[发明专利]一种用户推荐方法及装置

说明书

本发明实施例公开了一种用户推荐方法及装置，一种用户推荐方法，包括以下步骤：当需要为第一注册用户推荐用户时，获得所述第一注册用户的行为数据和好友数据；当所述第一注册用户的行为数据不为空时，获得候选用户的行为数据和好友数据；计算各个候选用户与所述第一注册用户的行为相似程度和/或行为对应程度；计算各个候选用户与所述第一注册用户的好友相似程度；根据各个候选用户与所述第一注册用户的行为相似程度和/或行为对应程度、及好友相似程度的计算结果，将满足预设条件的候选用户推荐给所述第一注册用户。应用本发明实施例所提供的技术方案，可以增加用户对网站的粘性，提升用户体验。

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，特别涉及一种用户推荐方法及装置。

背景技术

随着互联网技术的快速发展，各种类型网站大量涌现，给人们的工作和生活带来了便利。用户数量和规模逐渐成为衡量网站运营效果的重要因素。很多网站为了稳定和扩展其用户关系链，防止网站用户的流失，往往提供推荐用户的功能，即将与当前用户相关的其他用户推荐给当前用户，以通过用户之间的互动来提升用户的归属感和荣誉感。

目前，常见的用户推荐方法是通过当前用户和其他用户之间的好友关系来为当前用户推荐其可能认识或者感兴趣的其他用户。

现有的这种用户推荐方法单纯依靠当前用户和其他用户之间的好友关系，比较单一，在当前用户没有添加任何好友的情况下，会导致网站无法将其他用户推荐给当前用户，从而不能很好的通过用户之间的互动来提升用户的归属感和荣誉感，减少了用户对网站的粘性，用户体验不佳。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种用户推荐方法及装置，以能够将较为合适的用户推荐给第一注册用户(即当前用户)，增加用户对网站的粘性，提升用户体验。技术方案如下：

一种用户推荐方法，包括：

当需要为第一注册用户推荐用户时，获得所述第一注册用户的行为数据和好友数据；

当所述第一注册用户的行为数据不为空时，获得候选用户的行为数据和好友数据；所述候选用户为系统中除所述第一注册用户外的所有注册用户；

根据所述第一注册用户的行为数据和各个候选用户的行为数据，计算各个候选用户与所述第一注册用户的行为相似程度和/或行为对应程度；

根据所述第一注册用户的好友数据和各个候选用户的好友数据，计算各个候选用户与所述第一注册用户的好友相似程度；

根据各个候选用户与所述第一注册用户的行为相似程度和/或行为对应程度、及好友相似程度的计算结果，将满足预设条件的候选用户推荐给所述第一注册用户。

在本发明的一种具体实施方式中，所述根据所述第一注册用户的行为数据和各个候选用户的行为数据，计算各个候选用户与所述第一注册用户的行为相似程度，包括：

从所述第一注册用户的行为数据中，获取所述第一注册用户的行为的类型、行为所对应的内容对象、行为发生的时刻；

针对每个所述第一注册用户的行为所对应的内容对象，从各个候选用户的行为数据中，获取各个候选用户对该内容对象发生的行为的类型和行为发生的时刻；

针对每个所述第一注册用户的行为所对应的内容对象，根据所述第一注册用户和各个候选用户相对于该内容对象的行为的类型、行为发生的时刻，计算所述第一注册用户和各个候选用户对该内容对象的喜好分数；

根据所述喜好分数的计算结果，计算各个候选用户与所述第一注册用户的行为相似程度。

在本发明的一种具体实施方式中，所述针对每个所述第一注册用户的行为所对应的内容对象，根据所述第一注册用户和各个候选用户相对于该内容对象的行为的类型、行为发生的时刻，计算所述第一注册用户和各个候选用户对该内容对象的喜好分数，包括：