CN113934940A - 近场社交的用户推荐方法及计算机可读存储介质 - Google Patents

近场社交的用户推荐方法及计算机可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种近场社交的用户推荐方法及计算机可读存储介质，方法包括：根据用户终端发送的最佳场所获取请求，确定最佳场所，所述最佳场所获取请求包括定位信息；标记所述用户终端对应的用户位于所述最佳场所内，并将所述最佳场所的场所信息返回至所述用户终端；根据所述用户终端发送的用户推荐请求以及所述用户终端对应的用户所在的场所，确定用户推荐列表，并将所述用户推荐列表返回至所述用户终端，所述用户推荐请求包括预设的个人信息。本发明可实现基于场所的社交功能，满足用户近场社交目的，提高用户的社交体验。

Description

近场社交的用户推荐方法及计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及近场社交领域，尤其涉及一种近场社交的用户推荐方法及计算机可读存储介质。
背景技术
在根据定位进行移动社交的领域，通常是基于用户地图定位距离远近进行用户推荐的，如流行社交软件中“附近的人”功能。但简单的距离条件无法满足用户对同场所社交的需求，具体而言，在景点、商铺、公园等场所游玩的用户更期望与在相同场所内的其他用户交流，因此仅仅依靠距离推荐不能满足此类用户需求。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：提供一种近场社交的用户推荐方法及计算机可读存储介质，可基于场所进行用户推荐，满足用户近场社交目的。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：一种近场社交的用户推荐方法，包括：
根据用户终端发送的最佳场所获取请求，确定最佳场所，所述最佳场所获取请求包括定位信息；
标记所述用户终端对应的用户位于所述最佳场所内，并将所述最佳场所的场所信息返回至所述用户终端；
根据所述用户终端发送的用户推荐请求以及所述用户终端对应的用户所在的场所，确定用户推荐列表，并将所述用户推荐列表返回至所述用户终端，所述用户推荐请求包括预设的个人信息。
本发明还涉及一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如上所述的方法的步骤。
本发明的有益效果在于：利用用户终端的定位能力，获得用户的位置信息并发送给服务器，服务器根据用户的位置信息匹配到对应的场所，并标记用户处于该场所内，在为该用户推荐其他用户时，根据其所在的场所，为其推荐相同场所或相近场所中的用户，从而实现基于场所的社交功能，满足用户近场社交目的，提高用户的社交体验。
附图说明
图1为本发明的一种近场社交的用户推荐方法的流程图；
图2为本发明实施例一的方法流程图一；
图3为本发明实施例一的方法流程图二。
具体实施方式
为详细说明本发明的技术内容、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图详予说明。
请参阅图1，一种近场社交的用户推荐方法，包括：
根据用户终端发送的最佳场所获取请求，确定最佳场所，所述最佳场所获取请求包括定位信息；
标记所述用户终端对应的用户位于所述最佳场所内，并将所述最佳场所的场所信息返回至所述用户终端；
根据所述用户终端发送的用户推荐请求以及所述用户终端对应的用户所在的场所，确定用户推荐列表，并将所述用户推荐列表返回至所述用户终端，所述用户推荐请求包括预设的个人信息。
从上述描述可知，本发明的有益效果在于：可实现基于场所的社交功能，满足用户近场社交目的，提高用户的社交体验。
进一步地，所述根据用户终端发送的最佳场所获取请求，确定最佳场所，包括：
接收用户终端发送的最佳场所获取请求，所述最佳场所获取请求包括定位信息，所述定位信息包括所述用户终端所在的经纬度；
获取所述定位信息周围预设距离范围内最近的兴趣点，作为最佳场所；
若所述定位信息周围预设距离范围内不存在兴趣点，则将所述定位信息对应的县级行政区作为最佳场所。
由上述描述可知，可提高最佳场所的匹配准确性，且也适用于偏僻区域。
进一步地，所述最佳场所获取请求还包括拓展信息，所述拓展信息包括场所类型或用户意向；
所述根据用户终端发送的最佳场所获取请求，确定最佳场所，还包括：
若所述定位信息周围预设距离范围存在多个最近的兴趣点，则根据所述拓展信息，从所述多个最近的兴趣点中选取一个兴趣点作为最佳场所。
进一步地，所述根据用户终端发送的最佳场所获取请求，确定最佳场所，包括：
接收用户终端发送的最佳场所获取请求，所述最佳场所获取请求包括定位信息和拓展信息，所述定位信息包括所述用户终端所在的经纬度，所述拓展信息包括场所类型或用户意向；
根据所述定位信息和拓展信息，匹配得到对应的场所，作为最佳场所。
由上述描述可知，通过结合拓展信息进行场所匹配，可提高场所匹配的准确性。
进一步地，所述标记所述用户终端对应的用户位于所述最佳场所内之后，进一步包括：
根据各用户终端对应的用户所在的场所，分别统计各场所的用户数量。
由上述描述可知，通过统计各场所的用户数量，后续可作为场所的推荐依据，也可以场所信息的形式发送给用户终端，作为用户选择的场所的依据。
进一步地，还包括：
接收用户终端发送的推荐场所获取请求，所述推荐场所获取请求包括定位信息，所述定位信息包括所述用户终端所在的经纬度；
根据所述定位信息以及各场所的用户数量和位置，确定推荐场所，并将推荐场所列表返回至所述用户终端，所述推荐场所列表中包括各推荐场所的场所信息；
接收所述用户终端发送的进场更改请求，所述进场更改请求包括所述推荐场所列表中的一推荐场所；
取消对所述用户终端的标记，并标记所述用户终端对应的用于位于所述一推荐场所内。
由上述描述可知，可为用户终端推荐其他场所，使得用户可以重新选择一个场所进行进场，并重新为其推荐相同场所或相近场所内的其他用户。
进一步地，所述根据所述定位信息以及各场所的用户数量和位置，确定推荐场所，并将推荐场所列表返回至所述用户终端，包括：
根据所述定位信息以及各场所的位置，分别计算所述用户终端所在的位置与各场所的距离；
根据各场所的用户数量以及所述距离，确定推荐场所，并获取所述推荐场所的场所信息，生成推荐场所列表；
将所述推荐场所列表返回至所述用户终端。
由上述描述可知，基于场所的用户数量以及场所与用户的距离，进行场所推荐。
进一步地，所述标记所述用户终端对应的用户位于所述最佳场所内，以及所述标记所述用户终端对应的用于位于所述一推荐场所内之后，进一步包括：
若接收到所述用户终端发送的退场请求，或在预设的时间内未接收到所述用户终端的数据请求，则取消对所述用户终端的标记。
由上述描述可知，用户可手动退场，也可由服务器根据其活跃度自动为其退场。
进一步地，所述根据所述用户终端发送的用户推荐请求以及所述用户终端对应的用户所在的场所，确定用户推荐列表，并将所述用户推荐列表返回至所述用户终端，包括：
根据所述用户终端对应的用户所在的场所，获取位于同一场所内的第一用户的个人信息，所述个人信息包括性别和年龄，所述第一用户不包括所述用户终端对应的用户；
根据所述用户推荐请求中的个人信息以及所述第一用户的个人信息，分别计算所述用户终端对应的用户与各第一用户的匹配度；
根据所述匹配度，对所述第一用户进行排序，生成第一用户推荐列表；
将所述第一用户推荐列表返回至所述用户终端。
进一步地，所述根据所述用户终端发送的用户推荐请求以及所述用户终端对应的用户所在的场所，确定用户推荐列表，并将所述用户推荐列表返回至所述用户终端，还包括：
根据所述用户终端对应的用户所在的场所，获取位于其他场所内的第二用户的定位信息和个人信息；
根据所述用户终端对应的定位信息和个人信息以及所述第二用户的定位信息和个人信息，分别计算所述用户终端与各第二用户的匹配度；
根据所述匹配度，对所述第二用户进行排序，生成第二用户推荐列表；
将所述第二用户推荐列表返回至所述用户终端。
由上述描述可知，服务器在为用户计算推荐用户时，优先推荐位于同一场所内的用户，其次推荐位于不同场所的用户。对于位于同一场所内的用户，系统可根据用户个人信息综合排序；对于位于不同场所的用户，主要以用户间真实距离为主，个人信息为辅进行排序。
本发明还涉及一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如上所述的方法的步骤。
实施例一
请参照图2-3，本发明的实施例一为：一种近场社交的用户推荐方法，可应用于近场社交场景中，如图2所示，包括如下步骤，下述步骤可由服务器执行。
S101：接收用户终端发送的最佳场所获取请求，所述最佳场所获取请求包括定位信息，定位信息包括所述用户终端所在的经纬度。
用户终端获取定位信息，即自身位置的经纬度，进一步地，还可获取拓展信息，拓展信息可以为场所类型，如电影院、KTV、健身场所、养身场所、亲子娱乐场所等，拓展信息还可以为用户意向，即用户的兴趣爱好，如运动、唱歌等。然后将定位信息和拓展信息上报给服务器。
S102：根据所述最佳场所获取请求，确定最佳场所；即服务器根据上报的定位信息和拓展信息，利用电子地图POI(Point of Interest，兴趣点)的搜索功能来匹配得到用户所在的场所。本实施例中的电子地图可为行业公认的、公开的地图服务提供商，数据准确性得以保障，并且具备通用性。
具体地，通过电子地图搜索功能，获取所述定位信息周围预设距离范围内的兴趣点，此时可以获取到一个兴趣点列表，然后获取其中与定位信息距离最近的兴趣点作为最佳场所；例如，以用户终端上报的经纬度为中心点，获取其周围50米内最近的POI作为最佳场所。在其他实施例中，用户可以根据需要选择其他适合的预设距离。
如果未获取到POI，即在该定位信息周围预设距离范围内不存在兴趣点，则可以扩大范围进行搜索，也可以直接将所述定位信息对应的县级行政区(区或者县)作为最佳场所；这样即使用户所处位置偏僻时，也能确定出最佳场所。
进一步地，当上述获取到的兴趣点列表中，有多个兴趣点与定位信息的距离一致且最近，则可结合扩展信息，从这些最近的兴趣点中选取出一个兴趣点作为最佳场所。例如，假设定位信息周围预设距离范围内与定位信息距离最近的兴趣点有两个，分别为KTV和健身场所，而拓展信息中的用户意向为唱歌，则选择KTV作为最佳场所。
在另一个可选的实施例中，当最佳场所获取请求中同时包括定位信息和拓展信息时，可以直接结合定位信息和拓展信息，匹配得到对应的场所作为最佳场所，为特定使用场景提供更好的场所匹配能力。例如，当拓展信息中的场所类型为KTV时，则可获取与定位信息距离最近的KTV作为最佳场所。
S103：标记所述用户终端对应的用户位于所述最佳场所内，并将所述最佳场所的场所信息返回至所述用户终端。
在确定最佳场所后，标记所述用户终端对应的用户位于该最佳场所内。标记后，用户即实现了近场社交中的“进场”。用户进入任何场所后，才可能被系统进行推荐。如果用户不想被推荐(被其他用户看到在某个场所)，用户可以手动退场(通过用户终端发送退场请求)，即取消标记于某个场所。除了用户手动退场外，还可由系统根据用户活跃度进行退场，例如，如果用户进场后一段时间(如8小时)不再活跃(未在终端发起数据请求)，则系统对该用户进行退场操作，即取消标记。
进一步地，服务器可根据各用户对应的标记，即各用户终端对应的用户所在的场所，实时统计各场所中的用户数量。
S104：接收用户终端发送的用户推荐请求，所述用户推荐请求包括所述用户终端对应的用户的个人信息；本实施例中，个人信息可包括性别和年龄，还可以包括照片等其他信息。
S105：根据所述用户推荐请求以及所述用户终端对应的用户所在的场所，确定用户推荐列表，并将所述用户推荐列表返回至所述用户终端。
服务器在为用户计算推荐用户时，优先推荐位于同一场所内的用户，其次推荐位于不同场所的用户。对于位于同一场所内的用户，系统可根据用户个人信息(如性别匹配度、年龄匹配度等)综合排序；对于位于不同场所的用户，主要以用户间真实距离为主，个人信息为辅进行排序。
对于同一场所的用户推荐，具体地，包括如下步骤：
首先，根据所述用户终端对应的用户所在的场所，获取位于同一场所内的第一用户的个人信息，其中，第一用户不包括所述用户终端对应的用户，即获取位于同一场所内的其他用户的个人信息。
然后，根据所述用户推荐请求中的个人信息以及所述第一用户的个人信息，分别计算所述用户终端对应的用户与各第一用户的匹配度。本实施例中，匹配度通过用户数据计分排序，分数越高匹配度越高，也越优先推荐。例如，异性加分，年龄相差越小加的分数越多，照片数量越多加的分数越多，资料更新时间越近加的分数越多，等等；每个加分项都有一个对应的系数，对每个加分项进行加权求和，得到总分，即匹配度。
接着，根据所述匹配度，对所述第一用户进行排序，生成第一用户推荐列表；例如，根据匹配度进行降序排序，匹配度越高，越优先推荐。
最后，将所述第一用户推荐列表返回至所述用户终端。
对于其他场所的用户推荐，具体地，包括如下步骤：
首先，根据所述用户终端对应的用户所在的场所，获取位于其他场所内的第二用户的定位信息和个人信息。
然后，根据所述用户终端对应的定位信息和个人信息以及所述第二用户的定位信息和个人信息，分别计算所述用户终端与各第二用户的匹配度。此处的匹配度计算可参照上述描述，其中，加分项还包括定位距离，根据用户终端对应的定位信息和第二用户的定位信息计算得到，定位距离越近加的分数越多。并且，定位距离对应的系数大于其他加分项对应的系数，从而保证以用户间真实距离为主，个人信息为辅进行排序。
接着，根据所述匹配度，对所述第二用户进行排序，生成第二用户推荐列表。
最后，将所述第二用户推荐列表返回至所述用户终端。
用户终端获取到用户推荐列表后，会进行展示，供用户进行浏览。优先展示第一用户推荐列表，当用户浏览完同场所内的所有其他用户后，再展示第二用户推荐列表，用户可以继续浏览不同场所的用户。
用户刚进场时，默认其位于最佳场所内，因此会默认根据最佳场所进行用户推荐。若用户想选择其他场所进行用户推荐，则进一步地，在步骤S103或S105之后，如图3所示，还包括如下步骤：
S201：接收用户终端发送的推荐场所获取请求，所述推荐场所获取请求包括定位信息，所述定位信息包括所述用户终端当前所在的经纬度。
即用户终端会再发送一个推荐场所获取请求，用于请求其他推荐场所。
S202：根据所述定位信息以及各场所的用户数量和位置，确定推荐场所，并将推荐场所列表返回至所述用户终端，所述推荐场所列表中包括各推荐场所的场所信息，其中，场所信息可包括用户数量，还可包括场所名称、场所大小、场所类型等信息。
具体地，根据所述定位信息以及各场所的位置，分别计算所述用户终端所在的位置与各场所的距离，然后以各场所的用户数量、各场所与用户终端的距离作为依据，对各场所进行排序，将排序靠前的场所作为推荐场所，获取其场所信息，生成推荐场所列表。最后，将推荐场所列表以分页的形式返回给用户终端。
S203：接收所述用户终端发送的进场更改请求，所述进场更改请求包括所述推荐场所列表中的一推荐场所。
用户终端获取推荐场所列表后，展示给用户，用户可根据场所信息选择一推荐场所，例如，根据场所的用户数量进行选择。然后用户终端将用户选择的推荐场所发送给服务器。
S204：取消对所述用户终端的标记，并标记所述用户终端对应的用户位于所述一推荐场所内。即更改标记，将原来的标记取消，重新标记该用户终端对应的用户位于该推荐场所内。此时，在服务器中，认为用户进入了该推荐场所中。
然后，服务器根据所述用户终端对应的用户所在的场所，为其推荐用户，即继续执行步骤S104-S105。
进一步地，若用户想选择其他的推荐场所进行用户推荐，则可在推荐场所列表中重新选择一推荐场所，并发送给服务器，服务器执行步骤S203-S204。
进一步地，在其他实施例中，除了由服务器提供的根据定位自动匹配场所功能外，用户还可以手动在通过电子地图选择进入指定的场所，并查看处于该场所内的用户。具体地，用户手动通过电子地图选择一场所，用户终端所述一场所通过进场更改请求发送给服务器，服务器取消对该用户终端的标记，并标记该用户终端对应的用户位于所述一场所内，然后为该用户终端进行用户推荐。
本实施例将用户标记到电子地图上真实的场所后，使得用户得以优先接触同一场所内的其他用户信息，从而满足用户近场社交目的。并且，通过本实施例的场所匹配方法，结合不同的扩展信息，可提高场所匹配的准确性，进一步满足近场社交需求。
实施例二
本实施例是上述实施例对应的一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的近场社交的用户推荐方法实施例中的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
综上所述，本发明提供的一种近场社交的用户推荐方法及计算机可读存储介质，利用用户终端的定位能力，获得用户的位置信息并发送给服务器，服务器根据用户的位置信息匹配到最佳场所，并为其推荐其他场所；服务器优先默认用户处于最佳场所，并基于最佳场所进行用户推荐，用户也可选择其他场所进场，服务器再基于用户选择的场所进行用户推荐；进行用户推荐时，优先推荐位于同一场所内的用户，其次推荐位于不同场所的用户。本发明可实现基于场所的社交功能，满足用户近场社交目的，提高用户的社交体验。
以上所述仅为本发明的实施例，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同变换，或直接或间接运用在相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (11)

1.一种近场社交的用户推荐方法，其特征在于，包括：
根据用户终端发送的最佳场所获取请求，确定最佳场所，所述最佳场所获取请求包括定位信息；
标记所述用户终端对应的用户位于所述最佳场所内，并将所述最佳场所的场所信息返回至所述用户终端；
根据所述用户终端发送的用户推荐请求以及所述用户终端对应的用户所在的场所，确定用户推荐列表，并将所述用户推荐列表返回至所述用户终端，所述用户推荐请求包括预设的个人信息。
2.根据权利要求1所述的近场社交的用户推荐方法，其特征在于，所述根据用户终端发送的最佳场所获取请求，确定最佳场所，包括：
接收用户终端发送的最佳场所获取请求，所述最佳场所获取请求包括定位信息，所述定位信息包括所述用户终端所在的经纬度；
获取所述定位信息周围预设距离范围内最近的兴趣点，作为最佳场所；
若所述定位信息周围预设距离范围内不存在兴趣点，则将所述定位信息对应的县级行政区作为最佳场所。
3.根据权利要求2所述的近场社交的用户推荐方法，其特征在于，所述最佳场所获取请求还包括拓展信息，所述拓展信息包括场所类型或用户意向；
所述根据用户终端发送的最佳场所获取请求，确定最佳场所，还包括：
若所述定位信息周围预设距离范围存在多个最近的兴趣点，则根据所述拓展信息，从所述多个最近的兴趣点中选取一个兴趣点作为最佳场所。
4.根据权利要求1所述的近场社交的用户推荐方法，其特征在于，所述根据用户终端发送的最佳场所获取请求，确定最佳场所，包括：
接收用户终端发送的最佳场所获取请求，所述最佳场所获取请求包括定位信息和拓展信息，所述定位信息包括所述用户终端所在的经纬度，所述拓展信息包括场所类型或用户意向；
根据所述定位信息和拓展信息，匹配得到对应的场所，作为最佳场所。
5.根据权利要求1所述的近场社交的用户推荐方法，其特征在于，所述标记所述用户终端对应的用户位于所述最佳场所内之后，进一步包括：
根据各用户终端对应的用户所在的场所，分别统计各场所的用户数量。
6.根据权利要求1所述的近场社交的用户推荐方法，其特征在于，还包括：
接收用户终端发送的推荐场所获取请求，所述推荐场所获取请求包括定位信息，所述定位信息包括所述用户终端所在的经纬度；
根据所述定位信息以及各场所的用户数量和位置，确定推荐场所，并将推荐场所列表返回至所述用户终端，所述推荐场所列表中包括各推荐场所的场所信息；
接收所述用户终端发送的进场更改请求，所述进场更改请求包括所述推荐场所列表中的一推荐场所；
取消对所述用户终端的标记，并标记所述用户终端对应的用于位于所述一推荐场所内。
7.根据权利要求6所述的近场社交的用户推荐方法，其特征在于，所述根据所述定位信息以及各场所的用户数量和位置，确定推荐场所，并将推荐场所列表返回至所述用户终端，包括：
根据所述定位信息以及各场所的位置，分别计算所述用户终端所在的位置与各场所的距离；
根据各场所的用户数量以及所述距离，确定推荐场所，并获取所述推荐场所的场所信息，生成推荐场所列表；
将所述推荐场所列表返回至所述用户终端。
8.根据权利要求6所述的近场社交的用户推荐方法，其特征在于，所述标记所述用户终端对应的用户位于所述最佳场所内，以及所述标记所述用户终端对应的用于位于所述一推荐场所内之后，进一步包括：
若接收到所述用户终端发送的退场请求，或在预设的时间内未接收到所述用户终端的数据请求，则取消对所述用户终端的标记。
9.根据权利要求1所述的近场社交的用户推荐方法，其特征在于，所述根据所述用户终端发送的用户推荐请求以及所述用户终端对应的用户所在的场所，确定用户推荐列表，并将所述用户推荐列表返回至所述用户终端，包括：
根据所述用户终端对应的用户所在的场所，获取位于同一场所内的第一用户的个人信息，所述个人信息包括性别和年龄，所述第一用户不包括所述用户终端对应的用户；
根据所述用户推荐请求中的个人信息以及所述第一用户的个人信息，分别计算所述用户终端对应的用户与各第一用户的匹配度；
根据所述匹配度，对所述第一用户进行排序，生成第一用户推荐列表；
将所述第一用户推荐列表返回至所述用户终端。
10.根据权利要求9所述的近场社交的用户推荐方法，其特征在于，所述根据所述用户终端发送的用户推荐请求以及所述用户终端对应的用户所在的场所，确定用户推荐列表，并将所述用户推荐列表返回至所述用户终端，还包括：
根据所述用户终端对应的用户所在的场所，获取位于其他场所内的第二用户的定位信息和个人信息；
根据所述用户终端对应的定位信息和个人信息以及所述第二用户的定位信息和个人信息，分别计算所述用户终端与各第二用户的匹配度；
根据所述匹配度，对所述第二用户进行排序，生成第二用户推荐列表；
将所述第二用户推荐列表返回至所述用户终端。
11.一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，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-10任一项所述的方法的步骤。
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103096242A (zh) * 2011-11-03 2013-05-08 腾讯科技（深圳）有限公司 基于位置服务的用户推荐方法及系统
US20140324720A1 (en) * 2013-03-14 2014-10-30 Tencent Technology (Shenzhen) Company Limited Method, system, intelligent terminal and storage medium for information recommendation
CN106844376A (zh) * 2015-12-03 2017-06-13 高德软件有限公司 推荐兴趣点的方法及装置
CN109035050A (zh) * 2018-07-25 2018-12-18 安徽新华学院 一种基于位置的社交推荐系统
CN109710854A (zh) * 2018-12-28 2019-05-03 乐蜜有限公司 社交应用中推荐用户的方法和装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103096242A (zh) * 2011-11-03 2013-05-08 腾讯科技（深圳）有限公司 基于位置服务的用户推荐方法及系统
US20140324720A1 (en) * 2013-03-14 2014-10-30 Tencent Technology (Shenzhen) Company Limited Method, system, intelligent terminal and storage medium for information recommendation
CN106844376A (zh) * 2015-12-03 2017-06-13 高德软件有限公司 推荐兴趣点的方法及装置
CN109035050A (zh) * 2018-07-25 2018-12-18 安徽新华学院 一种基于位置的社交推荐系统
CN109710854A (zh) * 2018-12-28 2019-05-03 乐蜜有限公司 社交应用中推荐用户的方法和装置

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