專利名稱：一種向社交網(wǎng)站用戶推送推薦好友的方法和系統(tǒng)的制作方法
技術領域：
本發(fā)明涉及互聯(lián)網(wǎng)技木，尤其涉及ー種向社交網(wǎng)站用戶推送推薦好友的方法和系統(tǒng)。
背景技術：
近年來，社交網(wǎng)站的數(shù)量不斷増加，使用社交網(wǎng)站的用戶越來越多。目前，社交網(wǎng)站不能主動向用戶推薦好友，用戶想要添加好友有兩種方法，第一種是根據(jù)好友的自我推薦或中間好友的推薦信息，得知要添加的好友的賬號或昵稱，通過搜索賬號或昵稱，進入好友的頁面進行添加操作；第ニ種是在社交網(wǎng)站的海量用戶中通過瀏覽其他用戶的頁面選擇好友，在選定用戶的頁面進行添加操作。但是，能通過第一種方法添加的好友數(shù)量有限，并且需要對賬號或昵稱進行捜索，采用第一種方法添加好友不利于用戶形成更大的社交圈；而通過第二種方法添加好友不僅浪費時間和精力，而且效率低，也不利于用戶形成更大的社交圏。而且，上述兩種方法都無法使用戶更高效地找到志同道合的好友，不能促進社交 網(wǎng)站的良性發(fā)展。

發(fā)明內容
有鑒于此，本發(fā)明的主要目的在于提供ー種向社交網(wǎng)站用戶推送推薦好友的方法和系統(tǒng)，能夠高效地主動向用戶推薦好友，進而利于用戶形成更大的社交圏。為達到上述目的，本發(fā)明的技術方案是這樣實現(xiàn)的本發(fā)明提供了ー種向社交網(wǎng)站用戶推送推薦好友的方法，所述方法包括自動分析當前社交網(wǎng)站的各用戶的使用信息，得到各用戶的特征信息；將當前社交網(wǎng)站的一用戶的特征信息與當前社交網(wǎng)站的其他用戶的特征信息進行匹配，得到所述用戶與其他用戶的特征信息的匹配吻合值；將大于預設吻合值的匹配吻合值對應的用戶，確定為所述用戶的匹配用戶；向所述用戶發(fā)送好友推薦信息，所述好友推薦信息包括各匹配用戶的信息。優(yōu)選地，所述得到各用戶的特征信息之后，所述方法還包括自動分析收到的與當前社交網(wǎng)站合作的其他社交網(wǎng)站的各用戶的使用信息，得到合作社交網(wǎng)站的各用戶的特征信息；相應的，將當前社交網(wǎng)站的某ー用戶的特征信息與當前社交網(wǎng)站的其他用戶的特征信息進行匹配，為，將當前社交網(wǎng)站的某一用戶的特征信息與當前社交網(wǎng)站以及合作社交網(wǎng)站的其他用戶的特征信息進行匹配。優(yōu)選地，所述將大于預設吻合值的匹配吻合值對應的用戶確定為所述用戶的匹配用戶之后，所述方法還包括向各匹配用戶發(fā)送好友推薦信息，所述好友推薦信息包括所述用戶的信息。優(yōu)選地，所述好友推薦信息還包括
所述用戶與各匹配用戶的特征信息的匹配吻合值、以及匹配吻合的特征信息。優(yōu)選地，所述向所述用戶發(fā)送好友推薦信息之前，所述方法還包括判斷所述用戶是否已經(jīng)添加全部所述匹配用戶為好友，當所述用戶沒有全部添加各匹配用戶為好友時，執(zhí)行向所述用戶發(fā)送好友推薦信息的操作，所述好友推薦信息包括還沒有添加為好友的各匹配用戶的信息。優(yōu)選地，所述自動分析當前社交網(wǎng)站的各用戶的使用信息，得到各用戶的特征信息，為， 根據(jù)預設的頻率，定期自動分析當前社交網(wǎng)站的各用戶的使用信息，得到各用戶的特征信息。本發(fā)明提供了ー種向社交網(wǎng)站用戶推送推薦好友的系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括自動分析單元、匹配単元、匹配用戶確定単元和好友推薦信息發(fā)送單元；其中，所述自動分析単元，用于自動分析當前社交網(wǎng)站的各用戶的使用信息，得到各用戶的特征信息；所述匹配単元，用于將當前社交網(wǎng)站的一用戶的特征信息與當前社交網(wǎng)站的其他用戶的特征信息進行匹配，得到所述用戶與其他用戶的特征信息的匹配吻合值；所述匹配用戶確定単元，用于將大于預設吻合值的匹配吻合值對應的用戶，確定為所述用戶的匹配用戶；所述好友推薦信息發(fā)送單元，用于向所述用戶發(fā)送好友推薦信息，所述好友推薦信息包括所述匹配用戶確定単元確定的各匹配用戶的信息。優(yōu)選地，所述自動分析単元，還用于自動分析收到的與當前社交網(wǎng)站合作的其他社交網(wǎng)站的各用戶的使用信息，得到合作社交網(wǎng)站的各用戶的特征信息；相應的，所述匹配単元，具體用于將某一用戶的特征信息與當前社交網(wǎng)站以及合作社交網(wǎng)站的其他用戶的特征信息進行匹配。優(yōu)選地，所述好友推薦信息發(fā)送單元，還用于向確定的各匹配用戶發(fā)送好友推薦信息，所述好友推薦信息包括所述用戶的信息。優(yōu)選地，所述系統(tǒng)還包括添加判斷単元，所述添加判斷単元，用于判斷所述用戶是否已經(jīng)全部添加所述匹配用戶確定単元確定的各匹配用戶為好友，當判定所述用戶沒有全部添加各匹配用戶為好友時，通知所述好友推薦信息發(fā)送單元執(zhí)行向所述用戶發(fā)送好友推薦信息的操作；相應的，所述好友推薦信息發(fā)送單元，還用于根據(jù)所述添加判斷單元發(fā)來的通知，向所述用戶發(fā)送好友推薦信息，所述好友推薦信息包括還沒有添加為好友的各匹配用戶的信息。優(yōu)選地，所述自動分析単元，具體用于根據(jù)預設的頻率，定期自動分析當前社交網(wǎng)站的各用戶的使用信息，得到各用戶的特征信息。由上可知，本發(fā)明提供的向社交網(wǎng)站用戶推送推薦好友的方法和系統(tǒng)，自動分析當前社交網(wǎng)站的各用戶的使用信息，得到各用戶的特征信息；將當前社交網(wǎng)站的某ー用戶的特征信息與當前社交網(wǎng)站的其他用戶的特征信息進行匹配，得到所述用戶與其他用戶的特征信息的匹配吻合值；將大于預設吻合值的匹配吻合值對應的用戶，確定為所述用戶的匹配用戶；向所述用戶發(fā)送好友推薦信息，所述好友推薦信息包括各匹配用戶的信息，由此，可以根據(jù)社交網(wǎng)站用戶的特征信息，主動向用戶推薦好友，可以使用戶更有效率的找到志同道合的好友，有利于用戶形成更大的社交圈，促進社交網(wǎng)站的良性發(fā)展。


圖I為本發(fā)明提供的向社交網(wǎng)站用戶推送推薦好友的方法的第一實施例的流程圖；圖2為本發(fā)明提供的向社交網(wǎng)站用戶推送推薦好友的系統(tǒng)的實施例的結構示意圖；圖3為本發(fā)明提供的向社交網(wǎng)站用戶推送推薦好友的方法的第二實施例的流程圖。
具體實施方式

本發(fā)明的基本思想是將當前社交網(wǎng)站的某一用戶的特征信息與當前社交網(wǎng)站的其他用戶的特征信息進行匹配，得到所述用戶與其他用戶的特征信息的匹配吻合值；將大于預設吻合值的匹配吻合值對應的用戶，確定為所述用戶的匹配用戶；向所述用戶發(fā)送好友推薦信息，所述好友推薦信息包括確定的匹配用戶的信息。本發(fā)明提供的向社交網(wǎng)站用戶推送推薦好友的方法的第一實施例的實現(xiàn)流程，如圖I所示，包括以下步驟步驟101、自動分析當前社交網(wǎng)站的各用戶的使用信息，得到各用戶的特征信息；這里，所述使用信息是指用戶在社交網(wǎng)站使用過程中所表現(xiàn)出來的個人信息、使用習慣、興趣愛好、當前狀態(tài)等信息。所述特征信息可以包括愛好、職業(yè)、所在地等信息。具體的，所述自動分析當前社交網(wǎng)站的各用戶的使用信息，得到各用戶的特征信息，可以為根據(jù)預設的頻率，定期自動分析當前社交網(wǎng)站的各用戶的使用信息，得到各用戶的特征信息。這里，所述預設的頻率可以為社交網(wǎng)站的初始默認值，也可以是用戶根據(jù)自身要求重新設定的值。步驟102、將當前社交網(wǎng)站的某一用戶的特征信息與當前社交網(wǎng)站的其他用戶的特征信息進行匹配，得到所述用戶與其他用戶的特征信息的匹配吻合值。步驟103、將大于預設吻合值的匹配吻合值對應的用戶，確定為所述用戶的匹配用戶。這里，所述預設吻合值可以為社交網(wǎng)站的初始默認值，也可以是用戶根據(jù)自身要求重新設定的值。步驟104、向所述用戶發(fā)送好友推薦信息，所述好友推薦信息包括各匹配用戶的信息；優(yōu)選的，所述好友推薦信息還可以包括所述用戶與各匹配用戶的特征信息的匹配吻合值、以及匹配吻合的特征信息。優(yōu)選的，在步驟101之后，所述方法還可以包括自動分析收到的與當前社交網(wǎng)站合作的其他社交網(wǎng)站的各用戶的使用信息，得到合作社交網(wǎng)站的各用戶的特征信息；相應的，步驟102中的將當前社交網(wǎng)站的某一用戶的特征信息與當前社交網(wǎng)站的其他用戶的特征信息進行匹配，可以為將當前社交網(wǎng)站的某一用戶的特征信息與當前社交網(wǎng)站以及合作社交網(wǎng)站的其他用戶的特征信息進行匹配。優(yōu)選的，在步驟103之后，所述方法還可以包括向各匹配用戶發(fā)送好友推薦信息，所述好友推薦信息包括所述用戶的信息。優(yōu)選的，在步驟104之前，所述方法還包括判斷所述用戶是否已經(jīng)全部添加所述匹配用戶為好友，當所述用戶沒有全部添加所述匹配用戶為好友時，執(zhí)行步驟104，此時，所述好友推薦信息包括還沒有添加為好友的各匹配用戶的信息。本發(fā)明提供的向社交網(wǎng)站用戶推送推薦好友的系統(tǒng)的實施例的組成結構，如圖2所示，包括自動分析単元、匹配単元、匹配用戶確定単元和好友推薦信息發(fā)送單元；其中，所述自動分析単元，用于自動分析當前社交網(wǎng)站的各用戶的使用信息，得到各用戶的特征信息；
優(yōu)選的，所述自動分析単元，具體用于根據(jù)預設的頻率，定期自動分析當前社交網(wǎng)站的各用戶的使用信息，得到各用戶的特征信息。所述匹配単元，用于將當前社交網(wǎng)站的某一用戶的特征信息與當前社交網(wǎng)站的其他用戶的特征信息進行匹配，得到所述用戶與其他用戶的特征信息的匹配吻合值；所述匹配用戶確定単元，用于將大于預設吻合值的匹配吻合值對應的用戶，確定為所述用戶的匹配用戶；所述好友推薦信息發(fā)送單元，用于向所述用戶發(fā)送好友推薦信息，所述好友推薦信息包括所述匹配用戶確定単元確定的各匹配用戶的信息。優(yōu)選的，所述自動分析単元，還用于自動分析收到的與當前社交網(wǎng)站合作的其他社交網(wǎng)站的各用戶的使用信息，得到合作社交網(wǎng)站的各用戶的特征信息；相應的，所述匹配単元，具體用于將某一用戶的特征信息與當前社交網(wǎng)站以及合作社交網(wǎng)站的其他用戶的特征信息進行匹配。優(yōu)選的，所述好友推薦信息發(fā)送單元，還用于向確定的各匹配用戶發(fā)送好友推薦信息，所述好友推薦信息包括所述用戶的信息。優(yōu)選的，所述系統(tǒng)還可以包括添加判斷単元，所述添加判斷単元，用于判斷所述用戶是否已經(jīng)全部添加所述匹配用戶確定単元確定的各匹配用戶為好友，當判定所述用戶沒有全部添加所述匹配用戶為好友時，通知所述好友推薦信息發(fā)送單元執(zhí)行向所述用戶發(fā)送好友推薦信息的操作；相應的，所述好友推薦信息發(fā)送單元，還用于根據(jù)所述添加判斷單元發(fā)來的通知，向所述用戶發(fā)送好友推薦信息，所述好友推薦信息包括還沒有添加為好友的各匹配用戶的信息。本發(fā)明提供的向社交網(wǎng)站用戶推送推薦好友的方法的第二實施例的實現(xiàn)流程，如圖3所示，包括以下步驟步驟301a、根據(jù)預設的頻率，定期自動分析當前社交網(wǎng)站的各用戶的使用信息、得到當前社交網(wǎng)站各用戶的特征信息。這里，所述使用信息是指用戶在社交網(wǎng)站使用過程中所表現(xiàn)出來的個人信息、使用習慣、興趣愛好、當前狀態(tài)等信息。所述特征信息可以包括愛好、職業(yè)、所在地等信息。例如自動分析用戶的注冊信息，得到所述用戶的所在地的特征信息；或者根據(jù)用戶與社交網(wǎng)站上愛好音樂的人互動很頻繁，得到所述用戶愛好音樂的特征信息；或者根據(jù)用戶近期發(fā)布關于安卓操作系統(tǒng)的信息很多，得到所述用戶屬于信息技術產(chǎn)業(yè)的特征信
o由于用戶的特征信息會發(fā)生變化，因此使用新的特征信息覆蓋舊的特征信息。例如新用戶在注冊信息中提供的所在地是北京，根據(jù)用戶的注冊信息，得到用戶的所在地為北京的特征信息；但是用戶登錄社交網(wǎng)站的所使用的IP地址屬于上海，那么得到用戶的所在地為上海的新特征信息，使用用戶的所在地為上海的新特征信息覆蓋用戶的所在地為北京的舊特征信息。

這里，可以將各用戶的名稱和各用戶的特征信息對應存儲，形成特征信息數(shù)據(jù)庫，便于調用和修改各用戶的特征信息。所述預設的頻率可以為社交網(wǎng)站的初始默認值，也可以是用戶根據(jù)自身要求重新設定的值。步驟301b、根據(jù)預設的頻率，定期自動接收與當前社交網(wǎng)站合作的其他社交網(wǎng)站的各用戶的使用信息，并對收到的使用信息進行自動分析，得到合作社交網(wǎng)站的各用戶的特征信息。這里，所述使用信息是指用戶在社交網(wǎng)站使用過程中所表現(xiàn)出來的個人信息、使用習慣、興趣愛好、當前狀態(tài)、好友列表、近期關注內容等信息。所述特征信息可以包括愛好、職業(yè)、所在地、用戶在合作社交網(wǎng)站的好友是否屬于當前社交網(wǎng)站用戶等信息。由于用戶在不同的社交網(wǎng)站的使用過程中所表現(xiàn)出來的信息可能有差異，因此可能加入新的特征信息。例如用戶在當前社交網(wǎng)站喜歡音樂，而在合作社交網(wǎng)站喜歡足球，因此得到所述用戶愛好音樂和足球的特征信息。步驟302、將當前社交網(wǎng)站的某一用戶的特征信息與當前社交網(wǎng)站以及合作社交網(wǎng)站的其他用戶的特征信息進行匹配，得到所述用戶與其他用戶的特征信息的匹配吻合值。步驟303、將大于預設吻合值的匹配吻合值對應的用戶，確定為所述用戶的匹配用戶。所述預設吻合值可以為社交網(wǎng)站的初始默認值，也可以是用戶根據(jù)自身要求重新設定的值。步驟304、判斷所述用戶是否已經(jīng)全部添加各所述匹配用戶為好友，當所述用戶沒有全部添加各匹配用戶為好友時，進入步驟305 ;當所述用戶已經(jīng)全部添加所述匹配用戶為好友時，結束本次流程。步驟305a、向所述用戶發(fā)送好友推薦信息，所述好友推薦信息包括還沒有添加為好友的各匹配用戶的信息；這里，所述好友推薦信息還可以包括所述用戶與還沒有添加為好友的各匹配用戶的特征信息的匹配吻合值、以及匹配吻合的特征信息。步驟305b :向還沒有添加為好友的各匹配用戶分別發(fā)送好友推薦信息，所述好友推薦信息包括所述用戶的信息、還沒有添加為好友的各匹配用戶與所述用戶的特征信息的匹配吻合值以及匹配吻合的特征信息。
這樣，社交網(wǎng)站的用戶可 以定期收到好友推薦信息，用戶可以根據(jù)好友推薦信息中的內容確定是否添加社交網(wǎng)站推薦的好友，避免盲目的捜索好友，從而使用戶更有效率的找到志同道合的好友，有利于用戶形成更大的社交圏。以上所述，僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并非用于限定本發(fā)明的保護范圍。
權利要求
1.ー種向社交網(wǎng)站用戶推送推薦好友的方法，其特征在于，所述方法包括 自動分析當前社交網(wǎng)站的各用戶的使用信息，得到各用戶的特征信息； 將當前社交網(wǎng)站的一用戶的特征信息與當前社交網(wǎng)站的其他用戶的特征信息進行匹配，得到所述用戶與其他用戶的特征信息的匹配吻合值； 將大于預設吻合值的匹配吻合值對應的用戶，確定為所述用戶的匹配用戶； 向所述用戶發(fā)送好友推薦信息，所述好友推薦信息包括各匹配用戶的信息。
2.根據(jù)權利要求I所述的方法，其特征在于，所述得到各用戶的特征信息之后，所述方法還包括 自動分析收到的與當前社交網(wǎng)站合作的其他社交網(wǎng)站的各用戶的使用信息，得到合作社交網(wǎng)站的各用戶的特征信息； 相應的，將當前社交網(wǎng)站的某一用戶的特征信息與當前社交網(wǎng)站的其他用戶的特征信息進行匹配，為， 將當前社交網(wǎng)站的某一用戶的特征信息與當前社交網(wǎng)站以及合作社交網(wǎng)站的其他用戶的特征信息進行匹配。
3.根據(jù)權利要求I所述的方法，其特征在于，所述將大于預設吻合值的匹配吻合值對應的用戶確定為所述用戶的匹配用戶之后，所述方法還包括向各匹配用戶發(fā)送好友推薦信息，所述好友推薦信息包括所述用戶的信息。
4.根據(jù)權利要求I所述的方法，其特征在于，所述好友推薦信息還包括 所述用戶與各匹配用戶的特征信息的匹配吻合值、以及匹配吻合的特征信息。
5.根據(jù)權利要求I所述的方法，其特征在于，所述向所述用戶發(fā)送好友推薦信息之前，所述方法還包括 判斷所述用戶是否已經(jīng)添加全部所述匹配用戶為好友，當所述用戶沒有全部添加各匹配用戶為好友時，執(zhí)行向所述用戶發(fā)送好友推薦信息的操作，所述好友推薦信息包括還沒有添加為好友的各匹配用戶的信息。
6.根據(jù)權利要求I所述的方法，其特征在于，所述自動分析當前社交網(wǎng)站的各用戶的使用信息，得到各用戶的特征信息，為， 根據(jù)預設的頻率，定期自動分析當前社交網(wǎng)站的各用戶的使用信息，得到各用戶的特征信息。
7.ー種向社交網(wǎng)站用戶推送推薦好友的系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括自動分析単元、匹配単元、匹配用戶確定単元和好友推薦信息發(fā)送單元；其中， 所述自動分析単元，用于自動分析當前社交網(wǎng)站的各用戶的使用信息，得到各用戶的特征信息； 所述匹配単元，用于將當前社交網(wǎng)站的一用戶的特征信息與當前社交網(wǎng)站的其他用戶的特征信息進行匹配，得到所述用戶與其他用戶的特征信息的匹配吻合值； 所述匹配用戶確定単元，用于將大于預設吻合值的匹配吻合值對應的用戶，確定為所述用戶的匹配用戶； 所述好友推薦信息發(fā)送單元，用于向所述用戶發(fā)送好友推薦信息，所述好友推薦信息包括所述匹配用戶確定単元確定的各匹配用戶的信息。
8.根據(jù)權利要求7所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述自動分析単元，還用于自動分析收到的與當前社交網(wǎng)站合作的其他社交網(wǎng)站的各用戶的使用信息，得到合作社交網(wǎng)站的各用戶的特征信息； 相應的，所述匹配単元，具體用于將某一用戶的特征信息與當前社交網(wǎng)站以及合作社交網(wǎng)站的其他用戶的特征信息進行匹配。
9.根據(jù)權利要求7所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述好友推薦信息發(fā)送單元，還用于向確定的各匹配用戶發(fā)送好友推薦信息，所述好友推薦信息包括所述用戶的信息。
10.根據(jù)權利要求7所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)還包括添加判斷単元， 所述添加判斷単元，用于判斷所述用戶是否已經(jīng)全部添加所述匹配用戶確定単元確定的各匹配用戶為好友，當判定所述用戶沒有全部添加各匹配用戶為好友時，通知所述好友推薦信息發(fā)送單元執(zhí)行向所述用戶發(fā)送好友推薦信息的操作； 相應的，所述好友推薦信息發(fā)送單元，還用于根據(jù)所述添加判斷單元發(fā)來的通知，向所述用戶發(fā)送好友推薦信息，所述好友推薦信息包括還沒有添加為好友的各匹配用戶的信 o
11.根據(jù)權利要求7所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述自動分析単元，具體用于根據(jù)預設的頻率，定期自動分析當前社交網(wǎng)站的各用戶的使用信息，得到各用戶的特征信息。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種向社交網(wǎng)站用戶推送推薦好友的方法和系統(tǒng)，所述方法包括自動分析當前社交網(wǎng)站的各用戶的使用信息，得到各用戶的特征信息；將當前社交網(wǎng)站的某一用戶的特征信息與當前社交網(wǎng)站的其他用戶的特征信息進行匹配，得到所述用戶與其他用戶的特征信息的匹配吻合值；將大于預設吻合值的匹配吻合值對應的用戶，確定為所述用戶的匹配用戶；向所述用戶發(fā)送好友推薦信息，所述好友推薦信息包括各匹配用戶的信息。本發(fā)明可以實現(xiàn)社交網(wǎng)站主動向用戶推薦好友。
文檔編號H04L29/08GK102831202SQ201210280510
公開日2012年12月19日 申請日期2012年8月8日 優(yōu)先權日2012年8月8日
發(fā)明者魏興 申請人:中興通訊股份有限公司