WO2018018610A1 - 一种匹配度计算方法、装置以及用户设备 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种匹配度计算方法，用于在社交网络中提高用户之间的匹配度的准确性。本发明实施例方法包括：向待测用户输出测试信息，测试信息至少对应一个用于社交匹配的社交维度，且测试信息至少包括两项表示社交维度的属性的选项；获取待测用户反馈的测试信息的第一选项结果；根据第一选项结果计算待测用户的第一社交信息；根据第一社交信息与目标用户的第二社交信息确定待测用户与目标用户之间的用户匹配度，第二社交信息由目标用户反馈的测试信息的第二选项结果计算得到。本发明实施例还提供了一种装置以及用户设备，能够提高用户之间的匹配度的准确性，以实现可能真正匹配的用户之间的相互推荐。

Description

一种匹配度计算方法、装置以及用户设备 技术领域

本发明涉及互联网技术，尤其涉及一种匹配度计算方法、装置以及用户设备。

背景技术

随着互联网技术的飞速发展，人们之间进行彼此交流的方式变得越来越快捷且丰富多彩，诸如微博、QQ、微信等具有交友功能的社交应用成为人们进行社交的主要媒介，用户在这些社交媒介上的社交行为即构成了社交网络。

在社交网络中，各个用户彼此之间可以进行信息交互，从而实现用户之间的沟通，一般来说，当某一用户需要与另一用户进行信息交互时，这两个用户之间需要先建立一种对应的映射关系，如好友关系，之后才能在建立的通信连接中实现信息交互。而随着社交网络的迅速发展，社交网络中的用户数量也越来越多，出于用户沟通与交流的需要，并且为了稳定和扩展用户关系链，防止社交应用的用户流失，各种社交应用往往都会提供相应的用户推荐功能，即将某一用户可能感兴趣的其他用户推荐给该用户。

在现有社交应用的用户推荐机制中，一般是通过用户之间的年龄、性别、星座、地理位置以及共同爱好等信息的匹配度来进行推荐。然而，首先，用户在注册某个社交应用时，用户的个人资料信息本身存在不准确性，从而用户之间的匹配度有失准确性，则对应的社交应用在很大程度上推荐的其他用户未必真的是用户社交意义上的潜在好友，其次，在进行用户推荐时考虑的影响因素较为单一，且考虑的信息较为表面、浅层次，使得用户之间的匹配度较低，从而推荐的用户的准确性不高，例如，以电影爱好这一影响因素进行用户推荐，假设喜欢电影《泰坦尼克号》的用户有A、B和C，其中，A可能喜欢的是这部电影的电影工业特效技术，B可能喜欢的是男主角的表演，C则可能是一个航海爱好者，但若仅仅根据A、B、C都喜欢这同一部电影，而将A、B和C进行相互推荐，则并不能有效地把真正匹配的用户互相推荐给对方。

发明内容

本发明实施例提供了一种匹配度计算方法、装置以及用户设备，用于在社 交网络中提高用户之间的匹配度的准确性，以实现可能真正匹配的用户之间的相互推荐。

有鉴于此、本发明第一方面提供一种匹配度计算方法，可包括：

向待测用户输出测试信息，测试信息至少对应一个用于社交匹配的社交维度，且测试信息至少包括两项表示社交维度的属性的选项；

获取待测用户反馈的测试信息的第一选项结果；

根据第一选项结果计算待测用户的第一社交信息；

根据第一社交信息与目标用户的第二社交信息确定待测用户与目标用户之间的用户匹配度，第二社交信息由目标用户反馈的测试信息的第二选项结果计算得到。

本发明第二方面提供一种匹配度计算装置，可包括：

第一输出模块，用于向待测用户输出测试信息，测试信息至少对应一个用于社交匹配的社交维度，且测试信息至少包括两项表示社交维度的属性的选项；

第一获取模块，用于获取待测用户反馈的输出模块输出的测试信息的第一选项结果；

计算模块，用于根据第一获取模块获取的第一选项结果计算待测用户的第一社交信息；

第一确定模块，用于根据计算模块计算的第一社交信息与目标用户的第二社交信息确定待测用户与目标用户之间的用户匹配度，第二社交信息由目标用户反馈的测试信息的第二选项结果计算得到。

本发明第三方面提供一种用户设备，其特征在于，包括：

处理器以及存储器；

存储器用于存储指令，处理器用于执行存储指令，存储指令在被处理器执行时，使用户设备执行如下功能：

向待测用户输出测试信息，测试信息至少对应一个用于社交匹配的社交维度，且测试信息至少包括两项表示社交维度的属性的选项；

获取待测用户反馈的测试信息的第一选项结果；

根据第一选项结果计算待测用户的第一社交信息；

根据第一社交信息与目标用户的第二社交信息确定待测用户与目标用户之间的用户匹配度，第二社交信息由目标用户反馈的测试信息的第二选项结果计算得到。

从以上技术方案可以看出，本发明实施例具有以下优点：

本发明中，向待测用户输出的测试信息可以从社交维度以及社交维度的属性两方面，对待测用户的某一交友倾向进行较为全面的分析，有效避免了在用户匹配度的确定过程中由于影响因素的单一性以及对影响因素的表面分析而造成的不准确性，而根据待测用户反馈的测试信息的选项结果计算得出的第一社交信息则可以较为客观地反映待测用户的真实交友需求，而不仅仅依赖于用户输入的诸如个人资料信息，且待测用户与目标用户之间的用户匹配度的确定是基于两者相应的社交信息，从而提高了用户匹配度的准确性以及有效性，有利于将可能真正匹配的潜在目标用户推荐给待测用户。

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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例中社交应用的注册用户之间的关系示意图；

图2为本发明实施例中匹配度计算方法一个实施例示意图；

图3为本发明实施例中匹配度计算方法对应的测试信息的第一示意图；

图4为本发明实施例中匹配度计算方法对应的测试信息的第二示意图；

图5为本发明实施例中匹配度计算方法另一实施例示意图；

图6为本发明实施例中匹配度计算方法的一应用场景示意图；

图7为本发明实施例中匹配度计算方法另一实施例示意图；

图8为本发明实施例中匹配度计算方法另一实施例示意图；

图9为本发明实施例中匹配度计算方法的另一应用场景示意图；

图10为本发明实施例中匹配度计算方法中确定用户匹配度的一个实施例示意图；

图11为本发明实施例中匹配度计算装置一个实施例示意图；

图12为本发明实施例中匹配度计算装置另一实施例示意图；

图13为本发明实施例中匹配度计算装置另一实施例示意图；

图14为本发明实施例中匹配度计算装置另一实施例示意图；

图15为本发明实施例中用户设备一个实施例示意图。

具体实施方式

本发明实施例提供了一种匹配度计算方法、装置以及用户设备，用于在社交网络中提高用户之间的匹配度的准确性，以实现可能真正匹配的用户之间的相互推荐。

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的实施例，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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当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”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，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、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

本发明实施例中，假设存在某一社交应用，在该社交应用提供的社交平台上，注册用户之间通过某一关系的建立可进行信息交互。

在该社交应用中，可以包括多个注册用户，如图1所示，假设注册用户为用户A、用户B、用户C、用户D和用户E，出于注册用户之间沟通与交流的需要，并且为了稳定和扩展注册用户的关系链，防止该社交应用的注册用户流失，该社交应用可以提供相应的用户推荐功能，即将某一注册用户可能感兴趣的其他注册用户推荐给该注册用户，即该社交应用可以将用户B、用户E推荐给用户A，也可以将用户C和用户D推荐给用户E，具体可通过用户A、用户B、用户C、用户D以及用户E之间的匹配度进行推荐。

现有的方案中，在为某一注册用户推荐其他注册用户时，通常是通过用户之间的年龄、性别、星座、地理位置以及共同爱好等信息的匹配度来进行推荐。以上述注册用户为例进行简单说明，其中用户A、用户B、用户C、用户D和用户E的信息如表1所示，在需要给用户A推荐其他用户，若通过表1的信息确定与用户A的匹配程度由高到低的用户可以为：用户D、用户B、用户C、用户E，那么可以按照该顺序向用户A进行推荐。然而，在实际应用中，用户A、用户B、用户C、用户D和用户E的信息并不一定准确，如某些注册用户故意将年龄改大或改小，对应的星座也不一致，从而会导致匹配度的准确性参考性不大，又或是都同样爱看电影或爱阅读，但喜欢的类型截然不同，如喜剧电影或科幻电影，如散文或侦探，从而使得匹配度的确定浮于注册用户对事物的表面喜好上，难以对注册用户之间进行真正意义上的匹配。

表1

	年龄	性别	星座	地理位置	爱好
用户A	18岁	女	水瓶座	深圳	看电影
用户B	20岁	女	白羊座	广州	阅读
用户C	25岁	男	处女座	厦门	健身
用户D	17岁	男	双子座	深圳	看电影
用户E	30岁	女	金牛座	哈尔滨	插花

本发明实施例中，在需要为用户A进行其他注册用户的推荐时，可以向用户A输出测试信息，并可以通过用户A反馈的测试信息的选项结果可以确定用户A的第一社交信息，在用户B、用户C、用户D和用户E中，若用户B和用户D均有反馈上述测试信息对应的选项结果，那么可以根据用户A的第一社交信息与用户B、用户D各自的第二社交信息，分别确定用户A与用户B、用户D的匹配度，其中，测试信息可以从多个维度对用户A的交友倾向进行深层次的确定，如世界观、人生观、价值观等，而在每一个维度又可以确定用户A的在这个社交维度的属性，如在爱好电影这一项中，可以有背景音乐、角色表演、特技表演等选项，以确定用户A的真正爱好，由此可知，通过这样的方式，可以在用户B、用户C、用户D以及用户E中将可能真正匹配的注册用户推荐给用户A。

可以理解的是，本发明实施例可以采用任意一种网络架构来实现，例如， C/S(Client/Server)结构或B/S(Browser/Server)结构，而个人终端与网站之间的连接传输方式一般由各类有线和无线通讯协议确定，既包括有线网络，也包括无线网络，其中，无线网络又可以分为2G、3G、4G的移动通讯传输和WIFI传输，还有在移动通讯中使用的Android系统、iOS系统及其他操作系统，可以通过APP(Applicaiton，应用程序)的方式达到相同技术效果。

本发明实施例中，社交维度指的是关于社交覆盖的类别，可根据实际情况进行具体分类，如心理年龄、经济水平、爱好、三观(世界观、人生观、价值观)、安全感的追求、亲密感、社交热衷度、对周围人的态度等，具体还可以进行更加精确的细分，如将爱好这一栏分为阅读、健身、电影、旅行等社交维度，以从各个方面体现社交网络中用户的信息。社交维度的属性则指的是关于一个社交维度覆盖的具体程度或细分范畴，如在做事规划性这一社交维度，可设有小长假旅行即将到来，是否会详细准备旅行攻略这一情景进行体现，具体可从“一定会”、“可能会”、“可能不会”和“肯定不会”这几个属性着手，以能够反映用户在做事规划性这一社交维度的真实情况。

为便于理解，下面对本发明实施例中的具体流程进行描述，请参阅图2、图3和图4，本发明实施例中匹配度计算方法一个实施例包括：

201、向待测用户输出测试信息；

本实施例中，用户在注册某一社交应用并成为注册用户后，该社交应用可以向注册用户中的任一待测用户输出测试信息，该测试信息应该至少对应一个用于社交匹配的社交维度，且测试信息应该包括至少两项表示社交维度的属性的选项，例如，假设该社交信息用户测试待测用户的经济水平这一社交维度，那么至少可以将收入划分成两个级别，以供待测用户进行选择。

可以理解的是，本实施例中经济水平这一维度的属性的反映除了上述说明的较为直接的方式，在实际应用中，测试信息也可以设计多个情景对待测用户的经济水平进行考评，如消费场所的选择、购买力的选择、两次重大金额消费的时间间隔等，具体此处不做限定。

本实施例中，为了丰富测试信息的趣味性和多样性，使得待测用户能够顺利地完成测试信息，在输出测试信息时，可以以诸如文字、图片、语音和视频中的一种或多种方式进行输出，如图3和图4所示的测试信息的输出方式，可以生动而形象地体现测试信息，同时可以增加待测用户对社交应用的好感度。

对应的，该测试信息可以以测试题的类型体现，根据具体的测试内容，测试题对应的题型可以包括单选题、多选题、填空题和判断题中的一种或多种。

需要说明的是，本实施例中测试信息的输出方式以及对应的题型除了上述说明的内容，在实际应用中，还可以进行其它多元化的设计，如通过结合小游戏的形式进行体现，具体此处不做限定。

202、获取待测用户反馈的测试信息的第一选项结果；

向待测用户输出测试信息后，具体的，测试信息若以测试题类型而言，可以包括多道测试题，每一道测试题都可以有相应的选项设置，那么待测用户可以对该测试信息中提供的选项做出选择，并可以反馈做出的第一选项结果，从而对应的社交应用可以获取该第一选项结果。

可以理解的是，在获取待测用户反馈第一选项结果时，可以是待测用户每选完一道测试题的选项即对反馈的该题的选项进行获取，也可以是在待测用户对所有测试题进行选项选择后进行获取，获取的方式不同，后续相应的计算方式也可以不同，可根据实际的计算应用进行设定，具体此处不做限定。

203、根据第一选项结果计算待测用户的第一社交信息；

获取到待测用户反馈的测试信息的第一选项结果后，可以根据该第一选项结果计算待测用户的第一社交信息。

具体的，测试信息中的每一选项均能够体现对应的社交维度的属性，根据第一选项结果，计算得到的第一社交信息能够体现待测用户在测试信息中体现的社交维度的属性性质。例如，设计情景为街上看见一同龄人背有一款价值不菲的包，针对该情景，设有如下测试题：1、你觉得她/他是富二代的可能性大吗？对应的选项可以为一定是的、很有可能、不太可能和肯定不是；2、有人说奢侈品没有意义，你认同吗？对应的选项可以为非常认同、比较认同、不太认同和完全反对；3、你觉得爱装和用奢侈品有联系吗？对应的选项可以为一定有、可能有、不太可能有和肯定没有；4、你觉得她/他用的包有可能是仿品吗？对应的选项可以为一定是的、可能是的、不太可能和肯定不是。由此，根据待测用户反馈的第一选项结果，可以通过诸如对每道测试题以及对应的选项设置对应的权重的方式，对相应的社交维度进行分值计算，从上述举例的测试信息可以看出，若待测用户反馈的第一选项结果不同，计算得到的待测用户的第一社交信息将明显不同，从而该第一社交信息能够从某一层面反映待测用户 的价值观，以及对于他人财富的真实心理态度。

需要说明的是，上述说明的设计情景对于价值观以及对于他人财富的真实心理态度的体现为举例说明，具体也可以通过其它的测试内容得到体现。

204、根据第一社交信息与目标用户的第二社交信息确定待测用户与目标用户之间的用户匹配度。

本实施例中，根据第一选项结果计算待测用户的第一社交信息后，可以将第一社交信息与目标用户的第二社交信息进行比较，并可以根据比较结果确定待测用户与目标用户之间的用户匹配度。其中，目标用户为对应的社交应用中的其他注册用户，目标用户的第二社交信息的获得同样可以根据本实施例中的步骤201至步骤203的流程进行计算得到。

例如，假设以分值体现社交信息，同时，通过诸如预设分值差区间确定用户匹配度，如0至5，用户匹配度可以为100％到95％，5至10，用户匹配度可以为95％至85％，10至15，用户匹配度可以为85％至70％，那么若测试信息体现的是经济水平这一社交维度，且经济水平越高，分值越高，则当待测用户的第一社交信息为80分，目标用户的第二社交信息为65分，可以确定这两个分值差为15，从而可以确定待测用户与目标用户之间的用户匹配度为70％。需要说明的是，本实施例说明的用户匹配度的确定方法仅是示意性说明，具体确定方式可以根据实际情况进行设定。

本实施例中，通过向待测用户输出的测试信息，可以从社交维度以及社交维度的属性两方面对待测用户的某一交友倾向进行较为全面的分析，有效避免了在用户匹配度的确定过程中由于影响因素的单一性以及对影响因素的表面分析而造成的不准确性。其中，根据待测用户反馈的测试信息的选项结果计算得出的第一社交信息则较为客观地反映了待测用户的真实交友需求，而不仅仅依赖于用户输入的诸如个人资料信息，且待测用户与目标用户之间的用户匹配度的确定是基于两者相应的社交信息，从而提高了用户匹配度的准确性以及有效性，有利于将可能真正匹配的潜在目标用户推荐给待测用户。

可以理解的是，本发明实施例在确定待测用户与目标用户之间的匹配度后，目的在于能够向待测用户推荐潜在的真正匹配的其他用户，请参阅图5和图6，本发明实施例中匹配度计算方法另一实施例包括：

本实施例中的步骤501至步骤503与图2所示实施例中的步骤201至步骤 203相同，此处不再赘述。

504、存储第一社交信息至第一数据库；

本实施例中，计算得到待测用户的第一社交信息后，可以将第一社交信息存储至第一数据库，意味着对应的社交应用中注册用户的社交信息均可以存储至第一数据库中。

具体的，在实际应用中，第一社交信息的存储，有利于待测用户在对测试信息测试结束后，便于查看测试结果，同时第一社交信息可以反复调用，避免待测用户在非自愿的情况下进行反复测试。

505、按照第二预设方式确定目标用户；

在得到待测用户的第一社交信息后，为了减少处理负荷，可以按照第二预设方式确定目标用户。

本实施例中，按照第二预设方式确定目标用户的具体方式可以为：

根据第一社交信息确定目标用户；

和/或，

获取待测用户反馈的目标用户限定信息；

根据目标用户限定信息确定目标用户；

和/或，

获取待测用户的数据信息，数据信息至少包括用户的网络行为数据信息；

根据网络行为数据信息确定目标用户。

具体的，在实际应用中，对应的社交应用中的注册用户过多时，由于待测用户不可能与其他所有注册用户均匹配，从而可以从中确定部分注册用户作为目标用户，实现与待测用户的匹配。同时，不逐一与各个注册用户进行匹配，可以减少相应的处理负荷，也有利于加快处理速度。一般来说，待测用户的第一社交信息反映了待测用户在对应的社交维度的属性体现，而在实际应用中，各个注册用户对应的测试信息的社交维度可以不同，从而可以根据第一社交信息确定待测用户的待测信息中的目标社交维度，并可以从第一数据库中确定包含该目标社交维度的测试记录对应的目标用户。其次，在确定目标用户时，也可以获取待测用户反馈的目标用户限定信息，如用户限定目标用户为女性，那么将排除男性注册用户。再者，也可以获取待测用户的数据信息，并可以根据数据信息中用户的网络行为数据信息对待测用户进行一系列的评估与分析，如 浏览的网站类型、具体网站中的某一类别的内容浏览频率等，从而可以确定具有与该网络行为数据信息相似度较高的目标用户。

需要说明的是，本实施例仅以上述几个例子说明了目标用户的确定方式，在实际应用中，还可以是其它确定方式，只要能够确定目标用户即可，具体此处不做限定。

506、从第一数据库中调取目标用户的第二社交信息；

确定目标用户后，可以从第一数据库中调取目标用户的第二社交信息。

具体的，在第一数据库中，目标用户与第二社交信息之间可以存在对应的映射关系，如通过设置相应的标识，在实际应用中，也可以是在第一数据库中对目标用户与对应的第二社交信息进行分区管理，如A目标用户与对应的第二社交信息在1区，B目标用户与对应的第二社交信息在2区，从而在确定目标用户后，可以在第一数据库中调取目标用户的第二社交信息。

可以理解的是，上述目标用户与对应的第二社交信息之间的确定方式仅是举例说明，具体此处不做限定。

本实施例中的步骤507与图2所示实施例中的步骤204相同，此处不再赘述。

508、根据用户匹配度向待测用户推荐目标用户；

本实施例中，在根据第一社交信息和目标用户的第二社交信息确定待测用户与目标用户之间的用户匹配度之后，可以根据用户匹配度向待测用户推荐目标用户。

具体的，在实际应用中，对应的推荐方式可如下：

推荐方式一：

按用户匹配度从高到低的原则对多个目标用户进行排序；

选取用户匹配度最高的设定数量的目标用户，推荐给待测用户。

具体的，可以从对应的社交应用的注册用户中确定多个目标用户，并可以确定待测用户与这多个目标用户之间的各个匹配度，由此，可以将确定的各个匹配度按照由高到低的原则对多个目标用户进行排序，并可以选取匹配度最高的设定数量的目标用户推荐给待测用户，如可以从多个目标用户中选择与待测用户之间的用户匹配度排在最靠前的前十名目标用户推荐给待测用户。需要说明的是，本实施例中的设定数量除了十，还可以是其它数值，具体可根据实际 需要进行设定，此处不做限定。

推荐方式二：

按用户匹配度从高到低的原则对多个目标用户进行排序；

选取用户匹配度大于第一预设阈值的目标用户，推荐给待测用户。

基于推荐方式一说明的排序原则，也可以从多个目标用户中选择与待测用户之间的用户匹配度大于第一预设阈值的目标用户推荐给待测用户，如第一预设阈值可以为80％，即只有用户匹配度大于80％的目标用户才会被推荐。需要说明的是，本实施例中的第一预设阈值除了80％，还可以是其它数值，具体可根据实际需要进行设定，此处不做限定。

推荐方式三：

按用户匹配度从高到低的原则对多个目标用户进行排序，并获取目标用户的操作频率；

选取用户匹配度最高且操作频率大于第二预设阈值的目标用户，推荐给待测用户。

基于推荐方式一说明的排序原则，也可以同时获取目标用户的操作频率，该操作频率可以是注册用户在对应的社交应用的登录次数，也可以是注册用户在对应的社交应用上与其他注册用户的互动次数，还可以是注册用户在对应的社交应用上与其他注册用户建立某一社交关系的次数，如好友关系，更可以是其它，从而可以在多个目标用户中选取与待测用户之间的用户匹配度最高，且操作频率大于第二预设阈值的目标用户推荐给待测用户，如第二预设阈值可以为10，那么按照用户匹配度由高到低排序下来，只有操作频率大于10的目标用户才会被推荐。需要说明的是，本实施例中的第二预设阈值除了10，还可以是其它数值，具体可根据实际需要进行设定，此处不做限定。

推荐方式四：

按用户匹配度从高到低的原则对多个目标用户进行排序，并获取目标用户的地理位置；

选取用户匹配度最高且地理位置与待测用户属于同一区域的目标用户，推荐给待测用户。

基于推荐方式一说明的排序原则，也可以对该多个目标用户的地理位置进行获取，并选取用户匹配度最高且地理位置与待测用户属于同一区域的目标用 户进行推荐，具体的，同一区域可以是同一省份，如广东省，也可以是同一市区，如深圳市，还可以是同一市区中的各个区域划分，如深圳市罗湖区。例如，假设以同一市区为同一区域，其中，待测用户A与目标用户B、目标用户C的用户匹配度分别为90％、85％，待测用户A、目标用户B和目标用户C的地理位置分别为深圳、广州，深圳，那么目标用户C将被推荐。需要说明的是，本实施例中对于同一区域的界定除了上述说明的内容，还可以是其它，如国家，具体此处不做限定。

推荐方式五：

按用户匹配度从高到低的原则对多个目标用户进行排序，并获取待测用户反馈的推荐限定信息；

选取用户匹配度最高且满足推荐限定信息的目标用户，推荐给待测用户。

基于推荐方式一说明的排序原则，还可以获取待测用户反馈的推荐限定信息，从而可以从多个目标用户中选择与待测用户之间的用户匹配度最高，且满足推荐限定信息的目标用户推荐给待测用户。该推荐限定信息可以包括性别、年龄、职业等信息，如待测用户反馈的推荐限定信息为与其年龄相差不超过3岁，那么多个目标用户中大于或小于待测用户3岁的目标用户将会被排除。需要说明的是，本实施例中的推荐限定信息除了上述说明的内容，还可以是其它，具体此处不做限定。

对于推荐方式三、四、五，具体的，为了进一步控制目标用户的推荐数，还可以对用户匹配度最高这一因素进行限定，如限定用户匹配度大于75％。

进一步的，在上述各个推荐方式的基础上，在向待测用户推荐目标用户时，目标用户对应的呈现方式可以为通过列表或组图或图片云或名片云的方式显示目标用户，以丰富目标用户的呈现方式，满足不同待测用户的审美需求。可以理解的是，本实施例中的呈现方式除了上述说明的内容，在实际应用中，还可以是其它方式，如借助多媒体，具体此处不做限定。

更进一步的，在向待测用户推荐目标用户时，目标用户对应的推荐内容可以包括用户匹配度、个人属性信息、社交质量信息中的一种或多种，其中，个人属性信息也可以包括头像信息、签名信息、星座信息、年龄信息、地理位置信息和职业信息中的一种或多种，社交质量信息也可以包括社交关系建立成功率和/或用户优良记录信息，使得待测用户可以在建立某一社交关系之前，能 够对目标用户有一个初步了解。

除了具体的呈现方式、推荐内容，在有多个目标用户得到推荐并显示于对应的社交应用的某一界面时，还会涉及到目标用户的排列方式，本实施例中，被推荐的目标用户对应的排列方式具体可以为：

根据预设排列方向，按用户匹配度从高到低的原则排列目标用户；或，

根据预设排列方向，按排列位数排列目标用户，排列位数由根据目标用户与待测用户之间的地理位置距离，以及用户匹配度计算得到。

具体的，在实际应用中，可以根据人们的一般倾向性与习惯，将用户匹配度最高的目标用户排在第一位，用户匹配度较次的目标用户排在第二位，以此类推，按照预设排列方向进行排列，如由上至下从高到低依次排列，又如由左至右从高到低依次排列。或者，还可以根据目标用户与待测用户之间的地理位置距离，以及用户匹配度计算对应的目标用户的排列位数，例如，假设确定的目标用户为5位，即A、B、C、D和E，对应的地理位置距离分别为3千米、5千米、7千米、1千米、0.5千米，对应的用户匹配度分别为90％、85％、92％、98％、83％，若地理位置距离的权重为35％，用户匹配度的权重为65％，那么对应的排列位数由高到低排列可以为：D、A、C、E、B。可以理解的是，本实施例中排列位数的计算方式为举例示意性说明，具体可根据实际情况进行设定，此处不做限定。

509、检测待测用户与目标用户之间是否有建立社交关系，并将检测结果分别记录至待测用户以及目标用户对应的社交质量信息。

本实施例中，在向待测用户推荐目标用户后，可以进一步检测待测用户与目标用户之间是否有建立社交关系，并可以将监测结果分别记录至待测用户以及目标用户对应的社交质量信息中。

具体的，若待测用户与某一目标用户之间有建立社交关系，那么可以在待测用户的社交质量信息中的社交关系建立成功次数上加1，且在与待测用户建立社交关系的目标用户的社交信息中对于做同样的记录，若待测用户与某一目标用户之间未建立社交关系，那么可以在待测用户的社交质量信息中的社交关系建立成功次数上减1，且可以在与待测用户建立社交关系的目标用户的社交信息中做同样的记录。或者，可以在社交质量信息中记录这一时间点的社交关系建立成功率，如推荐的目标用户数目为10，建立社交关系的人数为8，那么 待测用户的社交关系建立成功率为80％，对应的，在目标用户中，有与待测用户建立社交关系的，则社交关系建立成功率即为100％，反之，则为0。可以理解的是，每一次社交关系的建立的可能都基于不同的实际情况，那么在记录检测结果时，在社交质量信息中还可以包括对应的时间信息、用户匹配度信息、是否为被推荐信息等备注信息，而具体的检测结果的记录也可以根据实际情况进行设定，本实施例只是举例说明，具体此处不做限定。

需要说明的是，本实施例中的步骤304也可以在步骤305至步骤309之间或之后进行，只要能够在第一社交关系计算后能够存储即可，具体此处不做限定。

基于图5所示实施例说明的内容，以下述一应用场景为例进行说明：当待测用户想要组建一个属于自己的乐队时，通过本发明实施例中对应的社交应用查找并沟通的好友用户是其乐队的潜在成员，一方面，这些潜在乐队成员并不是该待测用户在现实生活中的朋友，该待测用户并不知晓这些潜在乐队成员的用户ID、email地址、电话号码等用户身份信息，另一方面，这些潜在乐队成员均具有符合该待测用户所要组建的乐队需求的特征，例如有些潜在乐队成员所从事的行业与该待测用户需要组建的乐队相关，又如有些潜在乐队成员具备该待测用户组建乐队所需求的资源而该待测用户自身并不具备，还如有些潜在乐队成员与该待测用户具备相似的音乐追求，此时，待测用户可以登录对应的社交应用，并可以主动进行测试，那么在向待测用户输出测试信息并得到待测用户的第一社交信息后，可以根据第一社交信息与待测用户反馈的目标用户限定信息确定目标用户，如在选乐队主唱时，可以限定目标用户的性别为女性，而其他乐队成员，如贝斯、吉他、键盘、鼓手等乐队成员的性别则可以限定为男性，同时所有的乐队成员测试的社交维度应该包括音乐风格、音乐喜好度、音乐才能等，以能够充分反映目标用户是否为待测用户期望的潜在乐队成员，接着，可以根据待测用户的第一社交信息和第二社交信息可以确定待测用户与目标用户之间的用户匹配度，并可以按照用户匹配度由高到低的顺序显示前五位目标用户，该十位目标用户的推荐内容可以包括用户匹配度、头像信息、签名信息、星座信息、年龄信息和地理位置信息，如图6所示。同时，根据推荐的目标用户，待测用户还可以对目标用户的显示信息进行点击，以进一步了解目标用户的相关信息，并决定是否建立社交关系。

可以理解的是，测试信息的输出可以是在注册用户首次登录社交应用时自动弹出，也可以是在某一特殊情况下触发输出，使得注册用户能够重新进行测试，且能够根据注册用户的交友倾向选择信息的选择结果有目的性地输出，请参阅图7，本发明实施例中匹配度计算方法另一实施例包括：

701、检测是否满足预置的触发条件，若否，则执行步骤702，若是，则执行步骤703；

本实施例中，用户在注册对应的社交应用并成为注册用户后，该社交应用可以向首次登录的待测用户输出测试信息，也可以是在待测用户进行自主测试时输出，还可以是在待测用户使用该社交应用的过程中输出，除第一种情况社交应用可自动向待测用户输出测试信息外，在后两种情况下，在向待测用户输出测试信息之前，具体可检测是否满足预置的触发条件。

本实施例中，检测是否满足预置的触发条件的具体方式可以为：

检测待测用户的联系人数量是否小于第三预设阈值，若是，则确定满足预置的触发条件；或，

检测待测用户的目标个人属性信息是否发生更改，若是，则确定满足预置的触发条件；或，

检测是否接收到第一目标信号，第一目标信号包括第一按键信号或第一动作信号或第一语音信号或第一生物特征信号，若是，则确定满足预置的触发条件。

具体的，为了加强注册用户之间的信息交互，稳定和扩展注册用户的关系链，可以通过预置触发条件，在实际应用中，可以以待测用户在对应的社交应用中的联系人数量作为检测依据，该联系人指的是已与待测用户建立社交关系的其他注册用户，若联系人数量小于第三预设阈值，则可以默认待测用户需要扩展联系人，那么可以确定满足预置的触发条件；其次，也可以以待测用户的目标个人属性信息是否发生更改作为检测依据，目标个人属性信息即指的是待测用户的头像信息、签名信息、星座信息、年龄信息、地理位置信息和职业信息等信息中的一种或多种，若目则标个人属性信息发生改变，则可以默认待测用户的交友倾向有可能发生改变，从而可以重新向待测用户推荐其他注册用户，那么可以确定满足预置的触发条件；再者，还可以以第一目标信号作为检测依据，即检测是否有第一按键信号或第一动作信号或第一语音信号或第一生 物特征信号的接收，例如，可以预设某一目标按键、或某一目标手势动作、或某一目标语句、或某一目标指纹，在进入对应的社交应用后，若检测到有上述第一目标信号，则可以认为待测用户需要进行相应的测试，那么可以确定满足预置的触发条件。因此，可以检测是否发生上述说明的几种预置的触发条件。

可以理解的是，本发明实施例仅以上述几个例子说明了检测是否满足预置的触发条件的具体方式，在实际应用中，还可以是其它，只要使得能够检测是否满足预置的触发条件即可，具体此处不做限定。

702、执行其它流程；

若检测未满足预置的触发条件，则可以不进行其他操作，使得不向待测用户输出测试信息。

703、向待测用户输出交友倾向选择信息；

若检测到满足预置的触发条件，那么意味着可以向待测用户输出测试信息，为了能够向待测用户推荐真正匹配的潜在注册用户，可以进一步将可能推荐的范围缩小，即可以向待测用户输出交友倾向选择信息，使得待测用户能够提前选择对应的社交应用中可能被推荐的其他注册用户的范围。

具体的，交友倾向选择信息指的是对社交维度的选择信息，例如，待测用户喜欢旅行，只想结交一些在旅行方面志同道合的朋友，那么可以在交友倾向选择信息中选择旅行和/或价值观的社交维度，以限定明确的交友范围。

本实施例中，为了丰富交友倾向选择信息的趣味性和多样性，使得待测用户能够顺利地完成交友倾向选择信息，在输出交友倾向选择信息时，可以以诸如文字、图片、语音和视频中的一种或多种方式进行输出，以生动而形象地体现交友倾向选择信息，同时可以增加待测用户对社交应用的好感度。

对应的，该交友倾向选择信息可以以测试题的类型体现，根据具体的测试内容，测试题对应的题型可以包括单选题、多选题、填空题和判断题中的一种或多种。

需要说明的是，本实施例中交友倾向选择信息的输出方式以及对应的题型除了上述说明的内容，在实际应用中，还可以进行其它多元化的设计，如通过结合小游戏的形式进行体现，具体此处不做限定。

704、获取待测用户反馈的交友倾向选择信息的选择结果；

向待测用户输出交友倾向选择信息后，待测用户可以对该交友倾向选择信 息中提供的选项做出选择，并可以反馈做出的选择结果，可以获取待测用户反馈的交友倾向选择信息的选择结果，从而对应的社交应用可以获取选择结果。

705、根据选择结果从第二数据库中调取对应的测试信息；

在获取待测用户反馈的交友倾向选择信息的选择结果后，可以根据选择结果可以对待测用户的交友倾向进行分析，并可以确定待测用户界定的交友范围，如是健身方面，还是阅读方面，亦或是其它方面等，从而可以从第二数据库中调取对应的测试信息。

具体的，在第二数据库中，可以存有多套测试信息，每一套测试信息可以对应一个或多个不同的社交维度的测试，根据待测用户反馈的选择结果，可以知悉待测用户的交友范围，即具体的社交维度，如若待测用户在交友倾向选择信息中选择旅行和/或价值观的社交维度，那么相应的第二数据库中可以存有用于测试旅行和/或价值观的社交维度的测试信息，并可以从第二数据库中调取该测试信息。

在实际应用中，随着时代发展与背景的不断变化，面对对应的社交应用中不同年龄层的注册用户，接受与接触的东西并不完全一样，而同样随着社会多元化的发展，更是不断有新的事物出现，为了符合注册用户的需求，满足信息变化的需要，第二数据库中的数据信息可以在预设周期内按照第三预设方式进行更新，如一个月更新一次，该数据信息包括测试信息。

本实施例中，在预设周期内按照第三预设方式更新第二数据库的数据信息更新的具体方式可以为：

在第一预设周期内获取注册用户反馈的问题清单；

根据问题清单更新第二数据库的数据信息；和/或，

在第二预设周期内获取最新的交友资讯信息；

根据交友资讯信息更新第二数据库的数据信息。

具体的，在对应的社交应用中，可以设有目标界面，注册用户可以在该目标界面内反馈问题清单，即对社交应用中可能出现的各种问题提出建议，或是根据自己的需求进行相应的建议，那么可以在预设周期内，如十五天，获取所有注册用户反馈的问题清单，并对问题清单进行相应的处理，以可以根据问题清单更新第二数据库的数据信息，完善注册用户给出的建议。同时，也可以在第二预设周期内，如十天，获取最新的交友资讯信息，如新出现的网络用语、 新流行的交友方式、新近发生的新闻事件等，并可以根据该交友资讯信息对第二数据库的数据信息进行更新。

本实施例中的步骤706至步骤710与图2所示实施例中的步骤201至步骤204相同，此处不再赘述。

需要说明的是，在实际应用中，本实施例中的步骤703至705也可以不执行，基于步骤701的检测结果，若满足预置的触发条件，则可以直接执行步骤706，本实施例以执行步骤703至步骤705为例进行说明。

可以理解的是，在实际应用中，为了丰富注册用户在社交应用提供的社交平台上交流方式的多样性，可以使得多个无任一关系建立的注册用户在某一活动界面上实现通信连接，请参阅图8和图9，本发明实施例中匹配度计算方法另一实施例包括：

本实施例中的步骤801至步骤804与图2所示实施例中的步骤201至步骤204相同，此处不再赘述。

805、接收活动信息；

本实施例中，对于对应的社交应用中的注册用户，均可以接收活动信息，该活动信息指的是公共推举活动信息或个人推举活动信息或群体推举活动信息，即为了丰富对应的社交应用的功能，增强注册用户之间的交流，对于某一注册用户，或某几个注册用户，或社交应用本身均可以发起某项活动，如组织爬山、组织徒步、组织公益活动等，本实施例中指的主要是由其他注册用户或社交应用本身发起的活动，则可以接收活动信息，对应的，若待测用户想自行发起某项活动，则可以通过该社交应用发送活动信息。

进一步的，本实施例中，该活动信息的内容可以至少包括活动时间，在实际应用中，还可以包括活动事由、活动地点、活动项目等信息，以丰富活动信息的内容，加强活动信息的有效性，具体内容此处不做限定。

806、根据活动信息和用户匹配度确定设定数量的目标用户；

接收活动信息后，可以根据活动信息和用户匹配度确定设定数量的目标用户。

具体的，在实际应用中，为了使得活动信息中待测用户与其他注册用户之间信息交互的有效性，可以根据活动信息将多个目标用户的数量进行初步限定，其次，为了使得待测用户能够与可能真正匹配的注册用户之间进行信息交 互，可以结合用户匹配度再次对初步限定后的目标用户的数量最后限定为设定数量，该设定数量根据活动信息不同以及用户匹配度不同可以不一致，如组织爬山活动，那么设定数量可以为10，又如组织公益活动，那么设定数量可以为50，可以理解的是，该设定数量也可进行设定，如固定为20。

可以理解的是，上述设定数量的目标用户的确定只是举例说明的一种方式，在实际应用中，上述说明的初步限定和最后限定不应受到时序性的限制，尽是一种示意性说明，具体确定方式和时序此处均不做限定。

807、在活动信息对应的活动界面上显示目标用户；

本实施例中，根据活动信息和用户匹配度确定设定数量的目标用户后，可以在活动信息对应的活动界面上显示目标用户，以使得目标用户与待测用户之间可以建立通信连接，即在该活动界面显示的目标用户可以是与待测用户已建立社交关系的注册用户，也可以是未与待测用户建立社交关系的注册用户，但在该活动界面，待测用户与显示的每一个目标用户均可以实现信息交互。

808、按照第四预设方式删除活动消息。

本实施例中，为了提高用户的使用体验，避免对推送的活动信息的反感，或避免积累过多的活动信息占据对应的社交应用的存储空间，可以按照第四预设方式删除活动信息。

本实施例中，按照第四预设方式删除活动消息的具体方式可以为：

检测活动信息的接收时长或发送时长是否大于预设时长阈值；

若是，则删除活动消息；

或，

检测当前时间是否超过活动信息中的活动时间；

若是，则删除活动消息；

或，

检测是否接收到第二目标信号，第二目标信号包括第二按键信号或第二动作信号或第二语音信号或第二生物特征信号；

若是，则删除活动信息。

在实际应用中，活动信息通过终端在对应的社交应用显示之后，可以进行删除，活动信息删除后，活动信息对应的活动界面将不再显示。具体的，在接收或发送活动信息时，可以对接收的时间点或发送的时间点进行记录，从而可 以对预设时长阈值进行设定，如5天，并以该预设时长阈值作为活动信息是否进行删除的依据，通过接收的时间点或发送的时间点可以确定活动信息的接收时长或发送时长，若接收时长或发送时长大于预设时长阈值，那么可以自动删除活动信息；其次，也可以将当前时间作为检测依据，通过提取活动信息的内容，可以获取活动时间，从而可以将当前时间与活动时间进行对比，若当前时间超过活动时间，那么可以默认为活动信息已失去保留的价值意义，则可以自动删除活动信息，如当前时间为2016年7月25日，活动时间为2016年7月24日；再者，还可以以第二目标信号作为检测依据，即检测是否有第二按键信号或第二动作信号或第二语音信号或第二生物特征信号的接收，例如，可以预设某一目标按键、或某一目标手势动作、或某一目标语句、或某一目标指纹，在进入对应的社交应用后，若检测到有上述第二目标信号，则可以认为待测用户需要删除活动信息，那么可以删除活动信息。

可以理解的是，本发明实施例仅以上述几个例子说明了按照第四预设方式删除活动信息的具体方式，在实际应用中，还可以是其它，只要使得能够删除活动信息即可，具体此处不做限定。

需要说明的是，本实施例中的活动信息若由待测用户发起，那么在活动信息对应的活动界面上显示的目标用户也应该根据活动信息和用户匹配度确定，以使得活动界面上显示的注册用户之间契合度较高，彼此之间有可能成为潜在的社交对象。

基于图8所示实施例说明的内容，以下述一应用场景为例进行说明：当对应的社交应用为了稳定和扩展注册用户的关系链，可以不定期的发送活动信息，促进部分注册用户之间的交流。例如，近期天气凉爽，下雨机率较小，那么可以推送组织爬山活动，具体的爬山活动信息可包括建议爬山时间、建议爬山地点、建议爬山人数、建议爬山所需装备等，确定活动信息的内容后，对应的社交应用可以将该活动信息发送给相关的注册用户，具体的，可以根据活动信息和注册用户之间的用户匹配度进行设定范围内的推送。在实际应用中，若待测用户为爬山爱好者，那么该待测用户将接收到该活动信息，而在待测用户所在终端的活动信息对应的活动界面上，可以显示该活动信息，且对应的社交应用在将该活动信息推送给待测用户时，将在与待测用户匹配度较高的注册用户中确定设定数量的目标用户显示于待测用户所在终端的活动界面上，其中， 目标用户的数量应该大于建议爬山人数，在该活动界面上，目标用户的推荐内容可以包括用户匹配度、头像信息、签名信息、星座信息、年龄信息和地理位置信息中的一种或多种，如图9所示。此外，待测用户可以与所有目标用户在该活动界面上群聊，也可以与某一目标用户在该活动界面上私聊，以使得待测用户与目标用户之间可以就爬山事宜进行商讨。同时，根据活动界面上显示的目标用户，待测用户还可以对目标用户的显示信息进行点击，以进一步了解目标用户的相关信息，并决定是否建立社交关系。

在上述所示实施例的基础上，下面对本发明实施例中确定用户匹配度的方法流程进行具体描述，请参阅图10，本发明实施例中确定用户匹配度一个实施例包括：

1001、根据测试信息确定待测用户测试的各个候选社交维度；

在第二数据库中，由于每一套测试信息可以对应一个或多个不同的社交维度的测试，因此，根据输出的测试信息可以确定待测用户测试的各个候选社交维度。

1002、根据第一选项结果确定各个候选社交维度对应的各个目标选项；

确定待测用户进行测试的各个候选社交维度后，可以根据待测用户反馈的第一选项结果确定各个候选社交维度对应的各个目标选项。

例如，以输出的测试信息中包含的以下两道测试题的情景设计进行说明：1、新买的手机的屏幕摔坏了，修屏幕需要半个手机的钱，但其它功能还能使用，对应的选项为直接买新的、肯定去修、应该不会修、不修继续使用；2、为了健身目的，锻炼的次数为多少，对应的选项为隔几天锻炼一次、一个月锻炼一次、一年锻炼几次、懒癌晚期。从上述可以看出，该两道测试题可以体现待测用户在价值观与健身这两个候选社交维度的属性，若待测用户分别选择直接去买新的和懒癌晚期，那么根据待测用户反馈的第一选项结果可以确定这两个目标选项。需要说明的是，本实施例中测试信息关于候选社交维度的测试可以有更多的体现，以较为准确地反映待测用户选择对应的候选社交维度的属性，以上两个例子仅是简单的示意性说明。

1003、获取各个目标选项对应的各个属性权重；

本实施例中，确定各个候选社交维度对应的各个目标选项后，可以获取各个目标选项对应的各个属性权重。

以步骤1002中的例子为参照进行说明，若待测用户选择的各个目标选项为直接去买新的和懒癌晚期，那么可以分别确定直接去买新的和懒癌晚期这两个目标选项对应的属性权重。例如，假设直接买新的、肯定去修、应该不会修、不修继续使用这几个选项对应的属性权重分别为30％、40％、20％和10％，隔几天锻炼一次、一个月锻炼一次、一年锻炼几次以及懒癌晚期这几个选项对应的属性权重分别为25％、35％、10％和30％，从而可以确定直接去买新的和懒癌晚期这两个目标选项的属性权重均为30％。需要说明的是，本实施例中的属性权重仅是示意性说明，具体可根据实际计算方式进行设定，此处不做限定。

1004、根据各个属性权重计算各个候选社交维度对应的各个候选匹配度；

本实施例中，获取各个目标选项对应的各个属性权重后，可以根据获取到的各个属性权重对各个候选社交维度对应的各个候选匹配度进行计算。

以步骤1003中的例子为参照进行说明，若确定直接去买新的和懒癌晚期这两个目标选项的属性权重均为30％，那么对应的，若价值观与健身这两个候选社交维度的总分分别为100分，那么可以确定待测用户在价值观和健身这两个社交维度的候选匹配度均为30分。需要说明的是，本实施例中候选匹配度的计算仅为示意性说明，具体可根据实际计算方式进行设定，此处不做限定。

可以理解的是，本实施例中的候选匹配度并不是指两个事物之间的匹配度，也并不意味着候选匹配度越高，待测用户在对应的候选社交维度更契合，候选匹配度只用来表示待测用户在对应的候选社交维度的某一属性，并没有是非与好坏之分，仅仅体现待测用户在对应的候选社交维度的一种体现状态。当然，候选匹配度的高低能够体现两种状态之间的截然不同，因此，在实际设计中，若待测用户在对应的候选社交维度的体现状态差异越大，候选匹配度应该差异越大。

1005、按照第一预设方式从各个候选匹配度中选取设定数量的目标匹配度；

计算各个候选社交维度对应的各个候选匹配度后，可以按照第一预设方式从各个候选匹配度中选取设定数量的目标匹配度。

具体的，在实际应用中，测试信息中可以包含多个候选社交维度，但可以从多个候选社交维度对应的候选匹配度中选取设定数量的目标匹配度，如可以是待测用户从测试后的多个候选社交维度中进行筛选的结果，也可以是根据待 测用户的测试记录对多个候选社交维度进行选取的结果。

以步骤1004的例子为参照进行说明，若候选匹配度即为说明的两个30分，那么目标匹配度可以是价值观这一候选社交维度对应的候选匹配度30分，也可是健身这一候选社交维度对应的候选匹配度30分，也可以都进行选择，具体可按照第一预设方式进行，此次不做限定。

1006、从候选社交维度中确定目标匹配度对应的目标社交维度的目标维度权重；

选取设定数量的目标匹配度后，可以从候选社交维度中确定目标匹配度对应的目标社交维度的目标维度权重。

具体的，在测试信息输出时，各个候选社交维度可以具有对应的候选维度权重，即在第二数据库中，可以存储有各个候选社交维度的组合权重，例如，三观(人生观、世界观、价值观)与经济水平这两个候选社交维度组合时，对应的权重可以分别为70％和30％，若阅读与电影这两个候选社交维度组合时，对应的权重则可以分别为50％，而若只有一个候选社交维度时，则其对应的权重可以为100％，从而，在候选社交维度中确定目标社交维度后，需要重新确定目标社交维度的目标维度权重。此外，可以理解的是，目标维度权重也可由待测用户进行修改，以能够最大限度的贴合待测用户的期望，修改的目标维度权重将被保存至第二数据库中，作为待测用户下一次测试时的候选社交维度。

以步骤1005的例子为参照进行说明，若目标匹配度是价值观这一候选社交维度对应的候选匹配度30分，那么可以确定该价值观对应的目标维度权重为100％，若目标匹配度是价值观和健身这两个候选社交维度对应的候选匹配度30分，那么可以分别确定价值观和健身对应的目标维度权重，如假设为65％和35％。

1007、根据目标匹配度和目标维度权重计算待测用户的第一社交信息；

本实施例中，确定目标维度权重后，可以根据目标匹配度和目标维度计算待测用户的第一社交信息。

以步骤1006的例子为参照进行说明，若选取目标维度为价值观，对应的目标匹配度为30分，对应的目标权重为100％，则可以确定待测用户的第一社交信息为价值观，其分值为30分，若选取目标维度为价值观和健身，对应的目标匹配度均为30分，对应的目标权重分别为65％和35％，则可以确定待测 用户的第一社交信息为价值观和健身，其分值则可以分别为19.5分和10.5分。需要说明的是，本实施例中第一社交信息的计算仅为示意性说明，具体计算方式应根据测试信息进行设定，此处不做限定。

1008、根据第一社交信息确定目标用户的第二社交信息中的目标社交信息；

计算第一社交信息后，可以根据第一社交信息确定目标用户的第二社交信息中的目标社交信息。

以步骤1007的例子为参照进行说明，若待测用户的第一社交信息为价值观，那么可以根据第一社交信息中的价值观这一社交维度确定包含有价值观的第二社交信息，进而可以确定目标用户的第二社交信息中价值观的分值。

需要说明的是，本实施例仅以上述一个例子示意性说明了目标用户的第二社交信息中的目标社交信息的确定方式，在实际应用中，还可以是其它方式，只要能够使得根据第一社交信息确定第二社交信息中的目标社交信息即可，具体此处不做限定。

1009、将第一社交信息与目标社交信息进行比较得到差异参数；

确定目标用户的目标社交信息后，可以将第一社交信息与目标社交信息进行比较得到差异参数。

以步骤1008的例子为参照进行说明，如若待测用户的第一社交信息为价值观，分值为30分，而目标用户的第二社交信息为价值观和经济水平这两个维度，其中价值观的分值为35分，那么可以将这两个分值进行比较，例如价值观这一维度的差异参数以差值进行表示，那么差异参数可以为5，其次，将待测用户和目标用户分别倾向的社交维度进行比较，也可以得到待测用户和目标用户的另一差异参数。

可以理解的是，上述说明的差异参数的得到方式仅为示意性说明，在实际应用中，具体方式可根据实际情况进行较为系统的计算，计算方式可预设。

1010、根据差异参数确定待测用户与目标用户之间的用户匹配度，差异参数所表示的差异性与用户匹配度负相关。

本实施例中得到差异参数后，可以根据差异参数确定待测用户与目标用户之间的用户匹配度，其中，差异参数表示的差异性与用户匹配度负相关，即差异性越大，用户匹配度越低。

具体的，以步骤1009的例子为参照进行说明，由于待测用户与目标用户在价值观这一维度的差异参数为5，那么可以根据该差异参数进行计算得到用户匹配度，如用户匹配度为95％，也可以是结合该差异参数，以及社交维度的倾向性这一差异参数进行综合计算得到用户匹配度，如用户匹配度为70％，具体也可根据各个差异参数对应的权重进行计算。在实际应用中，若待测用户和目标用户之间存在多个社交维度对应的差异参数，那么也可以对多个社交维度对应的差异参数以及其它差异参数中的一个或多个进行计算。

需要说明的是，本实施例中上述用户匹配度的确定方式仅为示意性说明，在实际应用中，具体确定方式可根据实际情况进行较为系统的计算，计算方式可预设。

可以理解的是，图5所示实施例、图7所示实施例、图8所示实施例和图10所示实施例中的不同之处可以彼此参考与交叉使用，具体可根据实际需要进行设定，此处不做限定。

上面对本发明实施例中的匹配度计算方法进行了描述，下面对本发明实施例中的匹配度计算装置进行描述，请参阅图11，本发明实施例中匹配度计算装置一个实施例包括：

第一输出模块1101，用于向待测用户输出测试信息，测试信息至少对应一个用于社交匹配的社交维度，且测试信息至少包括两项表示社交维度的属性的选项；

第一获取模块1102，用于获取待测用户反馈的输出模块输出的测试信息的第一选项结果；

计算模块1103，用于根据第一获取模块获取的第一选项结果计算待测用户的第一社交信息；

第一确定模块1104，用于根据计算模块计算的第一社交信息与目标用户的第二社交信息确定待测用户与目标用户之间的用户匹配度，第二社交信息由目标用户反馈的测试信息的第二选项结果计算得到。

需要说明的是，本实施例中的计算模块1103和第一确定模块1104可以有进一步的划分，具体在图11中得到了体现，在实际应用中，计算模块1103和第一确定模块1104可以不限于图11的示意性说明，此处说明之后，在后面即不再重复说明。

具体的，本实施例中，计算模块1103可以进一步包括：

第一确定单元11031，用于根据测试信息确定待测用户测试的各个候选社交维度；

第一计算单元11032，用于根据第一选项结果计算各个候选社交维度对应的各个候选匹配度；

第二计算单元11033，用于从各个候选匹配度中选取设定数量的目标匹配度计算待测用户的第一社交信息。

本实施例中，第一计算单元11032包括：

第一确定子单元110321，用于根据第一选项结果确定各个候选社交维度对应的各个目标选项；

获取子单元110322，用于获取各个目标选项对应的各个属性权重；

第一计算子单元110323，用于根据各个属性权重计算各个候选社交维度对应的各个候选匹配度。

本实施例中，第二计算单元11033可以进一步包括：

选取子单元110331，用于按照第一预设方式从各个候选匹配度中选取设定数量的目标匹配度；

第二确定子单元110332，用于从候选社交维度中确定目标匹配度对应的目标社交维度的目标维度权重；

第二计算子单元110333，用于根据目标匹配度和目标维度权重计算待测用户的第一社交信息。

本实施例中，第一确定模块1104可以进一步包括：

第二确定单元11041，用于根据第一社交信息确定目标用户的第二社交信息中的目标社交信息；

比较单元11042，用于将第一社交信息与目标社交信息进行比较得到差异参数；

第三确定单元11043，用于根据差异参数确定待测用户与目标用户之间的用户匹配度，差异参数所表示的差异性与用户匹配度负相关。

本实施例中，第一输出模块1101可以向待测用户输出的测试信息，通过该测试信息可以从社交维度以及社交维度的属性两方面对待测用户的某一交友倾向进行较为全面的分析，有效避免了在用户匹配度的确定过程中由于影响 因素的单一性以及对影响因素的表面分析而造成的不准确性。其中，第一计算模块1103根据第一获取模块1102获取的待测用户反馈的测试信息的选项结果计算得出的第一社交信息，则较为客观地反映了待测用户的真实交友需求，而不仅仅依赖于用户输入的诸如个人资料信息，且第一确定模块1104基于对应的社交信息可以确定待测用户与目标用户之间的用户匹配度，从而提高了用户匹配度的准确性以及有效性，有利于将可能真正匹配的潜在目标用户推荐给待测用户。

为便于理解，下面对本发明实施例中的匹配度计算装置进行详细描述，请参阅图12，本发明实施例中匹配度计算装置另一实施例包括：

本实施例中的模块1201与图11所示实施例中的模块1101相同，模块1202与图11所示实施例中的模块1102相同，模块1203与图11所示实施例中的模块1103相同，此处不再赘述。

存储模块1204，用于存储第一社交信息至第一数据库；

第二确定模块1205，用于按照第二预设方式确定目标用户；

第一调取模块1206，用于从第一数据库中调取目标用户的第二社交信息；

本实施例中的模块1207与图11所示实施例中的模块1104相同，此处不再赘述。

推荐模块1208，用于根据匹配度向待测用户推荐目标用户；

第一检测模块1209，用于检测待测用户与目标用户之间是否有建立社交关系；

记录模块1210，用于将检测结果分别记录至待测用户以及目标用户对应的社交质量信息。

本实施例中，第二确定模块1205可以进一步包括：

第四确定单元12051，用于根据第一社交信息确定目标用户；

和/或，

第一获取单元12052，用于获取待测用户反馈的目标用户限定信息；

第五确定单元12053，用于根据目标用户限定信息确定目标用户；

和/或，

第二获取单元12054，用于获取待测用户的数据信息，数据信息至少包括用户的网络行为数据信息；

第六确定单元12055，用于根据网络行为数据信息确定目标用户。

本实施例中，第四确定单元12051可以进一步包括：

第三确定子单元120511，用于根据第一社交信息确定待测用户的待测信息中的目标社交维度；

第四确定子单元120512，用于从第一数据库中确定包含目标社交维度的测试记录对应的目标用户。

本实施例中，推荐模块1208可以进一步包括：

排序单元12081，用于按用户匹配度从高到低的原则对多个目标用户进行排序；

第一推荐单元12082，用于选取用户匹配度最高的设定数量的目标用户，推荐给待测用户。

本实施例中，推荐模块1208还可以进一步包括：

排序单元12081，用于按用户匹配度从高到低的原则对多个目标用户进行排序；

第二推荐单元12083，用于选取用户匹配度大于第一预设阈值的目标用户，推荐给待测用户。

本实施例中，推荐模块1208还可以进一步包括：

排序单元12081，用于按用户匹配度从高到低的原则对多个目标用户进行排序；

第三获取单元12084，用于获取目标用户的操作频率；

第三推荐单元12085，用于选取用户匹配度最高且操作频率大于第二预设阈值的目标用户，推荐给待测用户。

本实施例中，推荐模块1208还可以进一步包括：

排序单元12081，用于按用户匹配度从高到低的原则对多个目标用户进行排序；

第四获取单元12086，用于获取目标用户的地理位置；

第四推荐单元12087，用于选取用户匹配度最高且地理位置与待测用户属于同一区域的目标用户，推荐给待测用户。

本实施例中，推荐模块1208还可以进一步包括：

排序单元12081，用于按用户匹配度从高到低的原则对多个目标用户进行 排序；

第五获取单元12088，用于获取待测用户反馈的推荐限定信息；

第五推荐单元12089，用于选取用户匹配度最高且满足推荐限定信息的目标用户，推荐给待测用户。

请参阅图13，本发明实施例中匹配度计算装置另一实施例包括：

第二检测模块1301，用于检测是否满足预置的触发条件。

第二输出模块1302，用于向待测用户输出交友倾向选择信息；

第二获取模块1303，用于获取待测用户反馈的交友倾向选择信息的选择结果；

第二调取模块1304，用于根据选择结果从第二数据库中调取对应的测试信息。

本实施例中的模块1305与图11所示实施例中的模块1101相同，此处不再赘述。

触发模块1306，用于当第二检测模块检测满足预置的触发条件时，则触发向待测用户输出测试信息的步骤。

本实施例中的模块1307与图11所示实施例中的模块1102相同，模块1308与图11所示实施例中的模块1103相同，模块1309与图11所示实施例中的模块1104相同，此处不再赘述。

更新模块1310，用于在预设周期内按照第三预设方式更新第二数据库的数据信息。

本实施例中，第二检测模块1301可以进一步包括：

第一检测单元13011，用于检测待测用户的联系人数量是否小于第三预设阈值；

第七确定单元13012，用于当联系人数量小于第三预设阈值时，则确定满足预置的触发条件；

或，

第二检测单元13013，用于检测待测用户的目标个人属性信息是否发生更改；

第八确定单元13014，用于当目标个人属性信息发生更改时，则确定满足预置的触发条件；

或，

第三检测单元13015，用于检测是否接收到目标信号，目标信号包括按键信号或动作信号或语音信号或生物特征信号；

第九确定单元13016，用于当接收到目标信号时，则确定满足预置的触发条件。

本实施例中，更新模块1310可以进一步包括：

第六获取单元13101，用于在预设周期内获取注册用户反馈的问题清单；

第一更新单元13102，用于根据问题清单更新第二数据库的数据信息；或，

第七获取单元13103，用于在预设周期内获取最新的交友资讯信息；

第二更新单元13104，用于根据交友资讯信息更新第二数据库的数据信息。

请参阅图14，本发明实施例中匹配度计算装置另一实施例包括：

本实施例中的模块1401与图11所示实施例中的模块1101相同，模块1402与图11所示实施例中的模块1102相同，模块1403与图11所示实施例中的模块1103相同，模块1404与图11所示实施例中的模块1104相同，此处不再赘述。

接收模块1405，用于接收活动信息；

第三确定模块1406，用于根据活动信息和用户匹配度确定设定数量的目标用户；

显示模块1407，用于在活动信息对应的活动界面上显示目标用户，以使得目标用户与待测用户之间建立通信连接，活动信息包括公共推举活动信息或个人推举活动信息或群体推举活动信息，活动信息的内容至少包括活动时间；

删除模块1408，用于按照第四预设方式删除活动消息。

本实施例中，删除模块1408可以进一步包括：

第四检测单元14081，用于检测活动信息的接收时长或发送时长是否大于预设时长阈值；

第一删除单元14082，用于当接收时长或发送时长大于预设时长阈值时，则删除活动消息；

或，

第五检测单元14083，用于检测当前时间是否超过活动信息中的活动时 间；

第二删除单元14084，用于当当前时间超过活动时间时，则删除活动消息；

或，

第六检测单元14085，用于检测是否接收到第二目标信号，第二目标信号包括第二按键信号或第二动作信号或第二语音信号或第二生物特征信号；

第三删除单元14086，用于当接收到第二目标信号时，则删除活动信息。

可以理解的是，本实施例中的接收模块1405也可以替换为发送模块1405，该发送模块1405用于发送活动信息，具体的模块内容可根据活动信息的发起方决定。

上面从模块化功能实体的角度对本发明实施例中的匹配度计算装置进行描述，下面从硬件处理的角度对本发明实施例中的用户设备进行描述，请参阅图15，本发明实施例中用户设备一个实施例包括：

处理器1501以及存储器1502；

存储器1502用于存储指令，处理器1501用于执行存储指令，存储指令在被处理器1501执行时，使用户设备执行如下功能：

向待测用户输出测试信息，测试信息至少对应一个用于社交匹配的社交维度，且测试信息至少包括两项表示社交维度的属性的选项；

获取待测用户反馈的测试信息的第一选项结果；

根据第一选项结果计算待测用户的第一社交信息；

根据第一社交信息与目标用户的第二社交信息确定待测用户与目标用户之间的用户匹配度，第二社交信息由目标用户反馈的测试信息的第二选项结果计算得到。

在本发明的一些实施例中，存储指令在被处理器1501执行时，使用户设备还执行如下功能：

根据测试信息确定待测用户测试的各个候选社交维度；

根据第一选项结果计算各个候选社交维度对应的各个候选匹配度；

从各个候选匹配度中选取设定数量的目标匹配度计算待测用户的第一社交信息。

在本发明的一些实施例中，存储指令在被处理器1501执行时，使用户设备还执行如下功能：

根据第一选项结果确定各个候选社交维度对应的各个目标选项；

获取各个目标选项对应的各个属性权重；

根据各个属性权重计算各个候选社交维度对应的各个候选匹配度。

在本发明的一些实施例中，存储指令在被处理器1501执行时，还使得用户设备执行如下功能：

按照第一预设方式从各个候选匹配度中选取设定数量的目标匹配度；

从候选社交维度中确定目标匹配度对应的目标社交维度的目标维度权重；

根据目标匹配度和目标维度权重计算待测用户的第一社交信息。

在本发明的一些实施例中，存储指令在被处理器1501执行时，使用户设备还执行如下功能：

根据第一社交信息确定目标用户的第二社交信息中的目标社交信息；

将第一社交信息与目标社交信息进行比较得到差异参数；

根据差异参数确定待测用户与目标用户之间的用户匹配度，差异参数所表示的差异性与用户匹配度负相关。

在本发明的一些实施例中，存储指令在被处理器1501执行时，使用户设备还执行如下功能：

按照第二预设方式确定目标用户；

从第一数据库中调取目标用户的第二社交信息。

在本发明的一些实施例中，存储指令在被处理器1501执行时，还使得用户设备执行如下功能：

根据第一社交信息确定目标用户；

和/或，

获取待测用户反馈的目标用户限定信息；

根据目标用户限定信息确定目标用户；

和/或，

获取待测用户的数据信息，数据信息至少包括用户的网络行为数据信息；

根据网络行为数据信息确定目标用户。

在本发明的一些实施例中，存储指令在被处理器1501执行时，使用户设备还执行如下功能：

根据第一社交信息确定待测用户的待测信息中的目标社交维度；

从第一数据库中确定包含目标社交维度的测试记录对应的目标用户。

在本发明的一些实施例中，存储指令在被处理器1501执行时，使用户设备还执行如下功能：

存储第一社交信息至第一数据库。

在本发明的一些实施例中，存储指令在被处理器1501执行时，使用户设备还执行如下功能：

根据用户匹配度向待测用户推荐目标用户。

在本发明的一些实施例中，存储指令在被处理器1501执行时，使用户设备还执行如下功能：

按用户匹配度从高到低的原则对多个目标用户进行排序；

选取用户匹配度最高的设定数量的目标用户，推荐给待测用户。

在本发明的一些实施例中，存储指令在被处理器1501执行时，使用户设备还执行如下功能：

按用户匹配度从高到低的原则对多个目标用户进行排序；

选取用户匹配度大于第一预设阈值的目标用户，推荐给待测用户。

在本发明的一些实施例中，存储指令在被处理器1501执行时，使用户设备还执行如下功能：

按用户匹配度从高到低的原则对多个目标用户进行排序，并获取目标用户的操作频率；

选取用户匹配度最高且操作频率大于第二预设阈值的目标用户，推荐给待测用户。

在本发明的一些实施例中，存储指令在被处理器1501执行时，使用户设备还执行如下功能：

按用户匹配度从高到低的原则对多个目标用户进行排序，并获取目标用户的地理位置；

选取用户匹配度最高且地理位置与待测用户属于同一区域的目标用户，推荐给待测用户。

在本发明的一些实施例中，存储指令在被处理器1501执行时，使用户设备还执行如下功能：

按用户匹配度从高到低的原则对多个目标用户进行排序，并获取待测用户 反馈的推荐限定信息；

选取用户匹配度最高且满足推荐限定信息的目标用户，推荐给待测用户。

在本发明的一些实施例中，存储指令在被处理器1501执行时，使用户设备还执行如下功能：

推荐给待测用户对应的呈现方式包括：通过列表或组图或图片云或名片云的方式显示目标用户。

在本发明的一些实施例中，存储指令在被处理器1501执行时，使用户设备还执行如下功能：

推荐给待测用户对应的推荐内容包括：用户匹配度，和/或，个人属性信息，和/或，社交质量信息；

个人属性信息包括：头像信息，和/或，签名信息，和/或，星座信息，和/或，年龄信息，和/或，地理位置信息，和/或，职业信息；

社交质量信息包括社交关系建立成功率，和/或，用户优良记录信息。

在本发明的一些实施例中，存储指令在被处理器1501执行时，使用户设备还执行如下功能：

推荐给待测用户对应的排列方式包括：

根据预设排列方向，按用户匹配度从高到低的原则排列目标用户；或，

根据预设排列方向，按排列位数排列目标用户，排列位数由根据目标用户与待测用户之间的地理位置距离，以及用户匹配度计算得到。

在本发明的一些实施例中，存储指令在被处理器1501执行时，使用户设备还执行如下功能：

检测待测用户与目标用户之间是否有建立社交关系，并将检测结果分别记录至待测用户以及目标用户对应的社交质量信息。

在本发明的一些实施例中，存储指令在被处理器1501执行时，还使得用户设备执行如下功能：

检测是否满足预置的触发条件。

若是，则触发向待测用户输出测试信息的步骤。

在本发明的一些实施例中，存储指令在被处理器1501执行时，还使得用户设备执行如下功能：

检测待测用户的联系人数量是否小于第三预设阈值，若是，则确定满足预 置的触发条件；

或，

检测待测用户的目标个人属性信息是否发生更改，若是，则确定满足预置的触发条件；

或，

检测是否接收到第一目标信号，第一目标信号包括第一按键信号或第一动作信号或第一语音信号或第一生物特征信号，若是，则确定满足预置的触发条件。

在本发明的一些实施例中，存储指令在被处理器1501执行时，使用户设备还执行如下功能：

向待测用户输出交友倾向选择信息；

获取待测用户反馈的交友倾向选择信息的选择结果；

根据选择结果从第二数据库中调取对应的测试信息。

在本发明的一些实施例中，存储指令在被处理器1501执行时，使用户设备还执行如下功能：

测试信息以及交友倾向选择信息对应的输出方式分别包括文字，和/或，图片，和/或，语音，和/或，视频。

在本发明的一些实施例中，存储指令在被处理器1501执行时，使用户设备还执行如下功能：

测试信息以及交友倾向选择信息对应的题型分别包括单选题，和/或，多选题，和/或，填空题，和/或，判断题。

在本发明的一些实施例中，存储指令在被处理器1501执行时，使用户设备还执行如下功能：

在预设周期内按照第三预设方式更新第二数据库的数据信息。

在本发明的一些实施例中，存储指令在被处理器1501执行时，使用户设备还执行如下功能：

在第一预设周期内获取注册用户反馈的问题清单；

根据问题清单更新第二数据库的数据信息；和/或，

在第二预设周期内获取最新的交友资讯信息；

根据交友资讯信息更新第二数据库的数据信息。

在本发明的一些实施例中，存储指令在被处理器1501执行时，使用户设备还执行如下功能：

根据活动信息和用户匹配度确定设定数量的目标用户，并在活动信息对应的活动界面上显示目标用户，以使得目标用户与待测用户之间建立通信连接，活动信息包括公共推举活动信息或个人推举活动信息或群体推举活动信息。

在本发明的一些实施例中，存储指令在被处理器1501执行时，使用户设备还执行如下功能：

接收活动信息；或，

发送活动信息。

在本发明的一些实施例中，存储指令在被处理器1501执行时，使用户设备还执行如下功能：

按照第四预设方式删除活动消息。

在本发明的一些实施例中，存储指令在被处理器1501执行时，使用户设备还执行如下功能：

检测活动信息的接收时长或发送时长是否大于预设时长阈值；

若是，则删除活动消息；

或，

检测当前时间是否超过活动信息中的活动时间；

若是，则删除活动消息；

或，

检测是否接收到第二目标信号，第二目标信号包括第二按键信号或第二动作信号或第二语音信号或第二生物特征信号；

若是，则删除活动消息；

本实施例中，处理器1501在向待测用户输出的测试信息后，处理器1105可以获取待测用户反馈的测试信息的选项结果，且处理器1105可以根据选项结果计算待测用户第一社交信息，其中，处理器1105通过测试信息可以从社交维度以及社交维度的属性两方面对待测用户的某一交友倾向进行较为全面的分析，有效避免了在用户匹配度的确定过程中由于影响因素的单一性以及对影响因素的表面分析而造成的不准确性。从而处理器1105计算得到的第一社交信息能够较为客观地反映待测用户的真实交友需求，而不仅仅依赖于用户输 入的诸如个人资料信息，在得到第一社交信息后，处理器1105还可以基于对应的社交信息确定待测用户与目标用户之间的用户匹配度，从而提高了用户匹配度的准确性以及有效性，有利于将可能真正匹配的潜在目标用户推荐给待测用户。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。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或者该技术方案的全部或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一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以 存储程序代码的介质。

以上所述，以上实施例仅用以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；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (61)

1. 一种匹配度计算方法，其特征在于，包括：

   向待测用户输出测试信息，所述测试信息至少对应一个用于社交匹配的社交维度，且所述测试信息至少包括两项表示所述社交维度的属性的选项；

   获取所述待测用户反馈的所述测试信息的第一选项结果；

   根据所述第一选项结果计算所述待测用户的第一社交信息；

   根据所述第一社交信息与目标用户的第二社交信息确定所述待测用户与所述目标用户之间的用户匹配度，所述第二社交信息由所述目标用户反馈的所述测试信息的第二选项结果计算得到。
2. 根据权利要求1所述的匹配度计算方法，其特征在于，所述根据所述第一选项结果计算所述待测用户的第一社交信息包括：

   根据所述测试信息确定所述待测用户测试的各个候选社交维度；

   根据所述第一选项结果计算所述各个候选社交维度对应的各个候选匹配度；

   从所述各个候选匹配度中选取设定数量的目标匹配度计算所述待测用户的第一社交信息。
3. 根据权利要求2所述的匹配度计算方法，其特征在于，所述根据所述第一选项结果计算所述各个候选社交维度对应的各个候选匹配度包括：

   根据所述第一选项结果确定所述各个候选社交维度对应的各个目标选项；

   获取所述各个目标选项对应的各个属性权重；

   根据所述各个属性权重计算所述各个候选社交维度对应的各个候选匹配度。
4. 根据权利要求2所述的匹配度计算方法，其特征在于，所述从所述各个候选匹配度中选取设定数量的目标匹配度计算所述待测用户的第一社交信息包括：

   按照第一预设方式从所述各个候选匹配度中选取设定数量的目标匹配度；

   从所述候选社交维度中确定所述目标匹配度对应的目标社交维度的目标维度权重；

   根据所述目标匹配度和所述目标维度权重计算所述待测用户的第一社交信息。
5. 根据权利要求1至4中任一项所述的匹配度计算方法，其特征在于，所述根据所述第一社交信息与目标用户的第二社交信息确定所述待测用户与所述目标用户之间的匹配度包括：

   根据所述第一社交信息确定目标用户的第二社交信息中的目标社交信息；

   将所述第一社交信息与目标社交信息进行比较得到差异参数；

   根据所述差异参数确定所述待测用户与所述目标用户之间的用户匹配度，所述差异参数所表示的差异性与所述用户匹配度负相关。
6. 根据权利要求1至4中任一项所述的匹配度计算方法，其特征在于，所述根据所述第一社交信息与目标用户的第二社交信息确定所述待测用户与所述目标用户之间的用户匹配度之前，所述方法还包括：

   按照第二预设方式确定所述目标用户；

   从第一数据库中调取所述目标用户的第二社交信息。
7. 根据权利要求6所述的匹配度计算方法，其特征在于，所述按照第二预设方式确定所述目标用户包括：

   根据所述第一社交信息确定所述目标用户；

   和/或，

   获取所述待测用户反馈的目标用户限定信息；

   根据所述目标用户限定信息确定所述目标用户；

   和/或，

   获取所述待测用户的数据信息，所述数据信息至少包括所述用户的网络行为数据信息；

   根据所述网络行为数据信息确定所述目标用户。
8. 根据权利要求7所述的匹配度计算方法，其特征在于，所述根据所述第一社交信息确定所述目标用户包括：

   根据所述第一社交信息确定所述待测用户的所述待测信息中的所述目标社交维度；

   从所述第一数据库中确定包含所述目标社交维度的测试记录对应的所述目标用户。
9. 根据权利要求7或8所述的匹配度计算方法，其特征在于，在根据所述第一选项结果计算所述待测用户的第一社交信息之后，所述方法还包括：

   存储所述第一社交信息至所述第一数据库。
10. 根据根据权利要求1至4中任一项所述的匹配度计算方法，其特征在于，在根据所述第一社交信息与目标用户的第二社交信息确定所述待测用户与所述目标用户之间的用户匹配度之后，所述方法还包括：

    根据所述用户匹配度向所述待测用户推荐所述目标用户。
11. 根据权利要求10所述的匹配度计算方法，其特征在于，所述根据所述用户匹配度向所述待测用户推荐所述目标用户包括：

    按所述用户匹配度从高到低的原则对多个所述目标用户进行排序；

    选取所述用户匹配度最高的设定数量的所述目标用户，推荐给所述待测用户。
12. 根据权利要求10所述的匹配度计算方法，其特征在于，所述根据所述用户匹配度向所述待测用户推荐所述目标用户包括：

    按所述用户匹配度从高到低的原则对多个所述目标用户进行排序；

    选取所述用户匹配度大于第一预设阈值的所述目标用户，推荐给所述待测用户。
13. 根据权利要求10所述的匹配度计算方法，其特征在于，所述根据所述用户匹配度向所述待测用户推荐所述目标用户包括：

    按所述用户匹配度从高到低的原则对多个所述目标用户进行排序，并获取所述目标用户的操作频率；

    选取所述用户匹配度最高且所述操作频率大于第二预设阈值的所述目标用户，推荐给所述待测用户。
14. 根据权利要求10所述的匹配度计算方法，其特征在于，所述根据所述用户匹配度向所述待测用户推荐所述目标用户包括：

    按所述用户匹配度从高到低的原则对多个所述目标用户进行排序，并获取所述目标用户的地理位置；

    选取所述用户匹配度最高且所述地理位置与所述待测用户属于同一区域的所述目标用户，推荐给所述待测用户。
15. 根据权利要求10所述的匹配度计算方法，其特征在于，所述根据所述用户匹配度向所述待测用户推荐所述目标用户包括：

    按所述用户匹配度从高到低的原则对多个所述目标用户进行排序，并获取 所述待测用户反馈的推荐限定信息；

    选取所述用户匹配度最高且满足所述推荐限定信息的所述目标用户，推荐给所述待测用户。
16. 根据权利要求11至15中任一项所述的匹配度计算方法，其特征在于，所述推荐给所述待测用户对应的呈现方式包括：

    通过列表或组图或图片云或名片云的方式显示所述目标用户。
17. 根据权利要求11至15中任一项所述的匹配度计算方法，其特征在于，所述推荐给所述待测用户对应的推荐内容包括：用户匹配度，和/或，个人属性信息，和/或，社交质量信息；

    所述个人属性信息包括：头像信息，和/或，签名信息，和/或，星座信息，和/或，年龄信息，和/或，地理位置信息，和/或，职业信息；

    所述社交质量信息包括社交关系建立成功率，和/或，用户优良记录信息。
18. 根据权利要求11至15中任一项所述的匹配度计算方法，其特征在于，所述推荐给所述待测用户对应的排列方式包括：

    根据预设排列方向，按所述用户匹配度从高到低的原则排列所述目标用户；或，

    根据所述预设排列方向，按排列位数排列所述目标用户，所述排列位数由根据所述目标用户与所述待测用户之间的地理位置距离，以及所述用户匹配度计算得到。
19. 根据权利要求11至15中任一项所述的匹配度计算方法，其特征在于，在所述根据所述匹配度向所述待测用户推荐所述目标用户之后，所述方法还包括：

    检测所述待测用户与所述目标用户之间是否有建立社交关系，并将检测结果分别记录至所述待测用户以及所述目标用户对应的社交质量信息。
20. 根据权利要求1至4中任一项所述的匹配度计算方法，其特征在于，在所述向待测用户输出测试信息之前，所述方法还包括：

    检测是否满足预置的触发条件；

    若是，则触发所述向待测用户输出测试信息的步骤。
21. 根据权利要求20所述的匹配度计算方法，其特征在于，所述检测是否满足预置的触发条件包括：

    检测所述待测用户的联系人数量是否小于第三预设阈值，若是，则确定满足预置的触发条件；

    或，

    检测所述待测用户的目标个人属性信息是否发生更改，若是，则确定满足预置的触发条件；

    或，

    检测是否接收到第一目标信号，所述第一目标信号包括第一按键信号或第一动作信号或第一语音信号或第一生物特征信号，若是，则确定满足预置的触发条件。
22. 根据权利要求1至4中任一项所述的匹配度计算方法，其特征在于，在所述向待测用户输出测试信息之前，所述方法还包括：

    向所述待测用户输出交友倾向选择信息；

    获取所述待测用户反馈的所述交友倾向选择信息的选择结果；

    根据所述选择结果从第二数据库中调取对应的测试信息。
23. 根据权利要求22所述的匹配度计算方法，其特征在于，所述测试信息以及所述交友倾向选择信息对应的输出方式分别包括文字，和/或，图片，和/或，语音，和/或，视频。
24. 根据权利要求22所述的匹配度计算方法，其特征在于，所述测试信息以及所述交友倾向选择信息对应的题型分别包括单选题，和/或，多选题，和/或，填空题，和/或，判断题。
25. 根据权利要求22所述的匹配度计算方法，其特征在于，所述方法还包括：

    在预设周期内按照第三预设方式更新所述第二数据库的数据信息。
26. 根据权利要求25所述的匹配度计算方法，其特征在于，所述在预设周期内按照第三预设方式更新所述第二数据库的数据信息包括：

    在第一预设周期内获取注册用户反馈的问题清单；

    根据所述问题清单更新所述第二数据库的数据信息；和/或，

    在第二预设周期内获取最新的交友资讯信息；

    根据所述交友资讯信息更新所述第二数据库的数据信息。
27. 根据权利要求1至4中任一项所述的匹配度计算方法，其特征在于， 在所述根据所述第一社交信息与目标用户的第二社交信息确定所述待测用户与所述目标用户之间的用户匹配度之后，所述方法还包括：

    根据活动信息和所述用户匹配度确定设定数量的所述目标用户，并在所述活动信息对应的活动界面上显示所述目标用户，以使得所述目标用户与所述待测用户之间建立通信连接，所述活动信息包括公共推举活动信息或个人推举活动信息或群体推举活动信息，所述活动信息的内容至少包括活动时间。
28. 根据权利要求27所述的匹配度计算方法，其特征在于，在所述根据活动信息和所述匹配度信息确定设定数量的所述目标用户，并在所述活动信息对应的活动界面上显示所述目标用户之前，所述方法还包括：

    接收所述活动信息；或，

    发送所述活动信息。
29. 根据权利要求28所述的匹配度计算方法，其特征在于，所述方法还包括：

    按照第四预设方式删除所述活动消息。
30. 根据权利要求29所述的匹配度计算方法，其特征在于，所述按照第四预设方式删除所述活动消息包括：

    检测所述活动信息的接收时长或发送时长是否大于预设时长阈值；

    若是，则删除所述活动消息；

    或，

    检测当前时间是否超过所述活动信息中的所述活动时间；

    若是，则删除所述活动消息；

    或，

    检测是否接收到第二目标信号，所述第二目标信号包括第二按键信号或第二动作信号或第二语音信号或第二生物特征信号；

    若是，则删除所述活动信息。
31. 一种匹配度计算装置，其特征在于，包括：

    第一输出模块，用于向待测用户输出测试信息，所述测试信息至少对应一个用于社交匹配的社交维度，且所述测试信息至少包括两项表示所述社交维度的属性的选项；

    第一获取模块，用于获取所述待测用户反馈的所述输出模块输出的所述测 试信息的第一选项结果；

    计算模块，用于根据所述第一获取模块获取的所述第一选项结果计算所述待测用户的第一社交信息；

    第一确定模块，用于根据计算模块计算的所述第一社交信息与目标用户的第二社交信息确定所述待测用户与所述目标用户之间的用户匹配度，所述第二社交信息由所述目标用户反馈的所述测试信息的第二选项结果计算得到。
32. 根据权利要求31所述的匹配度计算装置，其特征在于，所述计算模块包括：

    第一确定单元，用于根据所述测试信息确定所述待测用户测试的各个候选社交维度；

    第一计算单元，用于根据所述第一选项结果计算所述各个候选社交维度对应的各个候选匹配度；

    第二计算单元，用于从所述各个候选匹配度中选取设定数量的目标匹配度计算所述待测用户的第一社交信息。
33. 根据权利要求32所述的匹配度计算装置，其特征在于，所述第一计算单元包括：

    第一确定子单元，用于根据所述第一选项结果确定所述各个候选社交维度对应的各个目标选项；

    获取子单元，用于获取所述各个目标选项对应的各个属性权重；

    第一计算子单元，用于根据所述各个属性权重计算所述各个候选社交维度对应的各个候选匹配度。
34. 根据权利要求32所述的匹配度计算装置，其特征在于，所述第二计算单元包括：

    选取子单元，用于按照第一预设方式从所述各个候选匹配度中选取设定数量的目标匹配度；

    第二确定子单元，用于从所述候选社交维度中确定所述目标匹配度对应的目标社交维度的目标维度权重；

    第二计算子单元，用于根据所述目标匹配度和所述目标维度权重计算所述待测用户的第一社交信息。
35. 根据权利要求31至34中任一项所述的匹配度计算装置，其特征在于， 所述第一确定模块包括：

    第二确定单元，用于根据所述第一社交信息确定目标用户的第二社交信息中的目标社交信息；

    比较单元，用于将所述第一社交信息与目标社交信息进行比较得到差异参数；

    第三确定单元，用于根据所述差异参数确定所述待测用户与所述目标用户之间的用户匹配度，所述差异参数所表示的差异性与所述用户匹配度负相关。
36. 根据权利要求31至34中任一项所述的匹配度计算装置，其特征在于，所述装置还包括：

    第二确定模块，用于按照第二预设方式确定所述目标用户；

    第一调取模块，用于从第一数据库中调取所述目标用户的第二社交信息。
37. 根据权利要求36所述的匹配度计算装置，其特征在于，所述第二确定模块包括：

    第四确定单元，用于根据所述第一社交信息确定所述目标用户；

    和/或，

    第一获取单元，用于获取所述待测用户反馈的目标用户限定信息；

    第五确定单元，用于根据所述目标用户限定信息确定所述目标用户；

    和/或，

    第二获取单元，用于获取所述待测用户的数据信息，所述数据信息至少包括所述用户的网络行为数据信息；

    第六确定单元，用于根据所述网络行为数据信息确定所述目标用户。
38. 根据权利要求37所述的匹配度计算装置，其特征在于，所述第四确定单元包括：

    第三确定子单元，用于根据所述第一社交信息确定所述待测用户的所述待测信息中的所述目标社交维度；

    第四确定子单元，用于从所述第一数据库中确定包含所述目标社交维度的测试记录对应的所述目标用户。
39. 根据权利要求37或38所述的匹配度计算装置，其特征在于，所述装置还包括：

    存储模块，用于存储所述第一社交信息至所述第一数据库。
40. 根据根据权利要求31至34中任一项所述的匹配度计算装置，其特征在于，所述装置还包括：

    推荐模块，用于根据所述匹配度向所述待测用户推荐所述目标用户。
41. 根据权利要求40所述的匹配度计算装置，其特征在于，所述推荐模块包括：

    排序单元，用于按所述用户匹配度从高到低的原则对多个所述目标用户进行排序；

    第一推荐单元，用于选取所述用户匹配度最高的设定数量的所述目标用户，推荐给所述待测用户。
42. 根据权利要求40所述的匹配度计算装置，其特征在于，所述推荐模块包括：

    所述排序单元，用于按所述用户匹配度从高到低的原则对多个所述目标用户进行排序；

    第二推荐单元，用于选取所述用户匹配度大于第一预设阈值的所述目标用户，推荐给所述待测用户。
43. 根据权利要求40所述的匹配度计算装置，其特征在于，所述推荐模块包括：

    所述排序单元，用于按所述用户匹配度从高到低的原则对多个所述目标用户进行排序；

    第三获取单元，用于获取所述目标用户的操作频率；

    第三推荐单元，用于选取所述用户匹配度最高且所述操作频率大于第二预设阈值的所述目标用户，推荐给所述待测用户。
44. 根据权利要求40所述的匹配度计算装置，其特征在于，所述推荐模块包括：

    所述排序单元，用于按所述用户匹配度从高到低的原则对多个所述目标用户进行排序；

    第四获取单元，用于获取所述目标用户的地理位置；

    第四推荐单元，用于选取所述用户匹配度最高且所述地理位置与所述待测用户属于同一区域的所述目标用户，推荐给所述待测用户。
45. 根据权利要求40所述的匹配度计算装置，其特征在于，所述推荐模 块包括：

    所述排序单元，用于按所述用户匹配度从高到低的原则对多个所述目标用户进行排序；

    第五获取单元，用于获取所述待测用户反馈的推荐限定信息；

    第五推荐单元，用于选取所述用户匹配度最高且满足所述推荐限定信息的所述目标用户，推荐给所述待测用户。
46. 根据权利要求41至45中任一项所述的匹配度计算装置，其特征在于，所述推荐模块对应的呈现方式包括：

    通过列表或组图或图片云或名片云的方式显示所述目标用户。
47. 根据权利要求41至45中任一项所述的匹配度计算装置，其特征在于，所述推荐模块对应的推荐内容包括：用户匹配度，和/或，个人属性信息，和/或，社交质量信息；

    所述个人属性信息包括：头像信息，和/或，签名信息，和/或，星座信息，和/或，年龄信息，和/或，地理位置信息，和/或，职业信息；

    所述社交质量信息包括社交关系建立成功率，和/或，用户优良记录信息。
48. 根据权利要求41至45中任一项所述的匹配度计算装置，其特征在于，所述推荐模块对应的排列方式包括：

    根据预设排列方向，按所述用户匹配度从高到低的原则排列所述目标用户；或，

    根据所述预设排列方向，按排列位数排列所述目标用户，所述排列位数由根据所述目标用户与所述待测用户之间的地理位置距离，以及所述用户匹配度计算得到。
49. 根据权利要求41至45中任一项所述的匹配度计算装置，其特征在于，所述装置还包括：

    第一检测模块，用于检测所述待测用户与所述目标用户之间是否有建立社交关系；

    记录模块，用于将检测结果分别记录至所述待测用户以及所述目标用户对应的社交质量信息。
50. 根据权利要求31至34中任一项所述的匹配度计算装置，其特征在于，所述装置还包括：

    第二检测模块，用于检测是否满足预置的触发条件；

    触发模块，用于当第二检测模块检测满足预置的触发条件时，则触发所述向待测用户输出测试信息的步骤。
51. 根据权利要求50所述的匹配度计算装置，其特征在于，所述第二检测模块包括：

    第一检测单元，用于检测所述待测用户的联系人数量是否小于第三预设阈值；

    第七确定单元，用于当所述联系人数量小于所述第三预设阈值时，则确定满足预置的触发条件；

    或，

    第二检测单元，用于检测所述待测用户的目标个人属性信息是否发生更改；

    第八确定单元，用于当所述目标个人属性信息发生更改时，则确定满足预置的触发条件；

    或，

    第三检测单元，用于检测是否接收到目标信号，所述目标信号包括按键信号或动作信号或语音信号或生物特征信号；

    第九确定单元，用于当接收到所述目标信号时，则确定满足预置的触发条件。
52. 根据权利要求31至34中任一项所述的匹配度计算装置，其特征在于，所述装置还包括：

    第二输出模块，用于向所述待测用户输出交友倾向选择信息；

    第二获取模块，用于获取所述待测用户反馈的所述交友倾向选择信息的选择结果；

    第二调取模块，用于根据所述选择结果从第二数据库中调取对应的测试信息。
53. 根据权利要求52所述的匹配度计算装置，其特征在于，所述测试信息以及所述交友倾向选择信息对应的输出方式分别包括文字，和/或，图片，和/或，语音，和/或，视频。
54. 根据权利要求52所述的匹配度计算装置，其特征在于，所述测试信 息以及所述交友倾向选择信息对应的题型分别包括单选题，和/或，多选题，和/或，填空题，和/或，判断题。
55. 根据权利要求52所述的匹配度计算装置，其特征在于，所述装置还包括：

    更新模块，用于在预设周期内按照第三预设方式更新所述第二数据库的数据信息。
56. 根据权利要求55所述的匹配度计算装置，其特征在于，所述更新模块包括：

    第六获取单元，用于在第一预设周期内获取注册用户反馈的问题清单；

    第一更新单元，用于根据所述问题清单更新所述第二数据库的数据信息；和/或，

    第七获取单元，用于在第二预设周期内获取最新的交友资讯信息；

    第二更新单元，用于根据所述交友资讯信息更新所述第二数据库的数据信息。
57. 根据权利要求31至34中任一项所述的匹配度计算装置，其特征在于，所述装置还包括：

    第三确定模块，用于根据活动信息和所述用户匹配度确定设定数量的所述目标用户；

    显示模块，用于在所述活动信息对应的活动界面上显示所述目标用户，以使得所述目标用户与所述待测用户之间建立通信连接，所述活动信息包括公共推举活动信息或个人推举活动信息或群体推举活动信息，所述活动信息的内容至少包括活动时间。
58. 根据权利要求57所述的匹配度计算装置，其特征在于，所述装置还包括：

    接收模块，用于接收所述活动信息；或，

    发送模块，用于发送所述活动信息。
59. 根据权利要求58所述的匹配度计算装置，其特征在于，所述装置还包括：

    删除模块，用于按照第四预设方式删除所述活动消息。
60. 根据权利要求59所述的匹配度计算装置，其特征在于，所述删除模 块包括：

    第四检测单元，用于检测所述活动信息的接收时长或发送时长是否大于预设时长阈值；

    第一删除单元，用于当所述接收时长或发送时长大于预设时长阈值时，则删除所述活动消息；

    或，

    第五检测单元，用于检测当前时间是否超过所述活动信息中的所述活动时间；

    第二删除单元，用于当当前时间超过所述活动时间时，则删除所述活动消息；

    或，

    第六检测单元，用于检测是否接收到第二目标信号，所述第二目标信号包括第二按键信号或第二动作信号或第二语音信号或第二生物特征信号；

    第三删除单元，用于当接收到所述第二目标信号时，则删除所述活动信息。
61. 一种用户设备，其特征在于，包括：

    处理器以及存储器；

    所述存储器用于存储指令，所述处理器用于执行所述存储指令，所述存储指令在被所述处理器执行时，使所述用户设备执行如权利要求1至28中任一项所述的方法。

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