[发明专利]用户推荐方法及装置

说明书

本申请实施例公开了一种用户推荐方法及装置，该方法先获取用户标识对应的用户行为数据，然后对用户标识对应的用户行为数据进行统计处理，得到用户行为统计数据，之后根据用户行为统计数据，得到用户标识对应的用户特征数据，进而根据用户标识对应的用户特征数据，得到用户标识对应用户的用户匹配度，最后根据用户匹配度进行用户推荐。由于用户行为数据是用户在网络平台上的操作数据，这些操作数据体现了用户兴趣爱好等，那么基于这些数据所进行的用户推荐也就更准确，提高了用户推荐准确性，进而使得陌生人的匹配推荐效率更高。

技术领域

本申请涉及通信领域，具体涉及一种用户推荐方法及装置。

背景技术

当前各种交互应用，例如某信、某博等应用的应用服务器，为了提高用户使用体验，增强用户粘性，会为用户提供用户推荐功能，向某用户推荐该用户可能感兴趣的人等。

当前，应用服务器在进行用户推荐时，可能基于位置为用户推荐附近的人，也可能基于人气为用户推荐关注度最高的人，而这类推荐方法所依据的数据并不能真正的反映用户的喜好兴趣等，那么就会导致用户推荐不准确。

即当前用户推荐方法存在用户推荐准确性较低的技术问题。

申请内容

本申请实施例提供一种用户推荐方法及装置，以提高用户推荐准确性。

为解决上述技术问题，本申请实施例提供以下技术方案：

本申请实施例提供一种用户推荐方法，其包括：

获取用户标识对应的用户行为数据；用户行为数据的数据来源包括至少两个网络平台；

对用户标识对应的用户行为数据进行统计处理，得到用户行为统计数据；

根据用户行为统计数据，得到用户标识对应的用户特征数据；

根据用户标识对应的用户特征数据，得到用户标识对应用户的用户匹配度；

根据用户匹配度进行用户推荐。

本申请实施例提供一种用户推荐装置，其包括：

获取模块，用于获取用户标识对应的用户行为数据；用户行为数据的数据来源包括至少两个网络平台；

统计模块，用于对用户标识对应的用户行为数据进行统计处理，得到用户行为统计数据；

处理模块，用于根据用户行为统计数据，得到用户标识对应的用户特征数据；

匹配模块，用于根据用户标识对应的用户特征数据，得到用户标识对应用户的用户匹配度；

推荐模块，用于根据用户匹配度进行用户推荐。

在一种实施例中，获取模块具体用于：通过授权界面获取用户对网络平台的授权参数；基于授权参数，登录网络平台；从网络平台获取用户行为数据。

在一种实施例中，获取模块具体用于：获取包含用户行为数据的图像数据；对图像数据进行识别，得到用户行为数据。

在一种实施例中，用户行为数据包括操作对象以及动作类型；统计模块具体用于：对操作对象进行关键词提取，得到操作对象的关键词；根据操作对象的关键词，确定用户行为数据的对象标识；根据动作类型，确定用户行为数据的动作标识；根据用户行为数据的对象标识以及动作标识，对用户标识对应的用户行为数据进行统计，得到用户行为统计数据；用户行为统计数据包括用户标识、对象标识、动作标识以及对应的频率。

在一种实施例中，处理模块具体用于：根据用户行为统计数据对应的频率，对用户行为统计数据进行归一化处理，得到归一化处理后的用户行为统计数据；根据归一化处理后的用户行为统计数据，得到用户标识对应的用户特征数据。