技术领域本发明涉及社交网络领域，具体是一种智能化的社交平台潜在人脉检索装置、系统及方法。
背景技术：
社交工具是现代网络生活中不可或缺的一部分，通过社交工具人们能够方便及时地联系他人，因而社交工具得到了广泛的应用和快速的发展。在社交工具的实际使用中常常会涉及到社交对象的搜索，现有社交工具在应用时，不便于对与自己相亲近的潜在人脉进行搜索，这严重影响了社交网络的推广应用。
技术实现要素：
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供了一种智能化的社交平台潜在人脉检索装置、系统，其应用时便于用户在二度人脉、三度人脉中快速找到自己有意愿认识的潜在人脉，有利于社交网络的推广应用。本发明还公开了基于上述智能化的社交平台潜在人脉检索系统的人脉检索方法。本发明解决上述问题主要通过以下技术方案实现：一种智能化的社交平台潜在人脉检索装置，应用于与服务端通信连接的客户端，所述装置包括：用户背景信息生成模块，用于依据用户注册时录入的信息生成用户背景信息；第一发送模块，用于将用户背景信息、人脉检索关键词发送至服务端；第一接收模块，用于接收服务端依据人脉检索关键词生成的人脉检索结果。本发明的客户端还配备有常规的信息录入和显示模块，以便于用户注册信息的录入、人脉检索关键词的输入，以及人脉检索结果的显示。本发明应用时，用户背景信息包括毕业院校、专业、部门、公司、行业等信息。一种智能化的社交平台潜在人脉检索装置，应用于与客户端通信连接的服务端，所述装置包括：第二接收模块，用于接收客户端发送的用户背景信息、人脉检索关键词；用户个人信息汇总表模块，用于依据第二接收模块接收的用户背景信息生成用户背景信息汇总表；人脉检索模块，用于依据人脉检索关键词，对该用户的二度人脉或二度和三度人脉的用户背景信息进行检索，生成符合所述人脉检索关键词的人脉检索结果；其中，二度人脉为用户好友的好友，三度人脉为用户好友的好友的好友；第二发送模块，用于将人脉检索结果发送至客户端。目前社交平台的互联网噪音现象非常严重，用户无法快速识别出哪些二度人脉或/和三度人脉是自己真正需要的，因而无法进行有选择性的社交，例如，假设某用户在社交平台拥有200个好友，所述的200个好友平均分别拥有200个好友，该用户一共拥有40000个二度人脉，目前有些社交平台会向用户主动推荐一些二度人脉，但无法全部推送（因为二度人脉的数量太庞大），而且无法根据用户自身的需要进行非常精准的推荐，本发明可以解决这一难题。例如用户在客户端直接输入“清华大学”或“土工工程”或“工程部”、“保利地产”，“房地产行业”等信息时，服务端通过分析，可发现该用户的某些朋友正好有毕业于清华大学的朋友，或学习土木工程专业的朋友，或正在某些公司的工程部上班的朋友，或正在保利地产上班的朋友，或从事房地产行业的朋友。用户参考社交平台提供的所述信息后，用户可以同他的这些朋友联系，请求对方推荐认识刚才检索出的二度人脉。如此，本发明应用时能提高二度人脉的利用率。进一步的，一种智能化的社交平台潜在人脉检索装置，应用于与客户端通信连接的服务端，所述装置还包括：用户背景信息分类模块，依据用户背景信息中信息的类别，对用户背景信息进行分类；智能化检索字典模块，用于存储已注册用户的分类后的用户背景信息及各个所述分类后的用户背景信息之间的相互关系、依据新注册的用户的分类后的用户背景信息及其相互关系而动态完善补充所述智能化检索字典模块的内容、以及依据用户输入的人脉检索关键词生成所述关键词相关的其他关键词。本发明在具体设置时，用户背景信息分类模块不局限于设于服务端，其也可以设于客户端；所述人脉检索模块还用于依据智能化检索字典模块生成的相关的其他关键词，对该用户的二度人脉或二度和三度人脉的用户背景信息进行检索。本发明的用户背景信息分类模块的作用是协助智能化检索字典模块检索出和人脉检索关键字相关的其他关键字，并通过将新注册用户的用户背景信息动态补充进入智能化检索字典模块，如此，可使本发明应用时能不断提高检索结果和用户输入的人脉检索关键词之间的相关性，实现相关人脉检索的智能化功能和机器学习功能。与传统的相关性检索算法不同，在本发明无需运营人员手工录入相关性数据库，而且，本发明还有机器自我学习的特点，便于推广应用。本发明在用户输入人脉检索关键词后，智能化检索字典模块将依据存储在该模块中的信息生成相关的关键词，从而实现人工智能。并且，该模块依据新注册的用户的分类后的用户背景信息及其相互关系而动态完善补充存储内容，可实现自我学习，能不断提高检索结果和用户输入的人脉检索关键词之间的相关性。进一步的，所述用户背景信息分类模块分类后的用户背景信息作为关键词，根据所属类别的不同储存于不同的存储地址中，关键词附带其存储地址的存储地址标签，用于记录关键词的类型，任意两个不同存储地址之间根据存储信息的类型预设有上下级关系；其中，任意两个关键词之间的上下级关系定义方式如下：若所述的两个关键词被存储于不同存储地址，则所述的两个关键词之间的上下级关系等同于所述的两个关键词的存储地址之间的上下级关系，若所述的两个关键词被存储于同一个存储地址，则所述的两个关键词的上下级关系为平级。本发明应用时，用户背景信息包括毕业院校、专业、部门、公司及行业这五种类型，但在具体应用时不局限于这五种类型，任何增加或减少上述类型的类似方法，或根据其他标准进行分类的类似方法改进均落入本发明的保护范围内。本发明在具体实施时，由于毕业院校在逻辑上与专业、部门、公司及行业的相关性不大，无需录入智能化检索字典模块。因此，本发明中，优选地，录入智能化检索字典模块的用户背景信息类型包括专业、部门、公司、行业四大类。本发明中预设出四者的上下级关系由下至上依次为专业、部门、公司及行业，其中，部门、公司及行业三者同时为专业的上级关键词，公司和行业同时为专业和部门的上级关键词，行业为专业、部门及公司三者的上级关键词。所述智能化检索字典模块包括字典存储单元、字典补充单元及字典查询单元，其中：字典存储单元，用于存储包含存储地址标签的关键词及关键词之间的上下级关系，每两个关键词的上下级关系都设有累加计数器。本发明通过累加计数器的设置，使得本发明应用时便于通过大数据手段统计出下级关键词与上级关键词之间的密切程度。字典补充单元，用于依据用户背景信息分类模块生成的关键词动态完善补充字典单元中的关键词及关键词之间的上下级关系；其中，字典补充单元对依据用户背景信息分类模块生成的所有关键词在字典存储单元是否存在、以及依据同一用户的用户背景信息生成的所有关键词之间的上下级关系进行判断，若用户背景信息内的两个关键词在字典存储单元都有记录，且这两个关键词之间的上下级关系在字典存储单元中有相应的记载，则字典存储单元中这两个关键词上下级关系的累加计数器的值加1；若用户背景信息内的两个关键词在字典存储单元都有记录，而这两个关键词之间的上下级关系在字典存储单元无相应记录，则在字典存储单元中存入所述的这两个关键词的上下级关系，并为这个上下级关系配备一个累加计数器，该累加计数器初始值设为1；若用户背景信息内的两个关键词在字典存储单元只有一个有记录或两个关键词都无记录，则将未记录的关键词录入字典存储单元，在字典存储单元中存入所述的这两个关键词的上下级关系，并为这个上下级关系配备一个累加计数器，该累加计数器初始值设为1。字典查询单元，用于依据用户输入的人脉检索关键词生成相关的关键词并反馈至人脉检索模块；其中，字典查询单元依据用户输入的人脉检索关键词生成相关的关键词通过两种方式实现，第一种方式的具体步骤为：A1、字典查询单元检索出用户输入的人脉检索关键词的所有上级关键词；A2、依据所述所有的上级关键词之间的上下级关系，对上级关键词进行排序，其中，任意两个具有上下级关系的所述的上级关键词，处于下级地位的所述的上级关键词排于处于上级地位的所述的上级关键词的前面，任意两个平级的所述的上级关键词，和所述的人脉检索关键词之间的上下级关系累加计数器值较大的上级关键词排在前面；A3、定义一个空的序列作为相关关键词序列，用于存储依据输入的人脉检索关键词而生成的相关关键词；A4、按照排序后的上级关键词序列，依次取得每个上级关键词的所有下级关键词，并对所述的所有下级关键词进行进一步筛选，取得与人脉检索关键词有相同存储地址标签的下级关键词；根据所述的每一个下级关键词与所述的上级关键词之间上下级关系累加计数器的值，对所述所有下级关键词进行排序，上下级关系累加计数器的值较大的下级关键词排在前面，将排序后的下级关键词存入相关关键词序列；A5、重复步骤A4，依次对其他上级关键词重复以上步骤，依次检索出每一个上级关键词的下级关键词并进行筛选和排序，然后存入相关关键词序列，如果检索出的下级关键词在相关关键词序列中已有记录，则不用重复存入相关关键词序列；其中，相关关键词序列中关键词排序由前至后与用户输入的人脉检索关键词的相关性逐渐减小。第二种方式的具体步骤为：M1、字典查询单元检索出用户输入的人脉检索关键词的所有下级关键词；M2、依据所述所有的下级关键词之间的上下级关系，对下级关键词进行排序，其中，任意两个具有上下级关系的所述的下级关键词，处于上级地位的所述的下级关键词排于处于下级地位的所述的下级关键词的前面，任意两个平级的所述的下级关键词，和所述的人脉检索关键词之间的上下级关系累加计数器值较大的下级关键词排在前面；M3、定义一个空的序列作为相关关键词序列，用于存储依据输入的人脉检索关键词和生成的相关关键词；M4、按照排序后的下级关键词序列，依次取得每个下级关键词的所有上级关键词，并对所述的所有上级关键词进行进一步筛选，只对与人脉检索关键词有相同存储地址标签的上级关键词进行分析；根据所述的每一个上级关键词与所述的下级关键词之间上下级关系累加计数器的值，对所述所有上级关键词进行排序，上下级关系累加计数器的值较大的上级关键词排在前面，将排序后的上级关键词存入相关关键词序列；M5、重复步骤M4，依次对其他下级关键词重复以上步骤，依次检索出每一个下级关键词的上级关键词并进行筛选和排序，然后存入相关关键词序列，如果检索出的上级关键词在相关关键词序列中已有记录，则不用重复存入相关关键词序列；其中，相关关键词序列中关键词排序由前至后与用户输入的人脉检索关键词的相关性逐渐减小。因人脉检索关键词与其上级关键词之间存在一定的相关性，可以通过上级关键词这个线索发掘出和人脉检索关键词相关的其他关键词；例如，如果输入“土木工程”这一个专业类的人脉搜索关键词，系统可以检索出该词的一个上级关键词“工程部”，工程部里的很多同事的专业都是和“土木工程”密切相关的，例如“工程管理”、“水电安装”、“给排水”等。通过“工程部”这个线索，就可发掘出和“土木工程”相关的其他专业类的关键词。因此，本发明的字典查询单元应用时，检索出用户输入的人脉检索关键词的所有上级关键词，能提升本发明应用时的检索广度。本发明的字典查询单元应用时，对具有上下级关系的所述的上级关键词进行排序的原因如下：分析所有上级关键词之间的上下级关系，处于上级地位的上级关键词和人脉检索关键词之间的相关性会更弱一些，因为处于上级地位的上级关键词包括的范围更大，例如，如果输入“土木工程”，服务端检索到它的两个上级关键词“工程部”和“中海地产”，其中“中海地产”是“工程部”的上级。因为“中海地产”拥有着“工程部”“财务部”“销售部”“投资部”“人力资源部”等部门类的下级关键词，而且所述的部门的工种完全不一样，因而发掘出来的专业是五花八门。所以根据“中海地产”这个线索来发掘“土木工程”的相关关键词的准确性就大打折扣。本发明的字典查询单元应用时，对平级的上级关键词进行排序的原因如下：互相平级的上级关键词中，累加计数器值较大的上级关键词和人脉检索关键词之间的关联性更大，也就更具线索意义。本发明通过字典查询单元做出相应排序，在本发明应用时，例如，输入“土木工程”，系统根据它的一个上级关键词“工程部”发掘出一些与“土木工程”相关的关键词，如“工程管理”、“给排水”、“水电安装”等，若“工程管理”与“工程部”之间的累加计数器值最高，则表明“工程管理”是“工程部”上班的同事的主要专业，所以通过“工程部”这个线索优先联想到“工程管理”。一种智能化的社交平台潜在人脉检索系统，所述系统包括客户端和服务端，客户端包括：用户背景信息生成模块，用于依据用户注册时录入的信息生成用户背景信息；第一发送模块，用于将用户背景信息、人脉检索关键词发送至服务端；第一接收模块，用于接收服务端依据人脉检索关键词生成的人脉检索结果；服务端包括：第二接收模块，用于接收客户端发送的用户背景信息、人脉检索关键词；用户个人信息汇总表模块，用于依据第二接收模块接收的用户背景信息生成用户背景信息汇总表；人脉检索模块，用于依据人脉检索关键词，对该用户的二度人脉或二度和三度人脉的用户背景信息进行检索，生成符合所述人脉检索关键词的人脉检索结果；其中，二度人脉为用户好友的好友，三度人脉为用户好友的好友的好友；第二发送模块，用于将人脉检索结果发送至客户端。进一步的，所述客户端或服务端还包括：用户背景信息分类模块，依据用户背景信息中信息的类别，对用户背景信息进行分类；所述服务端还包括：智能化检索字典模块，用于存储已注册用户的分类后的用户背景信息及各个所述分类后的用户背景信息之间的相互关系、依据新注册的用户的分类后的用户背景信息及其相互关系而动态完善补充所述智能化检索字典模块的内容、以及依据用户输入的人脉检索关键词生成所述关键词相关的其他关键词；所述人脉检索模块还用于依据智能化检索字典模块生成的相关的其他关键词，对该用户的二度人脉或二度和三度人脉的用户背景信息进行检索。进一步的，所述用户背景信息分类模块分类后的用户背景信息作为关键词，根据所属类别的不同储存于不同的存储地址中，关键词附带其存储地址的存储地址标签，用于记录关键词的类型，任意两个不同存储地址之间根据存储信息的类型预设有上下级关系；其中，任意两个关键词之间的上下级关系定义方式如下：若所述的两个关键词被存储于不同存储地址，则所述的两个关键词之间的上下级关系等同于所述的两个关键词的存储地址之间的上下级关系，若所述的两个关键词被存储于同一个存储地址，则所述的两个关键词的上下级关系为平级；所述智能化检索字典模块包括：字典存储单元，用于存储包含存储地址标签的关键词及关键词之间的上下级关系，每两个关键词的上下级关系都设有累加计数器；字典补充单元，用于依据用户背景信息分类模块生成的关键词动态完善补充字典单元中的关键词及关键词之间的上下级关系；其中，字典补充单元对依据用户背景信息分类模块生成的所有关键词在字典存储单元是否存在、以及依据同一用户的用户背景信息生成的所有关键词之间的上下级关系进行判断，若用户背景信息内的两个关键词在字典存储单元都有记录，且这两个关键词之间的上下级关系在字典存储单元中有相应的记载，则字典存储单元中这两个关键词上下级关系的累加计数器的值加1；若用户背景信息内的两个关键词在字典存储单元都有记录，而这两个关键词之间的上下级关系在字典存储单元无相应记录，则在字典存储单元中存入所述的这两个关键词的上下级关系，并为这个上下级关系配备一个累加计数器，该累加计数器初始值设为1；若用户背景信息内的两个关键词在字典存储单元只有一个有记录或两个关键词都无记录，则将未记录的关键词录入字典存储单元，在字典存储单元中存入所述的这两个关键词的上下级关系，并为这个上下级关系配备一个累加计数器，该累加计数器初始值设为1；字典查询单元，用于依据用户输入的人脉检索关键词生成相关的关键词并反馈至人脉检索模块；其中，字典查询单元依据用户输入的人脉检索关键词生成相关的关键词通过两种方式实现，第一种方式的具体步骤为：A1、字典查询单元检索出用户输入的人脉检索关键词的所有上级关键词；A2、依据所述所有的上级关键词之间的上下级关系，对上级关键词进行排序，其中，任意两个具有上下级关系的所述的上级关键词，处于下级地位的所述的上级关键词排于处于上级地位的所述的上级关键词的前面，任意两个平级的所述的上级关键词，和所述的人脉检索关键词之间的上下级关系累加计数器值较大的上级关键词排在前面；A3、定义一个空的序列作为相关关键词序列，用于存储依据输入的人脉检索关键词而生成的相关关键词；A4、按照排序后的上级关键词序列，依次取得每个上级关键词的所有下级关键词，并对所述的所有下级关键词进行进一步筛选，取得与人脉检索关键词有相同存储地址标签的下级关键词；根据所述的每一个下级关键词与所述的上级关键词之间上下级关系累加计数器的值，对所述所有下级关键词进行排序，上下级关系累加计数器的值较大的下级关键词排在前面，将排序后的下级关键词存入相关关键词序列；A5、重复步骤A4，依次对其他上级关键词重复以上步骤，依次检索出每一个上级关键词的下级关键词并进行筛选和排序，然后存入相关关键词序列，如果检索出的下级关键词在相关关键词序列中已有记录，则不用重复存入相关关键词序列；其中，相关关键词序列中关键词排序由前至后与用户输入的人脉检索关键词的相关性逐渐减小。本发明中，累加计数器的值将被用于衡量下级关键词和上级关键词之间的密切程度。第二种方式的具体步骤为：M1、字典查询单元检索出用户输入的人脉检索关键词的所有下级关键词；M2、依据所述所有的下级关键词之间的上下级关系，对下级关键词进行排序，其中，任意两个具有上下级关系的所述的下级关键词，处于上级地位的所述的下级关键词排于处于下级地位的所述的下级关键词的前面，任意两个平级的所述的下级关键词，和所述的人脉检索关键词之间的上下级关系累加计数器值较大的下级关键词排在前面；M3、定义一个空的序列作为相关关键词序列，用于存储依据输入的人脉检索关键词和生成的相关关键词；M4、按照排序后的下级关键词序列，依次取得每个下级关键词的所有上级关键词，并对所述的所有上级关键词进行进一步筛选，只对与人脉检索关键词有相同存储地址标签的上级关键词进行分析；根据所述的每一个上级关键词与所述的下级关键词之间上下级关系累加计数器的值，对所述所有上级关键词进行排序，上下级关系累加计数器的值较大的上级关键词排在前面，将排序后的上级关键词存入相关关键词序列；M5、重复步骤M4，依次对其他下级关键词重复以上步骤，依次检索出每一个下级关键词的上级关键词并进行筛选和排序，然后存入相关关键词序列，如果检索出的上级关键词在相关关键词序列中已有记录，则不用重复存入相关关键词序列；其中，相关关键词序列中关键词排序由前至后与用户输入的人脉检索关键词的相关性逐渐减小。基于上述一种智能化的社交平台潜在人脉检索系统的潜在人脉检索方法，包括以下步骤：S1、客户端依据用户注册时录入的信息生成用户背景信息，并将用户背景信息、人脉检索关键词发送至服务端；S2、服务端接收客户端发送的用户背景信息、人脉检索关键词，并将接收的用户背景信息补充至用户背景信息汇总表；S3、服务端依据人脉检索关键词，对该用户的二度人脉或二度和三度人脉的用户背景信息进行检索，生成符合所述人脉检索关键词的人脉检索结果；S4、服务端将人脉检索结果发送至客户端；S5、客户端接收服务端依据人脉检索关键词生成的人脉检索结果。进一步的，所述步骤S3还包括以下步骤：依据用户背景信息中信息的类别，对用户背景信息进行分类；所述服务端还用于存储已注册用户的分类后的用户背景信息及各个所述分类后的用户背景信息之间的相互关系、依据新注册的用户的分类后的用户背景信息及其相互关系而动态完善补充服务端的内容、以及依据用户输入的人脉检索关键词而生成所述关键词相关的其他关键词对该用户的二度人脉或二度和三度人脉的用户背景信息进行检索。进一步的，智能化的社交平台潜在人脉检索方法，还包括以下步骤：将所述的分类后的用户背景信息作为关键词，根据所属类别的不同储存于不同的存储地址中，关键词附带其存储地址的存储地址标签，用于记录该关键词的类型，任意两个不同存储地址之间根据存储信息的类型预设有上下级关系；其中，任意两个关键词之间的上下级关系采用以下方法定义：若所述的两个关键词被存储于不同存储地址，则所述的两个关键词之间的上下级关系等同于所述的两个关键词的存储地址之间的上下级关系，若所述的两个关键词被存储于同一个存储地址，则所述的两个关键词的上下级关系为平级；存储包含存储地址标签的关键词及关键词之间的上下级关系，每两个关键词的上下级关系都设有累加计数器；依据用户背景信息分类模块生成的关键词而动态完善补充字典单元中的关键词及关键词之间的上下级关系，对依据用户背景信息分类模块生成的所有关键词在字典存储单元是否存在、以及依据同一用户的用户背景信息生成的所有关键词之间的上下级关系进行判断，若用户背景信息内的两个关键词在字典存储单元都有记录，且这两个关键词之间的上下级关系在字典存储单元中有相应的记载，则字典存储单元中这两个关键词上下级关系的累加计数器的值加1；若用户背景信息内的两个关键词在字典存储单元都有记录，而这两个关键词之间的上下级关系在字典存储单元无相应记录，则在字典存储单元中存入所述的这两个关键词的上下级关系，并为这个上下级关系配备一个累加计数器，该累加计数器初始值设为1；若用户背景信息内的两个关键词在字典存储单元只有一个有记录或两个关键词都无记录，则将未记录的关键词录入字典存储单元，在字典存储单元中存入所述的这两个关键词的上下级关系，并为这个上下级关系配备一个累加计数器，该累加计数器初始值设为1；依据用户输入的人脉检索关键词生成相关关键词，通过两种方式实现，第一种方式的具体步骤为：检索出用户输入的人脉检索关键词的所有上级关键词；依据所述所有的上级关键词之间的上下级关系，对上级关键词进行排序，其中，任意两个具有上下级关系的所述的上级关键词，处于下级地位的所述的上级关键词排于处于上级地位的所述的上级关键词的前面，任意两个平级的所述的上级关键词，和所述的人脉检索关键词之间的上下级关系累加计数器值较大的上级关键词排在前面；定义一个空的序列作为相关关键词序列，用于存储依据输入的人脉检索关键词而生成的相关关键词；按照排序后的上级关键词序列，依次取得每个上级关键词的所有下级关键词，并对所述的所有下级关键词进行进一步筛选，取得与人脉检索关键词有相同存储地址标签的下级关键词，根据所述的每一个下级关键词与所述的上级关键词之间上下级关系累加计数器的值，对所述所有下级关键词进行排序，上下级关系累加计数器的值较大的下级关键词排在前面，将排序后的下级关键词存入相关关键词序列；重复上一步骤，依次检索每一个上级关键词的下级关键词，对所述的下级关键词进行筛选和排序，并存入相关关键词序列，如果检索出的下级关键词在相关关键词序列中已有记录，则不用重复存入相关关键词序列，其中，相关关键词序列中关键词排序由前至后与用户输入的人脉检索关键词的相关性逐渐减小；第二种方式的具体步骤为：字典查询单元检索出用户输入的人脉检索关键词的所有下级关键词；依据所述所有的下级关键词之间的上下级关系，对下级关键词进行排序，其中，任意两个具有上下级关系的所述的下级关键词，处于上级地位的所述的下级关键词排于处于下级地位的所述的下级关键词的前面，任意两个平级的所述的下级关键词，和所述的人脉检索关键词之间的上下级关系累加计数器值较大的下级关键词排在前面；定义一个空的序列作为相关关键词序列，用于存储依据输入的人脉检索关键词和生成的相关关键词；按照排序后的下级关键词序列，依次取得每个下级关键词的所有上级关键词，并对所述的所有上级关键词进行进一步筛选，只对与人脉检索关键词有相同存储地址标签的上级关键词进行分析；根据所述的每一个上级关键词与所述的下级关键词之间上下级关系累加计数器的值，对所述所有上级关键词进行排序，上下级关系累加计数器的值较大的上级关键词排在前面，将排序后的上级关键词存入相关关键词序列；重复上一步骤，依次对其他下级关键词重复以上步骤，依次检索出每一个下级关键词的上级关键词并进行筛选和排序，然后存入相关关键词序列，如果检索出的上级关键词在相关关键词序列中已有记录，则不用重复存入相关关键词序列；其中，相关关键词序列中关键词排序由前至后与用户输入的人脉检索关键词的相关性逐渐减小。有些用户学的专业与工作完全不相关，这种情况确实存在，所述用户在社交平台注册的时候，其用户背景信息会被录入，对以后的字典检索功能的准确性造成负面影响，为了识别并删除这些有负面影响的上下级关系。进一步的，智能化的社交平台潜在人脉检索方法，还包括以下步骤：B1、检索某一关键词的所有上级关键词；B2、分别对所述的每个上级关键词做以下分析：依次取得每个上级关键词的所有下级关键词，并对所述的所有下级关键词进行进一步筛选，只取得和被检索关键词有相同存储地址标签的下级关键词用于分析；B3、依据所述某一上级关键词和其筛选后的下级关键词之间的上下级关系累加计数器的值，求和生成一个求和值，如果所述被检索关键词与所述的上级关键词之间的上下级关系累加计数器的值与求和值的比值小于设定的门限值，系统自动删除该上下级关系，或生成预警信息反馈给运营人员供运营人员参考，运营人员再决策是否删除该上下级关系；B4、重复步骤B2～B3，对被检索的关键词的其他上级关键词进行分析。如此，本发明应用时，当某位学“计算机编程”专业的用户最终去了一家房地产公司的“工程部”工作，该用户注册的时候，“计算机编程”和“工程部”之间的上下级关系会被录入字典，会对以后字典检索功能的准确性造成负面影响，对比“计算机编程”对应的累加计数器的值和“工程部”所有的累加计数器的值的求和值，系统容易发现，前者的占比非常之小，几乎可以忽略，因而可以判定是对字典检索功能准确性有负面影响的元素，从而可以删除掉所述的上下级关系。或/和基于步骤B1～B4演变的以下步骤：X1、检索某一关键词的所有下级关键词；X2、分别对所述的每个下级关键词做以下分析：依次取得每个下级关键词的所有上级关键词，并对所述的所有上级关键词进行进一步筛选，只对和被检索的关键词有相同存储地址标签的上级关键词进行分析；X3、依据所述某一下级关键词和其筛选后的上级关键词之间的上下级关系累加计数器的值，求和生成一个求和值，如果所述被检索的关键词与所述下级关键词之间的上下级关系累加计数器的值与求和值的比值小于设定的门限值，系统自动删除该上下级关系，或生成预警信息反馈给运营人员供运营人员参考，运营人员再决策是否删除该上下级关系；X4、重复步骤X2～X3，对被检索的关键词的其他下级关键词进行分析。为了进一步提升检索准确率，智能化的社交平台潜在人脉检索方法，还包括以下步骤：C1、检索某一关键词的所有上级关键词，生成一个空的序列，用于存储所述的上级关键词；C2、对所述的上级关键词按存储地址标签进行分类，分别对包含相同存储地址标签的上级关键词进行以下分析：依据所述的被检索的某一关键词与所有有着相同的某个存储地址标签的上级关键词之间的上下级关系累加计数器的值，求和生成一个求和值，如果所述的被检索的关键词与所述的某个上级关键词之间的上下级关系累加计数器的值与求和值的比值小于设定的门限值，系统自动删除该上下级关系，或生成预警信息反馈给运营人员供运营人员参考，运营人员再决策是否删除该上下级关系；C3、重复步骤C2，对与被检索关键词具有上下级关系的其他类型存储地址标签的上级关键词进行分析。如此，本发明应用时，即使存在“计算机编程”和“工程部”之间的上下级关系录入系统的情况，但检索“计算机编程”这个关键词，系统可能会找到很多计算机公司的“产品研发部”、“软件服务部”、“技术维护部”、“工程部”等部门，通过对上下级关系累加器的值进行分析，很容易发现“工程部”是一个另类，因而可以判定这是一个干扰字典检索功能准确性的一个上下级关系，可以考虑删除。或/和基于步骤C1～C3演变的以下步骤：Y1、检索某一关键词的所有下级关键词，生成一个空的序列，用于存储所述的下级关键词；Y2、对所述的下级关键词按存储地址标签进行分类，分别对包含相同存储地址标签的下级关键词进行以下分析：依据所述的被检索的某一关键词与所有有着相同的某个存储地址标签的下级关键词之间的上下级关系累加计数器的值，求和生成一个求和值，如果所述的被检索的关键词与所述某个下级关键词之间的上下级关系累加计数器的值与求和值的比值小于设定的门限值，系统自动删除该上下级关系，或生成预警信息反馈给运营人员供运营人员参考，运营人员再决策是否删除该上下级关系；Y3、重复步骤Y2，对与被检索关键词具有上下级关系的其他类型存储地址标签的下级关键词进行分析。本发明应用时，删除有负面影响的上下级关系应在具有大量用户注册后才进行。进一步的，所述步骤S3还包括以下步骤：对用户一度人脉的所有群组朋友的用户背景信息进行检索，生成符合所述人脉检索关键词的人脉检索结果；其中，群组朋友的定义为：都加入了某个社交群但并未互相加为好友的两个用户。本发明应用时，用户在使用社交平台过程中可能会加入某个行业人士社交群组，通过对群组朋友进行检索，更便于用户找到自己有意愿认识的相亲近的潜在人脉。综上所述，本发明具有以下有益效果：（1）本发明应用时能深度发掘用户的二度、三度潜在人脉，如某用户迫切需要认识某特定企业任职、某特定行业部门或某特定大学专业的人脉时，通过本发明可快速检索出该用户是否有好友正好有这样的人脉。如此，本发明应用时便于用户在二度人脉、三度人脉中快速找到自己有意愿认识的潜在人脉，有利于社交网络的推广应用。（2）本发明在发掘过程中实现了具有人工智能特性的检索功能，用户输入检索关键词后，可分析出和所述检索关键字相关的其他检索关键字，且和传统的相关关键词分析算法不同，本发明应用时不用专门的运营团队来手动完善关键词之间相关性的数据库，能自动建立相关性字典，具有自我学习功能，且准确度随着用户数的增加越来越准确，在企业成本控制和用户体验方面具有较大意义。（3）本发明提供了两种提高检索准确率的方法，在具有大量用户注册后，若发现其含无价值的上下级关系，自动将此上下级关系删除，或生成预警信息反馈给运营人员供运营人员参考，运营人员再决策是否删除该上下级关系。如此，本发明应用时能避免关键词上下级从属关系划分不清晰对检索准确度造成的影响。附图说明此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：图1为本发明一个具体实施例中客户端的结构示意图；图2为本发明一个具体实施例中服务端的结构示意图；图3为本发明中人脉检索系统一个具体实施例的结构示意图；图4为本发明一个具体实施例中背景信息类别的上下级关系；图5为本发明一个具体实施例中人脉检索方法的流程图；图6为本发明一个具体实施例中生成人脉检索关键词相关的其他关键词的流程图。具体实施方式为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。实施例：如图1所示，一种智能化的社交平台潜在人脉检索装置，应用于与服务端通信连接的客户端，所述装置包括：用户背景信息生成模块，用于依据用户注册时录入的信息生成用户背景信息；第一发送模块，用于将用户背景信息、人脉检索关键词发送至服务端；第一接收模块，用于接收服务端依据人脉检索关键词生成的人脉检索结果。本实施例在具体设置时，客户端还设有供信息录入和人脉检索关键词输入的输入模块、以及供信息显示的显示模块。如图2所示，一种智能化的社交平台潜在人脉检索装置，应用于与客户端通信连接的服务端，所述装置包括：第二接收模块，用于接收客户端发送的用户背景信息、人脉检索关键词；用户个人信息汇总表模块，用于依据第二接收模块接收的用户背景信息生成用户背景信息汇总表；人脉检索模块，用于依据人脉检索关键词，对该用户的二度人脉或二度和三度人脉的用户背景信息进行检索，生成符合所述人脉检索关键词的人脉检索结果，其中，二度人脉为用户好友的好友，三度人脉为用户好友的好友的好友；第二发送模块，用于将人脉检索结果发送至客户端；用户背景信息分类模块，依据用户背景信息中信息的类别，对用户背景信息进行分类；智能化检索字典模块，用于存储已注册用户的分类后的用户背景信息及各个所述分类后的用户背景信息之间的相互关系、依据新注册的用户的分类后的用户背景信息及其相互关系而动态完善补充所述智能化检索字典模块的内容、以及依据用户输入的人脉检索关键词生成所述关键词相关的其他关键词。如图3所示，一种智能化的社交平台潜在人脉检索系统，所述系统包括客户端和服务端，客户端包括用户背景信息生成模块、第一发送模块及第一接收模块。其中，用户背景信息生成模块，用于依据用户注册时录入的信息生成用户背景信息；第一发送模块，用于将用户背景信息、人脉检索关键词发送至服务端；第一接收模块，用于接收服务端依据人脉检索关键词生成的人脉检索结果。服务端包括第二接收模块、人脉检索模块、第二发送模块、用户背景信息分类模块及智能化检索字典模块。其中，第二接收模块，用于接收客户端发送的用户背景信息、人脉检索关键词；用户个人信息汇总表模块，用于依据第二接收模块接收的用户背景信息生成用户背景信息汇总表；人脉检索模块，用于依据人脉检索关键词，对该用户的二度人脉或二度和三度人脉的用户背景信息进行检索，生成符合所述人脉检索关键词的人脉检索结果；其中，二度人脉为用户好友的好友，三度人脉为用户好友的好友的好友；第二发送模块，用于将人脉检索结果发送至客户端；用户背景信息分类模块，依据用户背景信息中信息的类别，对用户背景信息进行分类；智能化检索字典模块，用于存储已注册用户的分类后的用户背景信息及各个所述分类后的用户背景信息之间的相互关系、依据新注册的用户的分类后的用户背景信息及其相互关系而动态完善补充所述智能化检索字典模块的内容、以及依据用户输入的人脉检索关键词生成所述关键词相关的其他关键词。本实施例的人脉检索模块还用于依据智能化检索字典模块生成的相关的其他关键词，对该用户的二度人脉或二度和三度人脉的用户背景信息进行检索。本实施例在具体设置时，用户背景信息分类模块不局限于设于服务端，也可设于客户端。本实施例的用户背景信息分类模块分类后的用户背景信息作为关键词，根据所属类别的不同储存于不同的存储地址中，关键词附带其存储地址的存储地址标签，用于记录关键词的类型，任意两个不同存储地址之间根据存储信息的类型预设有上下级关系。其中，任意两个关键词之间的上下级关系定义方式如下：若所述的两个关键词被存储于不同存储地址，则所述的两个关键词之间的上下级关系等同于所述的两个关键词的存储地址之间的上下级关系，若所述的两个关键词被存储于同一个存储地址，则所述的两个关键词的上下级关系为平级。本实施例应用时，用户背景信息包括毕业院校、专业、部门、公司及行业这五种类型，但在具体应用时不局限于这五种类型，任何增加或减少上述类型的类似方法，或根据其他标准进行分类的类似方法改进均落入本发明的保护范围内。本实施例在具体实施时，由于毕业院校在逻辑上与专业、部门、公司及行业的相关性不大，无需录入智能化检索字典模块。因此，本实施例中，优选地，录入智能化检索字典模块的用户背景信息类型包括专业、部门、公司、行业四大类。如图4所示，本实施例中预设出四者的上下级关系由下至上依次为专业、部门、公司及行业，其中，图中箭头指向为由下级指向上级，即部门、公司及行业三者同时为专业的上级关键词，公司和行业同时为专业和部门的上级关键词，行业为专业、部门及公司三者的上级关键词。本实施例的智能化检索字典模块包括：字典存储单元，用于存储包含存储地址标签的关键词及关键词之间的上下级关系，每两个关键词的上下级关系都设有累加计数器；字典补充单元，用于依据用户背景信息分类模块生成的关键词动态完善补充字典单元中的关键词及关键词之间的上下级关系；字典查询单元，用于依据用户输入的人脉检索关键词生成相关的关键词并反馈至人脉检索模块。其中，字典存储单元存储包含存储地址标签的关键词及关键词之间的上下级关系，每两个关键词的上下级关系都设有累加计数器。本实施例应用时，依据用户背景信息中信息的类别，对用户背景信息进行分类。服务端还用于存储已注册用户的分类后的用户背景信息及各个所述分类后的用户背景信息之间的相互关系、依据新注册的用户的分类后的用户背景信息及其相互关系而动态完善补充服务端的内容、以及依据用户输入的人脉检索关键词而生成所述关键词相关的其他关键词对该用户的二度人脉或二度和三度人脉的用户背景信息进行检索。分类后的用户背景信息作为关键词，根据所属类别的不同储存于不同的存储地址中，关键词附带其存储地址的存储地址标签，用于记录该关键词的类型，任意两个不同存储地址之间根据存储信息的类型预设有上下级关系。其中，任意两个关键词之间的上下级关系采用以下方法定义：若所述的两个关键词被存储于不同存储地址，则所述的两个关键词之间的上下级关系等同于所述的两个关键词的存储地址之间的上下级关系，若所述的两个关键词被存储于同一个存储地址，则所述的两个关键词的上下级关系为平级。本实施例的智能化的社交平台潜在人脉检索系统应用时，依据用户背景信息分类模块生成的关键词而动态完善补充字典单元中的关键词及关键词之间的上下级关系，对依据用户背景信息分类模块生成的所有关键词在字典存储单元是否存在、以及依据同一用户的用户背景信息生成的所有关键词之间的上下级关系进行判断，若用户背景信息内的两个关键词在字典存储单元都有记录，且这两个关键词之间的上下级关系在字典存储单元中有相应的记载，则字典存储单元中这两个关键词上下级关系的累加计数器的值加1；若用户背景信息内的两个关键词在字典存储单元都有记录，而这两个关键词之间的上下级关系在字典存储单元无相应记录，则在字典存储单元中存入所述的这两个关键词的上下级关系，并为这个上下级关系配备一个累加计数器，该累加计数器初始值设为1；若用户背景信息内的两个关键词在字典存储单元只有一个有记录或两个关键词都无记录，则将未记录的关键词录入字典存储单元，在字典存储单元中存入所述的这两个关键词的上下级关系，并为这个上下级关系配备一个累加计数器，该累加计数器初始值设为1。现以四川大学土木工程专业毕业的张三加入地产行业中保利地产的工程部为例，本实施例应用时，若张三背景信息内的“土木工程”和“工程部”两个关键词在字典存储单元都有记录，且这两个关键词之间的上下级关系在字典存储单元中有相应的记载，则字典存储单元中这两个关键词上下级关系的累加计数器的值加1；若张三背景信息内的两个关键词在字典存储单元都有记录，而这两个关键词之间的上下级关系在字典存储单元无相应记录，则在字典存储单元中存入所述的这两个关键词的上下级关系，并为这个上下级关系配备一个累加计数器，该累加计数器初始值设为1；若张三背景信息内的两个关键词在字典存储单元只有一个有记录或两个关键词都无记录，则将未记录的关键词录入字典存储单元，在字典存储单元中存入所述的这两个关键词的上下级关系，并为这个上下级关系配备一个累加计数器，该累加计数器初始值设为1。采用上述方式，对张三背景信息内的“土木工程”、“工程部”、“保利地产”及“地产行业”任意两个关键词的组合形式均进行判断，并保证在缺少相应用关键词及上下级关系时补入。如图5所示，本实施例的智能化的社交平台潜在人脉检索系统应用于检索潜在人脉时，包括以下步骤：S1、客户端依据用户注册时录入的信息生成用户背景信息，并将用户背景信息、人脉检索关键词发送至服务端；S2、服务端接收客户端发送的用户背景信息、人脉检索关键词，并将接收的用户背景信息补充至用户背景信息汇总表；S3、服务端依据人脉检索关键词，对该用户的二度人脉或二度和三度人脉的用户背景信息进行检索，生成符合所述人脉检索关键词的人脉检索结果；S4、服务端将人脉检索结果发送至客户端；S5、客户端接收服务端依据人脉检索关键词生成的人脉检索结果。如图6所示，本实施例的步骤S3在具体实施时，还包括以下步骤：S3.1、检索出用户输入的人脉检索关键词的所有上级关键词；S3.2、依据所述所有的上级关键词之间的上下级关系，对上级关键词进行排序，其中，任意两个具有上下级关系的所述的上级关键词，处于下级地位的所述的上级关键词排于处于上级地位的所述的上级关键词的前面，任意两个平级的所述的上级关键词，和所述的人脉检索关键词之间的上下级关系累加计数器值较大的上级关键词排在前面；S3.3、定义一个空的序列作为相关关键词序列，用于存储依据输入的人脉检索关键词而生成的相关关键词；S3.4、按照排序后的上级关键词序列，依次取得每个上级关键词的所有下级关键词，并对所述的所有下级关键词进行进一步筛选，取得与人脉检索关键词有相同存储地址标签的下级关键词，用于下一步骤的分析；S3.5、根据所述的每一个下级关键词与所述的上级关键词之间上下级关系累加计数器的值，对所述所有下级关键词进行排序，上下级关系累加计数器的值较大的下级关键词排在前面，将排序后的下级关键词存入相关关键词序列；S3.6、重复步骤S3.4～步骤S3.5，依次检索所述的每一个上级关键词的所有下级关键词，并对其筛选和排序后存入相关关键词序列，其中，相关关键词序列中关键词排序由前至后与用户输入的人脉检索关键词的相关性逐渐减小；S3.7、依据人脉检索关键词和生成的与被检索人脉检索关键词相关的其他关键词，对该用户的二度人脉或二度和三度人脉的用户背景信息进行检索。本实施例通过步骤S3.1～S3.6，能依据上级关键词这个线索发掘出和人脉检索关键词相关的其他关键词。本实施例的步骤S3在具体实施时，还采用步骤S3.1～S3.6类似的方式，能依据下级关键词这个线索发掘出和人脉检索关键词相关的其他关键词。本实施例依据用户输入的人脉检索关键词生成相关的上级关键词举例如下：如果多数注册的学土木工程专业的学生都去了房地产公司的工程部上班，当检索“土木工程”，系统会依据土木工程专业的学生的就业去向统计出最相关的部门是工程部门，工程部里的同事之间的专业相关性比较高，所以部门级关键词的下级专业类关键词之间的相关度会比较高，相反，因为公司里会有很多不同的部门，例如财务部和工程部之间的工种差异很大，所以如果通过分析某专业类的关键词的上级公司类上级关键词，分析出的结果准确度会大打折扣。为了提升本实施例应用时的准确性，本实施例应用时还采用以下两种方式删除干扰准确性的上下级关系。第一种方式为：在具有大量用户注册后，进行以下步骤：B1、检索某一关键词的所有上级关键词；B2、分别对所述的每个上级关键词做以下分析：依次取得每个上级关键词的所有下级关键词，并对所述的所有下级关键词进行进一步筛选，只取得和被检索关键词有相同存储地址标签的下级关键词用于分析；B3、依据所述某一上级关键词和其筛选后的下级关键词之间的上下级关系累加计数器的值，求和生成一个求和值，如果所述被检索关键词与所述的上级关键词之间的上下级关系累加计数器的值与求和值的比值小于设定的门限值（例如0.1%），系统自动删除该上下级关系，或生成预警信息反馈给运营人员供运营人员参考，运营人员再决策是否删除该上下级关系；B4、重复步骤B2～B3，对被检索的关键词的其他上级关键词进行分析。其中，第一种方式在应用时，还可基于步骤B1～B4类似的原理，对被检索的关键词的所有下级关键词进行分析。第二种方式为：在具有大量用户注册后，进行以下步骤：C1、检索某一关键词的所有上级关键词，生成一个空的序列，用于存储所述的上级关键词；C2、对所述的上级关键词按存储地址标签进行分类，分别对包含相同存储地址标签的上级关键词进行以下分析：依据所述的被检索的某一关键词与所有有着相同的某个存储地址标签的上级关键词之间的上下级关系累加计数器的值，求和生成一个求和值，如果所述的被检索的关键词与所述的某个上级关键词之间的上下级关系累加计数器的值与求和值的比值小于设定的门限值，系统自动删除该上下级关系，或生成预警信息反馈给运营人员供运营人员参考，运营人员再决策是否删除该上下级关系；C3、重复步骤C2，对与被检索关键词具有上下级关系的其他类型存储地址标签的上级关键词进行分析。其中，第二种方式在应用时，还可基于步骤C1～C3类似的原理，对与被检索关键词具有上下级关系的所有下级关键词进行分析。本实施例删除上下级关系时，优选以用户数量增加100万为前提。本实施例在大量用户注册后对比值较小的上下级关系进行删除，对于与专业相关的上下级关系，能预防转专业从事非本专业工作的人注册时对字典准确度的影响。针对本实施例采用两种方式删除干扰准确性的上下级关系举例如下：有些用户学了计算机专业，结果去了房地产公司的工程部门，当他注册的时候，“计算机编程”与“工程部”这两个关键词之间的上下级关系也会自动补充进字典，会影响到整个字典检索功能的准确性，所述本实施例采用两种方法用于消除将这种不常见的情况对字典查询单元准确度的负面影响。第一种方法的原理是：检索出关键词“计算机编程”的一个上级关键词“工程部”并分析“工程部”的所有下级关键词，发现和“工程部”这个关键词之间关联度高的专业类关键词主要是“土木工程”、“工程管理”等，“计算机编程”和“工程部”的关联度会低很多，因此可考虑删除“计算机编程”和“工程部”之间的上下级关系。第二种方法的原理是：检索出关键词“计算机编程”的全部部门类的关键词，例如“计算机开发部”“数据库管理部”“技术支持部”“工程部”，同理，通过分析可以发现“计算机编程”和“工程部”之间的关联度比“计算机编程”和其他几个关键词之间的关联度明显要低很多，因此可考虑删除“计算机编程”和“工程部”之间的上下级关系。本实施例的步骤S3还包括以下步骤：对用户一度人脉的所有群组朋友的用户背景信息进行检索，生成符合所述人脉检索关键词的人脉检索结果。用户在使用社交平台过程中可能会加入某个行业人士社交群组，群组朋友的定义为：都加入了某个社交群但并未互相加为好友的两个用户。本实施例检索群组朋友时的一个具体示例如下：用户检索“保利地产”，显示出该用户的一个好友张三参加了“房地产行业成都联谊会”，该组织有一个成员李四正好在保利地产任营销经理。本实施例应用时，某用户输入“中国银行”，发现他有一个朋友张三正好有一个在中国银行成都公司当客户经理的朋友李四，该用户就可以随后找张三沟通，请求张三推荐认识李四。以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。