CN116601658A - 个体间的策划匹配 - Google Patents
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Abstract
用于生成个体间的策划匹配的技术包括：向客户端装置供应用于在图形用户界面中显示的数据，所述数据包括对个体的提示集合以指定用于识别一个或多于一个其他个体的准则。准则是从客户端装置接收的并且用于识别个体与来自个体池的一个或多于一个其他个体之间的潜在匹配。从所识别的潜在匹配中选择多达预定数量的潜在匹配的子集。在安排的时间处向客户端装置供应潜在匹配子集中的各潜在匹配的简档信息。
Description
优先权
本申请要求2020年11月13日提交的美国临时专利申请63/113,794的优先权和权益，其全部内容通过引用并入本文。
技术领域
本发明大体上涉及部署在计算机网络中的社交媒体应用。
背景技术
社交媒体应用可以提出诸如潜在朋友、约会伙伴或商业伙伴等的个体之间的匹配。一旦接受了所提出的匹配，匹配的个体就可以使用约会应用彼此进行电子通信。
发明内容
通常，在第一方面，一种用于生成个体间的策划匹配的计算机实现的方法包括：向客户端装置供应用于在图形用户界面中显示的数据，所述数据包括对个体的提示集合以指定用于识别一个或多于一个其他个体的准则；从所述客户端装置接收所述准则；基于所述准则识别所述个体与来自个体池的一个或多于一个个体之间的潜在匹配；从所述潜在匹配中选择潜在匹配子集，所述潜在匹配子集具有多达预定数量的潜在匹配；以及在安排的时间处向所述客户端装置供应所述潜在匹配子集的简档信息。
通常，在第二方面，一种系统包括：至少一个处理器以及存储指令的存储器，所述指令可由所述至少一个处理器执行以使所述至少一个处理器进行操作，所述操作包括：向客户端装置供应用于在图形用户界面中显示的数据，所述数据包括对个体的提示集合以指定用于识别一个或多于一个其他个体的准则；从所述客户端装置接收所述准则；基于所述准则识别所述个体与来自个体池的一个或多于一个个体之间的潜在匹配；从所述潜在匹配中选择潜在匹配子集，所述潜在匹配子集具有多达预定数量的潜在匹配；以及在安排的时间处向所述客户端装置供应所述潜在匹配子集的简档信息。
通常，在第三方面，至少一个非暂态计算机可读存储介质存储指令，所述指令可由至少一个处理器执行以使所述至少一个处理器进行操作，所述操作包括：向客户端装置供应用于在图形用户界面中显示的数据，所述数据包括对个体的提示集合以指定用于识别一个或多于一个其他个体的准则；从所述客户端装置接收所述准则；基于所述准则识别所述个体与来自个体池的一个或多于一个个体之间的潜在匹配；从所述潜在匹配中选择潜在匹配子集，所述潜在匹配子集具有多达预定数量的潜在匹配；以及在安排的时间处向所述客户端装置供应所述潜在匹配子集的简档信息。
在与第一方面至第三方面中的任一方面可结合的第四方面，提示包括用于识别一个或多于一个其他个体的多个针对性问题，并且准则包括从所述针对性问题中的各针对性问题的预定义回答集合中选择的回答。
在与第一方面至第四方面中的任一方面可结合的第五方面，识别个体与一个或多于一个其他个体之间的潜在匹配包括从个体池中识别多个不同的个体组，并且将准则应用于不同的个体组中的各个体组以识别潜在匹配。
在与第五方面可结合的第六方面，识别不同的个体组包括将与社交媒体应用的使用相关的至少一个准则应用于个体池。
在与第五方面或第六方面可结合的第七方面，识别不同的个体组包括将两个或多于两个不同匹配模型应用于个体池。
在与第五方面至第七方面中的任一方面可结合的第八方面，从潜在匹配中选择潜在匹配子集包括从不同的组中的各组中选择至少一个潜在匹配。
在与第八方面可结合的第九方面，所述潜在匹配中的各个潜在匹配与排名或得分相关联，并且从不同的组中的各组中选择的潜在匹配包括在该组内具有最高排名或得分的潜在匹配。
在与第一方面至第九方面中的任一方面可结合的第十方面，识别个体与一个或多于一个其他个体之间的潜在匹配包括基于准则将至少一个滤波器应用于个体池。
在与第一方面至第十方面中的任一方面可结合的第十一方面，处理的操作还包括从客户端装置收集针对在潜在匹配子集中识别的第二个体的匹配接受，并且响应于匹配接受，启用个体与第二个体之间的网络通信。
以上方面的实现可以包括以下优点中的一个或多于一个优点。
通过基于用户的兴趣向用户提供最佳潜在匹配的策划决选名单，本文描述的技术帮助用户找到更有意义的连接并改进他们的社交媒体约会应用体验。例如，社交媒体约会应用的一些用户接收大量的匹配请求并发现难以选择简档来发起与之聊天。另一方面，一些用户做出许多匹配请求，但是在匹配或聊天中体验到减弱的回应。通过策划匹配技术，这些用户发送或筛选请求所花费的时间、能量和计算资源的量可以通过将用户在应用上的尝试整合到几个选定个体而显著减少。这种整合还促进了更有意义的连接，从而改进了匹配技术本身。
在一些实现中，在每周的某一天和时间将策划匹配提供给用户。照此，该技术鼓励用户在特定时间段期间召集应用，由此提升更高效(和有意义)的实时通信，而非低效的异步通信，这进一步减少计算和其他资源的消耗。此外，在一些实现中，通过根据从不同准则导出的多个不同的用户简档列表生成策划匹配，增加了潜在匹配的多样性，由此通常改进了匹配和匹配技术的可能性和质量。
附图说明
图1例示了系统。
图2例示了处理操作。
图3A至图3C例示了用户界面。
图4A至图4E例示了用户界面。
图5例示了用户界面。
图6例示了用户界面。
图7A和图7B例示了用户界面。
在各种附图中，相同的附图标记表示相同的要素。
具体实施方式
本文描述的技术定期地生成针对用户的、表示来自可用简档池中的针对该用户的最佳潜在匹配的简档的策划列表。为了生成策划列表，可以将一系列针对性问题呈现给用户以获得用于识别潜在策划匹配的信息，同时使用户的负担最小化。然后可以采用对从针对性问题获得的信息进行操作的高级滤波器来识别用于包括在策划列表中的少量个体。在安排的时间处向该用户提供所识别的个体的简档以供该用户联系。
图1例示了用于生成个体之间的策划匹配的系统100。系统100包括经由网络106与服务器104通信的多个客户端装置102a至102n，网络106可以是有线网络、无线网络、或其任何组合。各客户端装置102a至102n(统称为客户端装置102)包括经由总线114与输入/输出装置112通信的处理器(例如，中央处理单元)110。输入/输出装置112可以包括触摸显示器、键盘、鼠标等。网络接口电路116也连接到总线114以提供到网络106的有线和/或无线连接。存储器或其他存储介质120也连接到总线114。存储器120存储由处理器110执行的指令。特别地，存储器120存储用于社交网络应用122(诸如约会应用等)的指令，社交网络应用122与服务器104通信以协调已被识别为潜在匹配(例如，潜在朋友、约会伙伴、商业伙伴等)的用户之间的介绍。在一些实现中，各客户端装置102是执行社交网络应用122的移动装置(例如，智能电话、膝上型计算机、平板、可穿戴装置等)。不同的客户端装置102由订阅相同社交网络应用122的不同用户操作。
服务器104包括处理器130、总线132、输入/输出装置134和用于提供与网络106的连接的网络接口电路136。存储器140连接至总线132。存储器140存储匹配引擎142，该匹配引擎142具有由处理器130执行以实现结合图2至图7公开的操作的指令。在一些实现中，系统100包括与服务器104通信的数据库146，该数据库存储供社交网络应用122、匹配引擎142和/或选择引擎144使用的信息，诸如用户简档信息、匹配信息、消息信息或其他信息等。
在操作中，客户端装置102的用户可以创建个人简档以参与社交网络应用122。例如，用户可以通过与用户界面交互来以提供允许用户表征他或她自己的简档信息(诸如他们的姓名、年龄、传记文本、照片和其他领域范围(例如，城市、到其他网络上的社交媒体简档的链接等))，从而创建个人简档。各用户还可以指定他们的兴趣以用于识别潜在匹配。例如，用户可以通过与用户界面交互来指定他们的兴趣以提供用户在潜在匹配中寻找的各种准则(诸如年龄、距离、爱好、承诺的性格、或其组合等)。在一些实现中，系统100(例如，匹配引擎142)可以基于例如对用户与系统100的交互的分析来识别作为用户指定的准则的补充或替代的一个或多于一个准则。系统100(例如，匹配引擎142)可以使用兴趣来生成用于识别针对用户的潜在匹配的匹配准则。
一旦简档完成，用户就可以开始查看其他用户的简档，同时用户自己的简档在用户库中流通。在一些实现中，用户接收已经基于他们的兴趣被识别为潜在匹配的其他用户的简档。例如，匹配引擎142可以处理其他用户的简档以识别满足用户指定的兴趣的那些用户。在一些实现中，匹配引擎142可以从兴趣中导出匹配准则，并且可以使用该匹配准则来识别潜在匹配。匹配引擎142然后可以将潜在匹配的简档提供给用户以供审阅。通常，匹配引擎142可以使用滤波器、所应用的规则、机器学习、或其组合等来识别针对用户的潜在匹配。例如，匹配引擎142可以基于用户的兴趣生成一个或多于一个滤波器或规则，并且可以将滤波器或规则应用于其他用户的简档信息以识别针对用户的潜在匹配。作为另一示例，匹配引擎142可以包括被训练成从用户的兴趣中识别特征的机器学习模型(例如，神经网络模型)，并且机器学习模型可以处理其他用户的简档信息以识别针对用户的潜在匹配。
在识别出针对用户的一个或多于一个潜在匹配之后，匹配引擎142可以向用户提供潜在匹配的简档以供审阅。用户能够探索已经被添加到各简档的信息。例如，在客户端装置102上执行的应用122可以显示用户界面，该用户界面允许用户查看和探索已经被添加到潜在匹配的简档的信息。
为了确定用于将两个用户连接在一起的相互协议，各简档可以由查看的用户表决。例如，在查看另一用户的个人简档之后，如果查看的用户希望与该特定用户连接，则查看的用户可以投票“是”，或者如果查看的用户对连接不感兴趣，则查看的用户可以投票“否”。在一些实现中，用户可以通过与第一用户界面按钮交互或者在某个方向(例如，右)上将简档从屏幕滑出(例如，使用他们的手指点击并拖动简档)来投票“是”，并且可以通过与第二用户界面按钮交互或者在另一个方向(例如，左)上滑动来投票“否”。在一些实现中，一旦用户已经针对另一用户的简档投票“是”，匹配引擎142就可以将用户的简档放入简档队列中以供另一用户查看。通过这种机制，与在简档选择的纯自然的系统中发生的情况相比，匹配引擎142能够加快两个用户查看彼此的简档的速度。
当两个用户都互相对另一用户的简档投票“是”时，在这两个账户之间建立连接(有时称为“匹配”)。一旦匹配被建立，匹配引擎142就可以向匹配用户中的任一者或这两者供应具有联系另一匹配用户的提示的匹配的通知。另一方面，当一个用户投票“是”而另一用户投票“否”时，不在这两个用户之间建立进一步的连接，并且不再次向彼此示出他们的简档(或者可以再次示出他们的简档，这取决于他们的简档、位置、搜索参数内的变化或者因为经过的时间)。以这种方式，匹配引擎允许传达社交网络内的各用户的意图。
在一些实现中，匹配用户被引导至社交网络的消息传送系统以联系另一匹配用户。一旦用户在消息传送系统内，他们就可以彼此来回发送消息。在一些实现中，消息传送系统显示用户的简档的元素以增加另一用户的认知(例如，姓名、年龄、照片等)。
有时，匹配引擎142生成用户简档的策划列表，其表示来自可用简档池中的针对特定用户的最佳潜在匹配。例如，匹配引擎可以提示用户提供对少量针对性的问题(诸如“匹配中什么重要？”或者“他们在寻找什么？”)的回答。匹配引擎然后可以采用高级滤波器，高级滤波器对从针对性问题获得的信息和其他信息(例如，用户兴趣)进行操作以识别表示针对用户的最佳潜在匹配的预定数量的用户简档。
在产生针对特定用户的用户简档的策划列表之后，匹配引擎142在安排的时间处或之后将这些简档(有时被称为“策划简档”)提供给用户以允许用户查看和选择简档中的一个或多于一个以供进一步连接。在一些实现中，一旦第一用户对策划简档投票“是”，匹配引擎142就提示与所选择的简档相关联的第二用户查看第一用户的简档(例如，通过向第二用户发送通知、通过将第一用户的简档放入要由第二用户查看的简档队列中等)。如果第二用户对第一用户的简档投票“是”，则在这两个用户之间建立策划匹配。一旦建立了策划匹配，匹配引擎142就可以向这两个匹配用户中的任一者或两者供应具有(例如，使用社交网络应用122中的消息传送系统)联系另一匹配用户的提示的策划匹配的通知。在一些实现中，消息传送系统或社交网络应用122的其他部分包括策划匹配的标识符(例如，以将策划匹配与“一般”匹配区分开)或关于策划匹配的附加信息(例如，由策划匹配的个体共享的共同兴趣以促进对话)、或这两者。
转向图2，示出了用于生成个体之间的策划匹配的处理200。在一些实现中，处理200的操作由客户端装置102中的一个或多于一个上运行的社交网络应用122、在服务器104上运行的匹配引擎142、或这两者来执行。
最初，匹配引擎142接收发起策划匹配处理的指示(202)。例如，匹配引擎142可以根据预定安排(诸如本地时间每周五下午5：00等)自动地发起策划匹配处理。替换地或附加地，匹配引擎142可以响应于特定事件(诸如响应于用户登录社交网络应用122、响应于用户订阅或购买社交网络应用122的特定特征、或者响应于用户导航到社交网络应用122内的策划匹配特征并与用户界面交互以开始策划匹配处理)来发起策划匹配处理。
一旦发起策划匹配处理，匹配引擎142就提示用户回答所选的一组针对性问题以获得用于识别潜在策划匹配的信息(204)。通常，匹配引擎142可以从存储在例如数据库146中的问题的列表中选择针对性问题。由匹配引擎142选择的针对性问题的数量可以是小的(例如，四个)，以在仍然获得用于识别潜在策划匹配的足够信息的同时不给用户造成负担。在一些实现中，各针对性问题与用户可以从中进行选择的可能回答集合相关联。为了促进对潜在策划匹配的识别，匹配引擎142可以被配置为在策划匹配处理的特定迭代期间提示所有用户(根据同一可能回答集合来)回答同一组针对性问题。例如，如果策划匹配处理以每周的安排来操作，则在该周期间使用策划匹配特征的所有用户可以被呈现有同一组针对性问题。在一些实现中，可以在各迭代(例如，各周)中改变针对性问题的组以增加用户参与度并且改进匹配的多样性。在一些实现中，针对性问题的组不必针对所有用户是相同的，并且可以例如随机地或基于特定用户的兴趣来选择针对性问题的组。
在选择针对性问题的组之后，匹配引擎142提示用户回答该针对性问题。参考图3A，该提示可以使在用户的装置102上运行的社交网络应用122显示图形用户界面(GUI)300。GUI 300可以包括针对性问题302(例如，“匹配中什么重要？”)以及针对性问题的潜在回答列表304(例如，“身高”、“锻炼”、“饮酒习惯”、“宗教”、“儿童”、“教育”、“吸烟习惯”、“关系目标”等)。用户可以与GUI 300交互以选择针对性问题302的预定数量的回答(例如，四个)。在一些实现中，作为从潜在回答列表304中选择回答的补充或替代，用户可以通过键入在GUI 300中显示的框来输入他们的回答。
一旦用户对针对性问题302的回答满意，他们就可以选择按钮306以移动到下一问题，如图3B所示。在该示例中，GUI 300显示新的针对性问题310(例如，“他们在寻找什么？”)以及潜在回答列表312(例如，“关系”、“随意的事”、“仍然在解决”)。用户可以与GUI 300交互以选择针对性问题310的回答，然后选择按钮314以移动到下一问题。一旦回答了所有针对性问题，匹配引擎142就可以使社交网络应用122显示GUI 320，该GUI 320向用户指示策划匹配处理正在进行中，如图3C所示。
在从用户接收到针对性问题的回答之后，匹配引擎142使用回答和其他信息来生成表示针对用户的最佳潜在匹配的用户简档的策划列表(206)。通常，匹配引擎142可以使用任何数量的匹配模型(包括滤波器、应用的规则、机器学习或其组合，以及其他技术等)来生成用户简档的策划列表。在一些实现中，用户简档列表中的各用户简档可以与(例如，由匹配模型确定的)基于潜在匹配的质量的得分或排名相关联。
在一些实现中，匹配引擎142生成表示针对用户的潜在匹配的用户或用户简档的多个不同列表，然后将从针对性问题获得的信息应用于多个不同列表中的各列表以生成用户简档的策划列表。例如，匹配引擎142可以从在简档创建阶段期间由用户指定的兴趣和其他信息导出匹配准则，并且可以使用两个或多于两个不同的匹配模型(例如，滤波器、所应用的规则、机器学习(神经网络)模型、或者它们的组合等)将匹配准则应用于用户池，以生成表示针对用户的潜在匹配的用户简档的多个不同列表。
替代地或附加地，匹配引擎142可以基于一个或多于一个准则或条件将用户池划分成两个或多于两个子组。例如，匹配引擎142可以基于与社交网络应用122的使用相关的一个或多于一个准则来划分用户池，对社交网络应用122的使用诸如在线用户的子组、新用户的子组(例如，在某个时间段内，诸如在上月内，已经向社交网络应用122登录的用户)、高评级用户的子组(例如，接收大于阈值水平的匹配或匹配请求、或处于前百分位数(例如，前10％)的匹配或请求用户)、或高参与用户的子组(例如，以大于阈值频率(诸如高于约60％的发起和/或响应率)发起和/或响应与匹配用户的对话的用户)等。匹配引擎142然后可以使用至少一个匹配模型将所导出的匹配准则应用于各子组以生成表示针对用户的潜在匹配的用户或用户简档的多个不同列表。
在一些实现中，在生成用户简档的多个不同列表之后，匹配引擎142可以将对从针对性问题获得的信息进行操作的一个或多于一个高级滤波器(和其他技术等)应用于多个不同列表中的各列表，以生成用户简档的策划列表。在一些实现中，可以将高级滤波器直接应用于用户池或用户子组。例如，如果用户指示在匹配中关系目标对于他们而言是重要的(如图3A所示)，并且他们正在寻找关系(如图3B所示)，则匹配引擎142可以生成一个或多于一个滤波器并且将其应用于各用户简档列表，以识别强调关系目标或正在寻找关系、或这两者的用户。匹配引擎142然后可以从各经滤波的简档列表中选择前(例如，最高得分或排名)一个或多于一个简档以生成用户简档的策划列表。通过根据用户简档的多个不同列表生成策划列表，增加了潜在匹配的多样性，由此总体上改进了匹配和社交网络技术的可能性和质量。
在一些实现中，匹配引擎142使用除了从针对性问题获得的信息之外的其他信息来生成策划列表。例如，如果用户指定在匹配中身高对于他们而言是重要的(如图3A所示)，则匹配引擎142可以使用关于用户的身高偏好的已知信息来推断作为潜在匹配的个体的特性。例如，用户可以在其简档中或其他地方指定相对身高偏好(例如，比我矮)或绝对身高偏好(例如，在5.5英尺与6英尺之间)，并且匹配引擎142可以在生成用户简档的策划列表时将该信息结合到一个或多于一个滤波器中。
在生成策划列表之后，匹配引擎142在安排的时间处(或之后)向用户提供策划简档中的一些或全部(208)。在一些实现中，匹配引擎142向用户提供策划简档的子集，该子集具有多达预定义数量的策划简档(例如，多达四个简档)。例如，匹配引擎142可以选择多达预定义数量(例如，一个、两个、三个、四个等)的最高排名或得分的策划简档，以形成要提供给用户的策划简档的子集。在一些实现中，诸如在存在策划简档的多个不同列表的情况下，匹配引擎142可以从各列表中选择前(例如，最高得分或排名)的一个或多于一个简档以形成策划简档的子集。在一些实现中，可以提供附加的策划简档来奖励某些用户，诸如与社交网络应用122的交互大于阈值量的用户或者完成特定量的其简档的用户等。如果识别出小于预定义数量的策划简档，则匹配引擎142可以提供更少的策划简档，或者可以调整一个或多于一个准则(例如，高级滤波器参数)以增加策划简档的数量。通过限制提供给用户的策划简档的数量，匹配引擎142通过减少供用户考虑的选项的数量来促进用户参与，并且通过仅将最佳潜在匹配提供给用户来加速质量匹配。
在一些实现中，在安排的时间处将策划简档(或策划的简档的子集)提供给用户。例如，策划简档可以在各天、周、或月以及其他时间等的特定时间处被提供给用户。如果在安排的时间之前发起策划匹配处理，则匹配引擎142可以抑制(例如，防止传输)所识别的策划简档，直到安排的时间为止。在一些实现中，匹配引擎142可以提供对安排的时间的指示，其可以经由社交网络应用122的GUI呈现给用户。通过基于安排的(其可能是重复的)向用户提供策划匹配，匹配引擎142鼓励用户在特定时间段期间召集应用，由此提升更高效(和有意义)的实时通信而不是低效的异步通信，这减少了计算和其他资源的消耗。
为了将策划简档提供至用户，匹配引擎142可以将数据传输至客户端装置102以使社交网络应用122显示GUI 400，如图4A所示。GUI 400可以包括针对用户所识别的策划简档各自的简档预览402a、402b、402c、402d。各预览402a、402b、402c、402d(统称为预览402)可以包括相应用户的简档信息的一部分，例如用户的姓名、年龄、距离和照片。在一些实现中，各预览402可以包括用户与在策划匹配处理期间识别的策划简档用户之间的共同兴趣的列表。在一些实现中，GUI 400可以包括用于用户更新其对针对性问题的回答的选项404，这可以使社交网络应用122重新显示参考图3A至图3C讨论的针对性问题。
在选择预览402之一时，社交媒体应用122可以显示图4B和图4C中所示的GUI 410。用户可以与GUI 410交互以探索已经添加到所选择的简档的信息。用户还可以通过使用GUI410内的投票按钮412、414(或者通过对简档图片进行滑动手势)来投票是否与简档匹配。在一些实现中，GUI 410可以包括用户具有的、与在策划匹配处理期间识别的策划简档用户共同的兴趣的指示416。
在用户针对策划简档投票之后，社交媒体应用122可以重新显示具有投票结果的GUI 400，如图4D所示。例如，如果用户对策划简档投票“是”，则GUI 400可以包括用户投票“是”的指示406。另一方面，如果用户对策划简档上投票“否”，则GUI 400可以包括用户投票“否”的指示408。一旦用户已经对各策划简档进行了投票，社交媒体应用122就可以显示具有关于下一步的信息和用户何时应当期望接收新的策划简档的指示422的GUI 420，如图4E所示。
在一些实现中，匹配引擎142可以使社交网络应用122显示GUI 500，在GUI 500中策划简档预览502a、502b、502c、502d中的一些或全部被掩盖(例如，模糊)，如图5所示。例如，GUI 500可以被呈现给未对社交网络应用122进行订阅或支付的用户。在该示例中，用户对掩盖的策划简档预览502a、502b、502c、502d的选择可以将用户重定向到对社交网络应用122进行订阅或支付的页面。
在一些实现中，如果在策划匹配处理期间没有识别出策划简档，则匹配引擎142可以使社交网络应用122显示GUI 600，如图6所示。GUI 600可以包括未找到策划简档的指示602、以及用户何时应当期望接收策划简档的指示604。在一些实现中，GUI 600包括用于用户更新其对针对性问题的回答的选项606，该选项可以使社交网络应用122重新显示参考图3A至图3C讨论的针对性问题。
一旦用户已经对策划简档投票“是”，匹配引擎142就可以将用户自己的简档放置到要由策划简档用户查看的简档队列中。如果策划简档用户也对用户的简档投票“是”，则在这两个账户之间建立策划匹配。另一方面，如果策划简档用户对用户简档投票“否”，则不在这两个用户之间建立进一步的连接。一旦建立了策划匹配，匹配引擎142就可以将具有联系另一匹配用户的提示的策划匹配的通知(例如，推送通知)供应给匹配用户中的任一者或两者。
一旦匹配引擎142接收到对策划匹配的接受(210)，诸如各个体对彼此的简档选择“是”的指示，匹配引擎142就启用匹配用户之间的联网通信(212)。在一些实现中，匹配引擎142在社交网络应用122的消息传送系统700(如图7A所示)中启用个体之间的联网通信。消息传送系统700可以包括对所有匹配个体的指示702和与匹配个体的主动对话的列表704。对话的列表704可以包括关于匹配个体的信息(例如，姓名、照片等)和对话中的最近回复的预览。在一些实现中，匹配或对话、或这两者可以被配置为在预定义时间段(例如，24小时)之后过期，此时对话或匹配本身被删除，而无需用户的进一步动作。列表704(和消息传送系统700的其他部分)可以包括视觉指示符706以将策划匹配与“一般”匹配(例如，不是由策划匹配处理200形成的那些匹配)区分开。
当用户从对话列表700中选择对话时，用户被引导至与所选择的个体的直接消息传送接口710，如图7B所示。在一些实现中，如果所选择的对话具有策划匹配，则消息传送系统包括对策划匹配和匹配个体之间的共同兴趣的指示712。在一些实现中，系统可以要求女性用户做出第一步以促进女性优先通信。
本文描述的方法可以至少部分地使用具有计算机可读存储介质的计算机存储产品来实现，该计算机可读存储介质在其上具有用于进行各种计算机实现的操作的计算机代码。介质和计算机代码可以是出于本文描述的方法的目的而专门设计和构造的这些介质和计算机代码，或者可以是计算机软件领域的技术人员熟知和可用的类型。计算机可读介质的示例包括但不限于：磁介质，诸如硬盘、软盘和磁带；光学介质，诸如CD-ROM、DVD和全息装置；磁光介质；以及被专门配置为存储和执行程序代码的硬件装置，诸如专用集成电路(“ASIC”)、可编程逻辑装置(“PLD”)以及ROM和RAM装置。计算机代码的示例包括诸如由编译器产生的机器代码和包含由计算机使用解释器执行的高级代码的文件。例如，本文描述的方法可以使用C++或其他编程语言和开发工具来实现。在一些示例中，本文描述的方法可以代替机器可执行软件指令或者与机器可执行软件指令组合在硬连线电路中实现。
出于说明的目的，前面的描述使用特定的术语来提供对本发明的透彻理解。然而，对本领域技术人员而言将明显的是，不需要具体细节以实践本文描述的方法。因此，为了说明和描述的目的，呈现了特定实施例的前述描述。这些实施例不旨在是详尽的或将本发明限制于所公开的精确形式；显然，鉴于以上教导，许多修改和变化是可能的。选择和描述这些实施例以最好地解释本文描述的方法的原理及其实际应用，这些实施例由此使得本领域其他技术人员能够最好地利用本文描述的方法以及具有适合于所预期的特定用途的各种修改的各种实施例。本文未具体描述的其他实现也在以下权利要求的范围内。
Claims (20)
1.一种计算机实现的方法，包括：
向客户端装置供应用于在图形用户界面中显示的数据，所述数据包括对个体的提示集合以指定用于识别一个或多于一个其他个体的准则；
从所述客户端装置接收所述准则；
基于所述准则识别所述个体与来自个体池的一个或多于一个个体之间的潜在匹配；
从所述潜在匹配中选择潜在匹配子集，所述潜在匹配子集具有多达预定数量的潜在匹配；以及
在安排的时间处向所述客户端装置供应所述潜在匹配子集的简档信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述提示包括用于识别所述一个或多于一个其他个体的多个针对性问题，以及其中，所述准则包括从所述针对性问题中的各针对性问题的预定义回答集合中所选择的回答。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，识别所述个体与所述一个或多于一个其他个体之间的潜在匹配包括：
从所述个体池中识别多个不同的个体组；以及
将所述准则应用于所述多个不同的个体组中的各组以识别所述潜在匹配。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，识别所述多个不同的个体组包括将与社交媒体应用的使用相关的至少一个准则应用于所述个体池。
5.根据权利要求3所述的方法，其中，识别所述多个不同的个体组包括将两个或多于两个不同匹配模型应用于所述个体池。
6.根据权利要求3所述的方法，其中，从所述潜在匹配中选择潜在匹配子集包括从所述多个不同的个体组中的各组中选择至少一个潜在匹配。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述潜在匹配中的各潜在匹配与排名或得分相关联，以及其中，从所述多个不同的个体组中的各组中选择的潜在匹配包括在该组内具有最高排名或得分的潜在匹配。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其中，识别所述个体与所述一个或多于一个其他个体之间的潜在匹配包括基于所述准则将至少一个滤波器应用于所述个体池。
9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，还包括：
从所述客户端装置收集对在所述潜在匹配子集中识别的第二个体的匹配接受；以及
响应于所述匹配接受，启用所述个体与所述第二个体之间的网络通信。
10.一种系统，包括：
至少一个处理器；以及
存储器，其存储能够由所述至少一个处理器执行以使所述至少一个处理器进行操作的指令，所述操作包括：
向客户端装置供应用于在图形用户界面中显示的数据，所述数据包括对个体的提示集合以指定用于识别一个或多于一个其他个体的准则；
从所述客户端装置接收所述准则；
基于所述准则识别所述个体与来自个体池的一个或多于一个个体之间的潜在匹配；
从所述潜在匹配中选择潜在匹配子集，所述潜在匹配子集具有多达预定数量的潜在匹配；以及
在安排的时间处向所述客户端装置供应所述潜在匹配子集的简档信息。
11.根据权利要求10所述的系统，其中，所述提示包括用于识别所述一个或多于一个其他个体的多个针对性问题，以及其中，所述准则包括从所述针对性问题中的各针对性问题的预定义回答集合中选择的回答。
12.根据权利要求10或11所述的系统，其中，识别所述个体与所述一个或多于一个其他个体之间的潜在匹配包括：
从所述个体池中识别多个不同的个体组；以及
将所述准则应用于所述多个不同的个体组中的各组以识别所述潜在匹配。
13.根据权利要求12所述的系统，其中，识别所述多个不同的个体组包括将与社交媒体应用的使用相关的至少一个准则应用于所述个体池。
14.根据权利要求10至13中任一项所述的系统，其中，所述潜在匹配中的各潜在匹配与排名或得分相关联，以及其中，从所述潜在匹配中选择所述潜在匹配子集包括选择多达所述预定数量的具有最高排名或得分的潜在匹配。
15.根据权利要求10至14中任一项所述的系统，其中，识别所述个体与所述一个或多于一个其他个体之间的潜在匹配包括基于所述准则将至少一个滤波器应用于所述个体池。
16.至少一个非暂态计算机可读存储介质，其存储指令，所述指令能够由至少一个处理器执行以使所述至少一个处理器进行操作，所述操作包括：
向客户端装置供应用于在图形用户界面中显示的数据，所述数据包括对个体的提示集合以指定用于识别一个或多于一个其他个体的准则；
从所述客户端装置接收所述准则；
基于所述准则识别所述个体与来自个体池的一个或多于一个个体之间的潜在匹配；
从所述潜在匹配中选择潜在匹配子集，所述潜在匹配子集具有多达预定数量的潜在匹配；以及
在安排的时间处向所述客户端装置供应所述潜在匹配子集的简档信息。
17.根据权利要求16所述的至少一个非暂态计算机可读存储介质，其中，所述提示包括用于识别所述一个或多于一个其他个体的多个针对性问题，以及其中，所述准则包括从所述针对性问题中的各针对性问题的预定义回答集合中选择的回答。
18.根据权利要求16或17所述的至少一个非暂态计算机可读存储介质，其中，识别所述个体与所述一个或多于一个其他个体之间的潜在匹配包括：
从所述个体池中识别多个不同的个体组；以及
将所述准则应用于所述多个不同的个体组中的各组以识别所述潜在匹配。
19.根据权利要求16至18中任一项所述的至少一个非暂态计算机可读存储介质，其中，所述潜在匹配中的各潜在匹配与排名或得分相关联，以及其中，从所述潜在匹配中选择所述潜在匹配子集包括选择多达所述预定数量的具有最高排名或得分的潜在匹配。
20.根据权利要求16至19中任一项所述的至少一个非暂态计算机可读存储介质，其中，识别所述个体与所述一个或多于一个其他个体之间的潜在匹配包括基于所述准则将至少一个滤波器应用于所述个体池。
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