Sns社区中推荐用户的方法和系统的制作方法
【专利摘要】本发明涉及一种SNS社区中推荐用户的方法和系统。该方法包括以下步骤：客户端获取用户的更新信息，并将所述更新信息实时上报到服务器；所述服务器根据所述更新信息在线计算得到待推荐用户的信息；所述客户端从所述服务器拉取所述待推荐用户的信息，并将所述待推荐用户的信息展示给所述用户。上述SNS社区中推荐用户的方法和系统，获取到用户的更新信息后，立即计算得到待推荐用户的信息，并将其展示给用户，因只需计算与该更新信息相关的用户，不需对每个用户均按离线方式计算一次，节省了时间，且减轻了服务器的运算负担。
【专利说明】SNS社区中推荐用户的方法和系统
【技术领域】
[0001]本发明涉及网络技术，特别是涉及一种SNS社区中推荐用户的方法和系统。
【背景技术】
[0002]SNS (Social Networking Services,社会性网络服务)是一种帮助人们建立社会性网络的互联网应用服务。SNS社区是基于SNS理论而搭建的网络社区系统。在SNS社区中，用户通过结识很多陌生的其他用户，并将其作为朋友。SNS社区通过各种方式向用户推荐朋友。
[0003]在SNS社区中，根据用户的关系链信息、资料、在社区中的互动信息等，向用户推荐潜在的可能认识的人，帮助用户拓展好友关系链。传统的推荐可能认识的人由服务器获取用户信息后采用离线计算的方式，由于信息众多，计算量庞大，每更新计算一次需要花费较长的时间周期，且需对每个用户按该时间周期计算一次，如此，花费大量的时间，且增加了计算机的运算负担，不方便用户及时了解更新后潜在可能认识的人的信息，降低了用户的体验。
【发明内容】
[0004]基于此，有必要提供一种能节省时间且能减轻服务器的运算负担的SNS社区中推荐用户的方法。
[0005]一种SNS社区中推荐用户的方法，包括以下步骤:
[0006]客户端获取用户的更新信息，并将所述更新信息实时上报到服务器；
[0007]所述服务器根据所述更新信息在线计算得到待推荐用户的信息；
[0008]所述客户端从所述服务器拉取所述待推荐用户的信息，并将所述待推荐用户的信息展示给所述用户。
[0009]在其中一个实施例中，所述更新信息包括用户的个人属性信息和/或用户的好友关系链信息。
[0010]在其中一个实施例中，在所述服务器根据所述更新信息在线计算得到待推荐用户的信息的步骤之后，还包括步骤:
[0011]所述服务器获取待推荐用户与用户的相关度，根据所述相关度设置待推荐用户的优先级。
[0012]在其中一个实施例中，所述客户端从所述服务器拉取所述待推荐用户的信息，并将所述待推荐用户的信息展示给所述用户的步骤包括:
[0013]所述客户端从所述服务器按照待推荐用户的优先级从高到低拉取所述待推荐用户的信息，并按优先级从高到低将对应的待推荐用户的信息展示给所述用户。
[0014]在其中一个实施例中，所述服务器根据所述更新信息在线计算得到待推荐用户的信息的步骤包括:
[0015]所述服务器预先设置用户的个人属性信息的匹配权值以及好友关系链信息的匹配权值；
[0016]所述服务器将非好友用户的各用户的个人属性信息及好友关系链信息与用户的个人属性信息及好友关系链信息分别进行比对，根据比对结果及相应的匹配权值确定非好友用户的各用户的权值；
[0017]所述服务器将非好友用户中权值大于阈值的用户或预设个数的权值大的用户确定为待推荐用户。
[0018]此外，还有必要提供一种能节省时间且能减轻服务器的运算负担的SNS社区中推荐用户的系统。
[0019]一种SNS社区中推荐用户的系统，包括客户端和服务器，
[0020]所述客户端包括:捕捉模块，用于获取用户的更新信息；
[0021]上报模块，用于将所述更新信息实时上报到服务器；
[0022]所述服务器包括:
[0023]处理模块，用于根据所述更新信息在线计算得到待推荐用户的信息；
[0024]所述客户端还包括:
[0025]拉取模块，用于从所述服务器拉取所述待推荐用户的信息；
[0026]展示模块，用于将所述待推荐用户的信息展示给所述用户。
[0027]在其中一个实施例中，所述更新信息包括用户的个人属性信息和/或用户的好友关系链信息。
[0028]在其中一个实施例中，所述服务器还包括:
[0029]相关度获取模块，用于获取待推荐用户与用户的相关度；
[0030]设置模块，用于根据所述更新信息设置各用户的优先级。
[0031]在其中一个实施例中，所述拉取模块还用于从服务器按照待推荐用户的优先级从高到低拉取所述待推荐用户的信息；所述展示模块还用于按照优先级从高到低将对应的待推荐用户的信息展示给所述用户。
[0032]在其中一个实施例中，所述处理模块包括:
[0033]初始化单元，用于预先设置用户的个人属性信息的匹配权值以及好友关系链信息的匹配权值；
[0034]比对单元，用于将非好友用户的各用户的个人属性信息及好友关系链信息与用户的个人属性信息及好友关系链信息分别进行比对，根据比对结果及相应的匹配权值确定非好友用户的各用户的权值；
[0035]筛选单元，用于将非好友用户中权值大于阈值的用户或预设个数的权值大的用户确定为待推荐用户。
[0036]上述SNS社区中推荐用户的方法和系统，获取到用户的更新信息后，立即计算得到待推荐用户的信息，并将其展示给用户，因只需计算与该更新信息相关的用户，不需对每个用户均按离线方式计算一次，节省了时间，且减轻了服务器的运算负担。
【专利附图】
【附图说明】
[0037]图1为一个实施例中SNS社区中推荐用户的方法的流程图；
[0038]图2为一个实施例中根据该更新信息在线计算得到待推荐用户的信息的具体流程图；
[0039]图3为一个实施例中SNS社区中推荐用户的系统的内部结构示意图；
[0040]图4为一个实施例中图3中处理模块的内部结构示意图；
[0041]图5为另一个实施例中SNS社区中推荐用户的系统的内部结构示意图。
【具体实施方式】
[0042]下面结合具体的实施例及附图对SNS社区中推荐用户的方法及系统的技术方案进行详细的描述，以使其更加清楚。
[0043]如图1所示，在一个实施例中，一种SNS社区中推荐用户的方法，包括以下步骤:
[0044]步骤S110，客户端获取用户的更新信息，并将该更新信息实时上报到服务器。
[0045]具体的，在SNS社区中，用户的更新信息可包括用户的个人属性信息和/或用户的好友关系链信息。其中，用户的个人属性信息可包括性别、年龄、星座、血型、毕业学校、所学专业、毕业时间、籍贯、所在地、所从事的行业、兴趣爱好等。用户的好友关系链信息包括新增的好友关系和/或解除的好友关系，如用户A新增用户B为好友，用户A解除与用户C的好友关系等。
[0046]客户端一旦获取到用户的更新信息，立即将其上报到服务器，由服务器进行处理。
[0047]步骤S120，服务器根据该更新信息在线计算得到待推荐用户的信息。
[0048]具体的，服务器获取到用户的更新信息后，立即在线计算得到向该用户推荐的待推荐用户的信息。待推荐用户的信息是指非好友用户中确定的可能成为好友的用户的信息。例如，用户A新增用户B为好友后，因用户B与用户C互为好友，用户C可能用户A成为好友，则将用户C作为推荐给用户A的待推荐用户，用户C的信息可包括个人头像、姓名、性别、相熟度等，但不限于此。
[0049]在线计算即指服务器接收到客户端上报的用户的更新信息后，立即根据更新信息计算该用户的待推荐用户的信息。此时，服务器对没有更新信息的用户不进行处理，如此减轻了服务器的负担。而离线计算是指服务器定期对所有用户全部计算其待推荐用户信息，处理的数据量庞大，耗费时间较长。
[0050]在一个实施例中，上述SNS社区中推荐用户的方法，在步骤S120之后，还包括步骤:服务器获取待推荐用户与用户的相关度，根据相关度设置待推荐用户的优先级。服务器可对用户的个人属性信息设定匹配权值，对待推荐用户的个人属性信息和用户的个人属性信息进行匹配，计算得到待推荐用户的匹配权值，将其作为该待推荐用户与用户的相关度，然后根据相关度设定待推荐用户的优先级，相关度越高，对应的待推荐用户的优先级越高。待推荐用户的优先级是指服务器将待推荐用户推送给用户的优先级别或客户端拉取待推荐用户给用户的优先级别，即先后顺序。
[0051]本实施例中，如图2所示，服务器根据该更新信息在线计算得到待推荐用户的信息的步骤可包括:
[0052]步骤S210，服务器预先设置用户的个人属性信息的匹配权值以及好友关系链信息的匹配权值。
[0053]具体的，如设置用户的籍贯匹配权值为10、用户的所在地匹配权值为5、好友关系链信息的匹配权值为15等。其中，好友关系链信息的匹配是指用户之间存在共有的好友，其匹配权值可根据共有好友的数量，设置不同值，数量越多，匹配权值越大。
[0054]此外，在步骤S210之后还包括步骤:服务器从关系元中获取非好友用户，并对获取的非好友用户进行去重处理。
[0055]具体的，关系元可包括手机通讯录、即时通讯帐号通讯录等，例如从手机通讯录中按照预设条件选取50个用户A可能认识的人，以及从即时通讯帐号通讯录中按照共同好友个数选取前50个用户A可能认识的人，将该100个可能认识的人去重处理后剩余的作为用户A的非好友用户。如此可减小后面进行比对确定推荐用户的计算量。
[0056]步骤S220，服务器将非好友用户的各用户的个人属性信息及好友关系链信息与用户的个人属性信息及好友关系链信息分别进行比对，根据比对结果及相应的匹配权值确定非好友用户的各用户的权值。
[0057]具体的，如将用户C与用户A的个人属性信息进行比对，得到用户C的籍贯匹配权值为10、所在地匹配权值为5，将好友关系链信息进行比对，得到匹配权值为15，则用户C的权值为30。
[0058]步骤S230，服务器将非好友用户中权值大于阈值的用户或预设个数的权值大的用户确定为待推荐用户。
[0059]具体的，如阈值可设置为20，权值大于20的用户作为待推荐用户。或者，将非好友用户中的各用户的权值从大到小进行排序，权值排序前10的用户作为推荐用户。
[0060]步骤S130，客户端从服务器拉取待推荐用户的信息，并将待推荐用户的信息展示给该用户。
[0061]具体的，客户端从服务器上拉取根据更新信息得到的待推荐用户的信息，将待推荐用户的信息展示给用户，如待推荐用户的头像、姓名、所在地、相熟度等信息。
[0062]在一个实施例中，在根据相关度设置待推荐用户的优先级后，步骤S130具体包括步骤:客户端从服务器按照待推荐用户的优先级从高到低拉取待推荐用户的信息，并按优先级从高到低将对应的待推荐用户的信息展示给所述用户。例如，用户A的待推荐用户B和C，计算得出待推荐用户B的相关度高于待推荐用户C的相关度，则待推荐用户B的优先级高于待推荐用户C的优先级，拉取时，先拉取待推荐用户B的信息。然后按优先级高低，优先将待推荐用户B的信息展示给用户A，再将待推荐用户C的信息展示给用户A，也可待推荐用户B的信息展示在待推荐用户C的前面。
[0063]在一个实施例中，上述SNS社区中推荐用户的方法，还包括步骤:存储用户的更新信息及待推荐用户的信息。
[0064]如图3所示，在一个实施例中，一种SNS社区中推荐用户的系统，包括客户端10和服务器20。客户端10包括捕捉模块110、上报模块120、拉取模块130和展示模块140。服务器20包括处理模块210。其中:
[0065]捕捉模块110用于获取用户的更新信息。具体的，在SNS社区中，用户的更新信息可包括用户的个人属性信息和/或用户的好友关系链信息。其中，用户的个人属性信息可包括性别、年龄、星座、血型、毕业学校、所学专业、毕业时间、籍贯、所在地、所从事的行业、兴趣爱好等。用户的好友关系链信息包括新增的好友关系和/或解除的好友关系，如用户A新增用户B为好友，用户A解除与用户C的好友关系等。
[0066]上报模块120用于将该更新信息实时上报到服务器20。一旦捕捉模块110获取到用户的更新信息，上报模块120立即将其上报到服务器，由服务器进行处理。
[0067]处理模块210用于根据更新信息在线计算得到待推荐用户的信息。具体的，处理模块210接收到用户的更新信息后，立即在线计算得到向该用户推荐的待推荐用户的信息。待推荐用户的信息是指非好友用户中确定的可能成为好友的用户的信息。例如，用户A新增用户B为好友后，因用户B与用户C互为好友，用户C可能用户A成为好友，则将用户C作为推荐给用户A的待推荐用户，用户C的信息可包括个人头像、姓名、性别、相熟度等，但不限于此。
[0068]拉取模块130用于从服务器20拉取待推荐用户的信息。
[0069]展示模块140用于将待推荐用户的信息展示给该用户。具体的，将待推荐用户的信息展示给用户，如待推荐用户的头像、姓名、所在地、相熟度等信息。
[0070]在一个实施例中，如图4所示，处理模块210包括初始化单元212、比对单元214和筛选单元216。其中:
[0071]初始化单元212用于预先设置用户的个人属性信息的匹配权值以及好友关系链信息的匹配权值。
[0072]具体的，如设置用户的籍贯匹配权值为10、用户的所在地匹配权值为5、好友关系链信息的匹配权值为15等。其中，好友关系链信息的匹配是指用户之间存在共有的好友，其匹配权值可根据共有好友的数量，设置不同值，数量越多，匹配权值越大。
[0073]比对单元214用于将非好友用户的各用户的个人属性信息及好友关系链信息与用户的个人属性信息及好友关系链信息分别进行比对，根据比对结果及相应的匹配权值确定非好友用户的各用户的权值。
[0074]具体的，如将用户C与用户A的个人属性信息进行比对，得到用户C的籍贯匹配权值为10、所在地匹配权值为5，将好友关系链信息进行比对，得到匹配权值为15，则用户C的权值为30。
[0075]筛选单元216用于将非好友用户中权值大于阈值的用户或预设个数的权值大的用户确定为待推荐用户。
[0076]具体的，如阈值可设置为20，权值大于20的用户作为待推荐用户。或者，将非好友用户中的各用户的权值从大到小进行排序，权值排序前10的用户作为推荐用户。
[0077]此外，处理模块210还包括采集单元，用于从关系元中获取非好友用户，并对获取的非好友用户进行去重处理。
[0078]具体的，关系元可包括手机通讯录、即时通讯帐号通讯录等，例如从手机通讯录中按照预设条件选取50个用户A可能认识的人，以及从即时通讯帐号通讯录中按照共同好友个数选取前50个用户A可能认识的人，将该100个可能认识的人去重处理后剩余的作为用户A的非好友用户。如此可减小后面进行比对确定推荐用户的计算量。
[0079]如图5所示，在一个实施例中，上述SNS社区中推荐用户的系统，服务器20除了包括处理模块210，还包括相关度获取模块220、设置模块230和存储模块240。其中:
[0080]相关度获取模块220用于获取待推荐用户与用户的相关度。相关度获取模块220可对用户的个人属性信息设定匹配权值，对待推荐用户的个人属性信息和用户的个人属性信息进行匹配，计算得到待推荐用户的匹配权值，将其作为该待推荐用户与用户的相关度。
[0081]设置模块230用于根据相关度设置待推荐用户的优先级。根据相关度设定待推荐用户的优先级，相关度越高，对应的待推荐用户的优先级越高。待推荐用户的优先级是指服务器将待推荐用户推送给用户的优先级别或客户端拉取待推荐用户给用户的优先级别，即先后顺序。
[0082]拉取模块130还用于从服务器按照待推荐用户的优先级从高到低拉取待推荐用户的信息。例如，用户A的待推荐用户B和C，计算得出待推荐用户B的相关度高于待推荐用户C的相关度，则待推荐用户B的优先级高于待推荐用户C的优先级，拉取时，先拉取待推荐用户B的信息。
[0083]展示模块140还用于按优先级从高到低将对应的待推荐用户的信息展示给所述用户。按优先级高低，优先将待推荐用户B的信息展示给用户A，再将待推荐用户C的信息展示给用户A，也可待推荐用户B的信息展示在待推荐用户C的前面。
[0084]存储模块240用于存储用户的更新信息及待推荐用户的信息，以及待推荐用户的优先级。
[0085]上述SNS社区中推荐用户的方法和系统，获取到用户的更新信息后，立即计算得到待推荐用户的信息，并将其展示给用户，因只需计算与该更新信息相关的用户，不需对每个用户均按离线方式计算一次，节省了时间，且减轻了服务器的运算负担，同时方便用户及时获取更新的关联链，根据该关系链获得更多建立好友关系的机会。
[0086]另外，按照待推荐用户的优先级从高到低拉取待推荐用户的信息，方便将与用户相关度高的待推荐用户推荐给用户，方便用户扩展关系链。
[0087]以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
【权利要求】
1.一种SNS社区中推荐用户的方法，包括以下步骤: 客户端获取用户的更新信息，并将所述更新信息实时上报到服务器； 所述服务器根据所述更新信息在线计算得到待推荐用户的信息； 所述客户端从所述服务器拉取所述待推荐用户的信息，并将所述待推荐用户的信息展示给所述用户。
2.根据权利要求1所述的SNS社区中推荐用户的方法，其特征在于，所述更新信息包括用户的个人属性信息和/或用户的好友关系链信息。
3.根据权利要求1所述的SNS社区中推荐用户的方法，其特征在于，在所述服务器根据所述更新信息在线计算得到待推荐用户的信息的步骤之后，还包括步骤: 所述服务器获取待推荐用户与用户的相关度，根据所述相关度设置待推荐用户的优先级。
4.根据权利要求3所述的SNS社区中推荐用户的方法，其特征在于，所述客户端从所述服务器拉取所述待推荐用户的信息，并将所述待推荐用户的信息展示给所述用户的步骤具体为: 所述客户端从所述服务器按照待推荐用户的优先级从高到低拉取所述待推荐用户的信息，并按优先级从高到低将对应的待推荐用户的信息展示给所述用户。
5.根据权利要求1所述的SNS社区中推荐用户的方法，其特征在于，所述服务器根据所述更新信息在线计算得到待推荐用户的信息的步骤包括: 所述服务器预先设置用户的个人属性信息的匹配权值以及好友关系链信息的匹配权值； 所述服务器将非好友用户的各用户的个人属性信息及好友关系链信息与用户的个人属性信息及好友关系链信息分别进行比对，根据比对结果及相应的匹配权值确定非好友用户的各用户的权值； 所述服务器将非好友用户中权值大于阈值的用户或预设个数的权值大的用户确定为待推荐用户。
6.一种SNS社区中推荐用户的系统，其特征在于，包括客户端和服务器，所述客户端包括: 捕捉模块，用于获取用户的更新信息； 上报模块，用于将所述更新信息实时上报到服务器； 所述服务器包括: 处理模块，用于根据所述更新信息在线计算得到待推荐用户的信息； 所述客户端还包括: 拉取模块，用于从所述服务器拉取所述待推荐用户的信息； 展示模块，用于将所述待推荐用户的信息展示给所述用户。
7.根据权利要求6所述的SNS社区中推荐用户的系统，其特征在于，所述更新信息包括用户的个人属性信息和/或用户的好友关系链信息。
8.根据权利要求6所述的SNS社区中推荐用户的系统，其特征在于，所述服务器还包括: 相关度获取模块，用于获取待推荐用户与用户的相关度；设置模块，用于根据所述相关度设置所述待推荐用户的优先级。
9.根据权利要求8所述的SNS社区中推荐用户的系统，其特征在于，所述拉取模块还用于从服务器按照待推荐用户的优先级从高到低拉取所述待推荐用户的信息；所述展示模块还用于按照优先级从高到低将对应的待推荐用户的信息展示给所述用户。
10.根据权利要求6所述的SNS社区中推荐用户的系统，其特征在于，所述处理模块包括: 初始化单元，用于预先设置用户的个人属性信息的匹配权值以及好友关系链信息的匹配权值； 比对单元，用于将非好友用户的各用户的个人属性信息及好友关系链信息与用户的个人属性信息及好友关系链信息分别进行比对，根据比对结果及相应的匹配权值确定非好友用户的各用户的权值； 筛选单元，用于将非好友用户中权值大于阈值的用户或预设个数的权值大的用户确定为待推荐用户。·
【文档编号】H04L29/06GK103428169SQ201210153874
【公开日】2013年12月4日 申请日期:2012年5月17日 优先权日:2012年5月17日
【发明者】李明娥 申请人:腾讯科技（深圳）有限公司