[发明专利]用户群组推荐方法、装置及存储介质和服务器

说明书

本申请实施例公开了一种用户群组推荐方法、装置及存储介质和服务器，所述方法包括确定第二应用程序下，自身属性类别与所属用户群组属性类别不匹配的目标群成员；利用预设分类模型，获取与所述目标群成员匹配的目标用户群组，所述预设分类模型基于机器学习方法由多个已知属性类别的用户群组样本训练生成，用于对用户群组进行属性类别标记；将所述目标用户群组推送给所述目标群成员所在终端。本申请实施例提供的技术方案，可以为目标群成员推荐与其匹配度高的用户群组，提升了用户群组推荐的准确性。

技术领域

本申请实施例涉及信息推荐技术领域，尤其涉及一种用户群组推荐方法、装置及存储介质和服务器。

背景技术

随着互联网通信技术的发展，不同的终端用户之间可以通过建立用户群组来相互通信，例如，在微信应用程序下建立用户群组进行通信，在跑步应用程序下建立用户群组进行运动状态和技巧的沟通交流。但有时候用户所在的用户群组与用户自身并不匹配，导致用户在该用户群组下不能很好的满足用户对该应用程序的需求，需要改进。

发明内容

本申请实施例提供一种用户群组推荐方法、装置及存储介质和服务器，可以合理的进行用户群组推荐。

在第一方面，本申请实施例提供了一种用户群组推荐方法，包括：

确定第二应用程序下，自身属性类别与所属用户群组属性类别不匹配的目标群成员；

利用预设分类模型，获取与所述目标群成员匹配的目标用户群组，所述预设分类模型基于机器学习方法由多个已知属性类别的用户群组样本训练生成，用于对用户群组进行属性类别标记；

将所述目标用户群组推送给所述目标群成员所在终端。

在第二方面，本申请实施例提供了一种用户群组推荐装置，包括：

目标群成员确定模块，用于确定第二应用程序下，自身属性类别与所属用户群组属性类别不匹配的目标群成员；

目标用户群组获取模块，用于利用预设分类模型，获取与所述目标群成员匹配的目标用户群组，所述预设分类模型基于机器学习方法由多个已知属性类别的用户群组样本训练生成，用于对用户群组进行属性类别标记；

目标用户群组推荐模块，用于将所述目标用户群组推送给所述目标群成员所在终端。

在第三方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面所提供的用户群组推荐方法。

在第四方面，本申请实施例提供了一种服务器，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行时实现如第一方面所提供的用户群组推荐方法。

本申请实施例提供的用户群组推荐方案，通过对应用程序下所建立的用户群组中的群成员属性类别与用户群组属性类别进行分析，确定自身属性类别与所属用户群组的属性类别不匹配的目标群成员，利用预设分类模型，获取与目标群成员匹配的目标用户群组，将目标用户群组推送给目标群成员所在终端，可以为目标群成员推荐与其匹配度高的用户群组，提升了用户群组推荐的准确性。

附图说明

图1是本申请实施例提供的一种用户群组推荐方法的流程图；

图2是本申请实施例提供的另一种用户群组推荐方法的流程图；

图3是本申请实施例提供的另一种用户群组推荐方法的流程图；

图4是本申请实施例提供的一种用户群组推荐装置的结构示意图；

图5是本申请实施例提供的一种服务器的结构示意图；

图6是本申请实施例提供的另一种服务器的结构示意图；