CN114374555B - 基于匿名消息的实时互动方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于匿名消息的实时互动方法及装置，该方法包括：当检测到目标用户发布了匿名消息时，将所述匿名消息推送至确定出的第一匹配用户；当检测到所述第一匹配用户提交针对所述匿名消息的第一匿名评论时，将所述第一匿名评论推送至所述目标用户；检测所述目标用户针对所述第一匿名评论是否触发交互请求，当检测到所述目标用户触发所述交互请求时，生成所述目标用户与所述第一匹配用户之间的互动页面。可见，本发明能够及时将匿名消息的反馈推送给发布者，提高用户发布的匿名消息被其它用户接收到的效率，进而提高交互效率，同时有助于该用户与匹配用户后续通过互动页面进行聊天互动，进一步提高交互效率。
Description
技术领域
本发明涉及社交服务技术领域，尤其涉及一种基于匿名消息的实时互动方法及装置。
背景技术
随着社会的发展和进步，越来越多的人提高了物质生活水平，且对于精神生活的需求越来越高。
然而，在现有的社交方案中，当用户在网络中发布了匿名消息之后，需要由其它用户执行“捞取”或“接收”操作，用户发布的匿名消息才能够被其它用户接收到，导致用户发布的匿名消息不能及时得到关注、赞同和安慰等情感支持，也就无法及时满足用户的情感需求，导致后续较难产生与该用户相关的有效互动。因此，如何提高用户发布的匿名消息被其它用户接收到的效率进而提高交互效率显得非常重要。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于匿名消息的实时互动方法及装置，将用户发布的匿名消息推送至匹配用户，获取匹配用户对该用户匿名消息的匿名评论并推送至该用户，从而有助于及时将匿名消息的反馈推送给发布者，提高用户发布的匿名消息被其它用户接收到的效率，进而提高交互效率；当该用户基于匿名评论确定继续与匹配用户互动时自动生成互动页面，有助于该用户与匹配用户后续通过互动页面进行聊天互动，进一步提高交互效率。
为了解决上述技术问题，本发明第一方面公开了一种基于匿名消息的实时互动方法，所述方法包括：
当检测到目标用户发布了匿名消息时，将所述匿名消息推送至确定出的第一匹配用户；
当检测到所述第一匹配用户提交针对所述匿名消息的第一匿名评论时，将所述第一匿名评论推送至所述目标用户；
检测所述目标用户针对所述第一匿名评论是否触发交互请求，当检测到所述目标用户触发所述交互请求时，生成所述目标用户与所述第一匹配用户之间的互动页面，所述互动页面用于供所述目标用户与所述第一匹配用户之间进行互动。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述当检测到目标用户发布了匿名消息时，将所述匿名消息推送至确定出的第一匹配用户，包括：
当检测到目标用户发布了匿名消息时，以隐藏所述目标用户对应的用户标识的方式将所述匿名消息推送至确定出的第一匹配用户；
以及，所述当检测到所述第一匹配用户提交针对所述匿名消息的第一匿名评论时，将所述第一匿名评论推送至所述目标用户，包括：
当检测到所述第一匹配用户提交针对所述匿名消息的第一匿名评论时，以隐藏所述第一匹配用户对应的用户标识的方式将所述第一匿名评论推送至所述目标用户；
以及，在所述检测到所述目标用户触发所述交互请求之后，所述方法还包括：
解除所述目标用户对应的用户标识对所述第一匹配用户的隐藏以及所述第一匹配用户对应的用户标识对所述目标用户的隐藏。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，在所述当检测到有目标用户发布了匿名消息时，将所述匿名消息推送至确定出的第一匹配用户之前，所述方法还包括：
当检测到有用户上线时，将该用户的用户标识与上线时刻添加到推荐用户集合中；当检测到有用户下线时，将该用户的用户标识与下线时刻从所述推荐用户集合中删除；
获取当前的所述推荐用户集合中所有用户的用户数据，作为全量用户数据；
以及，所述当检测到有目标用户发布了匿名消息时，将所述匿名消息推送至确定出的第一匹配用户，包括：
当检测到有目标用户发布了匿名消息时,获取增量用户数据，根据所述增量用户数据更新所述全量用户数据，根据更新后的全量用户数据确定第一匹配用户，将所述匿名消息推送至所述第一匹配用户；所述增量用户数据为所述全量用户数据对应的时刻与当前时刻之间的推荐用户集合的变化。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据更新后的全量用户数据确定第一匹配用户，包括：
根据更新后的全量用户数据对所有在线用户进行匹配打分，得到每个所述在线用户的匹配打分结果，根据所有所述在线用户的所述匹配打分结果从所有所述在线用户中筛选出所述匹配打分结果达到匹配条件的第一匹配用户；
以及，所述根据更新后的全量用户数据对所有在线用户进行匹配打分，得到匹配打分结果，包括：
计算每个在线用户与所述匿名消息的内容匹配度，计算每个所述在线用户与所述目标用户的用户匹配度；
根据每个所述在线用户的所述用户匹配度和该在线用户的所述内容匹配度确定该在线用户的匹配打分结果；
以及，所述计算每个所述在线用户与所述目标用户的用户匹配度，包括：
获取每个所述在线用户的兴趣爱好信息和所述目标用户的兴趣爱好信息，根据每个所述在线用户的所述兴趣爱好信息与所述目标用户的兴趣爱好信息的匹配程度确定该在线用户与所述目标用户的用户匹配度；所述兴趣爱好信息包括用户的感兴趣话题设置和/或用户的历史发布消息。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述计算每个在线用户与所述匿名消息的内容匹配度，包括：
根据所述匿名消息判断所述匿名消息的内容涉及的性别,根据所述匿名消息的内容涉及的性别确定每个在线用户与所述匿名消息的内容匹配度；当判断出涉及的性别为男性时，确定在所有所述在线用户中男性用户的内容匹配度高于女性用户的内容匹配度；当判断出涉及的性别为女性时，确定在所有所述在线用户中男性用户的内容匹配度低于女性用户的内容匹配度；当判断出涉及的性别包括男性和女性时，确定在所有所述在线用户中男性用户的内容匹配度和女性用户的内容匹配度相等；或者，
根据所述匿名消息判断所述匿名消息的内容对应的情绪是否为消极情绪；当判断出为消极情绪时，获取每个在线用户的情绪包容程度，根据每个所述在线用户的所述情绪包容程度确定该在线用户与所述匿名消息的所述内容匹配度；当某个所述在线用户的所述情绪包容程度越高时该在线用户的所述内容匹配度越高；或者，
根据所述匿名消息确定所述匿名消息的内容涉及的话题，获取每个在线用户的所述兴趣爱好信息，根据每个所述在线用户的所述兴趣爱好信息确定该在线用户与所述匿名消息的内容涉及的话题的匹配程度，作为该在线用户与所述匿名消息的所述内容匹配度。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述获取每个在线用户的情绪包容程度，包括：
获取每个在线用户的被举报信息，根据每个所述在线用户的所述被举报信息确定该在线用户对应的与言语过激对应的举报次数，根据该在线用户的所述举报次数确定该在线用户的情绪包容程度；当某个所述在线用户的所述举报次数越多时，该在线用户的所述情绪包容程度越低；或者，
获取每个在线用户的举报信息和举报审核信息，根据每个所述在线用户的所述举报信息和所述举报审核信息，确定该在线用户对应的举报不成功次数，根据该在线用户的所述举报不成功次数确定该在线用户的的情绪包容程度；当某个所述在线用户的所述举报不成功次数越多时，该在线用户的所述情绪包容程度越低；或者，
获取每个在线用户的历史评论获赞数，根据每个所述在线用户的所述历史评论获赞数确定该在线用户的情绪包容程度；当某个所述在线用户的所述历史评论获赞数越少时，该在线用户的所述情绪包容程度越低。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述方法还包括：
在将所述匿名消息推送至确定出的第一匹配用户之后的预设时长之后，获取所述匿名消息的热度信息，根据所述热度信息确定所述匿名消息的被关注度；所述匿名消息的热度信息为所述匿名消息对应的浏览次数和/或所述匿名消息对应的所述第一匿名评论的数量；
根据所述被关注度判断是否需要再次推送所述匿名消息；
当判断出需要再次推送所述匿名消息时，确定第二匹配用户，将所述匿名消息推送至所述第二匹配用户；
当检测到所述第二匹配用户提交针对所述匿名消息的第二匿名评论时，将所述第二匿名评论推送至所述目标用户；
以及，在所述将所述匿名消息推送至确定出的第一匹配用户之后，所述方法还包括：
将所述第一匹配用户标记为已推送所述匿名消息的用户；
以及，所述确定第二匹配用户，包括：
从所有在线用户中除标记为已推送所述匿名消息的用户之外的其他所有在线用户中确定第二匹配用户。
本发明第二方面公开了一种基于匿名消息的实时互动装置，所述装置包括：
推送模块，用于当检测到目标用户发布了匿名消息时，将所述匿名消息推送至确定出的第一匹配用户；
所述推送模块，还用于当检测到所述第一匹配用户提交针对所述匿名消息的第一匿名评论时，将所述第一匿名评论推送至所述目标用户；
生成模块，用于检测所述目标用户针对所述第一匿名评论是否触发交互请求，当检测到所述目标用户触发所述交互请求时，生成所述目标用户与所述第一匹配用户之间的互动页面，所述互动页面用于供所述目标用户与所述第一匹配用户之间进行互动。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述推送模块检测到目标用户发布了匿名消息时，将所述匿名消息推送至确定出的第一匹配用户的方式具体包括：
当检测到目标用户发布了匿名消息时，以隐藏所述目标用户对应的用户标识的方式将所述匿名消息推送至确定出的第一匹配用户；
以及，所述推送模块检测到所述第一匹配用户提交针对所述匿名消息的第一匿名评论时，将所述第一匿名评论推送至所述目标用户的方式具体包括：
当检测到所述第一匹配用户提交针对所述匿名消息的第一匿名评论时，以隐藏所述第一匹配用户对应的用户标识的方式将所述第一匿名评论推送至所述目标用户；
以及，所述装置还包括：
解除模块，用于解除所述目标用户对应的用户标识对所述第一匹配用户的隐藏以及所述第一匹配用户对应的用户标识对所述目标用户的隐藏。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，其特征在于，所述装置还包括：
检测处理模块，用于在所述推送模块检测到有目标用户发布了匿名消息时，将所述匿名消息推送至确定出的第一匹配用户之前，当检测到有用户上线时，将该用户的用户标识与上线时刻添加到推荐用户集合中，当检测到有用户下线时，将该用户的用户标识与下线时刻从所述推荐用户集合中删除；
获取模块，用于获取当前的所述推荐用户集合中所有用户的用户数据，作为全量用户数据；
以及，所述推送模块检测到有目标用户发布了匿名消息时，将所述匿名消息推送至确定出的第一匹配用户的方式具体包括：
当检测到有目标用户发布了匿名消息时，获取增量用户数据，根据所述增量用户数据更新所述全量用户数据，根据更新后的全量用户数据确定第一匹配用户，将所述匿名消息推送至所述第一匹配用户；所述增量用户数据为所述全量用户数据对应的时刻与当前时刻之间的推荐用户集合的变化。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述推送模块根据更新后的全量用户数据确定第一匹配用户的方式具体包括：
根据更新后的全量用户数据对所有在线用户进行匹配打分，得到每个所述在线用户的匹配打分结果，根据所有所述在线用户的所述匹配打分结果从所有所述在线用户中筛选出所述匹配打分结果达到匹配条件的第一匹配用户；
以及，所述推送模块根据更新后的全量用户数据对所有在线用户进行匹配打分，得到匹配打分结果的方式具体包括：
计算每个在线用户与所述匿名消息的内容匹配度，计算每个所述在线用户与所述目标用户的用户匹配度；
根据每个所述在线用户的所述用户匹配度和该在线用户的所述内容匹配度确定该在线用户的匹配打分结果；
以及，所述推送模块计算每个所述在线用户与所述目标用户的用户匹配度的方式具体包括：
获取每个所述在线用户的兴趣爱好信息和所述目标用户的兴趣爱好信息，根据每个所述在线用户的所述兴趣爱好信息与所述目标用户的兴趣爱好信息的匹配程度确定该在线用户与所述目标用户的用户匹配度；所述兴趣爱好信息包括用户的感兴趣话题设置和/或用户的历史发布消息。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述推送模块计算每个在线用户与所述匿名消息的内容匹配度的方式具体包括：
根据所述匿名消息判断所述匿名消息的内容涉及的性别,根据所述匿名消息的内容涉及的性别确定每个在线用户与所述匿名消息的内容匹配度；当判断出涉及的性别为男性时，确定在所有所述在线用户中男性用户的内容匹配度高于女性用户的内容匹配度；当判断出涉及的性别为女性时，确定在所有所述在线用户中男性用户的内容匹配度低于女性用户的内容匹配度；当判断出涉及的性别包括男性和女性时，确定在所有所述在线用户中男性用户的内容匹配度和女性用户的内容匹配度相等；或者，
根据所述匿名消息判断所述匿名消息的内容对应的情绪是否为消极情绪；当判断出为消极情绪时，获取每个在线用户的情绪包容程度，根据每个所述在线用户的所述情绪包容程度确定该在线用户与所述匿名消息的所述内容匹配度；当某个所述在线用户的所述情绪包容程度越高时该在线用户的所述内容匹配度越高；或者，
根据所述匿名消息确定所述匿名消息的内容涉及的话题，获取每个在线用户的所述兴趣爱好信息，根据每个所述在线用户的所述兴趣爱好信息确定该在线用户与所述匿名消息的内容涉及的话题的匹配程度，作为该在线用户与所述匿名消息的所述内容匹配度。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述推送模块获取每个在线用户的情绪包容程度的方式具体包括：
获取每个在线用户的被举报信息，根据每个所述在线用户的所述被举报信息确定该在线用户对应的与言语过激对应的举报次数，根据该在线用户的所述举报次数确定该在线用户的情绪包容程度；当某个所述在线用户的所述举报次数越多时，该在线用户的所述情绪包容程度越低；或者，
获取每个在线用户的举报信息和举报审核信息，根据每个所述在线用户的所述举报信息和所述举报审核信息，确定该在线用户对应的举报不成功次数，根据该在线用户的所述举报不成功次数确定该在线用户的的情绪包容程度；当某个所述在线用户的所述举报不成功次数越多时，该在线用户的所述情绪包容程度越低；或者，
获取每个在线用户的历史评论获赞数，根据每个所述在线用户的所述历史评论获赞数确定该在线用户的情绪包容程度；当某个所述在线用户的所述历史评论获赞数越少时，该在线用户的所述情绪包容程度越低。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述装置还包括：
获取处理模块，用于在所述推送模块将所述匿名消息推送至确定出的第一匹配用户之后的预设时长之后，获取所述匿名消息的热度信息，根据所述热度信息确定所述匿名消息的被关注度；根据所述被关注度判断是否需要再次推送所述匿名消息；当判断出需要再次推送所述匿名消息时，确定第二匹配用户；所述匿名消息的热度信息为所述匿名消息对应的浏览次数和/或所述匿名消息对应的所述第一匿名评论的数量；
所述推送模块，还用于将所述匿名消息推送至所述第二匹配用户；
所述推送模块，还用于当检测到所述第二匹配用户提交针对所述匿名消息的第二匿名评论时，将所述第二匿名评论推送至所述目标用户；
以及，所述装置还包括：
标记模块，用于将所述第一匹配用户标记为已推送所述匿名消息的用户；
以及，所述获取处理模块确定第二匹配用户的方式具体包括：
从所有在线用户中除标记为已推送所述匿名消息的用户之外的其他所有在线用户中确定第二匹配用户。
本发明第三方面公开了另一种基于匿名消息的实时互动装置，所述装置包括：
存储有可执行程序代码的存储器；
与所述存储器耦合的处理器；
所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行本发明第一方面公开的基于匿名消息的实时互动方法。
本发明第四方面公开了一种计算机可存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，用于执行本发明第一方面公开的基于匿名消息的实时互动方法。
与现有技术相比，本发明实施例具有以下有益效果：
本发明实施例中，当检测到目标用户发布了匿名消息时，将所述匿名消息推送至确定出的第一匹配用户；当检测到所述第一匹配用户提交针对所述匿名消息的第一匿名评论时，将所述第一匿名评论推送至所述目标用户；检测所述目标用户针对所述第一匿名评论是否触发交互请求，当检测到所述目标用户触发所述交互请求时，生成所述目标用户与所述第一匹配用户之间的互动页面，所述互动页面用于供所述目标用户与所述第一匹配用户之间进行互动。可见，本发明将用户发布的匿名消息推送至匹配用户，获取匹配用户对该用户匿名消息的匿名评论并推送至该用户，从而有助于及时将匿名消息的反馈推送给发布者，提高用户发布的匿名消息被其它用户接收到的效率，进而提高交互效率；当该用户基于匿名评论确定继续与匹配用户互动时自动生成互动页面，有助于该用户与匹配用户后续通过互动页面进行聊天互动，进一步提高交互效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例公开的一种基于匿名消息的实时互动方法的流程示意图；
图2是本发明实施例公开的另一种基于匿名消息的实时互动方法的流程示意图；
图3是本发明实施例公开的一种基于匿名消息的实时互动装置的结构示意图；
图4是本发明实施例公开的另一种基于匿名消息的实时互动装置的结构示意图；
图5是本发明实施例公开的又一种基于匿名消息的实时互动装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、装置、产品或端没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或端固有的其他步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
本发明公开了一种基于匿名消息的实时互动方法及装置，将用户发布的匿名消息推送至匹配用户，获取匹配用户对该用户匿名消息的匿名评论并推送至该用户，从而有助于及时将匿名消息的反馈推送给发布者，提高用户发布的匿名消息被其它用户接收到的效率，进而提高交互效率；当该用户基于匿名评论确定继续与匹配用户互动时自动生成互动页面，有助于该用户与匹配用户后续通过互动页面进行聊天互动，进一步提高交互效率。以下分别进行详细说明。
实施例一
请参阅图1，图1是本发明实施例公开的一种基于匿名消息的实时互动方法的流程示意图。其中，图1所描述的基于匿名消息的实时互动方法可以应用于社交服务平台中，也可以应用于社交应用软件中，本发明实施例不做限定。如图1所示，该基于匿名消息的实时互动方法可以包括以下操作：
101、当检测到目标用户发布了匿名消息时，将匿名消息推送至确定出的第一匹配用户。
本发明实施例中，可选的，匿名消息在页面中的表现形式可以为小纸条，形状可以为星星状、圆形、三角形、矩形等。可选的，当用户发布小纸条时，通过系统内部消息通道将小纸条内容广播给匹配的在线用户。
本发明实施例中，当匿名消息的数量为多个时，单个进程在内存、CPU资源上无法满足及时处理多个小纸条的下发任务需求，且单个进程容易出现单点故障问题，因此将匿名消息推送至确定出的第一匹配用户在技术方案上可以选择多进程的方式，保证每个匿名消息能及时下发，提高处理效率。
102、当检测到第一匹配用户提交针对匿名消息的第一匿名评论时，将第一匿名评论推送至目标用户。
可选的，匹配用户收到小纸条内容消息时，在客户端上展示出小纸条UI，用户点击小纸条UI可以进行评论；当匹配用户提交评论后，通过系统内部消息通道将消息传给发布小纸条的用户，发布小纸条的用户在客户端可以看到评论内容。
本发明实施例中，当用户调用接口触发开关小纸条功能、评论小纸条等操作时，将操作状态写入数据库(MongoDB)中。
103、检测目标用户针对第一匿名评论是否触发交互请求，当检测到目标用户触发交互请求时，生成目标用户与第一匹配用户之间的互动页面。
本发明实施例中，互动页面用于供目标用户与第一匹配用户之间进行互动。可选的，发布小纸条的用户对匹配用户的评论进行多选一的操作后，被选择的匹配用户的客户端和发明小纸条的用户的客户端可以进入共同聊天页。
可见，本发明实施例将用户发布的匿名消息推送至匹配用户，获取匹配用户对该用户匿名消息的匿名评论并推送至该用户，从而有助于及时将匿名消息的反馈推送给发布者，提高用户发布的匿名消息被其它用户接收到的效率，进而提高交互效率；当该用户基于匿名评论确定继续与匹配用户互动时自动生成互动页面，有助于该用户与匹配用户后续通过互动页面进行聊天互动，进一步提高交互效率。
在一个可选的实施例中，方法还包括：
在将匿名消息推送至确定出的第一匹配用户之后的预设时长之后，获取匿名消息的热度信息，根据热度信息确定匿名消息的被关注度；匿名消息的热度信息为匿名消息对应的浏览次数和/或匿名消息对应的第一匿名评论的数量；
根据被关注度判断是否需要再次推送匿名消息；
当判断出需要再次推送匿名消息时，确定第二匹配用户，将匿名消息推送至第二匹配用户；
当检测到第二匹配用户提交针对匿名消息的第二匿名评论时，将第二匿名评论推送至目标用户。
可选的，根据被关注度判断是否需要再次推送匿名消息，可以包括：
当被关注度小于预设被关注度时，确定需要再次推送匿名消息；或者，
确定目标用户对应的被关注需求度，当被关注度小于目标用户的被关注需求度时，确定需要再次推送匿名消息。
其中，确定目标用户对应的被关注需求度，可以包括：
根据目标用户预先设置的热度期望信息确定目标用户对应的被关注需求度；或者，
获取在当前之前的预设时长的时间段内目标用户触发交互请求的次数与目标用户在该时间段内发布的匿名消息的数量的比值，作为目标用户的近期匹配意愿度，根据目标用户的近期匹配意愿度确定目标用户对应的被关注需求度；当目标用户的近期匹配意愿度越低时，确定的目标用户对应的被关注需求度越高。
该可选的实施例中，目标用户预先设置的热度期望信息可以包括期望匿名消息被浏览次数，期望匿名消息被评论的评论数量中的至少一种。
可见，该可选的实施例基于匿名消息的浏览次数和被评论数量来判断该匿名消息是否需要再次下发给别的用户，有助于提高确定是否再次下发匿名消息的准确性和效率；当该匿名消息的被关注程度低于预设被关注度或者用户的被关注需求度时，会确定需要再次下发该匿名消息，有助于进一步提高确定是否再次下发匿名消息的准确性和效率；基于用户的预设热度期望信息和近期匹配意愿度来确定用户的被关注需求度，有助于后续根据被关注需求度确定是否再次下发匿名消息，更进一步提高确定是否再次下发匿名消息的准确性和效率。
可选的，当第二次下发匿名消息之后，如果检测到匿名消息还需要再次下发会继续执行下发操作，直到下发次数达到预设阈值或者不满足再次下发的条件时停止执行下发操作。可见，当匿名消息还需要再次下发时会继续下发，能够提高再次下发的准确性和效率，有助于提高用户体验。
在另一个可选的实施例中，在将匿名消息推送至确定出的第一匹配用户之后，方法还包括：
将第一匹配用户标记为已推送匿名消息的用户；
以及，确定第二匹配用户，包括：
从所有在线用户中除标记为已推送匿名消息的用户之外的其他所有在线用户中确定第二匹配用户。
在该可选的实施例中，可以使用Redis作为分布式锁保证小纸条不重复下发：每当用户被下发小纸条时，都会为该用户设置一个已下发的标识(加锁)，标识具有有效期，用户在标识有效期内不会重复收到纸条；例如，当标识有效期为2分钟时，这意味着用户在2分钟内不会重复收到纸条。
可见，该可选的实施例对已下发匿名消息的用户做标记，并根据用户的该标记来确定出没有推送过匿名消息的用户，有助于提高后续下发匿名消息时不会重复下发的准确性和效率。
实施例二
请参阅图2，图2是本发明实施例公开的一种基于匿名消息的实时互动方法的流程示意图。其中，图2所描述的基于匿名消息的实时互动方法可以应用于社交服务平台中，也可以应用于社交应用软件中，本发明实施例不做限定。如图2所示，该基于匿名消息的实时互动方法可以包括以下操作：
201、当检测到目标用户发布了匿名消息时，以隐藏目标用户对应的用户标识的方式将匿名消息推送至确定出的第一匹配用户。
202、当检测到第一匹配用户提交针对匿名消息的第一匿名评论时，以隐藏第一匹配用户对应的用户标识的方式将第一匿名评论推送至目标用户。
203、检测目标用户针对第一匿名评论是否触发交互请求，当检测到目标用户触发交互请求时，生成目标用户与第一匹配用户之间的互动页面。
本发明实施例中，针对步骤203的其它描述，请参照实施例一中针对步骤103的详细描述，本发明实施例不再赘述。
可见，本发明实施例将用户发布的匿名消息推送至匹配用户，获取匹配用户对该用户匿名消息的匿名评论并推送至该用户，从而有助于及时将匿名消息的反馈推送给发布者，提高用户发布的匿名消息被其它用户接收到的效率，进而提高交互效率；当该用户基于匿名评论确定继续与匹配用户互动时自动生成互动页面，有助于该用户与匹配用户后续通过互动页面进行聊天互动，进一步提高交互效率；基于隐藏用户的用户标识的方式来实现匿名推送消息和匿名评论，有助于提高实现匿名推送消息和匿名评论的准确性和效率。
在一个可选的实施例中，在检测到目标用户触发交互请求之后，方法还包括：
解除目标用户对应的用户标识对第一匹配用户的隐藏以及第一匹配用户对应的用户标识对目标用户的隐藏。
可见，该可选的实施例通过解除用户与匹配用户之间的身份隐藏，有助于双方后续在无身份隐藏的情况下在互动页面中顺畅聊天，从而有助于双方建立社交关系。
在另一个可选的实施例中，在当检测到有目标用户发布了匿名消息时，将匿名消息推送至确定出的第一匹配用户之前，方法还包括：
当检测到有用户上线时，将该用户的用户标识与上线时刻添加到推荐用户集合中；当检测到有用户下线时，将该用户的用户标识与下线时刻从推荐用户集合中删除；
获取当前的推荐用户集合中所有用户的用户数据，作为全量用户数据。
该可选的实施例中，可以使用Kafka或者RabbitMQ订阅系统内部登录、在线消息队列事件，将用户的登录信息、在线信息写入数据库(比如MongoDB)中。
可见，该可选的实施例基于用户的上下线操作确定包括所有当前在线用户的推荐用户集合，并获取这些用户的用户数据，有助于后续根据用户数据确定匹配用户，提高确定匹配用户的准确性。
在又一个可选的实施例中，当检测到有目标用户发布了匿名消息时，将匿名消息推送至确定出的第一匹配用户，包括：
当检测到有目标用户发布了匿名消息时，获取增量用户数据，根据增量用户数据更新全量用户数据，根据更新后的全量用户数据确定第一匹配用户，将匿名消息推送至第一匹配用户；增量用户数据为全量用户数据对应的时刻与当前时刻之间的推荐用户集合的变化。
以及，根据更新后的全量用户数据确定第一匹配用户，包括：
根据更新后的全量用户数据对所有在线用户进行匹配打分，得到每个在线用户的匹配打分结果，根据所有在线用户的匹配打分结果从所有在线用户中筛选出匹配打分结果达到匹配条件的第一匹配用户；
以及，根据更新后的全量用户数据对所有在线用户进行匹配打分，得到匹配打分结果，包括：
计算每个在线用户与匿名消息的内容匹配度，计算每个在线用户与目标用户的用户匹配度；
根据每个在线用户的用户匹配度和该在线用户的内容匹配度确定该在线用户的匹配打分结果。
可见，该可选的实施例通过获取增量用户数据来更新全量用户数据，基于更新后的全量用户数据确定匹配用户，有助于提高确定匹配用户的准确性和效率；基于全量用户数据对用户进行匹配打分，根据得到的打分结果从所有用户中筛选出匹配用户，有助于提高确定匹配用户的准确性和效率；基于内容匹配度和用户匹配度对用户进行匹配打分，有助于提高匹配打分的准确性和效率。
在又一个可选的实施例中，计算每个在线用户与目标用户的用户匹配度，包括：
获取每个在线用户的兴趣爱好信息和目标用户的兴趣爱好信息，根据每个在线用户的兴趣爱好信息与目标用户的兴趣爱好信息的匹配程度确定该在线用户与目标用户的用户匹配度；兴趣爱好信息包括用户的感兴趣话题设置和/或用户的历史发布消息。
可见，该可选的实施例通过双方兴趣爱好的匹配程度来确定双方的用户匹配度，有助于提高确定用户匹配度的准确性和效率，从而提高匹配打分的准确性和效率。
在又一个可选的实施例中，计算每个在线用户与匿名消息的内容匹配度，包括：
根据匿名消息判断匿名消息的内容涉及的性别，根据匿名消息的内容涉及的性别确定每个在线用户与匿名消息的内容匹配度；当判断出涉及的性别为男性时，确定在所有在线用户中男性用户的内容匹配度高于女性用户的内容匹配度；当判断出涉及的性别为女性时，确定在所有在线用户中男性用户的内容匹配度低于女性用户的内容匹配度；当判断出涉及的性别包括男性和女性时，确定在所有在线用户中男性用户的内容匹配度和女性用户的内容匹配度相等；或者，
根据匿名消息判断匿名消息的内容对应的情绪是否为消极情绪；当判断出为消极情绪时，获取每个在线用户的情绪包容程度，根据每个在线用户的情绪包容程度确定该在线用户与匿名消息的内容匹配度；当某个在线用户的情绪包容程度越高时该在线用户的内容匹配度越高；或者，
根据匿名消息确定匿名消息的内容涉及的话题，获取每个在线用户的兴趣爱好信息，根据每个在线用户的兴趣爱好信息确定该在线用户与匿名消息的内容涉及的话题的匹配程度，作为该在线用户与匿名消息的内容匹配度。
可见，该可选的实施例基于匿名消息内容涉及的性别、匿名消息内容对应消极情绪时用户的情绪包容程度或者匿名消息内容涉及的话题来确定用户与匿名消息的内容匹配度，有助于提高确定内容匹配度的准确性和效率，从而提高匹配打分的准确性和效率。
在又一个可选的实施例中，获取每个在线用户的情绪包容程度，包括：
获取每个在线用户的被举报信息，根据每个在线用户的被举报信息确定该在线用户对应的与言语过激对应的举报次数，根据该在线用户的举报次数确定该在线用户的情绪包容程度；当某个在线用户的举报次数越多时，该在线用户的情绪包容程度越低；或者，
获取每个在线用户的举报信息和举报审核信息，根据每个在线用户的举报信息和举报审核信息，确定该在线用户对应的举报不成功次数，根据该在线用户的举报不成功次数确定该在线用户的的情绪包容程度；当某个在线用户的举报不成功次数越多时，该在线用户的情绪包容程度越低；或者，
获取每个在线用户的历史评论获赞数，根据每个在线用户的历史评论获赞数确定该在线用户的情绪包容程度；当某个在线用户的历史评论获赞数越少时，该在线用户的情绪包容程度越低。
可见，该可选的实施例基于用户的举报以及对应举报审核信息、被举报信息或者历史评论获赞数来确定用户的情绪包容程度，有助于后续根据用户的情绪包容程度确定该用户与匿名消息的内容匹配度，从而提高确定内容匹配度的准确性和效率。
实施例三
请参阅图3，图3是本发明实施例公开的一种基于匿名消息的实时互动装置的结构示意图。其中，图3所描述的基于匿名消息的实时互动装置可以应用于社交服务平台中，也可以应用于社交应用软件中，本发明实施例不做限定。如图3所示，该基于匿名消息的实时互动装置可以包括：
推送模块301，用于当检测到目标用户发布了匿名消息时，将匿名消息推送至确定出的第一匹配用户；
推送模块301，还用于当检测到第一匹配用户提交针对匿名消息的第一匿名评论时，将第一匿名评论推送至目标用户；
生成模块302，用于检测目标用户针对第一匿名评论是否触发交互请求，当检测到目标用户触发交互请求时，生成目标用户与第一匹配用户之间的互动页面，互动页面用于供目标用户与第一匹配用户之间进行互动。
可见，本发明实施例将用户发布的匿名消息推送至匹配用户，获取匹配用户对该用户匿名消息的匿名评论并推送至该用户，从而有助于及时将匿名消息的反馈推送给发布者，提高用户发布的匿名消息被其它用户接收到的效率，进而提高交互效率；当该用户基于匿名评论确定继续与匹配用户互动时自动生成互动页面，有助于该用户与匹配用户后续通过互动页面进行聊天互动，进一步提高交互效率。
在一个可选的实施例中，如图4所示，推送模块301检测到目标用户发布了匿名消息时，将匿名消息推送至确定出的第一匹配用户的方式具体包括：
当检测到目标用户发布了匿名消息时，以隐藏目标用户对应的用户标识的方式将匿名消息推送至确定出的第一匹配用户；
以及，推送模块301检测到第一匹配用户提交针对匿名消息的第一匿名评论时，将第一匿名评论推送至目标用户的方式具体包括：
当检测到第一匹配用户提交针对匿名消息的第一匿名评论时，以隐藏第一匹配用户对应的用户标识的方式将第一匿名评论推送至目标用户；
以及，装置还包括：
解除模块303，用于解除目标用户对应的用户标识对第一匹配用户的隐藏以及第一匹配用户对应的用户标识对目标用户的隐藏。
可见，该可选的实施例基于隐藏用户的用户标识的方式来实现匿名推送消息和匿名评论，有助于提高实现匿名推送消息和匿名评论的准确性和效率；通过解除用户与匹配用户之间的身份隐藏，有助于双方后续在无身份隐藏的情况下在互动页面中顺畅聊天，从而有助于双方建立社交关系。
在又一个可选的实施例中，如图4所示，装置还包括：
检测处理模块304，用于在推送模块301检测到有目标用户发布了匿名消息时，将匿名消息推送至确定出的第一匹配用户之前，当检测到有用户上线时，将该用户的用户标识与上线时刻添加到推荐用户集合中，当检测到有用户下线时，将该用户的用户标识与下线时刻从推荐用户集合中删除；
获取模块305，用于获取当前的推荐用户集合中所有用户的用户数据，作为全量用户数据；
以及，推送模块301检测到有目标用户发布了匿名消息时，将匿名消息推送至确定出的第一匹配用户的方式具体包括：
当检测到有目标用户发布了匿名消息时，获取增量用户数据，根据增量用户数据更新全量用户数据，根据更新后的全量用户数据确定第一匹配用户，将匿名消息推送至第一匹配用户；增量用户数据为全量用户数据对应的时刻与当前时刻之间的推荐用户集合的变化。
可见，该可选的实施例基于用户的上下线操作确定包括所有当前在线用户的推荐用户集合，并获取这些用户的用户数据，有助于后续根据用户数据确定匹配用户，提高确定匹配用户的准确性；通过获取增量用户数据来更新全量用户数据，基于更新后的全量用户数据确定匹配用户，有助于提高确定匹配用户的准确性和效率。
在又一个可选的实施例中，如图4所示，推送模块301根据更新后的全量用户数据确定第一匹配用户的方式具体包括：
根据更新后的全量用户数据对所有在线用户进行匹配打分，得到每个在线用户的匹配打分结果，根据所有在线用户的匹配打分结果从所有在线用户中筛选出匹配打分结果达到匹配条件的第一匹配用户；
以及，推送模块301根据更新后的全量用户数据对所有在线用户进行匹配打分，得到匹配打分结果的方式具体包括：
计算每个在线用户与匿名消息的内容匹配度，计算每个在线用户与目标用户的用户匹配度；
根据每个在线用户的用户匹配度和该在线用户的内容匹配度确定该在线用户的匹配打分结果；
以及，推送模块301计算每个在线用户与目标用户的用户匹配度的方式具体包括：
获取每个在线用户的兴趣爱好信息和目标用户的兴趣爱好信息，根据每个在线用户的兴趣爱好信息与目标用户的兴趣爱好信息的匹配程度确定该在线用户与目标用户的用户匹配度；兴趣爱好信息包括用户的感兴趣话题设置和/或用户的历史发布消息。
可见，该可选的实施例基于全量用户数据对用户进行匹配打分，根据得到的打分结果从所有用户中筛选出匹配用户，有助于提高确定匹配用户的准确性和效率；基于内容匹配度和用户匹配度对用户进行匹配打分，有助于提高匹配打分的准确性和效率；通过双方兴趣爱好的匹配程度来确定双方的用户匹配度，有助于提高确定用户匹配度的准确性和效率，从而提高匹配打分的准确性和效率。
在又一个可选的实施例中，如图4所示，推送模块301计算每个在线用户与匿名消息的内容匹配度的方式具体包括：
根据匿名消息判断匿名消息的内容涉及的性别,根据匿名消息的内容涉及的性别确定每个在线用户与匿名消息的内容匹配度；当判断出涉及的性别为男性时，确定在所有在线用户中男性用户的内容匹配度高于女性用户的内容匹配度；当判断出涉及的性别为女性时，确定在所有在线用户中男性用户的内容匹配度低于女性用户的内容匹配度；当判断出涉及的性别包括男性和女性时，确定在所有在线用户中男性用户的内容匹配度和女性用户的内容匹配度相等；或者，
根据匿名消息判断匿名消息的内容对应的情绪是否为消极情绪；当判断出为消极情绪时，获取每个在线用户的情绪包容程度，根据每个在线用户的情绪包容程度确定该在线用户与匿名消息的内容匹配度；当某个在线用户的情绪包容程度越高时该在线用户的内容匹配度越高；或者，
根据匿名消息确定匿名消息的内容涉及的话题，获取每个在线用户的兴趣爱好信息，根据每个在线用户的兴趣爱好信息确定该在线用户与匿名消息的内容涉及的话题的匹配程度，作为该在线用户与匿名消息的内容匹配度。
可见，该可选的实施例基于匿名消息内容涉及的性别、匿名消息内容对应消极情绪时用户的情绪包容程度或者匿名消息内容涉及的话题来确定用户与匿名消息的内容匹配度，有助于提高确定内容匹配度的准确性和效率，从而提高匹配打分的准确性和效率。
在又一个可选的实施例中，如图4所示，推送模块301获取每个在线用户的情绪包容程度的方式具体包括：
获取每个在线用户的被举报信息，根据每个在线用户的被举报信息确定该在线用户对应的与言语过激对应的举报次数，根据该在线用户的举报次数确定该在线用户的情绪包容程度；当某个在线用户的举报次数越多时，该在线用户的情绪包容程度越低；或者，
获取每个在线用户的举报信息和举报审核信息，根据每个在线用户的举报信息和举报审核信息，确定该在线用户对应的举报不成功次数，根据该在线用户的举报不成功次数确定该在线用户的的情绪包容程度；当某个在线用户的举报不成功次数越多时，该在线用户的情绪包容程度越低；或者，
获取每个在线用户的历史评论获赞数，根据每个在线用户的历史评论获赞数确定该在线用户的情绪包容程度；当某个在线用户的历史评论获赞数越少时，该在线用户的情绪包容程度越低。
可见，该可选的实施例基于用户的举报以及对应举报审核信息、被举报信息或者历史评论获赞数来确定用户的情绪包容程度，有助于后续根据用户的情绪包容程度确定该用户与匿名消息的内容匹配度，从而提高确定内容匹配度的准确性和效率。
在又一个可选的实施例中，如图4所示，装置还包括：
获取处理模块306，用于在推送模块301将匿名消息推送至确定出的第一匹配用户之后的预设时长之后，获取匿名消息的热度信息，根据热度信息确定匿名消息的被关注度；根据被关注度判断是否需要再次推送匿名消息；当判断出需要再次推送匿名消息时，确定第二匹配用户；匿名消息的热度信息为匿名消息对应的浏览次数和/或匿名消息对应的第一匿名评论的数量；
推送模块301，还用于将匿名消息推送至第二匹配用户；
推送模块301，还用于当检测到第二匹配用户提交针对匿名消息的第二匿名评论时，将第二匿名评论推送至目标用户；
以及，装置还包括：
标记模块307，用于将第一匹配用户标记为已推送匿名消息的用户；
以及，获取处理模块306确定第二匹配用户的方式具体包括：
从所有在线用户中除标记为已推送匿名消息的用户之外的其他所有在线用户中确定第二匹配用户。
可见，该可选的实施例基于匿名消息的浏览次数和被评论数量来判断该匿名消息是否需要再次下发给别的用户，有助于提高确定是否再次下发匿名消息的准确性和效率；对已下发匿名消息的用户做标记，并根据用户的该标记来确定出没有推送过匿名消息的用户，有助于提高后续下发匿名消息时不会重复下发的准确性和效率。
实施例四
请参阅图5，图5是本发明实施例公开的又一种基于匿名消息的实时互动装置的结构示意图。如图5所示，该基于匿名消息的实时互动装置可以包括：
存储有可执行程序代码的存储器401；
与存储器401耦合的处理器402；
处理器402调用存储器401中存储的可执行程序代码，执行本发明实施例一或本发明实施例二所描述的基于匿名消息的实时互动方法中的步骤。
实施例五
本发明实施例公开了一种计算机可存储介质，该计算机存储介质存储有计算机指令，该计算机指令被调用时，用于执行本发明实施例一或本发明实施例二所描述的基于匿名消息的实时互动方法中的步骤。
实施例六
本发明实施例公开了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，且该计算机程序可操作来使计算机执行实施例一或实施例二中所描述的基于匿名消息的实时互动方法中的步骤。
以上所描述的装置实施例仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施例的具体描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式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。基于这样的理解，上述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,存储介质包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存储器(Random Access Memory，RAM)、可编程只读存储器(Programmable Read-only Memory，PROM)、可擦除可编程只读存储器(ErasableProgrammable Read Only Memory，EPROM)、一次可编程只读存储器(One-timeProgrammable Read-Only Memory，OTPROM)、电子抹除式可复写只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只读光盘(CompactDisc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。
最后应说明的是：本发明实施例公开的一种基于匿名消息的实时互动方法及装置所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解；其依然可以对前述各项实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应的技术方案的本质脱离本发明各项实施例技术方案的精神和范围。
Claims (7)
1.一种基于匿名消息的实时互动方法，其特征在于，所述方法包括：
当检测到目标用户发布了匿名消息时，将所述匿名消息推送至确定出的第一匹配用户；
当检测到所述第一匹配用户提交针对所述匿名消息的第一匿名评论时，将所述第一匿名评论推送至所述目标用户；
检测所述目标用户针对所述第一匿名评论是否触发交互请求，当检测到所述目标用户触发所述交互请求时，生成所述目标用户与所述第一匹配用户之间的互动页面，所述互动页面用于供所述目标用户与所述第一匹配用户之间进行互动；
在所述当检测到有目标用户发布了匿名消息时，将所述匿名消息推送至确定出的第一匹配用户之前，所述方法还包括：
当检测到有用户上线时，将该用户的用户标识与上线时刻添加到推荐用户集合中；当检测到有用户下线时，将该用户的用户标识与下线时刻从所述推荐用户集合中删除；
获取当前的所述推荐用户集合中所有用户的用户数据，作为全量用户数据；
以及，所述当检测到有目标用户发布了匿名消息时，将所述匿名消息推送至确定出的第一匹配用户，包括：
当检测到有目标用户发布了匿名消息时,获取增量用户数据，根据所述增量用户数据更新所述全量用户数据，根据更新后的全量用户数据确定第一匹配用户，将所述匿名消息推送至所述第一匹配用户；所述增量用户数据为所述全量用户数据对应的时刻与当前时刻之间的推荐用户集合的变化；
以及，所述当检测到目标用户发布了匿名消息时，将所述匿名消息推送至确定出的第一匹配用户，包括：
当检测到目标用户发布了匿名消息时，以隐藏所述目标用户对应的用户标识的方式将所述匿名消息推送至确定出的第一匹配用户；
以及，所述当检测到所述第一匹配用户提交针对所述匿名消息的第一匿名评论时，将所述第一匿名评论推送至所述目标用户，包括：
当检测到所述第一匹配用户提交针对所述匿名消息的第一匿名评论时，以隐藏所述第一匹配用户对应的用户标识的方式将所述第一匿名评论推送至所述目标用户；
以及，在所述检测到所述目标用户触发所述交互请求之后，所述方法还包括：
解除所述目标用户对应的用户标识对所述第一匹配用户的隐藏以及所述第一匹配用户对应的用户标识对所述目标用户的隐藏；
以及，所述根据更新后的全量用户数据确定第一匹配用户，包括：
根据更新后的全量用户数据对所有在线用户进行匹配打分，得到每个所述在线用户的匹配打分结果，根据所有所述在线用户的所述匹配打分结果从所有所述在线用户中筛选出所述匹配打分结果达到匹配条件的第一匹配用户；
以及，所述根据更新后的全量用户数据对所有在线用户进行匹配打分，得到匹配打分结果，包括：
计算每个在线用户与所述匿名消息的内容匹配度，计算每个所述在线用户与所述目标用户的用户匹配度；
根据每个所述在线用户的所述用户匹配度和该在线用户的所述内容匹配度确定该在线用户的匹配打分结果；
以及，所述计算每个所述在线用户与所述目标用户的用户匹配度，包括：
获取每个所述在线用户的兴趣爱好信息和所述目标用户的兴趣爱好信息，根据每个所述在线用户的所述兴趣爱好信息与所述目标用户的兴趣爱好信息的匹配程度确定该在线用户与所述目标用户的用户匹配度；所述兴趣爱好信息包括用户的感兴趣话题设置和/或用户的历史发布消息。
2.根据权利要求1所述的基于匿名消息的实时互动方法，其特征在于，所述计算每个在线用户与所述匿名消息的内容匹配度，包括：
根据所述匿名消息判断所述匿名消息的内容涉及的性别,根据所述匿名消息的内容涉及的性别确定每个在线用户与所述匿名消息的内容匹配度；当判断出涉及的性别为男性时，确定在所有所述在线用户中男性用户的内容匹配度高于女性用户的内容匹配度；当判断出涉及的性别为女性时，确定在所有所述在线用户中男性用户的内容匹配度低于女性用户的内容匹配度；当判断出涉及的性别包括男性和女性时，确定在所有所述在线用户中男性用户的内容匹配度和女性用户的内容匹配度相等；或者，
根据所述匿名消息判断所述匿名消息的内容对应的情绪是否为消极情绪；当判断出为消极情绪时，获取每个在线用户的情绪包容程度，根据每个所述在线用户的所述情绪包容程度确定该在线用户与所述匿名消息的所述内容匹配度；当某个所述在线用户的所述情绪包容程度越高时该在线用户的所述内容匹配度越高；或者，
根据所述匿名消息确定所述匿名消息的内容涉及的话题，获取每个在线用户的所述兴趣爱好信息，根据每个所述在线用户的所述兴趣爱好信息确定该在线用户与所述匿名消息的内容涉及的话题的匹配程度，作为该在线用户与所述匿名消息的所述内容匹配度。
3.根据权利要求2所述的基于匿名消息的实时互动方法，其特征在于，所述获取每个在线用户的情绪包容程度，包括：
获取每个在线用户的被举报信息，根据每个所述在线用户的所述被举报信息确定该在线用户对应的与言语过激对应的举报次数，根据该在线用户的所述举报次数确定该在线用户的情绪包容程度；当某个所述在线用户的所述举报次数越多时，该在线用户的所述情绪包容程度越低；或者，
获取每个在线用户的举报信息和举报审核信息，根据每个所述在线用户的所述举报信息和所述举报审核信息，确定该在线用户对应的举报不成功次数，根据该在线用户的所述举报不成功次数确定该在线用户的情绪包容程度；当某个所述在线用户的所述举报不成功次数越多时，该在线用户的所述情绪包容程度越低；或者，
获取每个在线用户的历史评论获赞数，根据每个所述在线用户的所述历史评论获赞数确定该在线用户的情绪包容程度；当某个所述在线用户的所述历史评论获赞数越少时，该在线用户的所述情绪包容程度越低。
4.根据权利要求1所述的基于匿名消息的实时互动方法，其特征在于，所述方法还包括：
在将所述匿名消息推送至确定出的第一匹配用户之后的预设时长之后，获取所述匿名消息的热度信息，根据所述热度信息确定所述匿名消息的被关注度；所述匿名消息的热度信息为所述匿名消息对应的浏览次数和/或所述匿名消息对应的所述第一匿名评论的数量；
根据所述被关注度判断是否需要再次推送所述匿名消息；
当判断出需要再次推送所述匿名消息时，确定第二匹配用户，将所述匿名消息推送至所述第二匹配用户；
当检测到所述第二匹配用户提交针对所述匿名消息的第二匿名评论时，将所述第二匿名评论推送至所述目标用户；
以及，在所述将所述匿名消息推送至确定出的第一匹配用户之后，所述方法还包括：
将所述第一匹配用户标记为已推送所述匿名消息的用户；
以及，所述确定第二匹配用户，包括：
从所有在线用户中除标记为已推送所述匿名消息的用户之外的其他所有在线用户中确定第二匹配用户。
5.一种基于匿名消息的实时互动装置，其特征在于，所述装置包括：
推送模块，用于当检测到目标用户发布了匿名消息时，将所述匿名消息推送至确定出的第一匹配用户；
所述推送模块，还用于当检测到所述第一匹配用户提交针对所述匿名消息的第一匿名评论时，将所述第一匿名评论推送至所述目标用户；
生成模块，用于检测所述目标用户针对所述第一匿名评论是否触发交互请求，当检测到所述目标用户触发所述交互请求时，生成所述目标用户与所述第一匹配用户之间的互动页面，所述互动页面用于供所述目标用户与所述第一匹配用户之间进行互动；
所述装置还包括：
检测处理模块，用于在所述推送模块检测到有目标用户发布了匿名消息时，将所述匿名消息推送至确定出的第一匹配用户之前，当检测到有用户上线时，将该用户的用户标识与上线时刻添加到推荐用户集合中，当检测到有用户下线时，将该用户的用户标识与下线时刻从所述推荐用户集合中删除；
获取模块，用于获取当前的所述推荐用户集合中所有用户的用户数据，作为全量用户数据；
以及，所述推送模块检测到有目标用户发布了匿名消息时，将所述匿名消息推送至确定出的第一匹配用户的方式具体包括：
当检测到有目标用户发布了匿名消息时，获取增量用户数据，根据所述增量用户数据更新所述全量用户数据，根据更新后的全量用户数据确定第一匹配用户，将所述匿名消息推送至所述第一匹配用户；所述增量用户数据为所述全量用户数据对应的时刻与当前时刻之间的推荐用户集合的变化；
以及，所述推送模块检测到目标用户发布了匿名消息时，将所述匿名消息推送至确定出的第一匹配用户的方式具体包括：
当检测到目标用户发布了匿名消息时，以隐藏所述目标用户对应的用户标识的方式将所述匿名消息推送至确定出的第一匹配用户；
以及，所述推送模块检测到所述第一匹配用户提交针对所述匿名消息的第一匿名评论时，将所述第一匿名评论推送至所述目标用户的方式具体包括：
当检测到所述第一匹配用户提交针对所述匿名消息的第一匿名评论时，以隐藏所述第一匹配用户对应的用户标识的方式将所述第一匿名评论推送至所述目标用户；
以及，所述装置还包括：
解除模块，用于解除所述目标用户对应的用户标识对所述第一匹配用户的隐藏以及所述第一匹配用户对应的用户标识对所述目标用户的隐藏；
以及，所述推送模块根据更新后的全量用户数据确定第一匹配用户的方式具体包括：
根据更新后的全量用户数据对所有在线用户进行匹配打分，得到每个所述在线用户的匹配打分结果，根据所有所述在线用户的所述匹配打分结果从所有所述在线用户中筛选出所述匹配打分结果达到匹配条件的第一匹配用户；
以及，所述推送模块根据更新后的全量用户数据对所有在线用户进行匹配打分，得到匹配打分结果的方式具体包括：
计算每个在线用户与所述匿名消息的内容匹配度，计算每个所述在线用户与所述目标用户的用户匹配度；
根据每个所述在线用户的所述用户匹配度和该在线用户的所述内容匹配度确定该在线用户的匹配打分结果；
以及，所述推送模块计算每个所述在线用户与所述目标用户的用户匹配度的方式具体包括：
获取每个所述在线用户的兴趣爱好信息和所述目标用户的兴趣爱好信息，根据每个所述在线用户的所述兴趣爱好信息与所述目标用户的兴趣爱好信息的匹配程度确定该在线用户与所述目标用户的用户匹配度；所述兴趣爱好信息包括用户的感兴趣话题设置和/或用户的历史发布消息。
6.一种基于匿名消息的实时互动装置，其特征在于，所述装置包括：
存储有可执行程序代码的存储器；
与所述存储器耦合的处理器；
所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行如权利要求1-4任一项所述的基于匿名消息的实时互动方法。
7.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，用于执行如权利要求1-4任一项所述的基于匿名消息的实时互动方法。
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