用户匹配方法组成比例

本申请涉及一种用户匹配方法，包括：获取与目标用户对应的目标生物特征数据和目标用户偏好数据，以及与候选用户对应的候选生物特征数据和候选用户偏好数据；依据所述目标生物特征数据和所述候选用户偏好数据，确定所述目标用户对于所述候选用户的第一匹配度；依据所述候选生物特征数据和所述目标用户偏好数据，确定所述候选用户对于所述目标用户的第二匹配度；当由所述候选用户的第一匹配度和第二匹配度所确定的综合匹配度满足匹配条件时，将所述候选用户确定为所述目标用户对应的匹配用户。本申请提供的方案可以提高用户匹配的准确率。

User Matching Method

【技术实现步骤摘要】
用户匹配方法
本申请涉及计算机
，特别是涉及一种用户匹配方法。
技术介绍
计算机技术和通信网络技术的快速发展，使得人们的生活方式也越来越智能化和便捷化。比如，现在人们可通过交友软件进行智能匹配，与交友软件推荐的用户进行会话或信息分享等操作，从而进行社交活动。然而，传统的基于交友软件所进行的用户匹配方式，通常都是通过用户的基本资料或对用户进行简单测试所得到的测试结果来进行匹配推荐，常常会产生推荐的用户并不是用户真正感兴趣的用户的情况，导致用户匹配准确率低。
技术实现思路
基于此，有必要针对用户匹配准确率低的技术问题，提供一种用户匹配方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备。一种用户匹配方法，包括：获取与目标用户对应的目标生物特征数据和目标用户偏好数据，以及与候选用户对应的候选生物特征数据和候选用户偏好数据；依据所述目标生物特征数据和所述候选用户偏好数据，确定所述目标用户对于所述候选用户的第一匹配度；依据所述候选生物特征数据和所述目标用户偏好数据，确定所述候选用户对于所述目标用户的第二匹配度；当由所述第一匹配度和所述第二匹配度所确定的综合匹配度满足匹配条件时，将所述候选用户确定为所述目标用户对应的匹配用户。一种用户匹配装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于获取与目标用户对应的目标生物特征数据和目标用户偏好数据，以及与候选用户对应的候选生物特征数据和候选用户偏好数据；确定模块，用于依据所述目标生物特征数据和所述候选用户偏好数据，确定所述目标用户对于所述候选用户的第一匹配度；所述确定模块还用于依据所述候选生物特征数据和所述目标用户偏好数据，确定所述候选用户对于所述目标用户的第二匹配度；匹配模块，用于当由所述第一匹配度和所述第二匹配度所确定的综合匹配度满足匹配条件时，将所述候选用户确定为所述目标用户对应的匹配用户。一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：获取与目标用户对应的目标生物特征数据和目标用户偏好数据，以及与候选用户对应的候选生物特征数据和候选用户偏好数据；依据所述目标生物特征数据和所述候选用户偏好数据，确定所述目标用户对于所述候选用户的第一匹配度；依据所述候选生物特征数据和所述目标用户偏好数据，确定所述候选用户对于所述目标用户的第二匹配度；当由所述第一匹配度和所述第二匹配度所确定的综合匹配度满足匹配条件时，将所述候选用户确定为所述目标用户对应的匹配用户。一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：获取与目标用户对应的目标生物特征数据和目标用户偏好数据，以及与候选用户对应的候选生物特征数据和候选用户偏好数据；依据所述目标生物特征数据和所述候选用户偏好数据，确定所述目标用户对于所述候选用户的第一匹配度；依据所述候选生物特征数据和所述目标用户偏好数据，确定所述候选用户对于所述目标用户的第二匹配度；当由所述第一匹配度和所述第二匹配度所确定的综合匹配度满足匹配条件时，将所述候选用户确定为所述目标用户对应的匹配用户。上述用户匹配方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备，依据目标用户对应的目标生物特征数据和候选用户对应的候选用户偏好数据，可以确定该目标用户对于该候选用户的第一匹配度。相应地，依据该候选用户对应的候选生物特征数据和该目标用户对应的目标用户偏好数据，可以确定该候选用户对于该目标用户的第二匹配度。根据第一匹配度和第二匹配度，从候选用户中筛选出与目标用户匹配的匹配用户。这样，基于对不同用户的生物特征数据和各自的用户偏好数据进行相互匹配，就可使得该目标用户能匹配到该目标用户喜欢且喜欢该目标用户的其他用户，大大提高用户匹配的准确率。一种用户匹配方法，包括：获取采集的与目标用户对应的生物特征数据；当产生用户匹配指令时，获取与所述目标用户匹配的匹配用户的用户信息；所述匹配用户所对应的用户偏好数据与所述目标用户所对应的生物特征数据匹配，所述匹配用户所对应的生物特征数据与所述目标用户所对应的用户偏好数据匹配；输出所述匹配用户的用户信息。一种用户匹配装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于获取采集的与目标用户对应的生物特征数据；所述获取模块还用于当产生用户匹配指令时，获取与所述目标用户匹配的匹配用户的用户信息；所述匹配用户所对应的用户偏好数据与所述目标用户所对应的生物特征数据匹配，所述匹配用户所对应的生物特征数据与所述目标用户所对应的用户偏好数据匹配；输出模块，用于输出所述匹配用户的用户信息。一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：获取采集的与目标用户对应的生物特征数据；当产生用户匹配指令时，获取与所述目标用户匹配的匹配用户的用户信息；所述匹配用户所对应的用户偏好数据与所述目标用户所对应的生物特征数据匹配，所述匹配用户所对应的生物特征数据与所述目标用户所对应的用户偏好数据匹配；输出所述匹配用户的用户信息。一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：获取采集的与目标用户对应的生物特征数据；当产生用户匹配指令时，获取与所述目标用户匹配的匹配用户的用户信息；所述匹配用户所对应的用户偏好数据与所述目标用户所对应的生物特征数据匹配，所述匹配用户所对应的生物特征数据与所述目标用户所对应的用户偏好数据匹配；输出所述匹配用户的用户信息。上述用户匹配方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备，获取采集的与目标用户对应的生物特征数据，当产生用户匹配指令时，获取与该目标用户匹配的匹配用户的用户信息并输出。其中，该匹配用户所对应的用户偏好数据与该目标用户所对应的生物特征数据匹配，该匹配用户所对应的生物特征数据与该目标用户所对应的用户偏好数据匹配。这样，基于对用户的生物特征数据和用户偏好数据进行相互匹配，就可使得该目标用户能匹配到该目标用户喜欢且喜欢该目标用户的其他用户，大大提高用户匹配的准确率。附图说明图1为一个实施例中用户匹配方法的应用环境图；图2为一个实施例中用户匹配方法的流程示意图；图3为一个实施例中对用户语音进行分类的处理框架图；图4为一个实施例中用户匹配方法的流程示意图；图5(a)为一个实施例中目标用户对测试用户图像进行偏好测试的界面示意图；图5(b)为一个实施例中目标用户对测试用户语音进行偏好测试的界面示意图；图6为一个实施例中获取采集的与目标用户对应的生物特征数据的步骤的流程示意图；图7为一个实施例中用户交互界面的界面示意图；图8(a)为一个实施例中用户图像采集界面的界面示意图；图8(b)为一个实施例中用户图像显示列表的界面示意图；图8(c)为一个实施例中用户上传用户图像的界面示意图；图8(d)为一个实施例中完成用户图像上传后的用户图像显示列表的界面示意图；图9(a)为一个实施例中用户语音采集界面的界面示意图；图9(b)为一个实施例中用户进行语音录制的界面示意图；图9(c)为一个实施例中用户语音录制完成的界面示意图；图9(d)为一个实施例中完成语音数据上传后的用户语音显示列表的界面示意图；图10(a)为一个实施例中用户语本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用户匹配方法，包括：获取与目标用户对应的目标生物特征数据和目标用户偏好数据，以及与候选用户对应的候选生物特征数据和候选用户偏好数据；依据所述目标生物特征数据和所述候选用户偏好数据，确定所述目标用户对于所述候选用户的第一匹配度；依据所述候选生物特征数据和所述目标用户偏好数据，确定所述候选用户对于所述目标用户的第二匹配度；当由所述第一匹配度和所述第二匹配度所确定的综合匹配度满足匹配条件时，将所述候选用户确定为所述目标用户对应的匹配用户。

【技术特征摘要】
1.一种用户匹配方法，包括：获取与目标用户对应的目标生物特征数据和目标用户偏好数据，以及与候选用户对应的候选生物特征数据和候选用户偏好数据；依据所述目标生物特征数据和所述候选用户偏好数据，确定所述目标用户对于所述候选用户的第一匹配度；依据所述候选生物特征数据和所述目标用户偏好数据，确定所述候选用户对于所述目标用户的第二匹配度；当由所述第一匹配度和所述第二匹配度所确定的综合匹配度满足匹配条件时，将所述候选用户确定为所述目标用户对应的匹配用户。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述目标生物特征数据和所述候选生物特征数据各自对应的类别标签，分别确定与所述目标用户对应的目标标签向量、及与所述候选用户对应的候选标签向量；根据所述目标用户偏好数据和所述候选用户偏好数据，分别确定与所述目标用户对应的目标用户偏好向量、及与所述候选用户对应的候选用户偏好向量；所述依据所述目标生物特征数据和所述候选用户偏好数据，确定所述目标用户对于所述候选用户的第一匹配度，包括：依据所述目标标签向量和所述候选用户偏好向量间的相似度，确定所述目标用户对于所述候选用户的第一匹配度；所述依据所述候选生物特征数据和所述目标用户偏好数据，确定所述候选用户对于所述目标用户的第二匹配度，包括：依据所述候选标签向量和所述目标用户偏好向量间的相似度，确定所述候选用户对于所述目标用户的第二匹配度。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标生物特征数据和所述候选生物特征数据各自对应的类别标签，分别确定与所述目标用户对应的目标标签向量、及与所述候选用户对应的候选标签向量，包括：分别对所述目标生物特征数据和所述候选生物特征数据进行分类，得到与所述目标用户对应的目标类别标签、及与所述候选用户对应的候选类别标签；根据所述目标类别标签，确定与所述目标用户对应的目标标签向量；根据所述候选类别标签，确定与所述候选用户对应的候选标签向量。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标生物特征数据包括目标用户图像，所述候选生物特征数据包括候选用户图像；所述分别对所述目标生物特征数据和所述候选生物特征数据进行分类，得到与所述目标用户对应的目标类别标签、及与所述候选用户对应的候选类别标签，包括：将所述目标用户图像和候选用户图像分别输入至预训练的图像分类模型；通过所述图像分类模型分别对所述目标用户图像和候选用户图像进行图像特征提取，并依据提取的图像特征分别确定与所述目标用户对应的目标类别标签、及与所述候选用户对应的候选类别标签。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标生物特征数据包括目标用户语音，所述候选生物特征数据包括候选用户语音；所述分别对所述目标生物特征数据和所述候选生物特征数据进行分类，得到与所述目标用户对应的目标类别标签、及与所述候选用户对应的候选类别标签，包括：获取与数量多于一个的类别标签所分别对应的语音特征向量样本；通过高斯混合模型分别确定与所述目标用户语音对应的目标语音特征向量、及与所述候选用户语音对应的候选语音特征向量；依据所述目标语音特征向量与各所述语音特征向量样本间的相似度，确定所述目标用户所对应的目标类别标签；依据所述候选语音特征向量与各所述语音特征向量样本间的相似度，确定所述候选用户所对应的候选类别标签。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取与数量多于一个的类别标签所分别对应的语音特征向量样本，包括：获取用户语音样本、及所述用户语音样本对应的类别标签；通过所述高斯混合模型，确定与各所述用户语音样本对应的语音特征向量；将相同类别标签所对应的语音特征向量的均值向量，作为与所述类别标签对应的语音特征向量样本。7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述依据所述目标语音特征向量与各所述语音特征向量样本间的相似度，确定所述目标用户所对应的目标类别标签，包括：确定所述目标语音特征向量与各所述语音特征向量样本间的语音相似度；当所述语音相似度满足第一相似度差异条件时，确定所述语音相似度中的最大语音相似度所对应的语音特征向量样本；将确定的所述语音特征向量样本所对应的类...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢培艺，魏子强，刘泓里，闻艺，黄俊，王燕南，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44