专利名称：一种基于互联网的交友平台的制作方法
—种基于互联网的交友平台
背景技术：
随着互联网时代的发展，人们越来越喜欢上网聊天交友。社交交友系统成为人们相互交流常用的工具。可以解决面对面的尴尬和障碍。在交友系统的帮助下可以随意的进行交流。一般来说，网络的交友平台都是采用网页的形式，采用B/S模式。这样带来的最大好处是不需要下载任何程序，直接打开网页就可以使用交友系统。交友系统都由最主要的三大模块组成注册模块，交流模块，查询模块；其中查询模块的查询算法，是直接影响整个交友系统交友成功率的主要因素之一。·
现在大多数的交友系统都是采取相近信息匹配的技术，根据用填写的各项信息，比如性别，年龄，身高，体重，教育程度等等各种信息。通过数据库，把用户的信息存储起来，并根据拟定的分类方法对用户进行分类，实现快速的查询与搜索。在处理用户的好友查询时，系统根据事先由专家你到拟定一套规则，结合用户的查询条件输入，寻找符合条件的用户。这样做的好处在于，通过这种方式可以满足部分用户的需求，通过近似的规则，给用户提供了系统认为最有可能的好友匹配结果。但是这种技术有一个缺点，他完全是根据实现拟定的专家系统进行评估的，无法根据特例或者是用户的各项微小差异来动态的对整个匹配结果进行调整。
发明内容
鉴于已有产品存在的缺点，本发明提供一种基于互联网的交友平台，其主要借助于基于最优解的查询算法和基于神经网络的自适应回馈相结合的方式，已达到快速、准确的给出最终的查询结果。为了实现上述目的，本发明所要提供的技术方案是一种基于互联网的交友平台，其采用采用了 BS模式，其主要包括网络前端、用户注册模块、用户交流模块、意见反馈模块、好友查询模块、用户数据库管理、用户积分及论坛管理数据库和回馈式最优匹配模，所述用户注册模块包括注册和身份验证模块；所述用户交流模块包括信息搜索、发布模块和查询模块，查询模块用户通过设定查询条件，查询相似的用户，来实现交友的目的；所述用户注册模块连接用户信息数据库，用户的个人信息，通过数据库的分类设置，存入数据库；用户交流和意见反馈模块，连接交友系统的积分和论坛管理数据库，记录系统中用户的发言和各种痕迹；好友查询模块连接到回馈式查询系统，提供用户最优的好友查询结果；其特征在于回馈式最优匹配模，其包括最优查询优选模块和神经网络回馈模块。本发明的优点在于回馈式最优匹配模其包括最优查询优选模块和神经网络回馈模块；根据用户信息输入，对用户的选项进行线性划分，根据与最低值和最优值距离的比值，确定各个用户的相似度得分。通过该方式，全面的考虑了用户之间的相似度；并且根据用户对搜索结果的满意程度评价作为回报值，以用户本身的信息和需要匹配的用户信息做为输入，匹配权做为输出，通过用户评价，来对神经网络进行训练，结合最优查询加模块的相似度结果，用权值法得出最终的查询结果。
图I是本发明的结构框图2是回馈式最优匹配模的执行流程图。
具体实施例方式为了进一步了解该基于互联网的交易平台，结合附图进一步说明如下。一种基于互联网的交友平台，其采用采用了 BS模式，其主要包括网络前端、用户注册模块、用户交流模块、意见反馈模块、好友查询模块、用户数据库管理、用户积分及论坛管理数据库和回馈式最优匹配模，所述用户注册模块包括注册和身份验证模块；所述用户 交流模块包括信息搜索、发布模块和查询模块，查询模块用户通过设定查询条件，查询相似的用户，来实现交友的目的；所述用户注册模块连接用户信息数据库，用户的个人信息，通过数据库的分类设置，存入数据库；用户交流和意见反馈模块，连接交友系统的积分和论坛管理数据库，记录系统中用户的发言和各种痕迹；好友查询模块连接到回馈式查询系统，提供用户最优的好友查询结果；其特征在于回馈式最优匹配模，其包括最优查询优选模块和神经网络回馈模块。
权利要求
1.一种基于互联网的交友平台，其采用采用了 BS模式，其主要包括网络前端、用户注册模块、用户交流模块、意见反馈模块、好友查询模块、用户数据库管理、用户积分及论坛管理数据库和回馈式最优匹配模，所述用户注册模块包括注册和身份验证模块；所述用户交流模块包括信息搜索、发布模块和查询模块，查询模块用户通过设定查询条件，查询相似的用户，来实现交友的目的；所述用户注册模块连接用户信息数据库，用户的个人信息，通过数据库的分类设置，存入数据库；用户交流和意见反馈模块，连接交友系统的积分和论坛管理数据库，记录系统中用户的发言和各种痕迹；好友查询模块连接到回馈式查询系统，提供用户最优的好友查询结果；其特征在于回馈式最优匹配模，其包括最优查询优选模块和神经网络回馈模块。·
全文摘要
一种基于互联网的交友平台，其主要借助于基于最优解的查询算法和基于神经网络的自适应回馈相结合的方式，已达到快速、准确的给出最终的查询结果，回馈式最优匹配模其包括最优查询优选模块和神经网络回馈模块；根据用户信息输入，对用户的选项进行线性划分，根据与最低值和最优值距离的比值，确定各个用户的相似度得分。通过该方式，全面的考虑了用户之间的相似度；并且根据用户对搜索结果的满意程度评价作为回报值，以用户本身的信息和需要匹配的用户信息做为输入，匹配权做为输出，通过用户评价，来对神经网络进行训练，结合最优查询加模块的相似度结果，用权值法得出最终的查询结果。
文档编号H04L29/08GK102946412SQ201210394640
公开日2013年2月27日 申请日期2012年10月17日 优先权日2012年10月17日
发明者不公告发明人 申请人:沈阳创达技术交易市场有限公司