]根据所述匹配度，得到该用户的社交用户。
[0086]A5、根据A4所述的方法，针对所述多个用户中的其中一个用户，根据预设的至少一个匹配指标，将该用户的用户数据与多个用户中其它用户的用户数据进行匹配，确定该用户的用户数据与多个用户中其它用户的用户数据的匹配度进一步包括:
[0087]针对所述多个用户中的其中一个用户，根据预设的至少一个匹配指标以及预设的每个匹配指标相对应的权重，将该用户的用户数据与多个用户中其它用户的用户数据进行匹配，确定该用户的用户数据与多个用户中其它用户的用户数据的匹配度。
[0088]A6、根据A1-A5任一项所述的方法，在根据社交用户的游戏记录数据，将社交用户所参与的游戏推荐给该用户之前，所述方法还包括:
[0089]根据多个用户的用户数据以及游戏记录数据，得到达人用户。
[0090]A7、根据A6所述的方法，根据社交用户的游戏记录数据，将社交用户所参与的游戏推荐给该用户进一步包括:
[0091]根据社交用户的游戏记录数据以及达人用户的游戏记录数据，将社交用户所参与的游戏以及达人用户所参与的游戏推荐给该用户。
[0092]B8、一种游戏社交推荐装置，包括:
[0093]数据获取模块，适于通过数据挖掘得到多个用户的用户数据以及游戏记录数据，所述游戏记录数据包括用户参与游戏信息；
[0094]匹配模块，适于针对所述多个用户中的其中一个用户，通过将该用户的用户数据与多个用户中其它用户的用户数据进行匹配，得到该用户的社交用户；
[0095]推荐模块，适于根据社交用户的游戏记录数据，将社交用户参与的游戏推荐给该用户。
[0096]B9、根据B8所述的装置，所述数据获取模块进一步适于:通过数据挖掘得到多个用户的用户特征信息、用户喜好信息以及用户付费信息。
[0097]B10、根据B9所述的装置，所述用户特征信息包括:用户固有特征以及用户来源渠道;
[0098]所述用户喜好信息包括:用户浏览喜好信息、用户点击喜好信息以及用户活跃度信息；
[0099]所述用户付费信息包括:用户付费记录信息以及用户付费潜力信息；
[0100]所述游戏记录数据还包括:用户游戏等级信息。
[0101]B11、根据B8-B10任一项所述的装置，所述匹配模块进一步适于:
[0102]针对所述多个用户中的其中一个用户，根据预设的至少一个匹配指标，将该用户的用户数据与多个用户中其它用户的用户数据进行匹配，确定该用户的用户数据与多个用户中其它用户的用户数据的匹配度；
[0103]根据所述匹配度，得到该用户的社交用户。
[0104]B12、根据B11所述的装置，所述匹配模块进一步适于:
[0105]针对所述多个用户中的其中一个用户，根据预设的至少一个匹配指标以及预设的每个匹配指标相对应的权重，将该用户的用户数据与多个用户中其它用户的用户数据进行匹配，确定该用户的用户数据与多个用户中其它用户的用户数据的匹配度。
[0106]B13、根据B8-B12任一项所述的装置，所述装置还包括:
[0107]确定模块，适于根据多个用户的用户数据以及游戏记录数据，得到达人用户。
[0108]B14、根据B13所述的装置，所述推荐模块进一步适于:
[0109]根据社交用户的游戏记录数据以及达人用户的游戏记录数据，将社交用户所参与的游戏以及达人用户所参与的游戏推荐给该用户。
【主权项】
1.一种游戏社交推荐方法，包括: 通过数据挖掘得到多个用户的用户数据以及游戏记录数据，所述游戏记录数据包括用户参与游戏信息； 针对所述多个用户中的其中一个用户，通过将该用户的用户数据与多个用户中其它用户的用户数据进行匹配，得到该用户的社交用户； 根据社交用户的游戏记录数据，将社交用户参与的游戏推荐给该用户。2.根据权利要求1所述的方法，通过数据挖掘得到多个用户的用户数据进一步包括:通过数据挖掘得到多个用户的用户特征信息、用户喜好信息以及用户付费信息。3.根据权利要求2所述的方法，所述用户特征信息包括:用户固有特征以及用户来源渠道； 所述用户喜好信息包括:用户浏览喜好信息、用户点击喜好信息以及用户活跃度信息; 所述用户付费信息包括:用户付费记录信息以及用户付费潜力信息； 所述游戏记录数据还包括:用户游戏等级信息。4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，针对所述多个用户中的其中一个用户，通过将该用户的用户数据与多个用户中其它用户的用户数据进行匹配，得到该用户的社交用户进一步包括: 针对所述多个用户中的其中一个用户，根据预设的至少一个匹配指标，将该用户的用户数据与多个用户中其它用户的用户数据进行匹配，确定该用户的用户数据与多个用户中其它用户的用户数据的匹配度； 根据所述匹配度，得到该用户的社交用户。5.根据权利要求4所述的方法，针对所述多个用户中的其中一个用户，根据预设的至少一个匹配指标，将该用户的用户数据与多个用户中其它用户的用户数据进行匹配，确定该用户的用户数据与多个用户中其它用户的用户数据的匹配度进一步包括: 针对所述多个用户中的其中一个用户，根据预设的至少一个匹配指标以及预设的每个匹配指标相对应的权重，将该用户的用户数据与多个用户中其它用户的用户数据进行匹配，确定该用户的用户数据与多个用户中其它用户的用户数据的匹配度。6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，在根据社交用户的游戏记录数据，将社交用户所参与的游戏推荐给该用户之前，所述方法还包括: 根据多个用户的用户数据以及游戏记录数据，得到达人用户。7.根据权利要求6所述的方法，根据社交用户的游戏记录数据，将社交用户所参与的游戏推荐给该用户进一步包括: 根据社交用户的游戏记录数据以及达人用户的游戏记录数据，将社交用户所参与的游戏以及达人用户所参与的游戏推荐给该用户。8.一种游戏社交推荐装置，包括: 数据获取模块，适于通过数据挖掘得到多个用户的用户数据以及游戏记录数据，所述游戏记录数据包括用户参与游戏信息； 匹配模块，适于针对所述多个用户中的其中一个用户，通过将该用户的用户数据与多个用户中其它用户的用户数据进行匹配，得到该用户的社交用户； 推荐模块，适于根据社交用户的游戏记录数据，将社交用户参与的游戏推荐给该用户。9.根据权利要求8所述的装置，所述数据获取模块进一步适于:通过数据挖掘得到多个用户的用户特征信息、用户喜好信息以及用户付费信息。10.根据权利要求9所述的装置，所述用户特征信息包括:用户固有特征以及用户来源渠道； 所述用户喜好信息包括:用户浏览喜好信息、用户点击喜好信息以及用户活跃度信息; 所述用户付费信息包括:用户付费记录信息以及用户付费潜力信息； 所述游戏记录数据还包括:用户游戏等级信息。
【专利摘要】本发明公开了一种游戏社交推荐方法及装置，其中，游戏社交推荐方法包括：通过数据挖掘得到多个用户的用户数据以及游戏记录数据，游戏记录数据包括用户参与游戏信息；针对多个用户中的其中一个用户，通过将该用户的用户数据与多个用户中其它用户的用户数据进行匹配，得到该用户的社交用户；根据社交用户的游戏记录数据，将社交用户参与的游戏推荐给该用户。本方案根据用户相关的社交关系进行游戏推荐，实现了游戏的智能推荐，提高了游戏推荐效果，优化了游戏推荐方式。
【IPC分类】G06F17/30
【公开号】CN105389396
【申请号】CN201510971686
【发明人】张淑茹
【申请人】北京奇虎科技有限公司, 奇智软件（北京）有限公司
【公开日】2016年3月9日
【申请日】2015年12月22日