[发明专利]一种基于个人特征信息的用户契合度的计算方法和装置

权利要求书

1.一种基于个人特征信息的用户契合度的计算方法，其特征在于，包括如下步骤：

显示与个人特征信息相关的问题，所述个人特征信息包括身份类信息、教育经历类信息、兴趣爱好类信息、生活圈类信息、阅读记录类信息及社交通讯类信息；

获取并存储两人的个人特征信息；

根据两人的个人特征信息分别生成每人的个人特征信息的类的集合，再分别计算两人个人特征信息中的同一类的集合之间的关系强度因子；

根据关系强度因子计算两人的契合度。

2.根据权利要求1所述的计算方法，其特征在于，所述获取并存储两人的个人特征信息，包括：当所述个人特征信息记录在文字文件中时，通过文字提取算法提取文字文件中的文字信息，和/或当所述个人特征信息记录在图片文件中时，通过图像识别算法识别并提取图片中的文字信息，和/或当所述个人特征信息记录在音频文件中时，通过语音识别算法识别并提取音频文件中的文字信息。

3.根据权利要求1所述的计算方法，其特征在于，所述获取并存储两人的个人特征信息，还包括：剔除个人特征信息中错误的和/或重复的个人特征信息。

4.根据权利要求1-3任意一项所述的计算方法，其特征在于，所述根据两人的个人特征信息分别生成每人的个人特征信息的类的集合，再分别计算两人个人特征信息中的同一类的集合之间的关系强度因子，是指：

根据预定义的语义目标分别解析两人的个人特征信息以获得多个单一词组；

将每一单一词组分别归类到身份类信息、教育经历类信息、兴趣爱好类信息、生活圈类信息、阅读记录类信息或社交通讯类信息中；

将两人同一类信息中的词组分别进行特征匹配，并计算每一词组的关联系数；

根据每一类信息中所有词组的关联系数计算该类信息的关系强度因子。

5.根据权利要求4所述的计算方法，其特征在于，每一类信息的关系强度因子是指每一类信息中所有词组的关联系数之和。

6.根据权利要求5所述的计算方法，其特征在于，所述契合度＝0.433(AB+BC+CD+DE+EF+FA)/100，A为身份类信息中所有词组的关联系数之和，B为教育经历类信息中所有词组的关联系数之和，C为兴趣爱好类信息中所有词组的关联系数之和，D为生活圈类信息中所有词组的关联系数之和，E为阅读记录类信息中所有词组的关联系数之和，F为社交通讯类信息中所有词组的关联系数之和。

7.一种基于个人特征信息的用户契合度的计算装置，其特征在于，包括：

显示模块，用于显示与个人特征信息相关的问题，所述个人特征信息包括身份类信息、教育经历类信息、兴趣爱好类信息、生活圈类信息、阅读记录类信息及社交通讯类信息；

获取存储模块，用于获取并存储两人的个人特征信息；

处理模块，用于根据获取的两人的个人特征信息分别生成每人的个人特征信息的类的集合，再分别计算两人个人特征信息中的同一类的集合之间的关系强度因子；

计算模块，用于根据关系强度因子计算两人的契合度。

8.根据权利要求7所述的计算装置，其特征在于，所述获取存储模块包括信息提取单元；

所述信息提取单元用于当所述个人特征信息记录在文字文件中时，通过文字提取算法提取文字文件中的文字信息，和/或当所述个人特征信息记录在图片文件中时，通过图像识别算法识别并提取图片中的文字信息，和/或当所述个人特征信息记录在音频文件中时，通过语音识别算法识别并提取音频文件中的文字信息。

9.根据权利要求7所述的计算装置，其特征在于，所述获取存储模块还包括删除单元；

所述删除单元用于剔除个人特征信息中错误的和/或重复的个人特征信息。

10.根据权利要求7-9任意一项所述的计算装置，其特征在于，所述处理模块包括解析单元、分类单元、匹配处理单元及关联计算单元；

所述解析单元，用于根据预定义的语义目标分别解析两人的个人特征信息以获得多个单一词组；

所述分类单元，用于将每一单一词组分别归类到身份类信息、教育经历类信息、兴趣爱好类信息、生活圈类信息、阅读记录类信息或社交通讯类信息中；

所述匹配处理单元，用于将两人同一类信息中的词组分别进行特征匹配，并计算每一词组的关联系数；

所述关联计算单元，用于根据每一类信息中所有词组的关联系数计算该类信息的关系强度因子。