本發(fā)明涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于互聯(lián)網(wǎng)用戶特征的用戶智能推薦系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

近年來，互聯(lián)網(wǎng)的社交平臺已經(jīng)發(fā)展的非常壯大，如何讓用戶快速找到符合自己心儀的對象，是重點要解決的問題。尤其對于婚戀交友類服務(wù)，如何根據(jù)用戶特征以及個人偏好信息向用戶“智能推薦”好友，變得尤為重要。

目前現(xiàn)有的推薦方式是實時的，因此需要實時分析用戶特征以及大量目標用戶數(shù)據(jù)，從而篩選出用戶偏好的對象，而這個過程比較耗時，在后續(xù)過程中需要持續(xù)優(yōu)化。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于提供一種基于互聯(lián)網(wǎng)用戶特征的用戶智能推薦系統(tǒng)，能夠根據(jù)用戶的特征以及偏好等信息，給用戶推薦合適的對象，從而增強用戶與產(chǎn)品之間的粘性，達到一種良性循環(huán)，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種基于互聯(lián)網(wǎng)用戶特征的用戶智能推薦系統(tǒng)，包括用戶信息收集提取階段、用戶數(shù)據(jù)分析階段和用戶篩選推薦階段；所述用戶信息收集提取階段包括收集用戶特征信息和收集用戶偏好信息；所述用戶信息收集提取階段將收集用戶特征信息和收集用戶偏好信息傳送至用戶數(shù)據(jù)分析階段；所述用戶數(shù)據(jù)分析階段包括分析用戶信息，根據(jù)用戶特征權(quán)重高低，計算每個用戶相對于a用戶的權(quán)重值，并將分析結(jié)果傳送至用戶篩選推薦階段；所述用戶篩選推薦階段根據(jù)計算的權(quán)重值倒敘排列，篩選出符合條件的用戶推薦給a用戶。

優(yōu)選的，所述用戶信息收集提取階段、用戶數(shù)據(jù)分析階段和用戶篩選推薦階段均在后臺服務(wù)器和客戶端之間往返進行。

優(yōu)選的，所述收集用戶特征信息包括用戶的性別、年齡、外貌、身高、城市、家庭背景。

優(yōu)選的，所述收集用戶偏好信息包括用戶年齡范圍、所在行業(yè)、業(yè)余愛好。

優(yōu)選的，所述用戶信息收集提取階段和用戶數(shù)據(jù)分析階段每周更新一次。

優(yōu)選的，所述推薦系統(tǒng)內(nèi)置的緩存容量根據(jù)用戶信息分析以及權(quán)重實時計算量的大小，進行定期擴展。

優(yōu)選的，所述推薦系統(tǒng)內(nèi)置消息機制，在用戶信息變動時，通過消息機制異步更新推薦緩存。

優(yōu)選的，推薦系統(tǒng)的工作流程如下：

s1：用戶填寫個人基本信息、工作生活信息、擇偶條件信息；

s2：用戶a向服務(wù)器發(fā)送推薦請求；

s3：服務(wù)器根據(jù)用戶a的特征、擇偶信息，計算a用戶與其他用戶對應(yīng)的權(quán)重值；

s4：服務(wù)器按照權(quán)重值降序排列，再對排序后的數(shù)據(jù)做進一步篩選；

s5：將推薦結(jié)果放入緩存中，并使用合理的緩存策略更新緩存；

s6：服務(wù)器將最終結(jié)果返回給客戶端，展示給用戶，按照匹配度由高到低排序，完成一次推薦服務(wù)。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：本基于互聯(lián)網(wǎng)用戶特征的用戶智能推薦系統(tǒng)，采用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)手段，根據(jù)用戶的特征以及偏好等信息，能夠?qū)崟r準確向用戶推薦符合其心意的對象，幫助用戶更快速找到自己合適的對象，促進用戶與用戶之間、用戶與平臺之間的耦合度，從而增強用戶與產(chǎn)品之間的粘性，達到一種良性循環(huán)。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的整體流程圖。

具體實施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

本發(fā)明實施例中：一種基于互聯(lián)網(wǎng)用戶特征的用戶智能推薦系統(tǒng)，包括用戶信息收集提取階段、用戶數(shù)據(jù)分析階段和用戶篩選推薦階段，用戶信息收集提取階段、用戶數(shù)據(jù)分析階段和用戶篩選推薦階段均在后臺服務(wù)器和客戶端之間往返進行，促進用戶與用戶之間、用戶與平臺之間的耦合度，幫助用戶找到對象；用戶信息收集提取階段包括收集用戶特征信息和收集用戶偏好信息，收集用戶特征信息包括用戶的性別、年齡、外貌、身高、城市、家庭背景等，收集用戶偏好信息包括用戶年齡范圍、所在行業(yè)、業(yè)余愛好等；隨后，用戶信息收集提取階段將收集用戶特征信息和收集用戶偏好信息傳送至用戶數(shù)據(jù)分析階段，用戶信息收集提取階段和用戶數(shù)據(jù)分析階段每周更新一次，確保用戶信息的實時性；用戶數(shù)據(jù)分析階段包括分析用戶信息，根據(jù)用戶特征權(quán)重高低，計算每個用戶相對于a用戶的權(quán)重值，由于用戶信息分析以及權(quán)重實時計算等操作比較費時，因此需要適當使用緩存，而因信息變動會對緩存中的推薦用戶的準確性有些影響，因此，推薦系統(tǒng)內(nèi)置的緩存容量根據(jù)用戶信息分析以及權(quán)重實時計算量的大小，進行定期擴展；隨后，用戶數(shù)據(jù)分析階段再將分析結(jié)果傳送至用戶篩選推薦階段，用戶篩選推薦階段根據(jù)計算的權(quán)重值倒敘排列，篩選出符合條件的用戶推薦給a用戶，推薦系統(tǒng)內(nèi)置消息機制，在用戶信息變動時，通過消息機制異步更新推薦緩存，保證信息準確度。

具體實施例一：

請參閱圖1，一種基于互聯(lián)網(wǎng)用戶特征的用戶智能推薦系統(tǒng)，其工作流程如下：

第一步：用戶填寫個人基本信息、工作生活信息、擇偶條件等信息以便于向其精確推薦對象；

第二步：用戶a向服務(wù)器發(fā)送推薦請求；

第三步：服務(wù)器根據(jù)a的特征、擇偶等信息，計算a用戶與其他用戶對應(yīng)的權(quán)重值，權(quán)重值越高，越符合用戶a的要求；

第四步：服務(wù)器按照權(quán)重值降序排列，再對排序后的數(shù)據(jù)做進一步篩選；

第五步：將推薦結(jié)果放入緩存中，并使用合理的緩存策略更新緩存，保證推薦數(shù)據(jù)的準確性；

第六步：服務(wù)器將結(jié)果返回給客戶端，展示給用戶，按照匹配度由高到低排序，至此，一次推薦服務(wù)完成。

綜上所述：本基于互聯(lián)網(wǎng)用戶特征的用戶智能推薦系統(tǒng)，采用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)手段，根據(jù)用戶的特征以及偏好等信息，能夠?qū)崟r準確向用戶推薦符合其心意的對象，幫助用戶更快速找到自己合適的對象，促進用戶與用戶之間、用戶與平臺之間的耦合度，從而增強用戶與產(chǎn)品之間的粘性，達到一種良性循環(huán)。

以上所述，僅為本發(fā)明較佳的具體實施方式，但本發(fā)明的保護范圍并不局限于此，任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)方案及其發(fā)明構(gòu)思加以等同替換或改變，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。

技術(shù)特征：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于互聯(lián)網(wǎng)用戶特征的用戶智能推薦系統(tǒng)，包括用戶信息收集提取階段、用戶數(shù)據(jù)分析階段和用戶篩選推薦階段；所述用戶信息收集提取階段將收集用戶特征信息和收集用戶偏好信息傳送至用戶數(shù)據(jù)分析階段，用戶數(shù)據(jù)分析階段根據(jù)用戶特征權(quán)重高低，將分析結(jié)果傳送至用戶篩選推薦階段，用戶篩選推薦階段篩選出符合條件的用戶推薦給A用戶；通過采用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)手段，根據(jù)用戶的特征以及偏好等信息，能夠?qū)崟r準確向用戶推薦符合其心意的對象，幫助用戶更快速找到自己合適的對象，促進用戶與用戶之間、用戶與平臺之間的耦合度，從而增強用戶與產(chǎn)品之間的粘性，達到一種良性循環(huán)。

技術(shù)研發(fā)人員：周聰偉
受保護的技術(shù)使用者：深圳市樂唯科技開發(fā)有限公司
技術(shù)研發(fā)日：2017.07.03
技術(shù)公布日：2017.09.29