WO2013017008A1 - 即时通信工具中好友关系链匹配方法和设备 - Google Patents

即时通信工具中好友关系链匹配方法和设备 Download PDF

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WO2013017008A1
WO2013017008A1 PCT/CN2012/078443 CN2012078443W WO2013017008A1 WO 2013017008 A1 WO2013017008 A1 WO 2013017008A1 CN 2012078443 W CN2012078443 W CN 2012078443W WO 2013017008 A1 WO2013017008 A1 WO 2013017008A1
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陈翼平
安婷婷
封荣军
赖志勇
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Tencent Technology Shenzhen Co Ltd
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Tencent Technology Shenzhen Co Ltd
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    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/245—Query processing
    • G06F16/2458—Special types of queries, e.g. statistical queries, fuzzy queries or distributed queries
    • G06F16/2465—Query processing support for facilitating data mining operations in structured databases
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L51/00—User-to-user messaging in packet-switching networks, transmitted according to store-and-forward or real-time protocols, e.g. e-mail
    • H04L51/04—Real-time or near real-time messaging, e.g. instant messaging [IM]

Definitions

  • the present invention relates to the field of instant messaging, and in particular, to a method and device for matching a friend relationship chain in an instant communication tool. Background technique
  • a very important function of instant messaging software is to help users establish a chain of friends.
  • the number and quality of the relationship chain will greatly affect the retention and activity of users on the instant messaging platform.
  • For users of instant messaging software how to establish a certain number of high-quality friend relationship chains is a problem that needs to be solved.
  • friend relationship chain matching is mainly implemented by the following methods:
  • the user enters a search condition, and the system searches for a qualified user among all users or online users, and recommends the found user to the user.
  • search conditions it is divided into precise search and conditional search.
  • Precise search requires the user to input the exact account of the user, and the system finds the corresponding user according to the account.
  • the conditional search user needs to select or enter some search conditions, such as country or province, and the system finds the corresponding user according to the conditions.
  • the user relationship chain needs to be manually interfered by the user, which requires the user to have a basic understanding of the friend relationship chain matching system, and the search result is closely related to the user's familiarity with the system. Users who are familiar with the system may search for satisfaction. As a result, users who are unfamiliar with the system may not be able to search for satisfactory results, thereby affecting the user experience. Summary of the invention
  • the embodiment of the invention provides a method and device for matching a friend relationship chain in an instant communication tool, so that a user automatically matches other users interested in it.
  • the technical solution is as follows:
  • a friend relationship chain matching method in an instant communication tool comprising:
  • data mining is performed on data information of other massive users other than the user;
  • the mining result is matched with the analysis result of the user.
  • a friend relationship chain matching device in an instant communication tool comprising:
  • a data analysis module configured to perform data analysis on the user's data information
  • a data mining module configured to perform data mining on data information of other massive users other than the user according to the analysis result
  • the data matching module is configured to perform data matching between the mining result and the analysis result of the user.
  • FIG. 1 is a flowchart of a method for matching a friend relationship chain in an instant messaging tool provided in Embodiment 1 of the present invention
  • FIG. 2 is another flowchart of a method for matching a friend relationship chain in an instant messaging tool provided in Embodiment 1 of the present invention
  • FIG. 4 is a schematic structural diagram of a friend relationship chain matching device in the instant messaging tool provided in Embodiment 2 of the present invention.
  • this embodiment provides a method for matching a friend relationship chain in an instant communication tool, where the method includes: 101: Perform data analysis on data information of a user;
  • data analysis may be performed on one piece of material information or a plurality of pieces of material information in the user's data information.
  • the user profile includes information such as age, gender, geographic location, nationality, hobbies, etc., and data analysis can be performed on the data of the age, and the information such as age, gender, and address location can be performed. data analysis.
  • the more data information items analyzed by the data the stronger the relevance of the matched users to the user, the higher the matching quality, and the higher the success rate of the friendship relationship chain establishment.
  • the mining condition is obtained by setting a search range of each dimension of the analysis result. For example, if the user's analysis results are related to geographic location, age, and gender, the mining conditions can be set to a search range of 100 kilometers in a geographic location, a search range of 2 years old, and a male gender. If the analysis result of the user is specifically Beijing, 28 years old, and gender female, the city can be converted into corresponding latitude and longitude information, and the search range is 100 km from Beijing as the center, and the age is between 26-30 years old. The gender is a male user, so the mining result in the data information of other massive users other than the user is in the area of 100 kilometers in the center of Beijing, aged between 26-30 years old and the gender is male. User. It should be noted that if the analysis result is multi-dimensional, the search range formed by the corresponding mining condition is a multi-dimensional spatial space region.
  • other massive users may be all users or online users in the relationship chain matching system, and a queue of all users and a queue of online users may be maintained in the relationship chain matching system, and may be directly corresponding according to different search groups. Find users in the queue.
  • the users in the relationship chain matching system are added when there is a friend relationship chain establishment intention.
  • the link of the relationship chain matching system is displayed on the client of the user, if the user clicks the link and applies to join the relationship chain. Matching the system means that the user has the willingness to establish a friendship relationship chain.
  • the priority of all the dimensions of the analysis result is set; according to the priority, the mining result is matched with the analysis result of the user.
  • the priority in this embodiment is a multi-dimensional priority
  • so-called multi-dimensional priority Level means that priority is related to multidimensional factors.
  • three-dimensional priority related to age, region, and gender a possible order of the three-dimensional priority is: similar age groups, geographically identical, gender-specific search results as the highest priority; gender differences, regions The same, but different ages of the search results as the second priority; gender differences, geographical and age-related search results as the third priority; the same geographical area and the same age group, the same gender results as the fourth Priority; geographically identical, different age groups, the same gender search results as the fifth priority; the same age group, different regions, the same gender search results as the sixth priority; gender the same, different age groups, different regions Find the result as the seventh priority.
  • the three-dimensional priority may also be other sequences, and this embodiment will not enumerate possible cases one by one.
  • the results of the excavation include User A's age of 28, the region is Beijing and the gender is male, User B's age is 28, the region is Beijing and the gender is male, User C's age is 29, the region is Beijing, and the gender is male. ..., and, the user's analysis results specifically for the city of Beijing, 28 years old, gender female.
  • the mining result is similarly matched with the analysis result of the user, wherein the age range of the user A and the age segment of the user B are respectively the same as the age range of the user, and the geographical area of the user A is User B's territory is the same as the user's territory, and user A's gender and user B's gender are different from the user's gender, so the matching results include users A and B, and users A and B take precedence.
  • the highest level is; the age of the user C is different from the age of the user, the area of the user C is the same as the area of the user, and the gender of the user C is different from the gender of the user, so the matching result includes the user C.
  • the priority of user C is the second priority.
  • the method may further include the step 206.
  • steps 204 and 205 may be further included.
  • step 204 Determine whether the matching result meets the user's search requirement, if not, perform step 205, if yes, execute that step 206;
  • the users A, B, and C including the matching result are judged to satisfy the users A and 8 satisfying the search requirement.
  • the mining condition is expanded according to a preset ratio, and based on the analysis result of the user, according to the expanded mining condition, mining the data information of other massive users other than the user is expanded.
  • the user of the mining condition
  • the mining condition is expanded according to a preset ratio, and may be obtained by expanding a search range of one dimension or multiple dimensions of the analysis result.
  • Steps 204 and 205 are iterated until the user's lookup needs are met, and then step 206 is performed.
  • 206 Recommend the matching result to the user, and establish a friend relationship chain for the user according to the user's selection of the matching result.
  • data analysis is performed on the user's data information, and according to the analysis result, data information of other massive users other than the user is data-extracted, and the mining result is matched with the user's analysis result, thereby automatically Matching other users who are interested in it, the entire matching process does not require manual intervention by the user, which lowers the usage threshold of the friend relationship chain matching system; and, the user information is used as the center for matching, and the matched user is more relevant to the user.
  • the matching quality is relatively high, which is conducive to improving the success rate of the establishment of the friendship relationship chain.
  • the embodiment provides a friend relationship chain matching device in an instant communication tool, and the device includes: a data analysis module 301, configured to perform data analysis on user data information;
  • the data mining module 302 is configured to perform data mining on data information of other massive users other than the user according to the analysis result;
  • the data matching module 303 is configured to perform data matching between the mining result and the analysis result of the user.
  • the data analysis module 301 is specifically configured to:
  • Data analysis is performed on one of the user's data information or a plurality of data information.
  • the more information information items in the data analysis the stronger the relevance of the matched users to the users, and the higher the matching quality, the higher the success rate of the friendship relationship chain establishment.
  • the data mining module 302 is specifically configured to:
  • the user who meets the mining condition is mined in the data information of other massive users other than the user according to the preset mining conditions.
  • the mining condition is obtained by setting the search range of each dimension of the analysis result.
  • other massive users may be all users or online users in the relationship chain matching system, and a queue of all users and a queue of online users may be maintained in the relationship chain matching system, and may be directly corresponding according to different search groups. Find users in the queue.
  • the users in the relationship chain matching system are added when there is a friend relationship chain establishment intention.
  • the link of the relationship chain matching system is displayed on the client of the user, if the user clicks the link and applies to join the relationship chain. Matching the system means that the user has the willingness to establish a friendship relationship chain.
  • the data mining module 302 is specifically configured to:
  • the priority in this embodiment is a multi-dimensional priority
  • the multi-dimensional priority refers to the priority being related to the multi-dimensional factor.
  • three-dimensional priority related to age, region, and gender a possible order of the three-dimensional priority is: similar age groups, geographically identical, gender-specific search results as the highest priority; gender differences, regions The same, but different ages of the search results as the second priority; gender differences, geographical and age-related search results as the third priority; the same geographical area and the same age group, the same gender results as the fourth Priority; geographically identical, different age groups, the same gender search results as the fifth priority; the same age group, different regions, the same gender search results as the sixth priority; gender the same, different age groups, different regions Find the result as the seventh priority.
  • the three-dimensional priority may also be other sequences, and the present embodiment will not enumerate possible situations one by one.
  • the device further includes:
  • the relationship establishing module 304 is configured to: after matching the mining result with the analysis result of the user, recommend the matching result to the user, and establish a friendship relationship chain for the user according to the selection of the matching result by the user.
  • the device further includes:
  • the determining module 305 is configured to determine whether the matching result meets the user's search requirement, and if not, the expansion module 306 is executed, and if so, the relationship establishing module 304 is executed;
  • Expansion module 306. It is used to expand the excavation condition according to a preset ratio, and based on the analysis result of the user, according to the expanded mining condition, excavate the expanded mining condition in the data information of other massive users other than the user. user.
  • the mining condition is expanded according to a preset ratio, and may be obtained by expanding one or more dimensions of the analysis result.
  • data analysis is performed on the user's data information, and according to the analysis result, data information of other massive users other than the user is data-extracted, and the mining result is matched with the user's analysis result, thereby automatically Matching other users who are interested in it, the entire matching process does not require manual intervention by the user, which lowers the usage threshold of the friend relationship chain matching system; and, the user information is used as the center for matching, and the matched user is more relevant to the user.
  • the matching quality is relatively high, which is conducive to improving the success rate of the establishment of the friendship relationship chain.

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Abstract

本发明公开了一种即时通信工具中好友关系链匹配方法和设备，属于即时通信领域，该方法包括：对用户的资料信息进行数据分析；根据分析结果，对所述用户之外的其他海量用户的资料信息进行数据挖掘；将挖掘结果和所述用户的分析结果进行数据匹配。该设备包括：数据分析模块、数据挖掘模块和数据匹配模块。本发明通过上述方案，能够为该用户自动匹配其感兴趣的其他用户，整个匹配过程无需用户手动干预，降低了好友关系链匹配系统的使用门槛；并且，以用户信息为中心进行匹配，匹配到的用户与该用户的关联性比较强，匹配质量比较高，有利于提高好友关系链建立的成功率。

Description

即时通信工具中好友关系链匹配方法和设备 本申请要求于 2011年 8月 3日提交中国专利局、 申请号为 201110220780.7、 发明名称 为 "即时通信工具中好友关系链匹配方法和设备" 的中国专利申请的优先权， 其全部内容 通过引用结合在本申请中。 技术领域
本发明涉及即时通信领域， 特别涉及一种即时通信工具中好友关系链匹配方法和设备。 背景技术
即时通信软件的一个很重要的功能是帮助用户建立好友关系链， 好友关系链的数量和 质量在很大程度上会影响用户在即时通讯平台上的留存和活跃度。 对即时通讯软件的用户 来说， 如何建立一定数量、 并且质量较高的好友关系链是需要重点解决的问题。
目前好友关系链匹配主要采用以下方法实现：
用户输入查找条件， 系统在所有用户或在线用户中， 查找符合条件的用户， 并将查找 到的用户推荐给该用户。 根据查找条件的不同， 分为精确查找和条件查找。 精确查找需要 用户输入欲查找用户精确的账号， 系统根据账号查找到相应的用户。 条件查找用户需要选 择或输入一些查找条件， 如国家或省份等信息， 系统根据条件查找到相应的用户。
在实现本发明的过程中， 发明人发现现有技术至少存在以下问题：
目前好友关系链匹配时都需要用户手动干预， 这就要求用户对好友关系链匹配系统有 基本的了解， 并且搜索结果与用户对系统的熟悉程度密切相关， 熟悉系统的用户可能会搜 索到满意的结果， 不熟悉系统的用户则可能搜索不到满意的结果， 从而影响用户体验。 发明内容
本发明实施例提供了一种即时通信工具中好友关系链匹配方法和设备， 从而为一用户 自动匹配其感兴趣的其他用户。 所述技术方案如下：
一种即时通信工具中好友关系链匹配方法， 所述方法包括：
对用户的资料信息进行数据分析；
根据分析结果， 对所述用户之外的其他海量用户的资料信息进行数据挖掘； 将挖掘结果和所述用户的分析结果进行数据匹配。
一种即时通信工具中好友关系链匹配设备， 所述设备包括：
数据分析模块， 用于对用户的资料信息进行数据分析；
数据挖掘模块， 用于根据分析结果， 对所述用户之外的其他海量用户的资料信息进行 数据挖掘；
数据匹配模块， 用于将挖掘结果和所述用户的分析结果进行数据匹配。
本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是：
通过对用户的资料信息进行数据分析， 根据分析结果， 对该用户之外的其他海量用户 的资料信息进行数据挖掘， 将挖掘结果和用户的分析结果进行数据匹配， 从而为该用户自 动匹配其感兴趣的其他用户， 整个匹配过程无需用户手动干预， 降低了好友关系链匹配系 统的使用门槛； 并且， 以用户信息为中心进行匹配， 匹配到的用户与该用户的关联性比较 强， 匹配质量比较高， 有利于提高好友关系链建立的成功率。 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 1中提供的即时通信工具中好友关系链匹配方法流程图； 图 2是本发明实施例 1中提供的即时通信工具中好友关系链匹配方法另一流程图； 图 3是本发明实施例 2中提供的即时通信工具中好友关系链匹配设备结构示意图； 图 4是本发明实施例 2中提供的即时通信工具中好友关系链匹配设备另一结构示意图。 具体实施方式
为使本发明的目的、 技术方案和优点更加清楚， 下面将结合附图对本发明实施方式作 进一步地详细描述。
实施例 1
参见图 1， 本实施例提供了一种即时通信工具中好友关系链匹配方法， 该方法包括： 101： 对用户的资料信息进行数据分析；
102： 根据分析结果， 对该用户之外的其他海量用户的资料信息进行数据挖掘； 103： 将挖掘结果和该用户的分析结果进行数据匹配。
参见图 2， 下面结合实例具体说明上述即时通信工具中好友关系链匹配方法。
201： 对用户的资料信息进行数据分析；
具体的， 可以对用户的资料信息中的一项资料信息或者多项资料信息进行数据分析。 例如， 用户资料包括年龄、 性别、 所在地理位置、 国籍、 爱好等信息， 可以对其中的 年龄这一项资料信息进行数据分析， 也可以对其中的年龄、 性别和地址位置等多项资料信 息进行数据分析。
数据分析的资料信息项越多， 匹配到的用户与该用户的关联性越强， 匹配质量越高， 好友关系链建立的成功率越高。
202： 根据分析结果， 对该用户之外的其他海量用户的资料信息进行数据挖掘； 具体的， 以该用户的分析结果为中心， 按照预设的挖掘条件， 在该用户之外的其他海 量用户的资料信息中挖掘符合该挖掘条件的用户。
其中， 该挖掘条件是对该分析结果的每一维度的查找范围进行设置得到的。 例如， 用 户的分析结果与地理位置， 年龄和性别相关， 则挖掘条件可以设定为地理位置为方圆 100 公里的查找范围、 年龄为 2岁的查找范围、 以及性别为男的用户。 如果用户的分析结果具 体为城市北京、 28 岁、 性别女， 可以将城市转换为相应的经纬度信息， 则查找范围为以北 京为中心方圆 100公里的查找范围、 年龄在 26-30岁之间、 性别为男的用户， 如此， 在该用 户之外的其他海量用户的资料信息中挖掘的挖掘结果为在以北京为中心方圆 100 公里的区 域内、 年龄在 26-30岁之间且性别为男的用户。 需要说明的是， 如果分析结果是多维的， 则 相应的挖掘条件所形成的查找范围是一个多维的立体空间区域。
进一步的， 其他海量用户可以是关系链匹配系统中的所有用户或在线用户， 在关系链 匹配系统中可以维护一个所有用户的队列和一个在线用户的队列， 根据查找群体的不同， 可以直接在相应的队列中查找用户。 该关系链匹配系统中的用户是在有好友关系链建立意 愿时加入的。 当用户处于预设状态时， 例如， 当用户是新用户时或者用户在线好友数小于 预设值时， 在用户的客户端显示关系链匹配系统的加入链接， 如果用户点击链接并申请加 入关系链匹配系统， 则表示该用户有建立好友关系链的意愿。
203： 将挖掘结果和该用户的分析结果进行数据匹配；
具体的， 设定该分析结果所有维度的优先级； 根据该优先级， 将挖掘结果与该用户的 分析结果进行相似度的匹配。
其中， 当分析结果有多个维度时， 本实施例中的优先级是多维优先级， 所谓多维优先 级是指优先级与多维因素有关。
例如， 与年龄、 地域、 和性别相关的三维优先级， 该三维优先级的一种可能的顺序是: 年龄段相近， 地域相同， 性别相异的查找结果作为最高优先级； 性别相异， 地域相同， 但 年龄段相异的查找结果作为第二优先级； 性别相异， 地域及年龄度相异的查找结果作为第 三优先级； 地域相同及年龄段相同， 性别相同的查找结果作为第四优先级； 地域相同， 年 龄段相异， 性别相同的查找结果作为第五优先级； 年龄段同， 地域不同， 性别相同的查找 结果作为第六优先级； 性别相同， 年龄段不同， 地域不同的查找结果作为第七优先级。 当 然， 根据系统设定， 该三维优先级还可以是其他顺序， 本实施例不再一一列举可能的情况。
假设， 控掘结果包括用户 A的年龄为 28， 地域为北京以及性别为男， 用户 B的年龄为 28、地域为北京以及性别为男， 用户 C的年龄为 29、 地域为北京以及性别为男……， 以及， 该用户的分析结果具体为城市北京、 28岁、 性别女。
相应地， 根据上述三维优先级， 将挖掘结果与该用户的分析结果进行相似度匹配， 其 中， 用户 A的年龄段和用户 B的年龄段分别与该用户的年龄段相同， 用户 A的地域和用户 B的地域分别与该用户的地域相同， 以及用户 A的性别和用户 B的性别分别与该用户的性 别相异， 所以得到的匹配结果中包括用户 A和 B， 且用户 A和 B的优先级最高； 用户 C的 年龄段与该用户的年龄段不同， 用户 C的地域与该用户的地域相同， 以及用户 C的性别分 别与该用户的性别相异， 所以得到的匹配结果中包括用户 C， 且用户 C的优先级为第二优 先级。
进一步的， 该方法还可以包括步骤 206， 可选的， 在执行步骤 205之前， 还可以包括步 骤 204和 205。
204： 判断匹配结果是否满足用户的查找需求， 如果不满足， 执行步骤 205， 如果满足， 执行那个步骤 206;
例如， 用户的查找需求为年龄 28、 地域北京以及性别为男， 则从匹配结果包括的用户 A、 B和 C中判断出满足查找需求的用户 A和8。
205： 如果不满足， 将挖掘条件按照预设比例进行扩充， 并以该用户的分析结果为中心， 按照扩充后的挖掘条件， 在该用户之外的其他海量用户的资料信息中挖掘符合扩充后的挖 掘条件的用户；
其中， 挖掘条件按照预设比例进行扩充， 可以是对分析结果的一个维度或多个维度的 查找范围进行扩充得到的。
循环执行步骤 204和 205， 直至满足用户的查找需求， 然后执行步骤 206。 206： 将匹配结果推荐给该用户， 根据该用户对该匹配结果的选择， 为该用户建立好友 关系链。
本实施例通过对用户的资料信息进行数据分析， 根据分析结果， 对该用户之外的其他 海量用户的资料信息进行数据挖掘， 将挖掘结果和用户的分析结果进行数据匹配， 从而为 该用户自动匹配其感兴趣的其他用户， 整个匹配过程无需用户手动干预， 降低了好友关系 链匹配系统的使用门槛； 并且， 以用户信息为中心进行匹配， 匹配到的用户与该用户的关 联性比较强， 匹配质量比较高， 有利于提高好友关系链建立的成功率。 实施例 2
参见图 3， 本实施例提供了一种即时通信工具中好友关系链匹配设备， 该设备包括： 数据分析模块 301， 用于对用户的资料信息进行数据分析；
数据挖掘模块 302， 用于根据分析结果， 对该用户之外的其他海量用户的资料信息进行 数据挖掘；
数据匹配模块 303， 用于将挖掘结果和该用户的分析结果进行数据匹配。
其中， 数据分析模块 301， 具体用于：
对用户的资料信息中的一项资料信息或者多项资料信息进行数据分析。 数据分析的资 料信息项越多， 匹配到的用户与该用户的关联性越强， 匹配质量越高， 好友关系链建立的 成功率越高。
其中， 数据挖掘模块 302， 具体用于：
以该用户的分析结果为中心， 按照预设的挖掘条件， 在该用户之外的其他海量用户的 资料信息中挖掘符合该挖掘条件的用户。 其中， 挖掘条件是对该分析结果的每一维度的查 找范围进行设置得到的。
进一步的， 其他海量用户可以是关系链匹配系统中的所有用户或在线用户， 在关系链 匹配系统中可以维护一个所有用户的队列和一个在线用户的队列， 根据查找群体的不同， 可以直接在相应的队列中查找用户。 该关系链匹配系统中的用户是在有好友关系链建立意 愿时加入的。 当用户处于预设状态时， 例如， 当用户是新用户时或者用户在线好友数小于 预设值时， 在用户的客户端显示关系链匹配系统的加入链接， 如果用户点击链接并申请加 入关系链匹配系统， 则表示该用户有建立好友关系链的意愿。
其中， 数据挖掘模块 302， 具体用于：
设定该分析结果所有维度的优先级； 根据该优先级， 将该挖掘结果与该用户的分析结 果进行相似度的匹配。
其中， 当分析结果有多个维度时， 本实施例中的优先级是多维优先级， 所谓多维优先 级是指优先级与多维因素有关。 例如， 与年龄、 地域、 和性别相关的三维优先级， 该三维 优先级的一种可能的顺序是： 年龄段相近， 地域相同， 性别相异的查找结果作为最高优先 级； 性别相异， 地域相同， 但年龄段相异的查找结果作为第二优先级； 性别相异， 地域及 年龄度相异的查找结果作为第三优先级； 地域相同及年龄段相同， 性别相同的查找结果作 为第四优先级； 地域相同， 年龄段相异， 性别相同的查找结果作为第五优先级； 年龄段同， 地域不同， 性别相同的查找结果作为第六优先级； 性别相同， 年龄段不同， 地域不同的查 找结果作为第七优先级。 当然， 根据系统设定， 该三维优先级还可以是其他顺序， 本实施 例不再一一列举可能的情况。
进一步的， 参见图 4， 该设备还包括：
关系建立模块 304， 用于在将挖掘结果和该用户的分析结果进行数据匹配之后， 将匹配 结果推荐给该用户， 根据该用户对该匹配结果的选择， 为该用户建立好友关系链。
进一步的， 该设备还包括：
判断模块 305， 用于判断匹配结果是否满足用户的查找需求， 如果不满足， 执行扩充模 块 306， 如果满足， 执行关系建立模块 304;
扩充模块 306。用于将挖掘条件按照预设比例进行扩充，并以该用户的分析结果为中心， 按照扩充后的挖掘条件， 在该用户之外的其他海量用户的资料信息中挖掘符合扩充后的挖 掘条件的用户。 其中， 挖掘条件按照预设比例进行扩充， 可以是对分析结果的一个维度或 多个维度的查找范围进行扩充得到的。
需要说明的是， 本实施例中所涉及的功能模块， 可以位于一个服务器上， 也可以位于 多个服务器上， 本实施例对此不做限定。
本实施例通过对用户的资料信息进行数据分析， 根据分析结果， 对该用户之外的其他 海量用户的资料信息进行数据挖掘， 将挖掘结果和用户的分析结果进行数据匹配， 从而为 该用户自动匹配其感兴趣的其他用户， 整个匹配过程无需用户手动干预， 降低了好友关系 链匹配系统的使用门槛； 并且， 以用户信息为中心进行匹配， 匹配到的用户与该用户的关 联性比较强， 匹配质量比较高， 有利于提高好友关系链建立的成功率。 本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完 成， 也可以通过程序来指令相关的硬件完成， 所述的程序可以存储于一种计算机可读存储 介质中， 上述提到的存储介质可以是只读存储器， 磁盘或光盘等。 以上所述仅为本发明的较佳实施例， 并不用以限制本发明， 凡在本发明的精神和原则 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

权 利 要 求 书
1、 一种即时通信工具中好友关系链匹配方法， 其特征在于， 所述方法包括： 对用户的资料信息进行数据分析；
根据分析结果， 对所述用户之外的其他海量用户的资料信息进行数据挖掘；
将挖掘结果和所述用户的分析结果进行数据匹配。
2、 根据权利要求 1所述的方法， 其特征在于， 所述对用户的资料信息进行数据分析， 具 体包括：
对用户的资料信息中的一项资料信息或者多项资料信息进行数据分析。
3、 根据权利要求 1所述的方法， 其特征在于， 所述根据分析结果， 对所述用户之外的其 他海量用户的资料信息进行数据挖掘， 具体包括：
以所述用户的分析结果为中心， 按照预设的挖掘条件， 在所述用户之外的其他海量用户 的资料信息中挖掘符合所述挖掘条件的用户。
4、根据权利要求 3所述的方法， 其特征在于， 所述挖掘条件是对所述分析结果的每一维 度的查找范围进行设置得到的。
5、根据权利要求 1所述的方法， 其特征在于， 所述将挖掘结果和所述用户的分析结果进 行数据匹配， 具体包括：
设定所述分析结果所有维度的优先级；
根据所述优先级， 将所述挖掘结果与所述用户的分析结果进行相似度的匹配。
6、根据权利要求 1所述的方法， 其特征在于， 所述将挖掘结果和所述用户的分析结果进 行数据匹配之后， 所述方法还包括：
将匹配结果推荐给所述用户， 根据所述用户对所述匹配结果的选择， 为所述用户建立好 友关系链。
7、 如权利要求 6所述的方法， 其特征在于， 所述将匹配结果推荐给所述用户之前， 还包 括：
判断所述匹配结果是否满足用户的查找需求， 如果满足， 则执行所述将匹配结果推荐给 所述用户的操作。
8、 如权利要求 7所述的方法， 其特征在于， 所述方法还包括：
如果所述匹配结果不满足所述用户的查找需求， 则将挖掘条件按照预设比例进行扩充， 并以所述用户的分析结果为中心， 按照所述扩充后的挖掘条件， 在所述用户之外的其他海量 用户的资料信息中挖掘符合所述扩充后的挖掘条件的用户。
9、 根据权利要求 1-8任一项所述的方法， 其特征在于， 所述其他海量用户是关系链匹配 系统中的所有用户或在线用户， 所述关系链匹配系统中的用户是在有好友关系链建立意愿时 加入的。
10、 一种即时通信工具中好友关系链匹配设备， 其特征在于， 所述设备包括： 数据分析模块， 用于对用户的资料信息进行数据分析；
数据挖掘模块， 用于根据分析结果， 对所述用户之外的其他海量用户的资料信息进行数 据挖掘；
数据匹配模块， 用于将挖掘结果和所述用户的分析结果进行数据匹配。
11、 根据权利要求 10所述的设备， 其特征在于， 所述数据分析模块， 具体用于： 对用户的资料信息中的一项资料信息或者多项资料信息进行数据分析。
12、 根据权利要求 10所述的设备， 其特征在于， 所述数据挖掘模块， 具体用于： 以所述用户的分析结果为中心， 按照预设的挖掘条件， 在所述用户之外的其他海量用户 的资料信息中挖掘符合所述挖掘条件的用户。
13、根据权利要求 12所述的设备， 其特征在于， 所述挖掘条件是对所述分析结果的每一 维度的查找范围进行设置得到的。
14、 根据权利要求 10所述的设备， 其特征在于， 所述数据挖掘模块， 具体用于: 设定所述分析结果所有维度的优先级；
根据所述优先级， 将所述挖掘结果与所述用户的分析结果进行相似度的匹配。
15、 根据权利要求 10所述的设备， 其特征在于， 所述设备还包括：
关系建立模块， 用于在将挖掘结果和所述用户的分析结果进行数据匹配之后， 将匹配结 果推荐给所述用户， 根据所述用户对所述匹配结果的选择， 为所述用户建立好友关系链。
16、 如权利要求 15所述的设备， 其特征在于， 所述设备还包括：
判断模块， 用于判断所述匹配结果是否满足用户的查找需求， 如果满足， 则执行所述关 系建立模块。
17、 如权利要求 16所述的设备， 其特征在于， 所述设备还包括：
扩充模块， 用于如果所述判断模块判断出所述匹配结果不满足所述用户的查找需求， 则 将挖掘条件按照预设比例进行扩充， 并以所述用户的分析结果为中心， 按照所述扩充后的挖 掘条件， 在所述用户之外的其他海量用户的资料信息中挖掘符合所述扩充后的挖掘条件的用 户。
18、 根据权利要求 10-17任一项所述的设备， 其特征在于， 所述其他海量用户是关系链 匹配系统中的所有用户或在线用户， 所述关系链匹配系统中的用户是在有好友关系链建立意 愿时加入的。
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