交友推荐方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提出一种交友推荐方法及装置，其中，交友推荐方法包括：获取待推荐用户的互联网数据；对所述待推荐用户的互联网数据进行特征分析，得到所述待推荐用户的特征数据；根据所述待推荐用户的特征数据，获取与所述待推荐用户的特征数据对应的匹配特征数据；根据所述匹配特征数据，获取与所述匹配特征数据对应的场景数据；将所述与所述匹配特征数据对应的场景数据推荐给所述待推荐用户。该交友推荐方法及装置，基于待推荐用户的互联网数据，得到待推荐用户的特征数据，进而得到对应的匹配特征数据和与匹配特征数据对应的场景数据，向待推荐用户推荐与匹配特征数据对应的场景数据，实现了基于人工智能的交友场景推荐，提高了交友成功率。

Recommendation method and device for dating

The invention provides a dating recommendation method and a device, wherein the dating recommendation method includes: acquiring Internet data of the user to be recommended; analyzing the Internet data of the user to be recommended, obtaining the characteristic data of the user to be recommended; and acquiring the said user according to the characteristic data of the user to be recommended. The matching feature data corresponding to the feature data of the user to be recommended, the scene data corresponding to the matching feature data is obtained according to the matching feature data, and the scene data corresponding to the matching feature data is recommended to the user to be recommended. Based on the Internet data of the user to be recommended, the method and device can get the feature data of the user to be recommended, and then get the corresponding matching feature data and the scene data corresponding to the matching feature data, recommend the scene data corresponding to the matching feature data to the user to be recommended, and realize the scene data based on artificial intelligence. The recommendation of friend scenes improves the success rate of making friends.

【技术实现步骤摘要】
交友推荐方法及装置
本专利技术涉及互联网
，尤其涉及一种交友推荐方法及装置。
技术介绍
我国目前存在大量的单身青年，高知、高净值人群的婚恋难问题尤其突出。为了解决该问题，社会上出现了种种相亲、速配等活动。现有技术中，基于线下熟人圈子的交友推荐方式，交友成功率较低。
技术实现思路
本专利技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本专利技术的第一个目的在于提出一种交友推荐方法，以提高交友成功率。本专利技术的第二个目的在于提出一种交友推荐装置。本专利技术的第三个目的在于提出一种计算机设备。本专利技术的第四个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。本专利技术的第五个目的在于提出一种计算机程序产品。为达上述目的，本专利技术第一方面实施例提出了一种交友推荐方法，包括：获取待推荐用户的互联网数据；对所述待推荐用户的互联网数据进行特征分析，得到所述待推荐用户的特征数据；根据所述待推荐用户的特征数据，获取与所述待推荐用户的特征数据对应的匹配特征数据；根据所述匹配特征数据，获取与所述匹配特征数据对应的场景数据；将所述与所述匹配特征数据对应的场景数据推荐给所述待推荐用户。本专利技术实施例的交友推荐方法，基于待推荐用户的互联网数据，得到待推荐用户的特征数据，进而得到对应的匹配特征数据和与匹配特征数据对应的场景数据，向待推荐用户推荐与匹配特征数据对应的场景数据，实现了基于人工智能的交友场景推荐，提高了交友成功率。为达上述目的，本专利技术第二方面实施例提出了一种交友推荐装置，包括：第一获取模块，用于获取待推荐用户的互联网数据；第一分析模块，用于对所述待推荐用户的互联网数据进行特征分析，得到所述待推荐用户的特征数据；第二获取模块，用于根据所述待推荐用户的特征数据，获取与所述待推荐用户的特征数据对应的匹配特征数据；第三获取模块，用于根据所述匹配特征数据，获取与所述匹配特征数据对应的场景数据；推荐模块，用于将所述与所述匹配特征数据对应的场景数据推荐给所述待推荐用户。本专利技术实施例的交友推荐装置，基于待推荐用户的互联网数据，得到待推荐用户的特征数据，进而得到对应的匹配特征数据和与匹配特征数据对应的场景数据，向待推荐用户推荐与匹配特征数据对应的场景数据，实现了基于人工智能的交友场景推荐，提高了交友成功率。为达上述目的，本专利技术第三方面实施例提出了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如本专利技术第一方面实施例所述的交友推荐方法。为达上述目的，本专利技术第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本专利技术第一方面实施例所述的交友推荐方法。为达上述目的，本专利技术第五方面实施例提出了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令由处理器执行时，执行如本专利技术第一方面实施例所述的交友推荐方法。本专利技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。附图说明本专利技术上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：图1为本专利技术实施例所提供的一种交友推荐方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例所提供的另一种交友推荐方法的流程示意图；图3为本专利技术实施例所提供的一种交友推荐装置的结构示意图；图4为本专利技术实施例所提供的另一种交友推荐装置的结构示意图；以及图5为本专利技术实施例所提供的计算机设备的结构框图。具体实施方式下面详细描述本专利技术的实施例，实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本专利技术，而不能理解为对本专利技术的限制。下面参考附图描述本专利技术实施例的交友推荐方法及装置。图1为本专利技术实施例所提供的一种交友推荐方法的流程示意图。如图1所示，该交友推荐方法具体包括以下步骤：S101，获取待推荐用户的互联网数据。具体的，待推荐用户即需要交友推荐的用户。获取待推荐用户在多个互联网平台中的互联网数据。其中，互联网数据具体可包括但不限于以下数据中的任意一种或多种的组合：搜索数据、电子商务数据、理财数据和本地生活数据。为便于统一接入上游业务数据，以及下游任务和模块的存取和使用，可以设置专门的模块对互联网数据进行抽取、转换、加载成统一的数据格式。S102，对待推荐用户的互联网数据进行特征分析，得到待推荐用户的特征数据。具体的，可以基于以下技术中的任意一种或多种的组合：深度学习、知识图谱、用户画像和自然语言理解，对待推荐用户的互联网数据进行特征分析，得到待推荐用户的特征数据。其中，特征数据具体可包括显式特征数据和隐式特征数据。显式特征数据具体可包括但不限于以下数据中的任意一种或多种的组合：兴趣偏好数据、财务状况数据和生活习惯数据。隐式特征数据为对人不可理解，但对后续的数据分析产生正面影响的隐含关联数据，例如关系向量数据。S103，根据待推荐用户的特征数据，获取与待推荐用户的特征数据对应的匹配特征数据。具体的，可以根据预先建立的多个特征数据和多个对应的特征数据的对应关系，也可以根据预先训练好的特征匹配模型，获取与待推荐用户的特征数据对应的匹配特征数据。具有与待推荐用户的特征数据对应的匹配特征数据的用户，容易与待推荐用户形成长期稳定的关系。S104，根据匹配特征数据，获取与匹配特征数据对应的场景数据。具体的，可以根据预先建立的多个特征数据和多个对应的场景数据的对应关系，也可以根据预先训练好的特征场景匹配模型，获取与匹配特征数据对应的场景数据，即获取到容易与待推荐用户形成长期稳定的关系的用户经常出现的场景。场景数据具体可包括地点数据、时间+地点数据和/或集会数据(例如音乐会、球赛)等。S105，将与匹配特征数据对应的场景数据推荐给待推荐用户。具体的，将与匹配特征数据对应的场景数据推荐给待推荐用户，即将容易与待推荐用户形成长期稳定的关系的用户经常出现的场景推荐给待推荐用户，待推荐用户在推荐的场景数据对应的地点、时间+地点或集会等中，找到形成长期稳定的关系的交友对象的几率很高。为清楚说明本专利技术实施例的交友推荐方法的具体过程，举例如下：对于待推荐用户X，获取用户X的互联网数据，对用户X的互联网数据进行特征分析，得到用户X的特征数据为：男性、有车一族等。假设预先建立的多个特征数据和多个对应的特征数据的对应关系，或预先训练好的特征匹配模型中定义的特征数据匹配关系如下：“男性”匹配“25～35岁、女性”，“有车一族”匹配“美食爱好者”，“性别男、爱好运动”匹配“25～35岁、女性”。则获取到与用户X的特征数据为：男性、有车一族等对应的匹配特征数据为“25～35岁、女性”、“美食爱好者”等。假设预先建立的多个特征数据和多个对应的场景数据的对应关系，或预先训练好的特征场景匹配模型中定义的特征场景数据匹配关系如下：长泰广场：美食爱好者、25～35岁、女性，世纪公园：热爱运动、性别男、有车一族。则获取到与匹配特征数据“25～35岁、女性”、“美食爱好者”等对应的场景数据为“长泰广场”，因此将“长泰广场”推荐给待推荐用户。本实施例中，基于待推荐用户的互联网数据，得到待推荐用户的特征数据，进而得到对应的匹本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种交友推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待推荐用户的互联网数据；对所述待推荐用户的互联网数据进行特征分析，得到所述待推荐用户的特征数据；根据所述待推荐用户的特征数据，获取与所述待推荐用户的特征数据对应的匹配特征数据；根据所述匹配特征数据，获取与所述匹配特征数据对应的场景数据；将所述与所述匹配特征数据对应的场景数据推荐给所述待推荐用户。

【技术特征摘要】
1.一种交友推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待推荐用户的互联网数据；对所述待推荐用户的互联网数据进行特征分析，得到所述待推荐用户的特征数据；根据所述待推荐用户的特征数据，获取与所述待推荐用户的特征数据对应的匹配特征数据；根据所述匹配特征数据，获取与所述匹配特征数据对应的场景数据；将所述与所述匹配特征数据对应的场景数据推荐给所述待推荐用户。2.根据权利要求1所述的交友推荐方法，其特征在于，所述根据所述待推荐用户的特征数据，获取与所述待推荐用户的特征数据对应的匹配特征数据，包括：采用特征匹配模型对所述待推荐用户的特征数据进行预测，得到所述与所述待推荐用户的特征数据对应的匹配特征数据。3.根据权利要求1所述的交友推荐方法，其特征在于，所述根据所述匹配特征数据，获取与所述匹配特征数据对应的场景数据，包括：根据所述匹配特征数据，在预先存储的场景特征数据库中查找所述与所述匹配特征数据对应的场景数据，所述场景特征数据库中包括多个所述场景数据和多个所述特征数据的对应关系。4.根据权利要求1所述的交友推荐方法，其特征在于，若所述与所述匹配特征数据对应的场景数据为多个，则所述将所述与所述匹配特征数据对应的场景数据推荐给所述待推荐用户，包括：根据所述多个所述场景数据和多个特征数据的对应关系，对多个所述与所述匹配特征数据对应的场景数据分别进行交友成功率打分；将分数最高的所述与所述匹配特征数据对应的场景数据，推荐给所述待推荐用户。5.根据权利要求2所述的交友推荐方法，其特征在于，还包括：获取多个样本用户的互联网数据；对所述样本用户的互联网数据进行用户特征分析，得到所述样本用户的用户特征数据，所述用户特征数据包括所述样本用户的标识和与所述样本用户的标识对应的所述特征数据；根据多个所述样本用户的所述用户特征数据，训练得到所述特征匹配模型。6.根据权利要求3所述的交友推荐方法，其特征在于，还包括：获取多个样本用户的互联网数据；对所述样本用户的互联网数据进行用户特征分析，得到所述样本用户的用户特征数据，所述用户特征数据包括所述样本用户的标识和与所述样本用户的标识对应的所述特征数据；对所述样本用户的互联网数据进行用户场景分析，得到所述样本用户的用户场景数据，所述用户特征数据包括所述样本用户的标识和与所述样本用户的标识对应的所述场景数据；将多个所述样本用户的所述用户特征数据和所述用户场景数据进行匹配，得到所述多个所述场景数据和多个所述特征数据的对应关系。7.一种交友推荐装置，其特征在于，包括：第一获取模块，用于获取待推荐用户的互联网数据；第一分析模块，用于对所述待推荐用户的互联网数据进行特征分析，得到所述待推荐用户的特征数据；第二获取模块，用于根据所述待推荐用户的特征数据，获取与所述待推荐用户的特征数据对应...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢嘉龙，郭山溧，吕辉明，宋银龙，李配配，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11