[发明专利]一种视频交友的用户推荐方法和装置

权利要求书

1.一种视频交友的用户推荐方法，其特征在于，包括：

接收视频交友请求后，获取多个用户信息并对所述多个用户信息进行过滤处理；其中，所述过滤处理包括对处于未开启视频状态的用户信息进行过滤；和/或，对预设时段内的视频交友被举报次数大于预设阈值的用户信息进行过滤；

根据所述多个用户信息的行为数据获取与所述多个用户信息分别对应的推荐指数；

根据所述推荐指数对所述多个用户信息进行排序，获取推荐用户列表并对所述推荐用户列表进行展示。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述推荐用户列表进行展示的步骤后还包括：

对所述推荐用户列表中满足预设条件的推荐指数所对应的用户信息设置推荐动画。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述行为数据包括视频行为数据和/或消费行为数据；

相应地，所述根据多个用户信息的行为数据获取与所述多个用户信息分别对应的推荐指数的步骤进一步包括：

根据所述多个用户信息的视频行为数据和/或消费行为数据，调用预设评分算法获取所述推荐指数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：

所述视频行为数据包括视频交友次数、视频连接时长、视频交友评分、视频好友数量和视频交友举报次数中的至少一个；

所述消费行为数据包括消费行为次数、消费行为总额和单位时间内消费额中的至少一个。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述推荐指数对所述多个用户信息进行排序的步骤进一步包括：

根据所述推荐指数的值，获取大于预设指数的推荐指数所对应的多个用户信息，作为目标用户信息；

根据预设排序规则对所述目标用户信息进行排序。

6.根据权利要求3或4或5所述的方法，其特征在于，所述预设评分算法进一步包括：

式中，S_w为行为评分，W_i为第i类行为的行为权重，m为行为数量，N为数量加成因子，T_D为当前时刻，T_A为行为发生时刻，G为时间衰减重力因子。

7.根据权利要求3或6所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个用户信息的视频行为数据和/或消费行为数据，调用预设评分算法获取所述推荐指数的步骤进一步包括：

根据所述多个用户信息的视频行为数据和/或消费行为数据，通过后台服务器调用所述预设评分算法，获取所述推荐指数；

通过调用前台服务器提供的接口，将所述推荐指数返回至所述前台服务器；

相应地，所述根据所述推荐指数对所述多个用户信息进行排序，获取推荐用户列表的步骤进一步包括：

根据所述多个用户信息，通过所述前台服务器生成预展示用户列表；

通过所述前台服务器对所述预展示用户列表进行加载，并根据所述推荐指数，对所述预展示用户列表中的用户信息进行标记和排序，获取所述推荐用户列表。

8.一种视频交友的用户推荐装置，其特征在于，包括：

处理模块，接收视频交友请求后，获取多个用户信息并对所述多个用户信息进行过滤处理；其中，所述过滤处理包括对处于未开启视频状态的用户信息进行过滤；和/或，对预设时段内的视频交友被举报次数大于预设阈值的用户信息进行过滤；

获取模块，用于根据所述多个用户信息的行为数据获取与所述多个用户信息分别对应的推荐指数；

排序模块，用于根据所述推荐指数对所述多个用户信息进行排序，获取推荐用户列表并对所述推荐用户列表进行展示。

9.一种视频交友的用户推荐设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器；

以及与所述处理器通信连接的至少一个存储器，其中：所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如权利要求1至7任一所述的方法。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如权利要求1至7任一所述的方法。