术方案，首先根据该用户设定的社交对象条件预先确定出初始推送社交对象，再次根据用户填写的喜好调查问卷得到的用户特征，在初始推送社交对象中进一步筛选出与用户兴趣相似的推送对象，从而达到网络社交的目的，解决了现有的网络社交存在的社交局限性的问题，使用户能够快速找到符合自身社交期望的社交对象，提高了网络社交匹配的准确性。

进一步的，上述信息确定模块520，可以包括：

用户特征确定单元，用于根据喜好调查问卷中用户填写的信息，确定用户特征；

特征库确定单元，用于根据喜好调查问卷的属性信息，确定目标特征库；

初始对象确定单元，用于在目标特征库中确定初始推送社交对象。

进一步的，上述目标特征库可以为属性信息与喜好调查问卷的属性信息相同或者相关的特征库。

进一步的，上述信息确定模块520，还可以包括：

特征存储单元，用于在根据喜好调查问卷中用户填写的信息，确定用户特征之后，将用户特征存储至属性信息与喜好调查问卷的属性信息相同的特征库中。

进一步的，上述推送筛选模块530，可以包括：

初步筛选单元，用于根据社交对象条件筛选初始推送社交对象；

对象特征获取单元，用于根据筛选后的初始推送社交对象填写的喜好调查问卷，获取对应的社交对象特征；

推送对象确定单元，用于根据用户特征和社交对象特征的相似度，确定推送对象。

进一步的，上述社交应用程序的操作装置，还可以包括：

请求接收模块，用于在获取用户登录信息，向用户展示喜好调查问卷之后，接收用户的社交请求。

进一步的，上述社交应用程序的操作装置，还可以包括：

对象展示模块，用于在得到推送对象之后，根据社交请求，将推送对象发送给用户，以使用户端按照预设展示形式展示推送对象。

本实施例提供的社交应用程序的操作装置可适用于上述任意实施例提供的社交应用程序的操作方法，具备相应的功能和有益效果。

实施例五

图6为本发明实施例五提供的一种服务器的结构示意图，如图6所示，该服务器包括处理器60、存储装置61和通信装置62；服务器中处理器60的数量可以是一个或多个，图6中以一个处理器60为例；服务器中的处理器60、存储装置61和通信装置62可以通过总线或其他方式连接，图6中以通过总线连接为例。

存储装置61作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明任意实施例所述的社交应用程序的操作方法对应的程序指令/模块。处理器60通过运行存储在存储装置61中的软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述社交应用程序的操作方法。

存储装置61可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储装置61可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储装置61可进一步包括相对于处理器60远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至服务器。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

通信装置62可用于实现服务器与用户端间的网络连接或者移动数据连接。

本实施例提供的一种服务器可用于执行上述任意实施例提供的社交应用程序的操作方法，具备相应的功能和有益效果。

实施例六

本发明实施例六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可实现上述任意实施例中的社交应用程序的操作方法。该方法具体可以包括：

获取用户登录信息，向用户展示至少一份喜好调查问卷，该登录信息包括社交对象条件；

根据用户填写的喜好调查问卷，确定用户特征和初始推送社交对象；

根据社交对象条件和用户特征筛选初始推送社交对象，得到推送对象。

当然,本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作，还可以执行本发明任意实施例所提供的社交应用程序的操作方法中的相关操作。

通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，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，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，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)执行本发明各个实施例所述的方法。

值得注意的是，上述社交应用程序的操作装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。

以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明，对于本领域技术人员而言，本发明可以有各种改动和变化。凡在本发明的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种社交应用程序的操作方法，其特征在于，包括：

获取用户登录信息，向所述用户展示至少一份喜好调查问卷，所述登录信息包括社交对象条件；

根据用户填写的喜好调查问卷，确定用户特征和初始推送社交对象；

根据所述社交对象条件和所述用户特征筛选所述初始推送社交对象，得到推送对象。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据用户填写的喜好调查问卷，确定用户特征和初始推送社交对象，包括：

根据喜好调查问卷中用户填写的信息，确定用户特征；

根据喜好调查问卷的属性信息，确定目标特征库；

在所述目标特征库中确定初始推送社交对象。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标特征库为属性信息与所述喜好调查问卷的属性信息相同或者相关的特征库。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在根据喜好调查问卷中用户填写的信息，确定用户特征之后，还包括：

将所述用户特征存储至属性信息与所述喜好调查问卷的属性信息相同的特征库中。

5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，根据所述社交对象条件和所述用户特征筛选所述初始推送社交对象，得到推送对象，包括：

根据所述社交对象条件筛选所述初始推送社交对象；

根据筛选后的初始推送社交对象填写的喜好调查问卷，获取对应的社交对象特征；

根据所述用户特征和所述社交对象特征的相似度，确定推送对象。

6.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，在获取用户登录信息，向所述用户展示喜好调查问卷之后，还包括：

接收所述用户的社交请求。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在得到推送对象之后，还包括：

根据所述社交请求，将所述推送对象发送给所述用户，以使用户端按照预设展示形式展示所述推送对象。

8.一种社交应用程序的操作装置，其特征在于，包括：

登录获取模块，用于获取用户登录信息，向所述用户展示至少一份喜好调查问卷，所述登录信息包括社交对象条件；

信息确定模块，用于根据用户填写的喜好调查问卷，确定用户特征和初始推送社交对象；

推送筛选模块，用于根据所述社交对象条件和所述用户特征筛选所述初始推送社交对象，得到推送对象。

9.一种服务器，其特征在于，所述服务器包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的社交应用程序的操作方法。

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中任一所述的社交应用程序的操作方法。

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