CN113127757A - 用户数据推荐的方法、装置、可读存储介质和电子设备 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种用户数据推荐的方法、装置、可读存储介质和电子设备。本发明实施例通过确定第一用户与第二用户，获取第一用户的第一用户关联数据和第二用户的第二用户关联数据，第一用户关联数据包括至少一个第一关联用户，第二用户关联数据包括至少一个第二关联用户；根据第一用户关联数据与第二用户关联数据确定出与第一关联用户存在社会属性关联关系的至少一个第二关联用户，根据第一关联用户的社会属性关联关系数据，确定第一关联用户的推荐内容。通过上述方法，确定出第一关联用户的社会属性关联关系，进而确定出第一关联用户的推荐内容，即第一关联用户感兴趣的内容，提高了向用户推荐感兴趣的内容的准确性，也提高了用户使用体验。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种用户数据推荐的方法、装置、可读存储介质和电子设备。
背景技术
随着互联网应用的发展，改变了人们传统的生活方式，例如，在线教学改变了人们传统的教学方式，在线购物改变了人们传统的购物该方式，在线教学平台和在线购物平台在人们的日常生活使用越来越广泛，以在线教学平台为例，在线教学平台有大量的用户，需要准确的为用户推荐其感兴趣的内容，以便保持用户的使用热情。
现有技术中，通常会根据用户的搜索情况或者根据用户的浏览情况为用户进行内容推荐，但是用户的搜索内容较少、用户没有进行搜索、或者用户只是无选择性浏览时，无法准确的为用户进行推荐。
综上所述，如何为每个用户准确的推荐其感兴趣的内容，是目前需要解决的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种用户数据推荐的方法、装置、可读存储介质和电子设备，为每个用户准确的推荐其感兴趣的内容，提高用户的使用体验。
第一方面，本发明实施例提供了一种用户数据推荐的方法，该方法包括：
确定第一用户与第二用户，其中，所述第一用户与所述第二用户存在推荐关系；获取所述第一用户对应的第一用户关联数据和所述第二用户对应的第二用户关联数据，其中，所述第一用户关联数据包括所对应的所述第一用户的至少一个第一关联用户，所述第二用户关联数据包括所对应的所述第二用户的至少一个第二关联用户；根据所述第一用户关联数据与所述第二用户关联数据确定出与所述第一关联用户存在社会属性关联关系的所述至少一个第二关联用户；根据所述第一关联用户的社会属性关联关系数据，确定所述第一关联用户的推荐内容，其中，所述社会属性关联关系数据包括与所述第一关联用户存在社会属性关联关系的所述至少一个第二关联用户。
优选地，该方法还包括：
获取第一通讯录数据以及至少一个第二通讯录数据，其中，所述第一通讯录数据为所述第一关联用户的通讯录数据，所述第二通讯录数据为任一所述第二关联用户的通讯录数据；
分别确定所述第一通讯录数据以及每个所述第二通讯录数据的重合度。
优选地，该方法还包括：
确定所述重合度大于设定阈值的所述第一通讯录数据与所述第二通讯录数据。
优选地，所述根据所述第一关联用户的社会属性关联关系数据，确定所述第一关联用户的推荐内容，具体包括：
将所述第一关联用户的社会属性关联关系数据输入到推荐系统中，确定所述第一关联用户的推荐内容。
优选地，该方法还包括：
将大于设定阈值的所述重合度输入到推荐系统中，确定所述第一关联用户的推荐内容。
优选地，所述至少一个第一关联用户为所述第一用户的推荐人、所述第一用户的至少一个被推荐人、以及所述第一用户的至少一个家庭关系人；所述至少一个第二关联用户为所述第二用户的推荐人、所述第二用户的至少一个被推荐人、以及所述第二用户的至少一个家庭关系人。
优选地，该方法还包括：
获取至少一个第一用户初始关联数据与至少一个第二用户初始关联数据；
对所述第一用户初始关联数据与所述第二用户初始关联数据进行数据清洗，确定所述第一用户关联数据和第二用户关联数据。
第二方面，本发明实施例提供了一种用户数据推荐的装置，该装置包括：
确定单元，用于确定第一用户与第二用户，其中，所述第一用户与所述第二用户存在推荐关系；
获取单元，用于获取所述第一用户对应的第一用户关联数据和所述第二用户对应的第二用户关联数据，其中，所述第一用户关联数据包括所对应的所述第一用户的至少一个第一关联用户，所述第二用户关联数据包括所对应的所述第二用户的至少一个第二关联用户；
所述确定单元还用于，根据所述第一用户关联数据与所述第二用户关联数据确定出与所述第一关联用户存在社会属性关联关系的所述至少一个第二关联用户；
所述确定单元还用于，根据所述第一关联用户的社会属性关联关系数据，确定所述第一关联用户的推荐内容，其中，所述社会属性关联关系数据包括与所述第一关联用户存在社会属性关联关系的所述至少一个第二关联用户。
优选地，所述获取单元还用于，获取第一通讯录数据以及至少一个第二通讯录数据，其中，所述第一通讯录数据为所述第一关联用户的通讯录数据，所述第二通讯录数据为任一所述第二关联用户的通讯录数据；
分别确定所述第一通讯录数据以及每个所述第二通讯录数据的重合度。
优选地，所述确定单元还用于：
确定所述重合度大于设定阈值的所述第一通讯录数据与所述第二通讯录数据。
优选地，所述确定单元具体用于：
将所述第一关联用户的社会属性关联关系数据输入到推荐系统中，确定所述第一关联用户的推荐内容。
优选地，所述确定单元具体还用于：
将大于设定阈值的所述重合度输入到推荐系统中，确定所述第一关联用户的推荐内容。
优选地，所述至少一个第一关联用户为所述第一用户的推荐人、所述第一用户的至少一个被推荐人、以及所述第一用户的至少一个家庭关系人；所述至少一个第二关联用户为所述第二用户的推荐人、所述第二用户的至少一个被推荐人、以及所述第二用户的至少一个家庭关系人。
优选地，所述获取单元还用于，获取至少一个第一用户初始关联数据与至少一个第二用户初始关联数据；
所述确定单元还用于，对所述第一用户初始关联数据与所述第二用户初始关联数据进行数据清洗，确定所述第一用户关联数据和第二用户关联数据。
第三方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如第一方面或第一方面任一种可能中任一项所述的方法。
第四方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储一条或多条计算机程序指令，其中，所述一条或多条计算机程序指令被所述处理器执行以实现如第一方面或第一方面任一种可能中任一项所述的方法。
本发明实施例通过确定第一用户与第二用户，所述第一用户与所述第二用户存在推荐关系；获取所述第一用户对应的第一用户关联数据和所述第二用户对应的第二用户关联数据，所述第一用户关联数据包括所对应的所述第一用户的至少一个第一关联用户，所述第二用户关联数据包括所对应的所述第二用户的至少一个第二关联用户；根据所述第一用户关联数据与所述第二用户关联数据确定出与所述第一关联用户存在社会属性关联关系的所述至少一个第二关联用户；根据所述第一关联用户的社会属性关联关系数据，确定所述第一关联用户的推荐内容，所述社会属性关联关系数据包括与所述第一关联用户存在社会属性关联关系的所述至少一个第二关联用户。通过上述方法，确定出第一关联用户的社会属性关联关系，进而确定出第一关联用户的推荐内容，即第一关联用户感兴趣的内容，提高了向用户推荐感兴趣的内容的准确性，也提高了用户使用体验。
附图说明
通过以下参照附图对本发明实施例的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：
图1是本发明实施例的一种用户数据推荐的方法流程图；
图2是本发明实施例的一种用户关系示意图；
图3是本发明实施例的一种用户数据推荐的方法流程图；
图4是本发明实施例的一种用户数据推荐的方法流程图；
图5是本发明实施例的一种用户数据推荐的方法流程图；
图6是本发明实施例的一种用户数据推荐的方法流程图；
图7是本发明实施例的一种用户数据推荐的装置示意图；
图8是本发明实施例的电子设备的示意图。
具体实施方式
以下基于实施例对本发明公开进行描述，但是本发明公开并不仅仅限于这些实施例。在下文对本发明公开的细节描述中，详尽描述了一些特定的细节部分。对本领域技术人员来说没有这些细节部分的描述也可以完全理解本发明公开。为了避免混淆本发明公开的实质，公知的方法、过程、流程、元件和电路并没有详细叙述。
此外，本领域普通技术人员应当理解，在此提供的附图都是为了说明的目的，并且附图不一定是按比例绘制的。
除非上下文明确要求，否则整个申请文件中的“包括”、“包含”等类似词语应当解释为包含的含义而不是排他或穷举的含义；也就是说，是“包括但不限于”的含义。
在本发明公开的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本发明公开的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
在线教学平台、在线购物平台以及短视频平台等需要向用户进行内容的平台，通常会根据用户的搜索情况或者根据用户的浏览情况为用户进行内容推荐，以在线教学平台为例，假设用户搜索小学六年级英语教学的视频较多，其他的浏览内容也与小学六年级相关，说明用户对于小学六年级的教学内容感兴趣，则根据用户的搜索情况确定用户感兴趣的内容，但是用户的搜索内容较少、或者用户没有进行搜索、或者用户只是无选择性浏览时，无法准确的为用户进行推荐。因此，如何为每个用户准确的推荐其感兴趣的内容，是本发明实施例需要解决的问题。由于用户与用户人之间的关系是具有很强的社会属性，同一个群体往往具有相同的兴趣，可以通过挖掘用户之间的社会属性关联关系，为用户提高更加个性化的服务，进而推荐用户感兴趣的内容。
发明实施例中，通过获取第一用户对应的第一用户关联数据和第二用户对应的第二用户关联数据，确定出第一关联用户的社会属性关联关系，即确定出与第一关联用户存在社会属性关联关系的第二关联用户，进而确定出第一关联用户的推荐内容，提高了向用户推荐感兴趣的内容的准确性，也提高了用户使用体验。
本发明实施例中，图1是本发明实施例的一种用户数据推荐的方法流程图。如图1所示，具体包括如下步骤：
步骤S100、确定第一用户与第二用户，其中，所述第一用户与所述第二用户存在推荐关系。
具体的，所述推荐关系是根据推荐行为确定的，所述推荐行为是指平台用户推荐其它用户在平台上进行注册，或者用户的注册行为是由其它用户推荐完成的。
例如，在线教学平台，学生A的妈妈B是教学平台的用户，妈妈B推荐学生C的妈妈D在上述在线教学平台进行注册，则妈妈B和妈妈D就存在推荐关系，具体的，妈妈B是妈妈D的推荐人，妈妈D是妈妈B的被推荐人。上述推荐关系会记录到在线教学平台数据库中，在线教学平台会记录用户的注册信息，在用户授权的情况下，还可以获得用户的通讯录数据，与用户的注册信息一同保存在上述数据库中，所述需要用户授权的情况下获取的数据不限与用户的通讯录数据，还可以包括其他需要进行隐私保护的数据，在此不再赘述。
步骤S101、获取所述第一用户对应的第一用户关联数据和所述第二用户对应的第二用户关联数据，其中，所述第一用户关联数据包括所对应的所述第一用户的至少一个第一关联用户，所述第二用户关联数据包括所对应的所述第二用户的至少一个第二关联用户。
具体的，所述第一用户的至少一个第一关联用户为所述第一用户的推荐人、所述第一用户的至少一个被推荐人、以及所述第一用户的至少一个家庭关系人；所述第二用户的至少一个第二关联用户为所述第二用户的推荐人、所述第二用户的至少一个被推荐人、以及所述第二用户的至少一个家庭关系人。
举例说明，假设第一用户为妈妈B，在数据库中获取第一用户的第一用户关联数据，即获取妈妈B的第一关联用户，包括妈妈B的推荐人为用户a，妈妈B的被推荐人为妈妈D，妈妈B的家庭关系人为爸爸E和孩子A；假设第二用户为妈妈D，在数据库中获取第二用户的第二用户关联数据，即获取妈妈D的第二关联用户，包括妈妈D的推荐人为用妈妈B，妈妈D的被推荐人为妈妈H，妈妈D的家庭关系人为爸爸F和孩子C。
本发明实施例中，为了直观的上述举例中各个用户之间的关系，通过图2清楚的展示了用户关系示意图，具体的，孩子A和孩子C是现实生活中的同学，孩子A的妈妈B注册了某在线教学平台为学生A进行课后辅导，孩子A的妈妈B与孩子C的妈妈D在现实生活中相识，妈妈B向妈妈D推荐了上述在线教学平台，妈妈D在该在线教学平台也进行了注册；妈妈B在自身注册了在线教学平台后为孩子A也注册了一个在线教学平台的学习账号，为了解孩子A的学习情况，孩子A的爸爸E也注册了平台账号，在注册过程中，在线教学平台根据注册信息确定孩子A、妈妈B以及爸爸E是一个家庭，可以为该家庭配置一个家庭账号，对家庭成员进行管理，若还有其他家庭成员，例如，妈妈B和爸爸E另外的一个孩子G，也可以将孩子G关联到上述家庭账号；同样的,妈妈D在妈妈B的推荐下注册了在线教学平台后为孩子C也注册了一个在线教学平台的学习账号，为了解孩子C的学习情况，孩子C的爸爸F也注册了平台账号，在注册过程中，在线教学平台根据注册信息确定孩子C、妈妈D以及爸爸F是一个家庭。
步骤S102、根据所述第一用户关联数据与所述第二用户关联数据确定出与所述第一关联用户存在社会属性关联关系的所述至少一个第二关联用户。
具体的，假设第一关联用户为孩子A的爸爸E，根据上述信息可以确定出与第一关联用户爸爸E存在社会属性关联关系的所述至少一个第二关联用户,即可以确定出爸爸E与爸爸F、孩子C以及妈妈H都存一定程度上的社会属性关联关联，例如，爸爸E与爸爸F的孩子在同一个班级，爸爸E的孩子A与孩子C是同学，爸爸E与妈妈H可能存在社会属性上的间接相关性；可选的，爸爸E与第二用户妈妈D也存在社会属性关联关系，即爸爸E与妈妈D的孩子在同一个班级，则第二用户也可以作为第一关联用户的社会属性关联关系数据。
步骤S103、根据所述第一关联用户的社会属性关联关系数据，确定所述第一关联用户的推荐内容，其中，所述社会属性关联关系数据包括与所述第一关联用户存在社会属性关联关系的所述至少一个第二关联用户。
具体的，将所述第一关联用户的社会属性关联关系数据输入到推荐系统中，确定所述第一关联用户的推荐内容；其中，根据第一关联用户的社会属性关联关系数据确定与所述第一关联用户存在社会属性关联关系的用户，然后根据与所述第一关联用户存在社会属性关联关系的用户的原创内容、浏览内容或者行为内容作为所述第一关联用户的推荐内容。
在一种可能的实现方式中，所述第一关联用户存在社会属性关联关系的用户可以为与所述第一关联用户存在社会属性关联关系的所述至少一个第二关联用户，也可以为与所述第一关联用户存在社会属性关联关系的所述至少一个第二关联用户以及第二用户，本发明实施例在此不做限定。
举例说明，假设第一关联用户为爸爸E，确定与爸爸E存在社会属性关联关系的爸爸F、孩子B和妈妈H，根据爸爸F、孩子B和妈妈H的原创内容、浏览内容或者行为内容作为所述爸爸E的推荐内容；可选的，也可以将妈妈D的原创内容、浏览内容或者行为内容作为所述爸爸E的推荐内容。
具体的，所述行为内容可以是用户有过操作行为的内容，所述操作行为不限于点赞、评论和转发。
在一种可能的实现方式中，也可以向任一第一关联用户推荐所述第一用户的其他第一关联用户，例如，向爸爸E推荐妈妈B、孩子A的原创内容、浏览内容或者行为内容。
具体的，第一关联用户也可以进行权限设置，设置向其推送的内容的内容来源，本发明实施例对其不做限定。
本发明实施例中，确定出第一关联用户的社会属性关联关系数据之后，还可以执行如图3所示的步骤，图3是本发明实施例的一种用户数据推荐的方法流程图。如图3所示，具体包括如下步骤：
步骤S300、获取第一通讯录数据以及至少一个第二通讯录数据，其中，所述第一通讯录数据为所述第一关联用户的通讯录数据，所述第二通讯录数据为任一所述第二关联用户的通讯录数据。
具体的，所述通讯录数据为在用户授权的情况下获取的。
举例说明，假设在线教育平台在用户授权的情况下获取了第一关联用户爸爸E的第一通讯录数据，以及与爸爸E存在社会属性关联关系的爸爸F、孩子B和妈妈H的第二通讯录数据。
步骤S301、分别确定所述第一通讯录数据以及每个所述第二通讯录数据的重合度。
具体的，分别计算爸爸E的第一通讯录数据与爸爸F、孩子B和妈妈H的第二通讯录数据重合度，计算出重合度之后，每个计算结果还携带两个用户的唯一编码；例如，爸爸E和爸爸F的通讯录数据的重合度为0.7，爸爸E和孩子B的通讯录数据的重合度为0.1，爸爸E和妈妈H的通讯录数据的为0.2。
在一种可能的实现方式中，在步骤S301之后，还执行以下操作，具体如图4所示，包括：
步骤S302、确定所述重合度大于设定阈值的所述第一通讯录数据与所述第二通讯录数据。
具体的，假设设定阈值为0.5，说明重合度大于0.5的两个通讯录数据具有较强的关联关系，确定出重合度大于设定阈值的第一通讯录数据与所述第二通讯录数据，即确定出与第一关联用户关联关系较强的至少一个第二关联用户。
例如，上述爸爸E和爸爸F的通讯录数据的重合度为0.7，大于所述设定阈值0.5，说明爸爸E和爸爸F具有较强的关联关系，而爸爸E和孩子B的通讯录数据的重合度为0.1，爸爸E和妈妈H的通讯录数据的为0.2，均小于设定阈值0.5，相对于爸爸F与爸爸E的关联关系较弱。
步骤S303、将大于设定阈值的所述重合度输入到推荐系统中，确定所述第一关联用户的推荐内容。
在一种可能的实现方式中，在将所述第一关联用户的社会属性关联关系数据输入到推荐系统之后，将大于设定阈值的所述重合度输入到推荐系统中，可以进一步精确推荐内容的准确性。
具体的，将与爸爸E存在社会属性关联关系数据输入到推荐系统，即将爸爸F、孩子B和妈妈H确定为爸爸E的社会属性关联关系数据，之后将将大于设定阈值的所述重合度也输入到推荐系统，即将爸爸E与爸爸F的通讯录数据的重合度0.7输入到推荐系统，可以进一步提高爸爸F对爸爸E的推荐内容的影响，使推荐内容更准确。
可选的，也可以将全部与爸爸E存在社会属性关联关系的用户的重合度都输入到推荐系统中，推荐系统根据重合度的大小确定其对用户爸爸E的影响，例如，将爸爸E和爸爸F的通讯录数据的重合度为0.7，爸爸E和孩子B的通讯录数据的重合度为0.1，爸爸E和妈妈H的通讯录数据的为0.2都输入到推荐系统，推荐系统根据重合度的大小设置对应的影响度权重，进而确定出更准确的推荐内容。
在一种特殊情况下，也可以不需要确定第一关联用户的社会属性关联关系，直接通过通信录数据的重合度进行数据推荐，具体如图5所示，具体包括如下步骤：
步骤S500、获取第一通讯录数据以及至少一个第二通讯录数据，其中，所述第一通讯录数据为所述第一关联用户的通讯录数据，所述第二通讯录数据为任一平台用户的通讯录数据。
具体的，获取的任一平台用户的通信录数据也是在平台用户授予权限之后获取到的，没有授予通讯录获取权限的平台用户不可以使用。
步骤S501、分别确定所述第一通讯录数据以及每个所述第二通讯录数据的重合度。
具体的，分别确定第一关联用户与任一平台用户的通讯录数据的重合度，假设存在100个平台用户，则需要确定出第一关联用户分别与100个平台用户的重合度。
步骤S502、确定所述重合度大于设定阈值的所述第一通讯录数据与所述第二通讯录数据。
具体的，假设设定阈值为0.5，说明重合度大于0.5的两个通讯录数据具有较强的关联关系，确定出重合度大于设定阈值的第一通讯录数据与所述第二通讯录数据，即确定出与第一关联用户关联关系较强的至少一个平台用户。
步骤S503、将大于设定阈值的所述重合度输入到推荐系统中，确定所述第一关联用户的推荐内容。
在一种可能的实现方式中，将大于设定阈值的所述重合度输入到推荐系统中，由于重合度计算结果中携带着第一关联用户与平台用户的唯一编码，因此可以确定与第一关联用户的重合度大于设定阈值的平台用户，进而可以精确的确定第一关联用户推荐内容。
可选的，步骤S101之前，还包括数据的初步处理，图6是本发明实施例的一种用户数据推荐的方法流程图。如图6所示，具体包括如下步骤：
步骤S600、获取至少一个第一用户初始关联数据与至少一个第二用户初始关联数据。
步骤S601、对所述第一用户初始关联数据与所述第二用户初始关联数据进行数据清洗，确定所述第一用户关联数据和第二用户关联数据。
具体的，所述数据清洗包括去除异常值数据和去除缺失值数据等。
图7是本发明实施例的一种用户数据推荐的装置示意图。如图7所示，本实施例的装置包括确定单元701和获取单元702。
其中，确定单元701，用于确定第一用户与第二用户，其中，所述第一用户与所述第二用户存在推荐关系；获取单元702，用于获取所述第一用户对应的第一用户关联数据和所述第二用户对应的第二用户关联数据，其中，所述第一用户关联数据包括所对应的所述第一用户的至少一个第一关联用户，所述第二用户关联数据包括所对应的所述第二用户的至少一个第二关联用户；所述确定单元701还用于，根据所述第一用户关联数据与所述第二用户关联数据确定出与所述第一关联用户存在社会属性关联关系的所述至少一个第二关联用户；所述确定单元701还用于，根据所述第一关联用户的社会属性关联关系数据，确定所述第一关联用户的推荐内容，其中，所述社会属性关联关系数据包括与所述第一关联用户存在社会属性关联关系的所述至少一个第二关联用户。
本发明实施例中，通过确定出第一关联用户的社会属性关联关系，进而确定出第一关联用户的推荐内容，即第一关联用户感兴趣的内容，提高了向用户推荐感兴趣的内容的准确性，也提高了用户使用体验。
图8是本发明实施例的电子设备的示意图。图8所示的电子设备为通用用户数据推荐装置，其包括通用的计算机硬件结构，其至少包括处理器81和存储器82。处理器81和存储器82通过总线83连接。存储器82适于存储处理器81可执行的指令或程序。处理器81可以是独立的微处理器，也可以是一个或者多个微处理器集合。由此，处理器81通过执行存储器82所存储的指令，从而执行如上所述的本发明实施例的方法流程实现对于数据的处理和对于其它装置的控制。总线83将上述多个组件连接在一起，同时将上述组件连接到显示控制器84和显示装置以及输入/输出(I/O)装置85。输入/输出(I/O)装置85可以是鼠标、键盘、调制解调器、网络接口、触控输入装置、体感输入装置、打印机以及本领域公知的其他装置。典型地，输入/输出装置85通过输入/输出(I/O)控制器86与系统相连。
如本领域技术人员将意识到的，本发明实施例的各个方面可以被实现为系统、方法或计算机程序产品。因此，本发明实施例的各个方面可以采取如下形式：完全硬件实施方式、完全软件实施方式(包括固件、常驻软件、微代码等)或者在本文中通常可以都称为“电路”、“模块”或“系统”的将软件方面与硬件方面相结合的实施方式。此外，本发明实施例的各个方面可以采取如下形式：在一个或多个计算机可读介质中实现的计算机程序产品，计算机可读介质具有在其上实现的计算机可读程序代码。
可以利用一个或多个计算机可读介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或计算机可读存储介质。计算机可读存储介质可以是如(但不限于)电子的、磁的、光学的、电磁的、红外的或半导体系统、设备或装置，或者前述的任意适当的组合。计算机可读存储介质的更具体的示例(非穷尽列举)将包括以下各项：具有一根或多根电线的电气连接、便携式计算机软盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或闪速存储器)、光纤、便携式光盘只读存储器(CD-ROM)、光存储装置、磁存储装置或前述的任意适当的组合。在本发明实施例的上下文中，计算机可读存储介质可以为能够包含或存储由指令执行系统、设备或装置使用的程序或结合指令执行系统、设备或装置使用的程序的任意有形介质。
计算机可读信号介质可以包括传播的数据信号，所述传播的数据信号具有在其中如在基带中或作为载波的一部分实现的计算机可读程序代码。这样的传播的信号可以采用多种形式中的任何形式，包括但不限于：电磁的、光学的或其任何适当的组合。计算机可读信号介质可以是以下任意计算机可读介质：不是计算机可读存储介质，并且可以对由指令执行系统、设备或装置使用的或结合指令执行系统、设备或装置使用的程序进行通信、传播或传输。
可以使用包括但不限于无线、有线、光纤电缆、RF等或前述的任意适当组合的任意合适的介质来传送实现在计算机可读介质上的程序代码。
用于执行针对本发明实施例各方面的操作的计算机程序代码可以以一种或多种编程语言的任意组合来编写，所述编程语言包括：面向对象的编程语言如Java、Smalltalk、C++等；以及常规过程编程语言如“C”编程语言或类似的编程语言。程序代码可以作为独立软件包完全地在用户计算机上、部分地在用户计算机上执行；部分地在用户计算机上且部分地在远程计算机上执行；或者完全地在远程计算机或服务器上执行。在后一种情况下，可以将远程计算机通过包括局域网(LAN)或广域网(WAN)的任意类型的网络连接至用户计算机，或者可以与外部计算机进行连接(例如通过使用因特网服务供应商的因特网)。
上述根据本发明实施例的方法、设备(系统)和计算机程序产品的流程图图例和/或框图描述了本发明实施例的各个方面。将要理解的是，流程图图例和/或框图的每个块以及流程图图例和/或框图中的块的组合可以由计算机程序指令来实现。这些计算机程序指令可以被提供至通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理设备的处理器，以产生机器，使得(经由计算机或其它可编程数据处理设备的处理器执行的)指令创建用于实现流程图和/或框图块或块中指定的功能/动作的装置。
还可以将这些计算机程序指令存储在可以指导计算机、其它可编程数据处理设备或其它装置以特定方式运行的计算机可读介质中，使得在计算机可读介质中存储的指令产生包括实现在流程图和/或框图块或块中指定的功能/动作的指令的制品。
计算机程序指令还可以被加载至计算机、其它可编程数据处理设备或其它装置上，以使在计算机、其它可编程设备或其它装置上执行一系列可操作步骤来产生计算机实现的过程，使得在计算机或其它可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图和/或框图块或块中指定的功能/动作的过程。
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)
1.一种用户数据推荐方法，其特征在于，该方法包括：
确定第一用户与第二用户，其中，所述第一用户与所述第二用户存在推荐关系；
获取所述第一用户对应的第一用户关联数据和所述第二用户对应的第二用户关联数据，其中，所述第一用户关联数据包括所对应的所述第一用户的至少一个第一关联用户，所述第二用户关联数据包括所对应的所述第二用户的至少一个第二关联用户；
根据所述第一用户关联数据与所述第二用户关联数据确定出与所述第一关联用户存在社会属性关联关系的所述至少一个第二关联用户；
根据所述第一关联用户的社会属性关联关系数据，确定所述第一关联用户的推荐内容，其中，所述社会属性关联关系数据包括与所述第一关联用户存在社会属性关联关系的所述至少一个第二关联用户。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法还包括：
获取第一通讯录数据以及至少一个第二通讯录数据，其中，所述第一通讯录数据为所述第一关联用户的通讯录数据，所述第二通讯录数据为任一所述第二关联用户的通讯录数据；
分别确定所述第一通讯录数据以及每个所述第二通讯录数据的重合度。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，该方法还包括：
确定所述重合度大于设定阈值的所述第一通讯录数据与所述第二通讯录数据。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一关联用户的社会属性关联关系数据，确定所述第一关联用户的推荐内容，具体包括：
将所述第一关联用户的社会属性关联关系数据输入到推荐系统中，确定所述第一关联用户的推荐内容。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，该方法还包括：
将大于设定阈值的所述重合度输入到推荐系统中，确定所述第一关联用户的推荐内容。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少一个第一关联用户为所述第一用户的推荐人、所述第一用户的至少一个被推荐人、以及所述第一用户的至少一个家庭关系人；所述至少一个第二关联用户为所述第二用户的推荐人、所述第二用户的至少一个被推荐人、以及所述第二用户的至少一个家庭关系人。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法还包括：
获取至少一个第一用户初始关联数据与至少一个第二用户初始关联数据；
对所述第一用户初始关联数据与所述第二用户初始关联数据进行数据清洗，确定所述第一用户关联数据和第二用户关联数据。
8.一种用户数据推荐的装置，其特征在于，该装置包括：
确定单元，用于确定第一用户与第二用户，其中，所述第一用户与所述第二用户存在推荐关系；
获取单元，用于获取所述第一用户对应的第一用户关联数据和所述第二用户对应的第二用户关联数据，其中，所述第一用户关联数据包括所对应的所述第一用户的至少一个第一关联用户，所述第二用户关联数据包括所对应的所述第二用户的至少一个第二关联用户；
所述确定单元还用于，根据所述第一用户关联数据与所述第二用户关联数据确定出与所述第一关联用户存在社会属性关联关系的所述至少一个第二关联用户；
所述确定单元还用于，根据所述第一关联用户的社会属性关联关系数据，确定所述第一关联用户的推荐内容，其中，所述社会属性关联关系数据包括与所述第一关联用户存在社会属性关联关系的所述至少一个第二关联用户。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。
10.一种电子设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器用于存储一条或多条计算机程序指令，其中，所述一条或多条计算机程序指令被所述处理器执行以实现如权利要求1-7任一项所述的方法。
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