Sns社區(qū)中推薦用戶的方法和系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種SNS社區(qū)中推薦用戶的方法和系統(tǒng)。該方法包括以下步驟：客戶端獲取用戶的更新信息，并將所述更新信息實(shí)時(shí)上報(bào)到服務(wù)器；所述服務(wù)器根據(jù)所述更新信息在線計(jì)算得到待推薦用戶的信息；所述客戶端從所述服務(wù)器拉取所述待推薦用戶的信息，并將所述待推薦用戶的信息展示給所述用戶。上述SNS社區(qū)中推薦用戶的方法和系統(tǒng)，獲取到用戶的更新信息后，立即計(jì)算得到待推薦用戶的信息，并將其展示給用戶，因只需計(jì)算與該更新信息相關(guān)的用戶，不需對(duì)每個(gè)用戶均按離線方式計(jì)算一次，節(jié)省了時(shí)間，且減輕了服務(wù)器的運(yùn)算負(fù)擔(dān)。
【專利說明】SNS社區(qū)中推薦用戶的方法和系統(tǒng)
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，特別是涉及一種SNS社區(qū)中推薦用戶的方法和系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]SNS (Social Networking Services,社會(huì)性網(wǎng)絡(luò)服務(wù))是一種幫助人們建立社會(huì)性網(wǎng)絡(luò)的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用服務(wù)。SNS社區(qū)是基于SNS理論而搭建的網(wǎng)絡(luò)社區(qū)系統(tǒng)。在SNS社區(qū)中，用戶通過結(jié)識(shí)很多陌生的其他用戶，并將其作為朋友。SNS社區(qū)通過各種方式向用戶推薦朋友。
[0003]在SNS社區(qū)中，根據(jù)用戶的關(guān)系鏈信息、資料、在社區(qū)中的互動(dòng)信息等，向用戶推薦潛在的可能認(rèn)識(shí)的人，幫助用戶拓展好友關(guān)系鏈。傳統(tǒng)的推薦可能認(rèn)識(shí)的人由服務(wù)器獲取用戶信息后采用離線計(jì)算的方式，由于信息眾多，計(jì)算量龐大，每更新計(jì)算一次需要花費(fèi)較長的時(shí)間周期，且需對(duì)每個(gè)用戶按該時(shí)間周期計(jì)算一次，如此，花費(fèi)大量的時(shí)間，且增加了計(jì)算機(jī)的運(yùn)算負(fù)擔(dān)，不方便用戶及時(shí)了解更新后潛在可能認(rèn)識(shí)的人的信息，降低了用戶的體驗(yàn)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]基于此，有必要提供一種能節(jié)省時(shí)間且能減輕服務(wù)器的運(yùn)算負(fù)擔(dān)的SNS社區(qū)中推薦用戶的方法。
[0005]一種SNS社區(qū)中推薦用戶的方法，包括以下步驟:
[0006]客戶端獲取用戶的更新信息，并將所述更新信息實(shí)時(shí)上報(bào)到服務(wù)器；
[0007]所述服務(wù)器根據(jù)所述更新信息在線計(jì)算得到待推薦用戶的信息；
[0008]所述客戶端從所述服務(wù)器拉取所述待推薦用戶的信息，并將所述待推薦用戶的信息展示給所述用戶。
[0009]在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述更新信息包括用戶的個(gè)人屬性信息和/或用戶的好友關(guān)系鏈信息。
[0010]在其中一個(gè)實(shí)施例中，在所述服務(wù)器根據(jù)所述更新信息在線計(jì)算得到待推薦用戶的信息的步驟之后，還包括步驟:
[0011]所述服務(wù)器獲取待推薦用戶與用戶的相關(guān)度，根據(jù)所述相關(guān)度設(shè)置待推薦用戶的優(yōu)先級(jí)。
[0012]在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述客戶端從所述服務(wù)器拉取所述待推薦用戶的信息，并將所述待推薦用戶的信息展示給所述用戶的步驟包括:
[0013]所述客戶端從所述服務(wù)器按照待推薦用戶的優(yōu)先級(jí)從高到低拉取所述待推薦用戶的信息，并按優(yōu)先級(jí)從高到低將對(duì)應(yīng)的待推薦用戶的信息展示給所述用戶。
[0014]在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述服務(wù)器根據(jù)所述更新信息在線計(jì)算得到待推薦用戶的信息的步驟包括:
[0015]所述服務(wù)器預(yù)先設(shè)置用戶的個(gè)人屬性信息的匹配權(quán)值以及好友關(guān)系鏈信息的匹配權(quán)值；
[0016]所述服務(wù)器將非好友用戶的各用戶的個(gè)人屬性信息及好友關(guān)系鏈信息與用戶的個(gè)人屬性信息及好友關(guān)系鏈信息分別進(jìn)行比對(duì)，根據(jù)比對(duì)結(jié)果及相應(yīng)的匹配權(quán)值確定非好友用戶的各用戶的權(quán)值；
[0017]所述服務(wù)器將非好友用戶中權(quán)值大于閾值的用戶或預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的權(quán)值大的用戶確定為待推薦用戶。
[0018]此外，還有必要提供一種能節(jié)省時(shí)間且能減輕服務(wù)器的運(yùn)算負(fù)擔(dān)的SNS社區(qū)中推薦用戶的系統(tǒng)。
[0019]一種SNS社區(qū)中推薦用戶的系統(tǒng)，包括客戶端和服務(wù)器，
[0020]所述客戶端包括:捕捉模塊，用于獲取用戶的更新信息；
[0021]上報(bào)模塊，用于將所述更新信息實(shí)時(shí)上報(bào)到服務(wù)器；
[0022]所述服務(wù)器包括:
[0023]處理模塊，用于根據(jù)所述更新信息在線計(jì)算得到待推薦用戶的信息；
[0024]所述客戶端還包括:
[0025]拉取模塊，用于從所述服務(wù)器拉取所述待推薦用戶的信息；
[0026]展示模塊，用于將所述待推薦用戶的信息展示給所述用戶。
[0027]在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述更新信息包括用戶的個(gè)人屬性信息和/或用戶的好友關(guān)系鏈信息。
[0028]在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述服務(wù)器還包括:
[0029]相關(guān)度獲取模塊，用于獲取待推薦用戶與用戶的相關(guān)度；
[0030]設(shè)置模塊，用于根據(jù)所述更新信息設(shè)置各用戶的優(yōu)先級(jí)。
[0031]在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述拉取模塊還用于從服務(wù)器按照待推薦用戶的優(yōu)先級(jí)從高到低拉取所述待推薦用戶的信息；所述展示模塊還用于按照優(yōu)先級(jí)從高到低將對(duì)應(yīng)的待推薦用戶的信息展示給所述用戶。
[0032]在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述處理模塊包括:
[0033]初始化單元，用于預(yù)先設(shè)置用戶的個(gè)人屬性信息的匹配權(quán)值以及好友關(guān)系鏈信息的匹配權(quán)值；
[0034]比對(duì)單元，用于將非好友用戶的各用戶的個(gè)人屬性信息及好友關(guān)系鏈信息與用戶的個(gè)人屬性信息及好友關(guān)系鏈信息分別進(jìn)行比對(duì)，根據(jù)比對(duì)結(jié)果及相應(yīng)的匹配權(quán)值確定非好友用戶的各用戶的權(quán)值；
[0035]篩選單元，用于將非好友用戶中權(quán)值大于閾值的用戶或預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的權(quán)值大的用戶確定為待推薦用戶。
[0036]上述SNS社區(qū)中推薦用戶的方法和系統(tǒng)，獲取到用戶的更新信息后，立即計(jì)算得到待推薦用戶的信息，并將其展示給用戶，因只需計(jì)算與該更新信息相關(guān)的用戶，不需對(duì)每個(gè)用戶均按離線方式計(jì)算一次，節(jié)省了時(shí)間，且減輕了服務(wù)器的運(yùn)算負(fù)擔(dān)。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0037]圖1為一個(gè)實(shí)施例中SNS社區(qū)中推薦用戶的方法的流程圖；
[0038]圖2為一個(gè)實(shí)施例中根據(jù)該更新信息在線計(jì)算得到待推薦用戶的信息的具體流程圖；
[0039]圖3為一個(gè)實(shí)施例中SNS社區(qū)中推薦用戶的系統(tǒng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)示意圖；
[0040]圖4為一個(gè)實(shí)施例中圖3中處理模塊的內(nèi)部結(jié)構(gòu)示意圖；
[0041]圖5為另一個(gè)實(shí)施例中SNS社區(qū)中推薦用戶的系統(tǒng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0042]下面結(jié)合具體的實(shí)施例及附圖對(duì)SNS社區(qū)中推薦用戶的方法及系統(tǒng)的技術(shù)方案進(jìn)行詳細(xì)的描述，以使其更加清楚。
[0043]如圖1所示，在一個(gè)實(shí)施例中，一種SNS社區(qū)中推薦用戶的方法，包括以下步驟:
[0044]步驟S110，客戶端獲取用戶的更新信息，并將該更新信息實(shí)時(shí)上報(bào)到服務(wù)器。
[0045]具體的，在SNS社區(qū)中，用戶的更新信息可包括用戶的個(gè)人屬性信息和/或用戶的好友關(guān)系鏈信息。其中，用戶的個(gè)人屬性信息可包括性別、年齡、星座、血型、畢業(yè)學(xué)校、所學(xué)專業(yè)、畢業(yè)時(shí)間、籍貫、所在地、所從事的行業(yè)、興趣愛好等。用戶的好友關(guān)系鏈信息包括新增的好友關(guān)系和/或解除的好友關(guān)系，如用戶A新增用戶B為好友，用戶A解除與用戶C的好友關(guān)系等。
[0046]客戶端一旦獲取到用戶的更新信息，立即將其上報(bào)到服務(wù)器，由服務(wù)器進(jìn)行處理。
[0047]步驟S120，服務(wù)器根據(jù)該更新信息在線計(jì)算得到待推薦用戶的信息。
[0048]具體的，服務(wù)器獲取到用戶的更新信息后，立即在線計(jì)算得到向該用戶推薦的待推薦用戶的信息。待推薦用戶的信息是指非好友用戶中確定的可能成為好友的用戶的信息。例如，用戶A新增用戶B為好友后，因用戶B與用戶C互為好友，用戶C可能用戶A成為好友，則將用戶C作為推薦給用戶A的待推薦用戶，用戶C的信息可包括個(gè)人頭像、姓名、性別、相熟度等，但不限于此。
[0049]在線計(jì)算即指服務(wù)器接收到客戶端上報(bào)的用戶的更新信息后，立即根據(jù)更新信息計(jì)算該用戶的待推薦用戶的信息。此時(shí)，服務(wù)器對(duì)沒有更新信息的用戶不進(jìn)行處理，如此減輕了服務(wù)器的負(fù)擔(dān)。而離線計(jì)算是指服務(wù)器定期對(duì)所有用戶全部計(jì)算其待推薦用戶信息，處理的數(shù)據(jù)量龐大，耗費(fèi)時(shí)間較長。
[0050]在一個(gè)實(shí)施例中，上述SNS社區(qū)中推薦用戶的方法，在步驟S120之后，還包括步驟:服務(wù)器獲取待推薦用戶與用戶的相關(guān)度，根據(jù)相關(guān)度設(shè)置待推薦用戶的優(yōu)先級(jí)。服務(wù)器可對(duì)用戶的個(gè)人屬性信息設(shè)定匹配權(quán)值，對(duì)待推薦用戶的個(gè)人屬性信息和用戶的個(gè)人屬性信息進(jìn)行匹配，計(jì)算得到待推薦用戶的匹配權(quán)值，將其作為該待推薦用戶與用戶的相關(guān)度，然后根據(jù)相關(guān)度設(shè)定待推薦用戶的優(yōu)先級(jí)，相關(guān)度越高，對(duì)應(yīng)的待推薦用戶的優(yōu)先級(jí)越高。待推薦用戶的優(yōu)先級(jí)是指服務(wù)器將待推薦用戶推送給用戶的優(yōu)先級(jí)別或客戶端拉取待推薦用戶給用戶的優(yōu)先級(jí)別，即先后順序。
[0051]本實(shí)施例中，如圖2所示，服務(wù)器根據(jù)該更新信息在線計(jì)算得到待推薦用戶的信息的步驟可包括:
[0052]步驟S210，服務(wù)器預(yù)先設(shè)置用戶的個(gè)人屬性信息的匹配權(quán)值以及好友關(guān)系鏈信息的匹配權(quán)值。
[0053]具體的，如設(shè)置用戶的籍貫匹配權(quán)值為10、用戶的所在地匹配權(quán)值為5、好友關(guān)系鏈信息的匹配權(quán)值為15等。其中，好友關(guān)系鏈信息的匹配是指用戶之間存在共有的好友，其匹配權(quán)值可根據(jù)共有好友的數(shù)量，設(shè)置不同值，數(shù)量越多，匹配權(quán)值越大。
[0054]此外，在步驟S210之后還包括步驟:服務(wù)器從關(guān)系元中獲取非好友用戶，并對(duì)獲取的非好友用戶進(jìn)行去重處理。
[0055]具體的，關(guān)系元可包括手機(jī)通訊錄、即時(shí)通訊帳號(hào)通訊錄等，例如從手機(jī)通訊錄中按照預(yù)設(shè)條件選取50個(gè)用戶A可能認(rèn)識(shí)的人，以及從即時(shí)通訊帳號(hào)通訊錄中按照共同好友個(gè)數(shù)選取前50個(gè)用戶A可能認(rèn)識(shí)的人，將該100個(gè)可能認(rèn)識(shí)的人去重處理后剩余的作為用戶A的非好友用戶。如此可減小后面進(jìn)行比對(duì)確定推薦用戶的計(jì)算量。
[0056]步驟S220，服務(wù)器將非好友用戶的各用戶的個(gè)人屬性信息及好友關(guān)系鏈信息與用戶的個(gè)人屬性信息及好友關(guān)系鏈信息分別進(jìn)行比對(duì)，根據(jù)比對(duì)結(jié)果及相應(yīng)的匹配權(quán)值確定非好友用戶的各用戶的權(quán)值。
[0057]具體的，如將用戶C與用戶A的個(gè)人屬性信息進(jìn)行比對(duì)，得到用戶C的籍貫匹配權(quán)值為10、所在地匹配權(quán)值為5，將好友關(guān)系鏈信息進(jìn)行比對(duì)，得到匹配權(quán)值為15，則用戶C的權(quán)值為30。
[0058]步驟S230，服務(wù)器將非好友用戶中權(quán)值大于閾值的用戶或預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的權(quán)值大的用戶確定為待推薦用戶。
[0059]具體的，如閾值可設(shè)置為20，權(quán)值大于20的用戶作為待推薦用戶?；蛘撸瑢⒎呛糜延脩糁械母饔脩舻臋?quán)值從大到小進(jìn)行排序，權(quán)值排序前10的用戶作為推薦用戶。
[0060]步驟S130，客戶端從服務(wù)器拉取待推薦用戶的信息，并將待推薦用戶的信息展示給該用戶。
[0061]具體的，客戶端從服務(wù)器上拉取根據(jù)更新信息得到的待推薦用戶的信息，將待推薦用戶的信息展示給用戶，如待推薦用戶的頭像、姓名、所在地、相熟度等信息。
[0062]在一個(gè)實(shí)施例中，在根據(jù)相關(guān)度設(shè)置待推薦用戶的優(yōu)先級(jí)后，步驟S130具體包括步驟:客戶端從服務(wù)器按照待推薦用戶的優(yōu)先級(jí)從高到低拉取待推薦用戶的信息，并按優(yōu)先級(jí)從高到低將對(duì)應(yīng)的待推薦用戶的信息展示給所述用戶。例如，用戶A的待推薦用戶B和C，計(jì)算得出待推薦用戶B的相關(guān)度高于待推薦用戶C的相關(guān)度，則待推薦用戶B的優(yōu)先級(jí)高于待推薦用戶C的優(yōu)先級(jí)，拉取時(shí)，先拉取待推薦用戶B的信息。然后按優(yōu)先級(jí)高低，優(yōu)先將待推薦用戶B的信息展示給用戶A，再將待推薦用戶C的信息展示給用戶A，也可待推薦用戶B的信息展示在待推薦用戶C的前面。
[0063]在一個(gè)實(shí)施例中，上述SNS社區(qū)中推薦用戶的方法，還包括步驟:存儲(chǔ)用戶的更新信息及待推薦用戶的信息。
[0064]如圖3所示，在一個(gè)實(shí)施例中，一種SNS社區(qū)中推薦用戶的系統(tǒng)，包括客戶端10和服務(wù)器20。客戶端10包括捕捉模塊110、上報(bào)模塊120、拉取模塊130和展示模塊140。服務(wù)器20包括處理模塊210。其中:
[0065]捕捉模塊110用于獲取用戶的更新信息。具體的，在SNS社區(qū)中，用戶的更新信息可包括用戶的個(gè)人屬性信息和/或用戶的好友關(guān)系鏈信息。其中，用戶的個(gè)人屬性信息可包括性別、年齡、星座、血型、畢業(yè)學(xué)校、所學(xué)專業(yè)、畢業(yè)時(shí)間、籍貫、所在地、所從事的行業(yè)、興趣愛好等。用戶的好友關(guān)系鏈信息包括新增的好友關(guān)系和/或解除的好友關(guān)系，如用戶A新增用戶B為好友，用戶A解除與用戶C的好友關(guān)系等。
[0066]上報(bào)模塊120用于將該更新信息實(shí)時(shí)上報(bào)到服務(wù)器20。一旦捕捉模塊110獲取到用戶的更新信息，上報(bào)模塊120立即將其上報(bào)到服務(wù)器，由服務(wù)器進(jìn)行處理。
[0067]處理模塊210用于根據(jù)更新信息在線計(jì)算得到待推薦用戶的信息。具體的，處理模塊210接收到用戶的更新信息后，立即在線計(jì)算得到向該用戶推薦的待推薦用戶的信息。待推薦用戶的信息是指非好友用戶中確定的可能成為好友的用戶的信息。例如，用戶A新增用戶B為好友后，因用戶B與用戶C互為好友，用戶C可能用戶A成為好友，則將用戶C作為推薦給用戶A的待推薦用戶，用戶C的信息可包括個(gè)人頭像、姓名、性別、相熟度等，但不限于此。
[0068]拉取模塊130用于從服務(wù)器20拉取待推薦用戶的信息。
[0069]展示模塊140用于將待推薦用戶的信息展示給該用戶。具體的，將待推薦用戶的信息展示給用戶，如待推薦用戶的頭像、姓名、所在地、相熟度等信息。
[0070]在一個(gè)實(shí)施例中，如圖4所示，處理模塊210包括初始化單元212、比對(duì)單元214和篩選單元216。其中:
[0071]初始化單元212用于預(yù)先設(shè)置用戶的個(gè)人屬性信息的匹配權(quán)值以及好友關(guān)系鏈信息的匹配權(quán)值。
[0072]具體的，如設(shè)置用戶的籍貫匹配權(quán)值為10、用戶的所在地匹配權(quán)值為5、好友關(guān)系鏈信息的匹配權(quán)值為15等。其中，好友關(guān)系鏈信息的匹配是指用戶之間存在共有的好友，其匹配權(quán)值可根據(jù)共有好友的數(shù)量，設(shè)置不同值，數(shù)量越多，匹配權(quán)值越大。
[0073]比對(duì)單元214用于將非好友用戶的各用戶的個(gè)人屬性信息及好友關(guān)系鏈信息與用戶的個(gè)人屬性信息及好友關(guān)系鏈信息分別進(jìn)行比對(duì)，根據(jù)比對(duì)結(jié)果及相應(yīng)的匹配權(quán)值確定非好友用戶的各用戶的權(quán)值。
[0074]具體的，如將用戶C與用戶A的個(gè)人屬性信息進(jìn)行比對(duì)，得到用戶C的籍貫匹配權(quán)值為10、所在地匹配權(quán)值為5，將好友關(guān)系鏈信息進(jìn)行比對(duì)，得到匹配權(quán)值為15，則用戶C的權(quán)值為30。
[0075]篩選單元216用于將非好友用戶中權(quán)值大于閾值的用戶或預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的權(quán)值大的用戶確定為待推薦用戶。
[0076]具體的，如閾值可設(shè)置為20，權(quán)值大于20的用戶作為待推薦用戶?；蛘撸瑢⒎呛糜延脩糁械母饔脩舻臋?quán)值從大到小進(jìn)行排序，權(quán)值排序前10的用戶作為推薦用戶。
[0077]此外，處理模塊210還包括采集單元，用于從關(guān)系元中獲取非好友用戶，并對(duì)獲取的非好友用戶進(jìn)行去重處理。
[0078]具體的，關(guān)系元可包括手機(jī)通訊錄、即時(shí)通訊帳號(hào)通訊錄等，例如從手機(jī)通訊錄中按照預(yù)設(shè)條件選取50個(gè)用戶A可能認(rèn)識(shí)的人，以及從即時(shí)通訊帳號(hào)通訊錄中按照共同好友個(gè)數(shù)選取前50個(gè)用戶A可能認(rèn)識(shí)的人，將該100個(gè)可能認(rèn)識(shí)的人去重處理后剩余的作為用戶A的非好友用戶。如此可減小后面進(jìn)行比對(duì)確定推薦用戶的計(jì)算量。
[0079]如圖5所示，在一個(gè)實(shí)施例中，上述SNS社區(qū)中推薦用戶的系統(tǒng)，服務(wù)器20除了包括處理模塊210，還包括相關(guān)度獲取模塊220、設(shè)置模塊230和存儲(chǔ)模塊240。其中:
[0080]相關(guān)度獲取模塊220用于獲取待推薦用戶與用戶的相關(guān)度。相關(guān)度獲取模塊220可對(duì)用戶的個(gè)人屬性信息設(shè)定匹配權(quán)值，對(duì)待推薦用戶的個(gè)人屬性信息和用戶的個(gè)人屬性信息進(jìn)行匹配，計(jì)算得到待推薦用戶的匹配權(quán)值，將其作為該待推薦用戶與用戶的相關(guān)度。
[0081]設(shè)置模塊230用于根據(jù)相關(guān)度設(shè)置待推薦用戶的優(yōu)先級(jí)。根據(jù)相關(guān)度設(shè)定待推薦用戶的優(yōu)先級(jí)，相關(guān)度越高，對(duì)應(yīng)的待推薦用戶的優(yōu)先級(jí)越高。待推薦用戶的優(yōu)先級(jí)是指服務(wù)器將待推薦用戶推送給用戶的優(yōu)先級(jí)別或客戶端拉取待推薦用戶給用戶的優(yōu)先級(jí)別，即先后順序。
[0082]拉取模塊130還用于從服務(wù)器按照待推薦用戶的優(yōu)先級(jí)從高到低拉取待推薦用戶的信息。例如，用戶A的待推薦用戶B和C，計(jì)算得出待推薦用戶B的相關(guān)度高于待推薦用戶C的相關(guān)度，則待推薦用戶B的優(yōu)先級(jí)高于待推薦用戶C的優(yōu)先級(jí)，拉取時(shí)，先拉取待推薦用戶B的信息。
[0083]展示模塊140還用于按優(yōu)先級(jí)從高到低將對(duì)應(yīng)的待推薦用戶的信息展示給所述用戶。按優(yōu)先級(jí)高低，優(yōu)先將待推薦用戶B的信息展示給用戶A，再將待推薦用戶C的信息展示給用戶A，也可待推薦用戶B的信息展示在待推薦用戶C的前面。
[0084]存儲(chǔ)模塊240用于存儲(chǔ)用戶的更新信息及待推薦用戶的信息，以及待推薦用戶的優(yōu)先級(jí)。
[0085]上述SNS社區(qū)中推薦用戶的方法和系統(tǒng)，獲取到用戶的更新信息后，立即計(jì)算得到待推薦用戶的信息，并將其展示給用戶，因只需計(jì)算與該更新信息相關(guān)的用戶，不需對(duì)每個(gè)用戶均按離線方式計(jì)算一次，節(jié)省了時(shí)間，且減輕了服務(wù)器的運(yùn)算負(fù)擔(dān)，同時(shí)方便用戶及時(shí)獲取更新的關(guān)聯(lián)鏈，根據(jù)該關(guān)系鏈獲得更多建立好友關(guān)系的機(jī)會(huì)。
[0086]另外，按照待推薦用戶的優(yōu)先級(jí)從高到低拉取待推薦用戶的信息，方便將與用戶相關(guān)度高的待推薦用戶推薦給用戶，方便用戶擴(kuò)展關(guān)系鏈。
[0087]以上所述實(shí)施例僅表達(dá)了本發(fā)明的幾種實(shí)施方式，其描述較為具體和詳細(xì)，但并不能因此而理解為對(duì)本發(fā)明專利范圍的限制。應(yīng)當(dāng)指出的是，對(duì)于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干變形和改進(jìn)，這些都屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。因此，本發(fā)明專利的保護(hù)范圍應(yīng)以所附權(quán)利要求為準(zhǔn)。
【權(quán)利要求】
1.一種SNS社區(qū)中推薦用戶的方法，包括以下步驟: 客戶端獲取用戶的更新信息，并將所述更新信息實(shí)時(shí)上報(bào)到服務(wù)器； 所述服務(wù)器根據(jù)所述更新信息在線計(jì)算得到待推薦用戶的信息； 所述客戶端從所述服務(wù)器拉取所述待推薦用戶的信息，并將所述待推薦用戶的信息展示給所述用戶。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的SNS社區(qū)中推薦用戶的方法，其特征在于，所述更新信息包括用戶的個(gè)人屬性信息和/或用戶的好友關(guān)系鏈信息。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的SNS社區(qū)中推薦用戶的方法，其特征在于，在所述服務(wù)器根據(jù)所述更新信息在線計(jì)算得到待推薦用戶的信息的步驟之后，還包括步驟: 所述服務(wù)器獲取待推薦用戶與用戶的相關(guān)度，根據(jù)所述相關(guān)度設(shè)置待推薦用戶的優(yōu)先級(jí)。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的SNS社區(qū)中推薦用戶的方法，其特征在于，所述客戶端從所述服務(wù)器拉取所述待推薦用戶的信息，并將所述待推薦用戶的信息展示給所述用戶的步驟具體為: 所述客戶端從所述服務(wù)器按照待推薦用戶的優(yōu)先級(jí)從高到低拉取所述待推薦用戶的信息，并按優(yōu)先級(jí)從高到低將對(duì)應(yīng)的待推薦用戶的信息展示給所述用戶。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的SNS社區(qū)中推薦用戶的方法，其特征在于，所述服務(wù)器根據(jù)所述更新信息在線計(jì)算得到待推薦用戶的信息的步驟包括: 所述服務(wù)器預(yù)先設(shè)置用戶的個(gè)人屬性信息的匹配權(quán)值以及好友關(guān)系鏈信息的匹配權(quán)值； 所述服務(wù)器將非好友用戶的各用戶的個(gè)人屬性信息及好友關(guān)系鏈信息與用戶的個(gè)人屬性信息及好友關(guān)系鏈信息分別進(jìn)行比對(duì)，根據(jù)比對(duì)結(jié)果及相應(yīng)的匹配權(quán)值確定非好友用戶的各用戶的權(quán)值； 所述服務(wù)器將非好友用戶中權(quán)值大于閾值的用戶或預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的權(quán)值大的用戶確定為待推薦用戶。
6.一種SNS社區(qū)中推薦用戶的系統(tǒng)，其特征在于，包括客戶端和服務(wù)器，所述客戶端包括: 捕捉模塊，用于獲取用戶的更新信息； 上報(bào)模塊，用于將所述更新信息實(shí)時(shí)上報(bào)到服務(wù)器； 所述服務(wù)器包括: 處理模塊，用于根據(jù)所述更新信息在線計(jì)算得到待推薦用戶的信息； 所述客戶端還包括: 拉取模塊，用于從所述服務(wù)器拉取所述待推薦用戶的信息； 展示模塊，用于將所述待推薦用戶的信息展示給所述用戶。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的SNS社區(qū)中推薦用戶的系統(tǒng)，其特征在于，所述更新信息包括用戶的個(gè)人屬性信息和/或用戶的好友關(guān)系鏈信息。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的SNS社區(qū)中推薦用戶的系統(tǒng)，其特征在于，所述服務(wù)器還包括: 相關(guān)度獲取模塊，用于獲取待推薦用戶與用戶的相關(guān)度；設(shè)置模塊，用于根據(jù)所述相關(guān)度設(shè)置所述待推薦用戶的優(yōu)先級(jí)。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的SNS社區(qū)中推薦用戶的系統(tǒng)，其特征在于，所述拉取模塊還用于從服務(wù)器按照待推薦用戶的優(yōu)先級(jí)從高到低拉取所述待推薦用戶的信息；所述展示模塊還用于按照優(yōu)先級(jí)從高到低將對(duì)應(yīng)的待推薦用戶的信息展示給所述用戶。
10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的SNS社區(qū)中推薦用戶的系統(tǒng)，其特征在于，所述處理模塊包括: 初始化單元，用于預(yù)先設(shè)置用戶的個(gè)人屬性信息的匹配權(quán)值以及好友關(guān)系鏈信息的匹配權(quán)值； 比對(duì)單元，用于將非好友用戶的各用戶的個(gè)人屬性信息及好友關(guān)系鏈信息與用戶的個(gè)人屬性信息及好友關(guān)系鏈信息分別進(jìn)行比對(duì)，根據(jù)比對(duì)結(jié)果及相應(yīng)的匹配權(quán)值確定非好友用戶的各用戶的權(quán)值； 篩選單元，用于將非好友用戶中權(quán)值大于閾值的用戶或預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的權(quán)值大的用戶確定為待推薦用戶?！?br> 【文檔編號(hào)】H04L29/06GK103428169SQ201210153874
【公開日】2013年12月4日 申請(qǐng)日期:2012年5月17日 優(yōu)先權(quán)日:2012年5月17日
【發(fā)明者】李明娥 申請(qǐng)人:騰訊科技（深圳）有限公司