CN111814067A - 好友推荐方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
好友推荐方法、装置、设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111814067A CN111814067A CN202010620950.XA CN202010620950A CN111814067A CN 111814067 A CN111814067 A CN 111814067A CN 202010620950 A CN202010620950 A CN 202010620950A CN 111814067 A CN111814067 A CN 111814067A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- target
- connection
- user
- common
- time
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 45
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims abstract description 21
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 27
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims description 19
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 2
- 238000002372 labelling Methods 0.000 claims 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 230000002354 daily effect Effects 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 4
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 2
- 210000004460 N cell Anatomy 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 210000003126 m-cell Anatomy 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000001953 sensory effect Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/95—Retrieval from the web
- G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
- G06F16/9536—Search customisation based on social or collaborative filtering
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/01—Social networking
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
- Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
- Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks
Abstract
本申请公开了一种好友推荐方法、装置、设备及存储介质，涉及智能搜索和信息流领域。具体实现方案为：获取与多个用户分别对应的常用Wi‑Fi列表；根据常用Wi‑Fi列表中的各常用Wi‑Fi的连接时间，筛选出与各用户分别对应的目标Wi‑Fi集合，目标Wi‑Fi具有场所属性；根据将同一目标Wi‑Fi标注为相同场所属性的各用户，生成与各目标Wi‑Fi分别对应的关联用户群；根据待推荐用户的好友推荐请求，获取包含待推荐用户的目标关联用户群，并将目标关联用户群中的其他用户提供给所述待推荐用户。本申请实施例的技术方案可以根据用户的Wi‑Fi连接数据，准确地向用户推荐好友。
Description
技术领域
本申请涉及人工智能领域，尤其涉及基于大数据技术的智能搜索和信息流技术。具体地，本申请提供了一种好友推荐方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
好友推荐是很多社交软件或内容推荐软件提供的一个基础功能。当前有很多实现好友推荐的方法，例如，利用通讯录，或基于用户的兴趣，或基于用户的人口学特征进行推荐。但这些好友推荐方式，或者需要获取用户通讯录数据，有侵犯用户隐私的风险；或者需要精确了解用户的兴趣、人口学特征，才能准确的推荐好友。
发明内容
本申请实施例提供了一种好友推荐方法、装置、设备及存储介质。
第一方面，本申请实施例提供了一种好友推荐方法，包括：
获取与多个用户分别对应的常用Wi-Fi列表；
根据常用Wi-Fi列表中的各常用Wi-Fi的连接时间，筛选出与各用户分别对应的目标Wi-Fi集合，目标Wi-Fi具有场所属性；
根据将同一目标Wi-Fi标注为相同场所属性的各用户，生成与各目标Wi-Fi分别对应的关联用户群；
根据待推荐用户的好友推荐请求，获取包含待推荐用户的目标关联用户群，并将目标关联用户群中的其他用户提供给待推荐用户。
第二方面，本申请实施例还提供了一种好友推荐装置，包括：
获取模块，用于获取与多个用户分别对应的常用Wi-Fi列表；
筛选模块，用于根据常用Wi-Fi列表中的各常用Wi-Fi的连接时间，筛选出与各用户分别对应的目标Wi-Fi集合，目标Wi-Fi具有场所属性；
用户群生成模块，用于根据将同一目标Wi-Fi标注为相同场所属性的各用户，生成与各目标Wi-Fi分别对应的关联用户群；
推荐模块，用于根据待推荐用户的好友推荐请求，获取包含待推荐用户的目标关联用户群，并将目标关联用户群中的其他用户提供给待推荐用户。
第三方面，本申请实施例还提供了一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本申请任意实施例提供的好友推荐方法。
第四方面，本申请实施例还提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，计算机指令用于使计算机执行本申请任意实施例提供的好友推荐方法。
本申请实施例的技术方案，实现了根据用户的Wi-Fi连接数据，即可准确地向用户推荐好友。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：
图1是本申请实施例中的一种好友推荐方法的示意图；
图2是本申请实施例中的一种好友推荐方法的示意图；
图3是本申请实施例中的一种好友推荐装置的结构示意图；
图4是用来实现本申请实施例的好友推荐方法的电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
图1是本申请实施例中的一种好友推荐方法的示意图，本实施例的技术方案适用于为用户推荐好友的情况，该方法可以由好友推荐装置执行，该装置可以通过软件，和/或硬件的方式实现，并一般可以集成在电子设备中，例如终端设备中，本实施例的方法具体包括以下步骤：
步骤110、获取与多个用户分别对应的常用Wi-Fi列表。
本实施例中，用户是指某应用程序中的注册用户，应用程序可以包括社交类应用程序、信息流应用程序、短视频应用程序等。为了可以在没有获取用户隐私信息，例如用户的通讯录数据，以及不了解用户个人信息，例如用户的兴趣或者人口学特征的情况下，在应用程序中向用户准确推荐好友，可以获取该应用程序中各个注册用户分别对应的常用Wi-Fi列表，以便于后续通过常用Wi-Fi列表中包括的至少一个用户经常连接的Wi-Fi的信息，合理推断出用户的日常时间作息、兴趣爱好等特征，为好友推荐做铺垫。
可选的，获取与多个用户分别对应的常用Wi-Fi列表，可以包括：根据多个用户的历史Wi-Fi连接日志，确定与各用户分别对应的历史连接Wi-Fi列表；根据各历史连接Wi-Fi列表中各历史连接Wi-Fi在不同时间单元内的连接情况，生成与各用户分别对应的常用Wi-Fi列表。
本实施例中，可以通过抓取应用程序的历史日志数据，获取到多个用户的历史Wi-Fi连接日志，通过对各个用户的历史Wi-Fi连接日志进行解析，得到与各用户分别对应的历史连接Wi-Fi列表，其中，历史连接Wi-Fi列表中包括用户曾经连接过的所有Wi-Fi的信息。然后，对历史连接Wi-Fi列表中的各个历史连接Wi-Fi的每天连接情况进行统计，根据统计结果选出用户常用的Wi-Fi，组成常用Wi-Fi列表。其中，时间单元可以是一天。
可选的，根据历史连接Wi-Fi列表中各历史连接Wi-Fi在不同历史时间单元内的连接情况，生成与各用户分别对应的常用Wi-Fi列表，可以包括：获取与当前处理用户对应的目标历史连接Wi-Fi列表；在目标历史连接Wi-Fi列表中，筛选出连接时间位于设定时间区间内的多个备选连接Wi-Fi，时间区间包括多个历史时间单元；根据各备选连接Wi-Fi在各历史时间单元内的连接情况，统计各备选连接Wi-Fi在时间区间内的连接频次；按照连接频次从大到小的顺序，在各备选连接Wi-Fi中确定出与当前处理用户对应的常用Wi-Fi列表。
本实施例中，由于与当前处理用户对应的目标历史连接Wi-Fi列表中包括的是第一用户曾经连接过的所有历史连接Wi-Fi，因此各历史连接Wi-Fi的连接时间可能差别较大，有的历史连接Wi-Fi最近才连接过，有的历史连接Wi-Fi一年前连接过。为了筛选出能够反映用户最近一段时间内的作息时间和兴趣爱好的常用Wi-Fi，可以设定一个设定时间区间，并将连接时间位于设定时间区间内的多个历史连接Wi-Fi作为备选的常用Wi-Fi。其中，设定时间区间可以是90天，或者120天，或者其他的时间区间。然后根据备选连接Wi-Fi的每天的连接情况，确定各备选连接Wi-Fi在设定时间区间内的连接频次，进而可以按照连接频次从大到小的顺序，从备选连接Wi-Fi中选择出当前处理用户的常用Wi-Fi。
示例性的，针对用户A，可以先从用户A对应的历史连接Wi-Fi列表中，获取最近90天内用户A曾经连接过的全部历史连接Wi-Fi作为备选连接Wi-Fi，然后以天为单位，统计这90天内的每一天用户A是否连接了某一个备选连接Wi-Fi，进而可以统计出在最近90天内各个备选连接Wi-Fi的连接天数，然后设定一个天数阈值，例如5天或者10天等，并将这90天内连接天数超过该天数阈值的备选连接Wi-Fi作为用户A的常用Wi-Fi。
步骤120、根据常用Wi-Fi列表中的各常用Wi-Fi的连接时间，筛选出与各用户分别对应的目标Wi-Fi集合。
其中，目标Wi-Fi具有场所属性。
本实施例中，在确定用户的常用Wi-Fi之后，可以根据各常用Wi-Fi的连接时间以及连接频次，确定各常用Wi-Fi是否有场所属性，并将有场所属性的常用Wi-Fi以及该常用Wi-Fi的相关信息加入到与该用户对应的目标Wi-Fi集合中。
步骤130、根据将同一目标Wi-Fi标注为相同场所属性的各用户，生成与各目标Wi-Fi分别对应的关联用户群。
本实施例中，每个具有场所属性的Wi-Fi都对应一个指定的时间段和一个指定的地点范围，例如，家庭属性的Wi-Fi可以对应晚上8点至第二天早上8点这个时间段，以及M小区N号楼这个地点范围。因此，如果不同用户对同一个目标Wi-Fi标注相同的场所属性，例如，用户A和用户B都将自己的常用Wi-Fi HH标记为家庭属性的Wi-Fi，则说明用户A和用户B在相同的时间段内以及相同的地点范围内连接Wi-Fi HH，即用户A和用户B的生活作息时间比较相似，居住的地方也很相近，即用户A与用户B的关联度较高，可以将用户A和用户B都加入至与Wi-Fi HH对应的关联用户群中。
步骤140、根据待推荐用户的好友推荐请求，获取包含待推荐用户的目标关联用户群，并将目标关联用户群中的其他用户提供给待推荐用户。
本实施例中，当接收到待推荐用户发送的好友推荐请求时，可以遍历查询各关联用户群中是否包括该待推荐用户，即查找是否有与该待推荐用户有较高的关联度的其他用户。如果找到包括该待推荐用户的关联用户群，则将该关联用户群中的其他用户都作为推荐目标提供给待推荐用户。
本申请实施例的技术方案，通过获取与多个用户分别对应的常用Wi-Fi列表；根据常用Wi-Fi列表中的各常用Wi-Fi的连接时间，筛选出与各用户分别对应的目标Wi-Fi集合，目标Wi-Fi具有场所属性；根据将同一目标Wi-Fi标注为相同场所属性的各用户，生成与各目标Wi-Fi分别对应的关联用户群；根据待推荐用户的好友推荐请求，获取包含待推荐用户的目标关联用户群，并将目标关联用户群中的其他用户提供给待推荐用户，解决了现有技术中需要获取用户的隐私数据或者精确了解用户信息才能准确推荐好友的问题，实现了根据用户的Wi-Fi连接数据，即可准确地向用户推荐好友。
图2是本申请实施例中的一种好友推荐方法的示意图，本实施例在上述实施例的基础上进一步细化，提供根据常用Wi-Fi列表中的各常用Wi-Fi的连接时间，筛选出与各用户分别对应的目标Wi-Fi集合的具体步骤，以及在根据将同一目标Wi-Fi标注为相同场所属性的各用户，生成与各目标Wi-Fi分别对应的关联用户群之后，对关联用户群进行扩充的具体步骤。下面结合图2对本申请实施例提供的一种好友推荐方法进行说明，包括以下步骤：
步骤210、获取与多个用户分别对应的常用Wi-Fi列表。
本实施例中，用户通常会在固定的时间段内在固定的场所通过Wi-Fi来接入互联网，例如，公司Wi-Fi、家庭Wi-Fi、酒店Wi-Fi等。移动应用程序通过解析网络连接信息，可以获得各个用户曾经连接过的所有历史连接Wi-Fi的信息，包括Wi-Fi名称、服务集标识(Service Set Identifier，SSID)，Wi-Fi连接时间等。然后从历史连接Wi-Fi中选择用户常用的Wi-Fi组成常用Wi-Fi列表，后续可以基于常用Wi-Fi的连接信息，确定在同一个时间段内连接了同一个Wi-Fi热点的关联用户群，并根据这个关联用户群实现互相推荐。
步骤220、在与当前处理用户对应的目标常用Wi-Fi列表中，获取一个目标常用Wi-Fi。
本实施例中，为了方便找到与当前处理用户的生活作息以及兴趣爱好比较相似的其他用户，预先设置了多个不同的场所属性，每个场所属性对应一个指定的时间段和一个指定的地点范围。为了确定与当前处理用户对应的目标常用Wi-Fi列表中的各个常用Wi-Fi分别具有哪个场所属性，依次从目标常用Wi-Fi列表中获取一个常用Wi-Fi作为目标常用Wi-Fi来进行处理。
步骤230、根据预设的时间分类标准，确定与目标常用Wi-Fi的各连接时间分别对应的时间类型。
本实施例中，针对各场所属性分别设置不同的时间分类标准，即与该场所属性对应的时间段，每个时间分类标准可以确定一种时间类型。例如，家庭场所的时间分类标准可以是晚上8点至第二天早上8点，则符合该时间分类标准的目标常用Wi-Fi的连接时间对应的时间类型为家庭类型。
步骤240、统计与各时间类型分别对应的连接次数，并在目标时间类型的连接次数满足阈值条件时，将目标常用Wi-Fi确定为目标Wi-Fi。
本实施例中，在确定目标常用Wi-Fi的各连接时间对应的时间类型之后，为了避免因为偶尔的较少次数的连接，将目标常用Wi-Fi确定为一个错误的场所属性，为各时间类型设置一个对应的阈值条件，只有目标常用Wi-Fi的与某时间类型对应的连接次数满足阈值条件，才能将目标常用Wi-Fi确定为有场所属性的目标Wi-Fi。此时，尚不能完全确定目标常用Wi-Fi的具体的场所属性。
例如，如果统计发现目标常用Wi-Fi的连接时间为家庭类型的次数为10次，而阈值条件中规定的是与家庭类型对应的连接次数大于5次，则可以将目标常用Wi-Fi确定为有场所属性的目标Wi-Fi。
其中，如果目标常用Wi-Fi的连接时间为目标时间类型的连接次数，不满足与目标时间类型对应的阈值条件，则继续判断目标常用Wi-Fi的连接时间为其他时间类型的连接次数是否满足对应的阈值条件，如果是，则依然确定该目标常用Wi-Fi为目标Wi-Fi，只有当目标常用Wi-Fi的各连接时间对应的所有时间类型的连接次数都不满足对应的阈值条件时，才确定目标常用Wi-Fi不具有场所属性。
步骤250、根据目标时间类型，确定与目标Wi-Fi对应的场所属性，并将目标Wi-Fi加入至与当前处理用户对应的目标Wi-Fi集合中。
本实施例中，在确定目标Wi-Fi具有场所属性后，如果根据目标时间类型确定了与目标Wi-Fi对应的场所属性，则将目标Wi-Fi的场所属性以及连接信息都加入至与当前处理用户对应的目标Wi-Fi集合中进行存储。
可选的，时间类型包括：工作日内工作时间，工作日内非工作时间以及非工作日；和/或场所属性包括下述至少一项：家庭、工作单位、宾馆、餐厅、娱乐场所或者景区。
本实施例中，根据用户的日常活动安排，可以将时间类型设置为工作日内工作时间，例如，周一至周五9点至17点，工作日内非工作时间，例如，周一至周五17点至9点，以及非工作日，例如周六日；将场所属性设置为家庭、工作单位、宾馆、餐厅、娱乐场所或者景区等等。
可选的，根据目标时间类型，确定与目标Wi-Fi对应的场所属性，可以包括：获取与目标Wi-Fi的Wi-Fi名称对应的名称属性；根据目标时间类型以及名称属性，确定与目标Wi-Fi对应的场所属性。
本实施例中，由于用户在工作时间内一般是在工作单位工作，而在非工作时间内可以去餐厅吃饭，去娱乐场所进行娱乐活动，去景区游玩等多种选择，因此，仅靠时间类型无法准确的判断目标Wi-Fi对应的场所属性，此时，可以根据与目标Wi-Fi的Wi-Fi名称对应的名称属性来进一步划分目标Wi-Fi的场所属性。
示例性的，如果目标Wi-Fi的Wi-Fi名称中有景区相关的词，则可以将目标Wi-Fi的Wi-Fi名称对应的名称属性确定为景区，如果目标Wi-Fi的Wi-Fi名称中有公司、研究所等与工作相关的词，则可以将目标Wi-Fi的Wi-Fi名称对应的名称属性确定为工作单位，等等。
本实施例中，也可以仅根据目标时间类型确定与目标Wi-Fi对应的场所属性，例如，可以将用户在工作日内工作时间经常访问的目标Wi-Fi对应的场所属性确定为工作单位，将用户在工作日内非工作时间或者非工作日经常访问的目标Wi-Fi对应的场所属性确定为家庭。但这种确定场所属性的方式无法对目标Wi-Fi对应的场所属性进行准确的划分。
步骤260、返回执行获取一个目标常用Wi-Fi的操作，直至完成对目标常用Wi-Fi列表中全部目标常用Wi-Fi的处理。
步骤270、根据将同一目标Wi-Fi标注为相同场所属性的各用户，生成与各目标Wi-Fi分别对应的关联用户群。
本实施例中，在确定各用户的目标常用Wi-Fi列表中全部目标常用Wi-Fi对应的场所属性，得到各用户对应的标记有场所属性的目标Wi-Fi集合后，可以根据各用户对应的目标Wi-Fi集合，找到将同一目标Wi-Fi标注为相同场所属性的用户，并将这些用户加入至与该目标Wi-Fi对应的关联用户群中，关联用户群中的用户之间可以互相推荐。
可选的，在根据将同一目标Wi-Fi标注为相同场所属性的各用户，生成与各目标Wi-Fi分别对应的关联用户群之后，还可以包括：根据多个用户的历史Wi-Fi连接日志，生成与各目标Wi-Fi分别对应的历史连接用户列表；根据各历史连接用户列表，对匹配的关联用户群进行扩充。
本实施例中，在确定与目标Wi-Fi对应的关联用户群之后，还可以根据各用户的历史Wi-Fi连接日志，找到最近连接过目标Wi-Fi的所有用户，例如，最近90天内连接过目标Wi-Fi的所有用户，将这些用户全部加入到与目标Wi-Fi对应的关联用户群中，对关联用户群进行扩充。
本实施例中，一共可以有三种获取关联用户群的方式，第一种方式仅根据Wi-Fi对应的场所属性，例如，两个用户针对同一个目标Wi-Fi，都确定该目标Wi-Fi对应的场所属性为家庭，则可以将上述两个用户划分至与该目标Wi-Fi对应的同一个关联用户群中。第二种方式仅根据特定的时间段，例如，可以将1周内一个Wi-Fi所连接的全部用户划分至一个关联用户群中。第三种方式是上述两个方式的组合，首先通过上述两种方式划分了多个与各Wi-Fi对应的关联用户群，然后可以将同一Wi-Fi对应的多个关联用户群进行合并处理，得到扩充后的关联用户群。
本实施例的好友推荐方法，可以帮助应用程序增加用户社交属性，提升用户粘性，进而提升应用程序的日活跃用户数量、用户在线时长以及用户满意度等核心指标。
步骤280、根据待推荐用户的好友推荐请求，获取包含待推荐用户的目标关联用户群，并将目标关联用户群中的其他用户提供给待推荐用户。
本申请实施例的技术方案，通过获取与多个用户分别对应的常用Wi-Fi列表，根据常用Wi-Fi列表中各常用Wi-Fi的连接时间以及名称属性，确定具有场所属性的目标Wi-Fi，进而根据将同一目标Wi-Fi标注为相同场所属性的各用户，生成与各目标Wi-Fi分别对应的关联用户群；并在待推荐用户请求推荐好友时，将包含待推荐用户的目标关联用户群中的其他用户提供给待推荐用户，解决了现有技术中需要获取用户的隐私数据或者精确了解用户信息才能准确推荐好友的问题，可以在避免获取用户隐私信息、用户精准兴趣和人口学特征的情况下，仅根据用户的Wi-Fi连接数据，实现高相关高转化的好友推荐。
图3是本申请实施例中的一种好友推荐装置的结构示意图，该好友推荐装置，包括：获取模块310、筛选模块320、用户群生成模块330以及推荐模块340。
获取模块310，用于获取与多个用户分别对应的常用Wi-Fi列表；
筛选模块320，用于根据常用Wi-Fi列表中的各常用Wi-Fi的连接时间，筛选出与各用户分别对应的目标Wi-Fi集合，目标Wi-Fi具有场所属性；
用户群生成模块330，用于根据将同一目标Wi-Fi标注为相同场所属性的各用户，生成与各目标Wi-Fi分别对应的关联用户群；
推荐模块340，用于根据待推荐用户的好友推荐请求，获取包含待推荐用户的目标关联用户群，并将目标关联用户群中的其他用户提供给待推荐用户。
本申请实施例的技术方案，通过获取与多个用户分别对应的常用Wi-Fi列表；根据常用Wi-Fi列表中的各常用Wi-Fi的连接时间，筛选出与各用户分别对应的目标Wi-Fi集合，目标Wi-Fi具有场所属性；根据将同一目标Wi-Fi标注为相同场所属性的各用户，生成与各目标Wi-Fi分别对应的关联用户群；根据待推荐用户的好友推荐请求，获取包含待推荐用户的目标关联用户群，并将目标关联用户群中的其他用户提供给待推荐用户，解决了现有技术中需要获取用户的隐私数据或者精确了解用户信息才能准确推荐好友的问题，实现了根据用户的Wi-Fi连接数据，即可准确地向用户推荐好友。
可选的，获取模块310，包括：
确定单元，用于根据多个用户的历史Wi-Fi连接日志，确定与各用户分别对应的历史连接Wi-Fi列表；
生成单元，用于根据各历史连接Wi-Fi列表中各历史连接Wi-Fi在不同时间单元内的连接情况，生成与各用户分别对应的常用Wi-Fi列表。
可选的，生成单元，具体用于：
获取与当前处理用户对应的目标历史连接Wi-Fi列表；
在目标历史连接Wi-Fi列表中，筛选出连接时间位于设定时间区间内的多个备选连接Wi-Fi，时间区间包括多个历史时间单元；
根据各备选连接Wi-Fi在各历史时间单元内的连接情况，统计各备选连接Wi-Fi在时间区间内的连接频次；
按照连接频次从大到小的顺序，在各备选连接Wi-Fi中确定出与当前处理用户对应的常用Wi-Fi列表。
可选的，筛选模块320，包括：
Wi-Fi获取单元，用于在与当前处理用户对应的目标常用Wi-Fi列表中，获取一个目标常用Wi-Fi；
时间类型确定单元，用于根据预设的时间分类标准，确定与目标常用Wi-Fi的各连接时间分别对应的时间类型；
目标Wi-Fi确定单元，用于统计与各时间类型分别对应的连接次数，并在目标时间类型的连接次数满足阈值条件时，将目标常用Wi-Fi确定为目标Wi-Fi；
场所属性确定单元，用于根据目标时间类型，确定与目标Wi-Fi对应的场所属性，并将目标Wi-Fi加入至与当前处理用户对应的目标Wi-Fi集合中；
循环处理单元，用于返回执行获取一个目标常用Wi-Fi的操作，直至完成对目标常用Wi-Fi列表中全部目标常用Wi-Fi的处理。
可选的，场所属性确定单元，具体用于：
获取与目标Wi-Fi的Wi-Fi名称对应的名称属性；
根据目标时间类型以及名称属性，确定与目标Wi-Fi对应的场所属性。
可选的，时间类型包括：工作日内工作时间，工作日内非工作时间以及非工作日；和/或
场所属性包括下述至少一项：家庭、工作单位、宾馆、餐厅、娱乐场所或者景区。
可选的，还包括：
扩充模块，用于在根据将同一目标Wi-Fi标注为相同场所属性的各用户，生成与各目标Wi-Fi分别对应的关联用户群之后，
根据多个用户的历史Wi-Fi连接日志，生成与各目标Wi-Fi分别对应的历史连接用户列表；
根据各历史连接用户列表，对匹配的关联用户群进行扩充。
本申请实施例所提供的好友推荐装置可执行本申请任意实施例所提供的好友推荐方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
根据本申请的实施例，本申请实施例还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。
如图4所示，是根据本申请实施例的好友推荐方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。
如图4所示，该电子设备包括：一个或多个处理器401、存储器402，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在其它实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个电子设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图4中以一个处理器401为例。
存储器402即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中，存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令，以使至少一个处理器执行本申请所提供的好友推荐方法。本申请的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行本申请所提供的好友推荐方法。
存储器402作为一种非瞬时计算机可读存储介质，可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的好友推荐方法对应的程序指令/模块(例如，附图3所示的获取模块310、筛选模块320、用户群生成模块330以及推荐模块340)。处理器401通过运行存储在存储器402中的非瞬时软件程序、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，即实现上述方法实施例中的好友推荐方法。
存储器402可以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、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据好友推荐的电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器402可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，存储器402可选包括相对于处理器401远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至好友推荐的电子设备。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。
好友推荐方法的电子设备还可以包括：输入装置403和输出装置404。处理器401、存储器402、输入装置403和输出装置404可以通过总线或者其他方式连接，图4中以通过总线连接为例。
输入装置403可接收输入的数字或字符信息，以及产生与好友推荐的电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置404可以包括显示设备、辅助照明装置(例如，LED)和触觉反馈装置(例如，振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于，液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中，显示设备可以是触摸屏。
此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用ASIC(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令，并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(PLD))，包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。
本申请实施例的技术方案，通过获取与多个用户分别对应的常用Wi-Fi列表；根据常用Wi-Fi列表中的各常用Wi-Fi的连接时间，筛选出与各用户分别对应的目标Wi-Fi集合，目标Wi-Fi具有场所属性；根据将同一目标Wi-Fi标注为相同场所属性的各用户，生成与各目标Wi-Fi分别对应的关联用户群；根据待推荐用户的好友推荐请求，获取包含待推荐用户的目标关联用户群，并将目标关联用户群中的其他用户提供给待推荐用户，解决了现有技术中需要获取用户的隐私数据或者精确了解用户信息才能准确推荐好友的问题，实现了根据用户的Wi-Fi连接数据，即可准确地向用户推荐好友。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。
Claims (16)
1.一种好友推荐方法，包括：
获取与多个用户分别对应的常用Wi-Fi列表；
根据所述常用Wi-Fi列表中的各常用Wi-Fi的连接时间，筛选出与各用户分别对应的目标Wi-Fi集合，所述目标Wi-Fi具有场所属性；
根据将同一目标Wi-Fi标注为相同场所属性的各用户，生成与各目标Wi-Fi分别对应的关联用户群；
根据待推荐用户的好友推荐请求，获取包含所述待推荐用户的目标关联用户群，并将所述目标关联用户群中的其他用户提供给所述待推荐用户。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，获取与多个用户分别对应的常用Wi-Fi列表，包括：
根据所述多个用户的历史Wi-Fi连接日志，确定与各所述用户分别对应的历史连接Wi-Fi列表；
根据各所述历史连接Wi-Fi列表中各历史连接Wi-Fi在不同时间单元内的连接情况，生成与各所述用户分别对应的常用Wi-Fi列表。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，根据所述历史连接Wi-Fi列表中各历史连接Wi-Fi在不同历史时间单元内的连接情况，生成与各所述用户分别对应的常用Wi-Fi列表，包括：
获取与当前处理用户对应的目标历史连接Wi-Fi列表；
在所述目标历史连接Wi-Fi列表中，筛选出连接时间位于设定时间区间内的多个备选连接Wi-Fi，所述时间区间包括多个历史时间单元；
根据各所述备选连接Wi-Fi在各所述历史时间单元内的连接情况，统计各所述备选连接Wi-Fi在所述时间区间内的连接频次；
按照连接频次从大到小的顺序，在各所述备选连接Wi-Fi中确定出与当前处理用户对应的常用Wi-Fi列表。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，根据所述常用Wi-Fi列表中的各常用Wi-Fi的连接时间，筛选出与各用户分别对应的目标Wi-Fi集合，包括：
在与当前处理用户对应的目标常用Wi-Fi列表中，获取一个目标常用Wi-Fi；
根据预设的时间分类标准，确定与所述目标常用Wi-Fi的各连接时间分别对应的时间类型；
统计与各所述时间类型分别对应的连接次数，并在目标时间类型的连接次数满足阈值条件时，将所述目标常用Wi-Fi确定为目标Wi-Fi；
根据所述目标时间类型，确定与所述目标Wi-Fi对应的场所属性，并将所述目标Wi-Fi加入至与所述当前处理用户对应的目标Wi-Fi集合中；
返回执行获取一个目标常用Wi-Fi的操作，直至完成对所述目标常用Wi-Fi列表中全部目标常用Wi-Fi的处理。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，根据所述目标时间类型，确定与所述目标Wi-Fi对应的场所属性，包括：
获取与所述目标Wi-Fi的Wi-Fi名称对应的名称属性；
根据所述目标时间类型以及所述名称属性，确定与所述目标Wi-Fi对应的场所属性。
6.根据权利要求4所述的方法，其中，所述时间类型包括：工作日内工作时间，工作日内非工作时间以及非工作日；和/或
所述场所属性包括下述至少一项：家庭、工作单位、宾馆、餐厅、娱乐场所或者景区。
7.根据权利要求1所述的方法，在根据将同一目标Wi-Fi标注为相同场所属性的各用户，生成与各目标Wi-Fi分别对应的关联用户群之后，还包括：
根据所述多个用户的历史Wi-Fi连接日志，生成与各所述目标Wi-Fi分别对应的历史连接用户列表；
根据各所述历史连接用户列表，对匹配的关联用户群进行扩充。
8.一种好友推荐装置，包括：
获取模块，用于获取与多个用户分别对应的常用Wi-Fi列表；
筛选模块，用于根据所述常用Wi-Fi列表中的各常用Wi-Fi的连接时间，筛选出与各用户分别对应的目标Wi-Fi集合，所述目标Wi-Fi具有场所属性；
用户群生成模块，用于根据将同一目标Wi-Fi标注为相同场所属性的各用户，生成与各目标Wi-Fi分别对应的关联用户群；
推荐模块，用于根据待推荐用户的好友推荐请求，获取包含所述待推荐用户的目标关联用户群，并将所述目标关联用户群中的其他用户提供给所述待推荐用户。
9.根据权利要求8所述的装置，其中，获取模块，包括：
确定单元，用于根据所述多个用户的历史Wi-Fi连接日志，确定与各所述用户分别对应的历史连接Wi-Fi列表；
生成单元，用于根据各所述历史连接Wi-Fi列表中各历史连接Wi-Fi在不同时间单元内的连接情况，生成与各所述用户分别对应的常用Wi-Fi列表。
10.根据权利要求9所述的装置，其中，生成单元，具体用于：
获取与当前处理用户对应的目标历史连接Wi-Fi列表；
在所述目标历史连接Wi-Fi列表中，筛选出连接时间位于设定时间区间内的多个备选连接Wi-Fi，所述时间区间包括多个历史时间单元；
根据各所述备选连接Wi-Fi在各所述历史时间单元内的连接情况，统计各所述备选连接Wi-Fi在所述时间区间内的连接频次；
按照连接频次从大到小的顺序，在各所述备选连接Wi-Fi中确定出与当前处理用户对应的常用Wi-Fi列表。
11.根据权利要求8所述的装置，其中，筛选模块，包括：
Wi-Fi获取单元，用于在与当前处理用户对应的目标常用Wi-Fi列表中，获取一个目标常用Wi-Fi；
时间类型确定单元，用于根据预设的时间分类标准，确定与所述目标常用Wi-Fi的各连接时间分别对应的时间类型；
目标Wi-Fi确定单元，用于统计与各所述时间类型分别对应的连接次数，并在所述目标时间类型的连接次数满足阈值条件时，将所述目标常用Wi-Fi确定为目标Wi-Fi；
场所属性确定单元，用于根据所述目标时间类型，确定与所述目标Wi-Fi对应的场所属性，并将所述目标Wi-Fi加入至与所述当前处理用户对应的目标Wi-Fi集合中；
循环处理单元，用于返回执行获取一个目标常用Wi-Fi的操作，直至完成对所述目标常用Wi-Fi列表中全部目标常用Wi-Fi的处理。
12.根据权利要求11所述的装置，其中，场所属性确定单元，具体用于：
获取与所述目标Wi-Fi的Wi-Fi名称对应的名称属性；
根据所述目标时间类型以及所述名称属性，确定与所述目标Wi-Fi对应的场所属性。
13.根据权利要求11所述的装置，其中，所述时间类型包括：工作日内工作时间，工作日内非工作时间以及非工作日；和/或
所述场所属性包括下述至少一项：家庭、工作单位、宾馆、餐厅、娱乐场所或者景区。
14.根据权利要求8所述的装置，还包括：
扩充模块，用于在根据将同一目标Wi-Fi标注为相同场所属性的各用户，生成与各目标Wi-Fi分别对应的关联用户群之后，
根据所述多个用户的历史Wi-Fi连接日志，生成与各所述目标Wi-Fi分别对应的历史连接用户列表；
根据各所述历史连接用户列表，对匹配的关联用户群进行扩充。
15.一种电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的方法。
16.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-7中任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010620950.XA CN111814067B (zh) | 2020-06-30 | 2020-06-30 | 好友推荐方法、装置、设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010620950.XA CN111814067B (zh) | 2020-06-30 | 2020-06-30 | 好友推荐方法、装置、设备及存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111814067A true CN111814067A (zh) | 2020-10-23 |
| CN111814067B CN111814067B (zh) | 2024-03-15 |
Family
ID=72855693
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010620950.XA Active CN111814067B (zh) | 2020-06-30 | 2020-06-30 | 好友推荐方法、装置、设备及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111814067B (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112422660A (zh) * | 2020-11-06 | 2021-02-26 | 周欢 | 一种智慧养老用户管理系统 |
| CN117573951A (zh) * | 2024-01-16 | 2024-02-20 | 每日互动股份有限公司 | 一种目标用户筛选方法、装置、介质及设备 |
| WO2024041566A1 (zh) * | 2022-08-26 | 2024-02-29 | 抖音视界有限公司 | 一种信息处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
Citations (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20070237136A1 (en) * | 2006-03-30 | 2007-10-11 | Sony Corporation | Content using method, content using apparatus, content recording method, content recording apparatus, content providing system, content receiving method, content receiving apparatus, and content data format |
| CN102546702A (zh) * | 2010-12-27 | 2012-07-04 | 汉斯·杰里·乌尔本·彼得森 | 一种通过移动设备进行社交活动的方法 |
| US20120246244A1 (en) * | 2011-03-23 | 2012-09-27 | Color Labs, Inc. | User device group formation |
| CN102739812A (zh) * | 2011-04-12 | 2012-10-17 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种推荐好友的方法及装置 |
| CN102752708A (zh) * | 2011-04-20 | 2012-10-24 | 曹晓刚 | 基于地理位置服务的并行好友推荐系统和方法 |
| US20160012465A1 (en) * | 2014-02-08 | 2016-01-14 | Jeffrey A. Sharp | System and method for distributing, receiving, and using funds or credits and apparatus thereof |
| CN106354797A (zh) * | 2016-08-26 | 2017-01-25 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 数据推荐方法和装置 |
| CN106557942A (zh) * | 2015-09-30 | 2017-04-05 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 一种用户关系的识别方法和装置 |
| CN107038649A (zh) * | 2017-05-10 | 2017-08-11 | 广东小天才科技有限公司 | 一种终端用户的好友推荐方法及装置 |
| CN107135149A (zh) * | 2017-06-30 | 2017-09-05 | 上海掌门科技有限公司 | 一种用于推荐社交用户的方法与设备 |
| CN107358533A (zh) * | 2017-06-15 | 2017-11-17 | 桂林理工大学 | 一种网络社区的用户推荐方法及系统 |
| CN108108749A (zh) * | 2017-12-12 | 2018-06-01 | 杭州电子科技大学 | 一种基于用户相似度的好友推荐方法 |
| CN108540297A (zh) * | 2018-03-29 | 2018-09-14 | 努比亚技术有限公司 | 一种聊天管理方法、移动终端及计算机可读存储介质 |
| WO2019061656A1 (zh) * | 2017-09-30 | 2019-04-04 | 平安科技（深圳）有限公司 | 电子装置、基于lbs数据的服务场所推荐方法及存储介质 |
| CN110363392A (zh) * | 2019-06-19 | 2019-10-22 | 北京淇瑀信息科技有限公司 | 基于用户Wifi信息的信贷额度调整方法、装置及电子设备 |
| CN110807052A (zh) * | 2019-11-05 | 2020-02-18 | 佳都新太科技股份有限公司 | 用户群分类方法、装置、设备及存储介质 |
-
2020
- 2020-06-30 CN CN202010620950.XA patent/CN111814067B/zh active Active
Patent Citations (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20070237136A1 (en) * | 2006-03-30 | 2007-10-11 | Sony Corporation | Content using method, content using apparatus, content recording method, content recording apparatus, content providing system, content receiving method, content receiving apparatus, and content data format |
| CN102546702A (zh) * | 2010-12-27 | 2012-07-04 | 汉斯·杰里·乌尔本·彼得森 | 一种通过移动设备进行社交活动的方法 |
| US20120246244A1 (en) * | 2011-03-23 | 2012-09-27 | Color Labs, Inc. | User device group formation |
| CN102739812A (zh) * | 2011-04-12 | 2012-10-17 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种推荐好友的方法及装置 |
| CN102752708A (zh) * | 2011-04-20 | 2012-10-24 | 曹晓刚 | 基于地理位置服务的并行好友推荐系统和方法 |
| US20160012465A1 (en) * | 2014-02-08 | 2016-01-14 | Jeffrey A. Sharp | System and method for distributing, receiving, and using funds or credits and apparatus thereof |
| CN106557942A (zh) * | 2015-09-30 | 2017-04-05 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 一种用户关系的识别方法和装置 |
| CN106354797A (zh) * | 2016-08-26 | 2017-01-25 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 数据推荐方法和装置 |
| CN107038649A (zh) * | 2017-05-10 | 2017-08-11 | 广东小天才科技有限公司 | 一种终端用户的好友推荐方法及装置 |
| CN107358533A (zh) * | 2017-06-15 | 2017-11-17 | 桂林理工大学 | 一种网络社区的用户推荐方法及系统 |
| CN107135149A (zh) * | 2017-06-30 | 2017-09-05 | 上海掌门科技有限公司 | 一种用于推荐社交用户的方法与设备 |
| WO2019061656A1 (zh) * | 2017-09-30 | 2019-04-04 | 平安科技（深圳）有限公司 | 电子装置、基于lbs数据的服务场所推荐方法及存储介质 |
| CN108108749A (zh) * | 2017-12-12 | 2018-06-01 | 杭州电子科技大学 | 一种基于用户相似度的好友推荐方法 |
| CN108540297A (zh) * | 2018-03-29 | 2018-09-14 | 努比亚技术有限公司 | 一种聊天管理方法、移动终端及计算机可读存储介质 |
| CN110363392A (zh) * | 2019-06-19 | 2019-10-22 | 北京淇瑀信息科技有限公司 | 基于用户Wifi信息的信贷额度调整方法、装置及电子设备 |
| CN110807052A (zh) * | 2019-11-05 | 2020-02-18 | 佳都新太科技股份有限公司 | 用户群分类方法、装置、设备及存储介质 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 袁小娟;: "经济型交互式学科服务平台的构建", 内蒙古科技与经济, no. 04, 28 February 2018 (2018-02-28) * |
| 陶贤都;王洋;: "微信信息污染及其影响因素研究", 新闻论坛, no. 01, 25 February 2020 (2020-02-25) * |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112422660A (zh) * | 2020-11-06 | 2021-02-26 | 周欢 | 一种智慧养老用户管理系统 |
| CN112422660B (zh) * | 2020-11-06 | 2021-10-12 | 南京魔梵信息科技有限公司 | 一种智慧养老用户管理系统 |
| WO2024041566A1 (zh) * | 2022-08-26 | 2024-02-29 | 抖音视界有限公司 | 一种信息处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN117573951A (zh) * | 2024-01-16 | 2024-02-20 | 每日互动股份有限公司 | 一种目标用户筛选方法、装置、介质及设备 |
| CN117573951B (zh) * | 2024-01-16 | 2024-04-12 | 每日互动股份有限公司 | 一种目标用户筛选方法、装置、介质及设备 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN111814067B (zh) | 2024-03-15 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111814067A (zh) | 好友推荐方法、装置、设备及存储介质 | |
| JP6494640B2 (ja) | 要求されたユーザーデータのプライバシーフィルタリング及び状況によりアクティブ化されるプライバシーモード | |
| US9754051B2 (en) | Suggesting a message to user to post on a social network based on prior posts directed to same topic in a different tense | |
| US9864974B2 (en) | Serendipitous issue reminder system | |
| US7999728B2 (en) | Granularity control in publishing information | |
| US9871883B2 (en) | Opportunity events | |
| US20180006993A1 (en) | Content delivery in a location-based messaging platform | |
| US20140279626A1 (en) | System and method for managing social relationship information | |
| US20210081084A1 (en) | User-configurable delivery of informational events | |
| US20140204718A1 (en) | Synchronization of alarms between devices | |
| WO2019036100A1 (en) | AUTOMATIC SUGGESTION FOR GROUP ACTIVITIES BASED ON COMBINED USER DATA SETS | |
| CN111739650B (zh) | 匿名社交接触回溯方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN113454669A (zh) | 通过用户访问的特征来表征地点 | |
| CN105392117B (zh) | 一种查询近距离对象的方法和装置 | |
| US9307354B2 (en) | Retroactive check-ins based on learned locations to which the user has traveled | |
| KR20160104421A (ko) | 메신저 서비스 제공 방법, 사용자 단말기 및 컴퓨터 프로그램 | |
| JP2015041237A (ja) | 情報評価装置、情報評価方法および情報評価プログラム | |
| CN110995687B (zh) | 一种猫池设备识别方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN112561332A (zh) | 模型管理方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品 | |
| CN112069137A (zh) | 生成信息的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 | |
| CN110580322B (zh) | 独立访客信息处理的方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| KR101612895B1 (ko) | 소셜 네트워크 서비스 제공 방법 및 장치 | |
| CN112507249A (zh) | 兴趣点生成的方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| JP7020650B2 (ja) | 情報提供サーバ、情報提供システム、情報提供方法およびプログラム | |
| CN111782794A (zh) | 问答响应方法和装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |