CN113704632A - 婚恋对象推荐方法、设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种婚恋对象推荐方法、设备及计算机可读存储介质，本发明通过在目标用户注册之后获取到其个人信息，将此个人信息作为推荐核心，以提炼出初始筛选条件，然后基于此初始筛选条件从平台中的其他用户中筛选出符合初始筛选条件的初始推荐对象，最后还获取到目标用户和初始推荐对象双方在三观和/或性格层面的相关信息，基于这些信息来确定初始推荐对象的推荐排列顺序，使得即使是在初始推荐对象的个数比较多的情况下，平台也能根据双方在三观和/或性格层面上的契合程度优先向目标用户推荐与之更为契合的初始推荐对象，便于目标用户更快地关注到适合自己的推荐对象，从而提升了推荐排序的准确性。

Description

婚恋对象推荐方法、设备及计算机可读存储介质

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及婚恋对象推荐方法、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

网络应用的兴起为用户在生活、工作、社交等各方面提供了便利，一些网络应用支持用户通过互联网结识异性朋友，如交友平台等，使得用户可以足不出门便可搜寻到符合要求的婚恋对象。

目前网络交友平台一般是由用户进行注册，填写部分个人信息及对婚恋对象的基本要求条件。网络交友平台再根据用户对婚恋对象的基本要求条件，从数据库中筛选出符合条件的婚恋对象，并向用户进行展示。但是，除了推荐对象的选取之外，推荐对象的推荐顺序对于用户而言也尤为重要，在推荐对象众多的情况下，若是没有一个能够高度契合用户需求和心理的推荐顺序，用户也难以从众多推荐对象中快速找到自己心仪的对象，从而反映出现有的婚恋对象的推荐方式存在推荐匹配成功率不佳的技术问题。

发明内容

本发明的主要目的在于提出一种婚恋对象推荐方法、设备及计算机可读存储介质，旨在解决现有的婚恋对象的推荐方式存在推荐匹配成功率不高的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种婚恋对象推荐方法，所述婚恋对象推荐方法包括：

获取目标用户的个人信息，根据所述个人信息确定初始筛选条件，以筛选出符合所述初始筛选条件的初始推荐对象；

获取所述目标用户对应的第一数据和所述初始推荐对象对应的第二数据，其中，所述第一数据包括第一三观数据和/或第一性格数据，所述第二数据包括第二三观数据和/或第二性格数据；

对比所述第一数据和所述第二数据以确定所述初始推荐对象的初始推荐顺序；

按照所述初始推荐顺序将所述初始推荐对象推荐至所述目标用户。

可选地，所述第一数据包括第一三观数据和第一性格数据，所述第二数据包括第二三观数据和第二性格数据，

所述对比所述第一数据和所述第二数据以确定所述初始推荐对象的初始推荐顺序的步骤包括：

对比所述第一三观数据和所述第二三观数据，以得到三观契合度评分；

对比所述第一性格数据和所述第二性格数据，以得到性格互补度评分；

根据预设加权规则分别为所述三观契合度评分和所述性格互补度评分进行加权计算，以得到所述初始推荐对象的综合评分；

根据所述综合评分从高到低确定出所述初始推荐对象的初始推荐顺序。

可选地，所述获取目标用户的个人信息，根据所述个人信息确定初始筛选条件，以筛选出符合所述初始筛选条件的初始推荐对象的步骤包括：

在接收到用户注册指令时，基于所述用户注册指令确定所述目标用户，并基于前端获取所述目标用户的个人信息；

将所述个人信息与所述目标用户的用户标识关联，以保存至系统数据库；

根据所述个人信息确定所述初始筛选条件，以从所述系统数据库中存储的其他用户的个人信息中进行筛选，将筛选出的若干其他用户作为所述初始推荐对象。

可选地，所述按照所述初始推荐顺序将所述初始推荐对象推荐至所述目标用户的步骤之后，还包括：

获取所述目标用户针对所述初始推荐对象的反馈信息，根据所述反馈信息调整所述初始筛选条件以得到目标筛选条件；

确定符合所述目标筛选条件的目标推荐对象，并获取所述目标推荐对象对应的第三数据，其中，所述第三数据包括第三三观数据和/或第三性格数据；

对比所述第一数据和所述第三数据，以确定所述目标推荐对象的目标推荐顺序；

按照所述目标推荐顺序将所述目标对象推荐至所述目标用户。

可选地，所述反馈信息包括正向反馈信息和/或负向反馈信息，

所述获取所述目标用户针对所述初始推荐对象的反馈信息，根据所述反馈信息调整所述初始筛选条件以得到目标筛选条件的步骤包括：

获取所述目标用户的正向反馈信息和/或负向反馈信息，基于所述正向反馈信息和/或负向反馈信息确定所述初始推荐对象中的初始好感推荐对象和/或初始排除推荐对象；

分析所述初始好感推荐对象的正向共性特征和/或所述初始排除推荐对象的负向共性特征；

基于所述正向共性特征和/或负向共性特征调整所述初始筛选条件，得到所述目标筛选条件。

可选地，所述分析所述初始好感推荐对象的正向共性特征和/或所述初始排除推荐对象的负向共性特征的步骤包括：

分析所述初始好感推荐对象的第一共性特征，并在所述第一共性特征中包含第一非刚性特征时，排除所述第一非刚性特征以得到所述正向共性特征；和/或，

分析所述初始排除推荐对象的第二共性特征，并在所述第二共性特征中包含第二非刚性特征时，排除所述第二非刚性特征以得到所述负向共性特征。

可选地，所述获取目标用户的个人信息的步骤之后，还包括：

根据所述个人信息确定主动选择对象，并将所述主动选择对象推荐至所述目标用户，其中，所述主动选择对象为主动选择所述目标用户作为目标婚恋对象的用户。

可选地，所述个人信息包括常住地、籍贯、年龄、身高、性别、感情状态、学历、职业、年收入、购车情况、购房情况和/或家庭出身。

所述获取目标用户的个人信息的步骤之后，还包括：

根据所述个人信息确定主动选择对象，并将所述主动选择对象推荐至所述目标用户，其中，所述主动选择对象为主动选择所述目标用户作为目标婚恋对象的用户。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种婚恋对象推荐装置，所述婚恋对象推荐装置包括：

初始对象筛选模块，用于获取目标用户的个人信息，根据所述个人信息确定初始筛选条件，以筛选出符合所述初始筛选条件的初始推荐对象；

双方数据获取模块，用于获取所述目标用户对应的第一数据和所述初始推荐对象对应的第二数据，其中，所述第一数据包括第一三观数据和/或第一性格数据，所述第二数据包括第二三观数据和/或第二性格数据；

双方数据对比模块，用于对比所述第一数据和所述第二数据以确定所述初始推荐对象的初始推荐顺序；

初始对象推荐模块，用于按照所述初始推荐顺序将所述初始推荐对象推荐至所述目标用户。

可选地，所述双方数据对比模块包括：

三观评分获取单元，用于对比所述第一三观数据和所述第二三观数据，以得到三观契合度评分；

性格评分获取单元，用于对比所述第一性格数据和所述第二性格数据，以得到性格互补度评分；

综合评分获取单元，用于根据预设加权规则分别为所述三观契合度评分和所述性格互补度评分进行加权计算，以得到所述初始推荐对象的综合评分；

初始顺序确定单元，用于根据所述综合评分从高到低确定出所述初始推荐对象的初始推荐顺序。

可选地，所述初始对象筛选模块包括：

个人信息获取单元，用于在接收到用户注册指令时，基于所述用户注册指令确定所述目标用户，并基于前端获取所述目标用户的个人信息；

个人信息存储单元，用于将所述个人信息与所述目标用户的用户标识关联，以保存至系统数据库；

初始对象筛选单元，用于根据所述个人信息确定所述初始筛选条件，以从所述系统数据库中存储的其他用户的个人信息中进行筛选，将筛选出的若干其他用户作为所述初始推荐对象。

可选地，所述婚恋对象推荐装置还包括：

初始条件调整模块，用于获取所述目标用户针对所述初始推荐对象的反馈信息，根据所述反馈信息调整所述初始筛选条件以得到目标筛选条件；

第三数据获取模块，用于确定符合所述目标筛选条件的目标推荐对象，并获取所述目标推荐对象对应的第三数据，其中，所述第三数据包括第三三观数据和/或第三性格数据；

目标顺序确定模块，用于对比所述第一数据和所述第三数据，以确定所述目标推荐对象的目标推荐顺序；

目标对象推荐模块，用于按照所述目标推荐顺序将所述目标对象推荐至所述目标用户。

可选地，所述反馈信息包括正向反馈信息和/或负向反馈信息，

所述初始条件调整模块包括：

好感排除确定单元，用于获取所述目标用户的正向反馈信息和/或负向反馈信息，基于所述正向反馈信息和/或负向反馈信息确定所述初始推荐对象中的初始好感推荐对象和/或初始排除推荐对象；

共性特征分析单元，用于分析所述初始好感推荐对象的正向共性特征和/或所述初始排除推荐对象的负向共性特征；

目标条件获取单元，用于基于所述正向共性特征和/或负向共性特征调整所述初始筛选条件，得到所述目标筛选条件。

可选地，所述共性特征分析单元还用于：

分析所述初始好感推荐对象的第一共性特征，并在所述第一共性特征中包含第一非刚性特征时，排除所述第一非刚性特征以得到所述正向共性特征；和/或，

分析所述初始排除推荐对象的第二共性特征，并在所述第二共性特征中包含第二非刚性特征时，排除所述第二非刚性特征以得到所述负向共性特征。

可选地，所述婚恋对象推荐装置还包括：

主动选择推荐模块，用于根据所述个人信息确定主动选择对象，并将所述主动选择对象推荐至所述目标用户，其中，所述主动选择对象为主动选择所述目标用户作为目标婚恋对象的用户。

可选地，所述所述个人信息包括常住地、籍贯、年龄、身高、性别、感情状态、学历、职业、年收入、购车情况、购房情况和/或家庭出身。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种婚恋对象推荐设备，所述婚恋对象推荐设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的婚恋对象推荐程序，所述婚恋对象推荐程序被所述处理器执行时实现如上所述的婚恋对象推荐方法的步骤。

此外，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上存储有婚恋对象推荐程序，所述婚恋对象推荐程序被处理器执行时实现如上所述的婚恋对象推荐方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的方法的步骤。

本发明提供一种婚恋对象推荐方法、设备及计算机可读存储介质。本发明通过在目标用户注册之后获取到其个人信息，将此个人信息作为推荐核心，以提炼出初始筛选条件，然后基于此初始筛选条件从平台中的其他用户中筛选出符合初始筛选条件的初始推荐对象，最后还获取到目标用户和初始推荐对象双方在三观和/或性格层面的相关信息，基于这些信息来确定初始推荐对象的推荐排列顺序，使得即使是在初始推荐对象的个数比较多的情况下，平台也能根据双方在三观和/或性格层面上的契合程度优先向目标用户推荐与之更为契合的初始推荐对象，便于目标用户更快地关注到适合自己的推荐对象，从而提升了推荐匹配的成功率，解决了现有的婚恋对象的推荐方式存在推荐匹配成功率不高的技术问题。

附图说明

图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的设备结构示意图；

图2为本发明婚恋对象推荐方法第一实施例的流程示意图；

图3为本发明婚恋对象推荐方法第二实施例中一具体实施例的时序流程图；

图4为本发明婚恋对象推荐装置的功能模块示意图。

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

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。

如图1所示，该婚恋对象推荐装置可以包括：处理器1001，例如CPU，用户接口1003，网络接口1004，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括条件的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括条件的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的设备结构并不构成对设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及婚恋对象推荐程序。

在图1所示的设备中，网络接口1004主要用于连接系统，与系统进行数据通信；用户接口1003主要用于连接客户端(程序员端)，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的婚恋对象推荐程序，并执行下述婚恋对象推荐方法中的操作：

获取目标用户的个人信息，根据所述个人信息确定初始筛选条件，以筛选出符合所述初始筛选条件的初始推荐对象；

获取所述目标用户对应的第一数据和所述初始推荐对象对应的第二数据，其中，所述第一数据包括第一三观数据和/或第一性格数据，所述第二数据包括第二三观数据和/或第二性格数据；

对比所述第一数据和所述第二数据以确定所述初始推荐对象的初始推荐顺序；

按照所述初始推荐顺序将所述初始推荐对象推荐至所述目标用户。

进一步地，所述第一数据包括第一三观数据和第一性格数据，所述第二数据包括第二三观数据和第二性格数据，

所述对比所述第一数据和所述第二数据以确定所述初始推荐对象的初始推荐顺序的步骤包括：

对比所述第一三观数据和所述第二三观数据，以得到三观契合度评分；

对比所述第一性格数据和所述第二性格数据，以得到性格互补度评分；

根据预设加权规则分别为所述三观契合度评分和所述性格互补度评分进行加权计算，以得到所述初始推荐对象的综合评分；

根据所述综合评分从高到低确定出所述初始推荐对象的初始推荐顺序。

进一步地，所述获取目标用户的个人信息，根据所述个人信息确定初始筛选条件，以筛选出符合所述初始筛选条件的初始推荐对象的步骤包括：

在接收到用户注册指令时，基于所述用户注册指令确定所述目标用户，并基于前端获取所述目标用户的个人信息；

将所述个人信息与所述目标用户的用户标识关联，以保存至系统数据库；

根据所述个人信息确定所述初始筛选条件，以从所述系统数据库中存储的其他用户的个人信息中进行筛选，将筛选出的若干其他用户作为所述初始推荐对象。

进一步地，所述按照所述初始推荐顺序将所述初始推荐对象推荐至所述目标用户的步骤之后，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的婚恋对象推荐程序，并执行下述婚恋对象推荐方法中的操作：

获取所述目标用户针对所述初始推荐对象的反馈信息，根据所述反馈信息调整所述初始筛选条件以得到目标筛选条件；

确定符合所述目标筛选条件的目标推荐对象，并获取所述目标推荐对象对应的第三数据，其中，所述第三数据包括第三三观数据和/或第三性格数据；

对比所述第一数据和所述第三数据，以确定所述目标推荐对象的目标推荐顺序；

按照所述目标推荐顺序将所述目标对象推荐至所述目标用户。

进一步地，所述反馈信息包括正向反馈信息和/或负向反馈信息，

所述获取所述目标用户针对所述初始推荐对象的反馈信息，根据所述反馈信息调整所述初始筛选条件以得到目标筛选条件的步骤包括：

获取所述目标用户的正向反馈信息和/或负向反馈信息，基于所述正向反馈信息和/或负向反馈信息确定所述初始推荐对象中的初始好感推荐对象和/或初始排除推荐对象；

分析所述初始好感推荐对象的正向共性特征和/或所述初始排除推荐对象的负向共性特征；

基于所述正向共性特征和/或负向共性特征调整所述初始筛选条件，得到所述目标筛选条件。

进一步地，所述分析所述初始好感推荐对象的正向共性特征和/或所述初始排除推荐对象的负向共性特征的步骤包括：

分析所述初始好感推荐对象的第一共性特征，并在所述第一共性特征中包含第一非刚性特征时，排除所述第一非刚性特征以得到所述正向共性特征；和/或，

分析所述初始排除推荐对象的第二共性特征，并在所述第二共性特征中包含第二非刚性特征时，排除所述第二非刚性特征以得到所述负向共性特征。

进一步地，所述获取目标用户的个人信息的步骤之后，还包括：

根据所述个人信息确定主动选择对象，并将所述主动选择对象推荐至所述目标用户，其中，所述主动选择对象为主动选择所述目标用户作为目标婚恋对象的用户。

进一步地，所述个人信息包括常住地、籍贯、年龄、身高、性别、感情状态、学历、职业、年收入、购车情况、购房情况和/或家庭出身。

基于上述硬件结构，提出本发明婚恋对象推荐方法实施例。

为解决上述问题，本发明提供一种婚恋对象推荐方法，即通过在目标用户注册之后获取到其个人信息，将此个人信息作为推荐核心，以提炼出初始筛选条件，然后基于此初始筛选条件从平台中的其他用户中筛选出符合初始筛选条件的初始推荐对象，最后还获取到目标用户和初始推荐对象双方在三观和/或性格层面的相关信息，基于这些信息来确定初始推荐对象的推荐排列顺序，使得即使是在初始推荐对象的个数比较多的情况下，平台也能根据双方在三观和/或性格层面上的契合程度优先向目标用户推荐与之更为契合的初始推荐对象，便于目标用户更快地关注到适合自己的推荐对象，从而提升了推荐匹配的成功率，解决了现有的婚恋对象的推荐方式存在推荐匹配成功率不高的技术问题。

参照图2，图2为本发明婚恋对象推荐方法第一实施例的流程示意图。所述婚恋对象推荐方法包括；

步骤S10，获取目标用户的个人信息，根据所述个人信息确定初始筛选条件，以筛选出符合所述初始筛选条件的初始推荐对象；

在本实施例中，本发明应用于终端设备，终端设备上设置有与本发明对应的对象推荐系统(以下简称系统)。个人信息指的是目标用户在首次在系统对应的交友平台上注册时所提供的各项信息，具体可包括自身的基本信息如常住地、籍贯、年龄、身高、性别、感情状态、学历、职业、年收入、购车情况、购房情况、家庭出身等。初始筛选条件指的是系统根据用户个人信息首次确定的对于推荐对象的筛选条件。系统在获取到个人信息后，可基于预设格式将个人信息转化为一条条初始筛选条件。初始推荐对象指的是系统按照初始筛选条件从当前所有可选的用户中所筛选出的对象。需要说明的是，单次所推荐的初始推荐对象的数目既可目标用户自行设定，可能由系统默认设置，本实施例不作具体限定。若是筛选出的初始推荐对象的个数少于设定数目，系统在推荐之时还可输出相应提示信息。

具体地，目标用户在平台上首次进行注册，填写或者选择完成需要提供的个人信息与对象期望信息后，系统则可获取该目标用户的个人信息。然后系统按照预设格式将个人信息转化为多条初始筛选条件，最后在当前所有可选的对象中筛选出最符合所有初始筛选条件的若干个用户作为首次推荐给目标用户的初始推荐对象。

步骤S20，获取所述目标用户对应的第一数据和所述初始推荐对象对应的第二数据，其中，所述第一数据包括第一三观数据和/或第一性格数据，所述第二数据包括第二三观数据和/或第二性格数据；

在本实施例中，第一数据指的是第一三观数据和/或第一性格数据，第一三观数据指的是目标用户对应的三观数据，第一性格数据指的是目标用户对应的性格数据；第二数据指的是第二三观数据和/或第二性格数据，第二三观数据指的是初始推荐对象对应的三观数据，第二性格数据指的是初始推荐对象对应的性格数据。

对于三观数据，具体可由多维度的三观特征组成，例如可从兴趣爱好、婚姻态度、待相处态度、待亲人态度、待朋友态度、待子女态度，待邻居态度待宠物态度、待金钱态度，事业态度、社会态度和信仰态度等的一种或多种三观维度中获取相关信息，以构成三观数据。对于该项信息的获取方式，具体可通过设置一定数量的题目让用户作答，即可根据作答结果分析得到用户的三观数据。

对于性格数据，具体可由多维度的性格特征组成，例如可从直性子、主导欲、主见、外向性等一种或多种性格维度中获取相关信息，以构成性格数据。对于该项信息的获取方式，具体可通过设置一定数量的题目让用户作答，即可根据作答结果分析得到用户的性格数据。

步骤S30，对比所述第一数据和所述第二数据以确定所述初始推荐对象的初始推荐顺序；

步骤S40，按照所述初始推荐顺序将所述初始推荐对象推荐至所述目标用户。

在本实施例中，系统通过将目标用户的第一数据和初始推荐对象的第二数据进行对比，得到对比结果，再根据对比结果确定出初始推荐对象的初始推荐顺序。

具体地，假设第一数据和第二数据中均包含n个维度的子数据，某一目标用户对应的初始推荐对象有10个。系统逐一从10个初始推荐对象中逐个维度对比第一数据中的子数据和第二数据中的子数据，得到每个维度的对比结果，然后将各个维度的对比结果汇总得到每一初始推荐对象的综合对比结果，最后系统即可根据每一初始推荐对象对应的综合对比结果为这10个初始推荐对象进行排序。

服务器确定出初始推荐排序后，即可结合初始推荐对象的展示信息，生成符合该初始推荐排序的推荐页面或推荐消息，以将该推荐页面或推荐消息展示在前台以供目标用户查看。

本发明提供一种婚恋对象推荐方法。所述婚恋对象推荐方法通过在目标用户注册之后获取到其个人信息，将此个人信息作为推荐核心，以提炼出初始筛选条件，然后基于此初始筛选条件从平台中的其他用户中筛选出符合初始筛选条件的初始推荐对象，最后还获取到目标用户和初始推荐对象双方在三观和/或性格层面的相关信息，基于这些信息来确定初始推荐对象的推荐排列顺序，使得即使是在初始推荐对象的个数比较多的情况下，平台也能根据双方在三观和/或性格层面上的契合程度优先向目标用户推荐与之更为契合的初始推荐对象，便于目标用户更快地关注到适合自己的推荐对象，从而提升了推荐匹配的成功率，解决了现有的婚恋对象的推荐方式存在推荐匹配成功率不高的技术问题。

进一步地，基于上述图2所示的第一实施例，提出本发明婚恋对象推荐方法的第二实施例。在本实施例中，所述第一数据包括第一三观数据和第一性格数据，所述第二数据包括第二三观数据和第二性格数据，步骤S30包括：

步骤S31，对比所述第一三观数据和所述第二三观数据，以得到三观契合度评分；

步骤S32，对比所述第一性格数据和所述第二性格数据，以得到性格互补度评分；

步骤S33，根据预设加权规则分别为所述三观契合度评分和所述性格互补度评分进行加权计算，以得到所述初始推荐对象的综合评分；

步骤S34，根据所述综合评分从高到低确定出所述初始推荐对象的初始推荐顺序。

在本实施例中，三观契合度指的是目标推荐对象和目标用户双方三观的契合程度。通过前期调研发现，“三观一致”(例如“兴趣爱好”、“对待亲人”、“对待朋友”、“对待邻居”、“对待宠物”、“对待子女”、“对待婚姻”、“对待相处”、“对待金钱”、“对待事业”、“对待社会”、“对待信仰”等方面信息)有助于婚姻的长期稳定，因此，设置此项以基于多个维度收集确定用户真实的三观数据，然后基于该三观数据向其推荐对应三观匹配的婚恋对象，从而达成用户能够与婚恋对象长久健康发展最终稳定完成婚配的目的。对于该项信息的获取方式，具体可通过设置一定数量的题目让用户作答。若婚恋彼此在同一个子项上的答案相似甚至相同，则说明双方在此项上的三观高度一致。最后，系统可将所有子项进行一个加权计算，可以得出综合三观情况，作为三观契合度评分。

性格互补度指的是目标推荐对象和目标用户双方性格的互补程度。根据前期调研结果发现，“性格互补”(例如“直性子”、“主导欲”、“主见”、“外向性”等性格特质)有助于婚姻的长期稳定，因此设置此项，旨在根据用户多方面的人物性格、各人物性格相互补充或者压制的基本原则，为用户适配对应性格的婚恋对象，从而达成用户能够与婚恋对象长久健康发展最终稳定完成婚配的目的。对于该项信息的获取方式，具体可通过设置一定数量的题目让用户作答，即可根据作答结果分析得到用户的性格特质，然后再进行两两匹配，根据预设标准得到各项得分，最后，系统可将所有子项进行一个加权计算，可以得出综合性格互补情况，作为性格互补度评分。

系统根据预设的加权规则将目标用户和每一初始推荐对象的三观契合度评分以及性格互补度评分进行加权计算，得到目标用户与每一初始推荐对象的综合评分，最后再从高到底为每一初始推荐对象的综合评分进行排序，综合评分的排序结果即为上述初始排序结果，排序越靠前，说明该初始推荐对象在三观性格方面与目标用户越合适。

进一步地，如图3所示，步骤S10包括：

步骤S11，在接收到用户注册指令时，基于所述用户注册指令确定所述目标用户，并基于前端获取所述目标用户的个人信息；

步骤S12，将所述个人信息与所述目标用户的用户标识关联，以保存至系统数据库；

步骤S13，根据所述个人信息确定所述初始筛选条件，以从所述系统数据库中存储的其他用户的个人信息中进行筛选，将筛选出的若干其他用户作为所述初始推荐对象。

所述个人信息包括常住地、籍贯、年龄、身高、性别、感情状态、学历、职业、年收入、购车情况、购房情况和/或家庭出身。

在本实施例中，目标用户在首次登录平台并进行注册时，通过应用客户端向服务器端(也即是系统)发送一用户注册指令，系统在接收到该指令时，系统将对应的个人信息注册页面推送到前端，以供目标用户在个人信息注册页面上填写自己的个人信息，个人信息包括但不限于常住地、籍贯、年龄、身高、性别、感情状态、学历、职业、年收入、购车情况、购房情况和家庭出身中的一项或多项。系统分配给该目标用户一个唯一对应的用户标识，并将该用户标识与该目标用户的个人信息关联起来，并一同存入系统数据库。服务器根据目标用户的个人信息中的各项信息确定相应的筛选条件，例如，目标对象的性别为男，则对应的筛选条件为仅寻找性别为女的其他平台用户。具体的初始筛选条件的确定方式可根据实际需求灵活设定。

服务器在确定出目标用户的初始筛选条件后，在当前平台中已注册的用户对应的数据库中筛选出满足目标用户的初始筛选条件的若干个其他用户，以将其作为初始推荐对象。

进一步地，基于上述图2所示的第一实施例，提出本发明婚恋对象推荐方法的第三实施例。在本实施例中，步骤S40之后，还包括：

步骤S50，获取所述目标用户针对所述初始推荐对象的反馈信息，根据所述反馈信息调整所述初始筛选条件以得到目标筛选条件；

步骤S60，确定符合所述目标筛选条件的目标推荐对象，并获取所述目标推荐对象对应的第三数据，其中，所述第三数据包括第三三观数据和/或第三性格数据；

步骤S70，对比所述第一数据和所述第三数据，以确定所述目标推荐对象的目标推荐顺序；

步骤S80，按照所述目标推荐顺序将所述目标对象推荐至所述目标用户。

在本实施例中，反馈信息具体可包含目标用户主动对初始筛选条件进行修正的信息，和/或系统获取到的目标用户对于初始推荐对象的喜恶倾向，后者具体可分为多种不同类型、例如可分为正反两种类型、还可分为非常喜欢、一般、不太喜欢和不喜欢四种类型等等，可基于实际需求灵活设置。

目标筛选条件指的是对初始筛选条件调整后所得到筛选条件。需要说明的是通常目标筛选条件是由初始筛选条件经过多次调整后得到，理论上来说，调整次数越多，所得到的目标筛选条件就越贴近目标用户的真实喜好。

第三数据包括第三三观数据和/或第三性格数据，第三三观数据指的是目标推荐对象的三观数据，第三性格数据指的是目标推荐对象的性格数据。

若反馈信息仅为目标用户对于初始推荐对象的喜恶倾向，则目标推荐对象完全是从初始推荐对象中进一步筛选得出；若反馈信息中包含目标用户对初始筛选条件的修正信息，则目标推荐对象中可能会出现不同于初始推荐对象的其他用户。

具体地，目标用户可自行在平台上修改初始筛选条件，系统则可将目标用户所发出的修改信息作为反馈信息，基于此对初始筛选条件进行调整；在目标用户对初始推荐对象进行选择时，系统也会捕捉目标用户对于初始推荐对象的反馈信息，基于此对初始筛选条件进行调整。需要说明的是，单次所推荐的目标推荐对象的数目既可目标用户自行设定，可能由系统默认设置，本实施例不作具体限定。且在筛选出的目标推荐对象的个数少于设定数目时，系统推荐之时也可输出相应提示信息。对于多个目标推荐对象的排序，与初始推荐对象的排序确定方式类似，在此不做赘述。每调整一次初始筛选条件，系统可重新根据调整后的初始筛选条件进行推荐对象的重筛选，然后将若干个目标推荐对象推荐给目标用户以不断接收目标用户对于目标推荐对象的反馈信息，直至最终推送的对象用户是目标用户真正心仪的对象。

进一步地，步骤S50，包括：

步骤S51，获取所述目标用户的正向反馈信息和/或负向反馈信息，基于所述正向反馈信息和/或负向反馈信息确定所述初始推荐对象中的初始好感推荐对象和/或初始排除推荐对象；

步骤S52，分析所述初始好感推荐对象的正向共性特征和/或所述初始排除推荐对象的负向共性特征；

步骤S53，基于所述正向共性特征和/或负向共性特征调整所述初始筛选条件，得到所述目标筛选条件。

在本实施例中，正向反馈信息指的目标用户认可初始推荐对象的信息展示页面所展示的某个或是多个初始推荐对象，反之则为负向反馈信息。例如，该页面中除了展示初始推荐对象信息之外，还为每一个初始推荐对象设置有“喜欢”和“不喜欢”的选项，用户若是选中“喜欢”选项，则对应一正向反馈信息，反之亦然。需要说明的是，以一次推荐10个初始推荐对象为例，在实际情况中可能会出现目标用户将这10个初始推荐对象都点为“喜欢”、都点为“不喜欢”，或是一部分点为“喜欢”，剩下的点为“不喜欢”，则系统可将点为“喜欢”的初始推荐对象(即上述初始好感推荐对象的集合)加入目标用户的“希望交往对象”列表中，和/或将点为“不喜欢”的初始推荐对象(即上述初始排除推荐对象)加入目标用户的“不希望交往对象”列表中。正向共性特征指的是多个初始好感对象共同具有的特征，负向共性特征指的是多个初始排除推荐对象共同具有的特征。

具体地，在用户查看页面中各个初始推荐对象的信息，并对应点击页面中的“喜欢”或是“不喜欢”的按键时，系统即可获取到目标用户发出的正向和/或负向反馈信息，然后根据以此将本次推荐的每一初始推荐对象确定为初始好感推荐对象或是初始排除推荐对象，最后分析多个初始好感推荐对象的共性特征作为正向共性特征，和/或分析多个初始排除推荐对象的共性特征作为负向共性特征，以利用正向共性特征和/或负向共性特征对初始筛选条件进行调整。

本实施例进一步基于目标用户个人信息向其进行婚恋对象推送，然后基于目标用户的实际反馈来灵活调整推送的婚恋对象，直至最终推送的婚恋对象是目标用户真正心仪的恋爱对象，从而实现目标用户与推荐的婚恋对象达成长久稳定的恋爱关系直至最终婚配成功。

进一步地，步骤S52包括：

步骤S521，分析所述初始好感推荐对象的第一共性特征，并在所述第一共性特征中包含第一非刚性特征时，排除所述第一非刚性特征以得到所述正向共性特征；和/或，

步骤S522，分析所述初始排除推荐对象的第二共性特征，并在所述第二共性特征中包含第二非刚性特征时，排除所述第二非刚性特征以得到所述负向共性特征。

在本实施例中，第一共性特征指的是未经筛选的多个初始好感推荐对象的共性特征，第二共性特征指的是未经筛选的多个初始排除推荐对象的共性特征。第一非刚性特征指的是第一共性特征中的非刚性特征，第二非刚性特征指的是第二共性特征中的非刚性特征。非刚性特征指的是人在短期内易于改变的一些特征，例如穿衣风格、兴趣爱好等。由于这类特征不具有通用型，因此需要将其进行剔除。

具体地，以初始好感推荐对象和初始排除推荐对象同时存在为例，系统在初步分析得到5个初始好感推荐对象的6条第一共性特征后，判断这6条中是否存在非刚性特征，若存在，则从这6条中剔除非刚性特征，将剩下的若干条第一共性特征作为正向共性特征；反之，统在初步分析得到3个初始好感推荐对象的4条第二共性特征后，判断这4条中是否存在非刚性特征，若存在，则从这4条中剔除非刚性特征，将剩下的若干条第二共性特征作为负向共性特征。

作为一具体实施方式，步骤S53包括：

步骤S531，基于所述正向共性特征和/或负向共性特征，对所述初始筛选条件进行添加、删除和/或加权操作，以将添加、删除和/或加权后的初始筛选条件作为所述目标筛选条件。

在本实施例中，以正向共性特征和负向共性特征同时存在为例进行说明。若此时确定出10条正向共性特征和10条负向共性特征，且初始筛选条件中包含20条，判这20条初始筛选条件中是否完全覆盖这10条正向共性特征，假设20条中仅覆盖10条正向共性特征中的5条，系统则将另外5条正向共性特征也添加进初始筛选条件中；同时系统判断这20条初始筛选条件中是否包含10条负向共性特征中的若干条，例如20条中包含3条负向共性特征，则将这3条从20条中去除；通过上述增加和删除操作即可得到22条初始筛选条件，最后系统还可基于筛选条件的不同类型或是选中频次等为每条初始筛选条件赋予相应权重，加权后的22条初始筛选条件即可作为上述目标筛选条件。

需要说明的是，上述说明均以初始筛选条件调整一次后得到目标筛选条件为例，实际操作中可对首次得到的初始筛选条件进行多次调整，再将多次调整后的初始筛选条件作为目标筛选条件。

作为另一具体实施方式，步骤S80之后，还包括：

步骤S90，将所述目标筛选条件添加进预设的目标筛选条件集合；

步骤S100，在所述目标筛选条件集合中的数据量符合预设数据量条件时，对所述筛选条件集合进行同一性分析，以得到通用性偏好条件。

在本实施例中，本发明还可充分利用各个目标用户的目标筛选条件，将一定数量的目标筛选条件进行汇总，然后再进行数据分析，则可得出其中的一些共性条件，也即是针对大部分群体的大概率偏好通用性的筛选条件。系统后续可利用通用性偏好条件来为其他用户进行相应推荐，既提高了系统推荐的智能性，同时也提高了用户信息的利用率。

本实施例进一步通过设置多个目标推荐对象的推荐排序，从而提升了目标用户的查看体验；通过将多个目标用户的目标筛选条件进行汇总并分析出通用性偏好，使得系统可利用此通用性偏好为其他用户进行更加智能化的对象推荐。

进一步地，所述获取目标用户的个人信息的步骤之后，还包括：

步骤a1，根据所述个人信息确定主动选择对象，并将所述主动选择对象推荐至所述目标用户，其中，所述主动选择对象为主动选择所述目标用户作为目标婚恋对象的用户。

在本实施例中，在目标用户在平台上注册，并面向平台上的其他用户公开自己的个人信息后，若有其他用户在看到该目标用户的信息时，选中该目标用户作为自己的目标婚恋对象(例如在该目标用户的信息展示页面中选择了“喜欢”选项)，则无需考虑其他筛选条件，直接将该用户推荐给目标用户。

如图4所示，本发明还提供一种婚恋对象推荐装置，所述婚恋对象推荐装置包括：

初始对象筛选模块10，用于获取目标用户的个人信息，根据所述个人信息确定初始筛选条件，以筛选出符合所述初始筛选条件的初始推荐对象；

双方数据获取模块20，用于获取所述目标用户对应的第一数据和所述初始推荐对象对应的第二数据，其中，所述第一数据包括第一三观数据和/或第一性格数据，所述第二数据包括第二三观数据和/或第二性格数据；

双方数据对比模块30，用于对比所述第一数据和所述第二数据以确定所述初始推荐对象的初始推荐顺序；

初始对象推荐模块40，用于按照所述初始推荐顺序将所述初始推荐对象推荐至所述目标用户。

上述各程序模块所执行的方法可参照本发明婚恋对象推荐方法各个实施例，此处不再赘述。

本发明还提供一种婚恋对象推荐设备。

所述婚恋对象推荐设备包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的婚恋对象推荐程序，其中所述婚恋对象推荐程序被所述处理器执行时，实现如上所述的婚恋对象推荐方法的步骤。

其中，所述婚恋对象推荐程序被执行时所实现的方法可参照本发明婚恋对象推荐方法的各个实施例，此处不再赘述。

本发明还提供一种计算机可读存储介质。

本发明计算机可读存储介质上存储有婚恋对象推荐程序，所述婚恋对象推荐程序被处理器执行时实现如上所述的婚恋对象推荐方法的步骤。

其中，所述婚恋对象推荐程序被执行时所实现的方法可参照本发明婚恋对象推荐方法各个实施例，此处不再赘述。

本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的方法的步骤。

其中，所述计算机程序被执行时所实现的方法可参照本发明负载调节方法各个实施例，此处不再赘述。

需要说明的是，在本文中，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、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，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、方法、物品或者系统所固有的要素。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、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

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。

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，服务器，空调器，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)

1.一种婚恋对象推荐方法，其特征在于，所述婚恋对象推荐方法包括：

获取目标用户的个人信息，根据所述个人信息确定初始筛选条件，以筛选出符合所述初始筛选条件的初始推荐对象；

获取所述目标用户对应的第一数据和所述初始推荐对象对应的第二数据，其中，所述第一数据包括第一三观数据和/或第一性格数据，所述第二数据包括第二三观数据和/或第二性格数据；

对比所述第一数据和所述第二数据以确定所述初始推荐对象的初始推荐顺序；

按照所述初始推荐顺序将所述初始推荐对象推荐至所述目标用户。

2.如权利要求1所述的婚恋对象推荐方法，其特征在于，所述第一数据包括第一三观数据和第一性格数据，所述第二数据包括第二三观数据和第二性格数据，

所述对比所述第一数据和所述第二数据以确定所述初始推荐对象的初始推荐顺序的步骤包括：

对比所述第一三观数据和所述第二三观数据，以得到三观契合度评分；

对比所述第一性格数据和所述第二性格数据，以得到性格互补度评分；

根据预设加权规则分别为所述三观契合度评分和所述性格互补度评分进行加权计算，以得到所述初始推荐对象的综合评分；

根据所述综合评分从高到低确定出所述初始推荐对象的初始推荐顺序。

3.如权利要求1所述的婚恋对象推荐方法，其特征在于，所述获取目标用户的个人信息，根据所述个人信息确定初始筛选条件，以筛选出符合所述初始筛选条件的初始推荐对象的步骤包括：

在接收到用户注册指令时，基于所述用户注册指令确定所述目标用户，并基于前端获取所述目标用户的个人信息；

将所述个人信息与所述目标用户的用户标识关联，以保存至系统数据库；

根据所述个人信息确定所述初始筛选条件，以从所述系统数据库中存储的其他用户的个人信息中进行筛选，将筛选出的若干其他用户作为所述初始推荐对象。

4.如权利要求1所述的婚恋对象推荐方法，其特征在于，所述按照所述初始推荐顺序将所述初始推荐对象推荐至所述目标用户的步骤之后，还包括：

获取所述目标用户针对所述初始推荐对象的反馈信息，根据所述反馈信息调整所述初始筛选条件以得到目标筛选条件；

确定符合所述目标筛选条件的目标推荐对象，并获取所述目标推荐对象对应的第三数据，其中，所述第三数据包括第三三观数据和/或第三性格数据；

对比所述第一数据和所述第三数据，以确定所述目标推荐对象的目标推荐顺序；

按照所述目标推荐顺序将所述目标对象推荐至所述目标用户。

5.如权利要求4所述的婚恋对象推荐方法，其特征在于，所述反馈信息包括正向反馈信息和/或负向反馈信息，

所述获取所述目标用户针对所述初始推荐对象的反馈信息，根据所述反馈信息调整所述初始筛选条件以得到目标筛选条件的步骤包括：

获取所述目标用户的正向反馈信息和/或负向反馈信息，基于所述正向反馈信息和/或负向反馈信息确定所述初始推荐对象中的初始好感推荐对象和/或初始排除推荐对象；

分析所述初始好感推荐对象的正向共性特征和/或所述初始排除推荐对象的负向共性特征；

基于所述正向共性特征和/或负向共性特征调整所述初始筛选条件，得到所述目标筛选条件。

6.如权利要求5所述的婚恋对象推荐方法，其特征在于，所述分析所述初始好感推荐对象的正向共性特征和/或所述初始排除推荐对象的负向共性特征的步骤包括：

分析所述初始好感推荐对象的第一共性特征，并在所述第一共性特征中包含第一非刚性特征时，排除所述第一非刚性特征以得到所述正向共性特征；和/或，

分析所述初始排除推荐对象的第二共性特征，并在所述第二共性特征中包含第二非刚性特征时，排除所述第二非刚性特征以得到所述负向共性特征。

7.如权利要求1所述的婚恋对象推荐方法，其特征在于，所述获取目标用户的个人信息的步骤之后，还包括：

根据所述个人信息确定主动选择对象，并将所述主动选择对象推荐至所述目标用户，其中，所述主动选择对象为主动选择所述目标用户作为目标婚恋对象的用户。

8.如权利要求1-7任一项所述的婚恋对象推荐方法，其特征在于，所述个人信息包括常住地、籍贯、年龄、身高、性别、感情状态、学历、职业、年收入、购车情况、购房情况和/或家庭出身。

9.一种婚恋对象推荐设备，其特征在于，所述婚恋对象推荐设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的婚恋对象推荐程序，所述婚恋对象推荐程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的婚恋对象推荐方法的步骤。

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上存储有婚恋对象推荐程序，所述婚恋对象推荐程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的婚恋对象推荐方法的步骤。

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