用户匹配方法及设备组成比例

本发明专利技术提供一种用户匹配方法及设备，所述方法包括：获取用户特征信息；根据所述特征信息计算用户间的相似度以及当前用户目标躯壳集，所述躯壳用于表征所述用户特征按照关联度划分的组别；利用所述用户间的相似度在所述当前用户目标躯壳集中选择与当前用户匹配的目标用户。先选定与自己关联度较大的其他用户，通过双方的相似度进行匹配，由于关联度和相似度均为待匹配用户双方共同确定的，可实现匹配的用户双方均存在较多的共同特征，使得用户可以无需花费大量时间寻找与自己特征相近的用户，极大的提高的陌生人社交建立的可能性。可以在用户建立社交时节省大量的时间，使得陌生人建立社交时简单并且高效。为用户带来了更好的体验。

User Matching Method and Equipment

【技术实现步骤摘要】
用户匹配方法及设备
本专利技术涉及数据挖掘领域，具体涉及一种用户匹配方法及设备。
技术介绍
社交是指社会上人与人的交际往来，是人们运用一定的方式(工具)传递信息、交流思想的意识，以达到某种目的的社会各项活动。当今时代，经济和社会环境的变化使得人与人之间的交往显得更加重要。因为我们只有不断地与各类人员进行交往和信息沟通，才能不断地丰富自己、发展自己、扩充自己。随着科学技术的发展和互联网资源在生活中的应用，人与人之间的交往开始借助互联网来实现，陌生人之间也可以通过互联网进行社交，实现进一步发展自己和扩充自己的目的。例如，现有技术中已经出现了一些主打陌生人社交服务的互联网平台和服务，例如搜索附近的人进行线上对话、传送网络漂流瓶等。然而，由于整个平台上所发布的社交活动以及面向的用户群体都是海量级的，现有的陌生人社交网络平台多数基于地域、年龄等信息为用户推荐可进行匹配聊天的陌生人，然而，由于用户不了解平台推荐的用户的兴趣、爱好甚至三观是否与自己相同或相似，导致用户再寻找社交对象无法较为准确的定位到自己意向的社交对象，即使存在自己意向的社交对象，但是可能自己并非对方意向的社交对象，即使匹配成功，由于双方的意向不同或三观不同导致也难以建立正常的社交行为，此时，用户需要通过大量的提问、交流确定双方是否为较为合适的社交对象，是的陌生人之间建立社交繁杂低效。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供一种用户匹配方法，以提升陌生人社交建立的概率以及效率。该匹配方法可以包括：获取用户特征信息；根据所述特征信息计算用户间的相似度以及当前用户目标躯壳集，所述躯壳用于表征所述用户特征按照关联度划分的组别；利用所述用户间的相似度在所述当前用户目标躯壳集中选择与当前用户匹配的目标用户。可选地，所述用户特征信息包括至用户的至少一个属性特征信息和/或用户的至少一个行为特征信。可选地，每一所述用户所述属性特征包括多个层级；所述根据所述特征信息计算用户目标躯壳集包括：基于所述用户属性特征的层级计算所述属性特征之间的区别度；根据所述区别度计算与其他用户的关联度；选取关联度大于预设值的用户作为当前用户目标躯壳集。可选地，所述根据所述区别度计算与其他用户的关联度；按照所述用户属性特征的类别分别计算用户间每种用户属性特征的关联度的分值；对所述关联度的分值求和得到用户间属性特征的关联度。可选地，所述根据所述特征信息计算用户间的相似度包括：根据用户属性特征得到用户属性向量；根据用户行为特征得到用户行为向量；计算用户属性向量之间的第一距离和/或用户行为向量之间的第二距离；根据所述第一距离和/或所述第二距离确定所述用户间的相似度。可选地，所述计算用户属性向量之间的距离包括：计算户属性向量的夹角余弦值，将所述夹角余弦值作为用户属性向量之间的第一距离。可选地，所述计算用户行为向量之间的第二距离包括：计算户行为向量的夹角余弦值，将所述夹角余弦值作为用户行为向量之间的第二距离。可选地，所述利用所述用户间的相似度在所述当前用户目标躯壳集中选择与当前用户匹配的目标用户包括：获取目标躯壳集中的用户的活跃度；按照所述用户的活跃度选择预设个数的用户作为待匹配用户集合；对所述待匹配用户集合中的用户按照与所述当前用户的相似度由高至低依次排序；基于所述相似度的排序对所述当前用户推荐目标用户进行匹配。可选地，按照所述用户的活跃度选择预设个数的用户作为待匹配用户集合和所述对所述待匹配用户集合中的用户按照与所述当前用户的相似度由高至低依次排序之间包括：获取用户的筛选条件；依据所述筛选条件对所述待匹配用户集合中的用户进行筛选；所述对所述待匹配用户集合中的用户按照与所述当前用户的相似度由高至低依次排序包括：对筛选后的所述待匹配用户集合中的用户按照与所述当前用户的相似度由高至低依次排序。本专利技术还提供一种用户匹配设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行上述用户匹配方法。根据本专利技术提供的用户匹配方法及设备，通过用户特征信息对按照用户特征关联度对用户特征进行分组并计算用户之间的相似度，按照用户相似度在改组别中寻找可与当前用户匹配的目标用户对当前用户匹配。先根据用户特征确定其他用户所属的躯壳集，确定与当前用户相关度较高的用户，在根据用户特征的相似度对用户进行匹配，由于关联度和相似度均为待匹配用户双方共同确定的，因此，利用用户特征寻找当前用户目标躯壳集中相似度较高的用户作为当前用户的匹配目标用户，可实现匹配的用户双方均存在较多的共同特征，使得用户可以无需花费大量时间寻找与自己特征相近的用户，极大的提高的陌生人社交建立的可能性。可以在用户建立社交时节省大量的时间，使得陌生人建立社交时简单并且高效。为用户带来了更好的体验。附图说明为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例中的用户匹配方法流程图；图2为本专利技术实施例中的用户匹配装置的虚拟装置结构图；图3为本专利技术实施例中的用户匹配设备的示意图。具体实施方式下面将结合附图对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，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，都属于本专利技术保护的范围。此外，下面所描述的本专利技术不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。在一个社交网络中包括多个用户端和至少一个服务器，这些用户端之间通过服务器进行交互，交互包括即时通讯和非即时通讯。例如用户之间既可以通过服务器进行实时的文字交流，也可以互相查看发布的内容，如用户个人主页、发表图片、发表文字内容。本专利技术提供了一种用户匹配方法，在社交网络中，存在多个用户端，每个用户端的目的为寻找符合自己意向，并且自己也符合他人意向的陌生人建立社交，本专利技术的目的是为了对用户匹配双方均有意向的陌生人建立社交，为了清楚地说明本专利技术的目的，本实施例以其中一个用户的角度对本方法进行详细说明。本方法可以由社交网络中的服务器或者服务器集群来执行，如图1所示该方法包括如下步骤：S1，获取用户特征信息。在本实施例中，用户特征信息可以包括用户属性特征信息，还可以包括用户行为特征信息，其中，用户属性特征可以包括用户的量化特征，例如：用户的所在地、年龄、身高、体重、收入状况、所用终端的品牌、价格等；用户属性特征还可以包括用户的虚拟特征，例如用户的教育程度、学习能力、社交能力、智商、情商等。不同的特征均可以作为一个用户的属性特征。所称用户的行为特征可以为包括：用户活跃的时间段、是经常运动以及经常做哪些运动，是否喜欢旅游、所到过的旅游地点等用户的兴趣爱好以及用户的行为习惯。在本实施例中，所称获取用户的特征信息，可以通过获取用户在平台上填写的自己的信息获取，也可以通过用户进行的测试题目，经过心理学分析获取到，还可以利用机器学习学习用户平本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用户匹配方法，其特征在于，包括：获取用户特征信息；根据所述特征信息计算用户间的相似度以及当前用户目标躯壳集，所述躯壳用于表征所述用户特征按照关联度划分的组别；利用所述用户间的相似度在所述当前用户目标躯壳集中选择与当前用户匹配的目标用户。

【技术特征摘要】
1.一种用户匹配方法，其特征在于，包括：获取用户特征信息；根据所述特征信息计算用户间的相似度以及当前用户目标躯壳集，所述躯壳用于表征所述用户特征按照关联度划分的组别；利用所述用户间的相似度在所述当前用户目标躯壳集中选择与当前用户匹配的目标用户。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户特征信息包括至用户的至少一个属性特征信息和/或用户的至少一个行为特征信息。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，每一所述用户所述属性特征包括多个层级；所述根据所述特征信息计算用户目标躯壳集包括：基于所述用户属性特征的层级计算所述属性特征之间的区别度；根据所述区别度计算与其他用户的关联度；选取关联度大于预设值的用户作为当前用户目标躯壳集。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述区别度计算与其他用户的关联度包括：按照所述用户属性特征的类别分别计算用户间每种用户属性特征的关联度的分值；对所述关联度的分值求和得到用户间属性特征的关联度。5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征信息计算用户间的相似度包括：根据用户属性特征得到用户属性向量；根据用户行为特征得到用户行为向量；计算用户属性向量之间的第一距离和/或用户行为向量之间的第二距离；根据所述第一距离和/或所述第二距离确定所述用户间的相似度。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述计算用户属性向量之间的距离包括：计算户属性向量的夹角余弦值，将所...

【专利技术属性】
技术研发人员：张璐，陶明，张小亮，
申请(专利权)人：上海任意门科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31