[發明專利]一種互聯網婚戀交友推薦平臺及方法無效
| 申請號: | 201310337151.1 | 申請日: | 2013-08-06 |
| 公開(公告)號: | CN103593381A | 公開(公告)日: | 2014-02-19 |
| 發明(設計)人: | 不公告發明人 | 申請(專利權)人: | 北京愛真心信息科技有限公司 |
| 主分類號: | G06F17/30 | 分類號: | G06F17/30 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 100029 北京市朝陽*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 互聯網 婚戀 交友 推薦 平臺 方法 | ||
技術領域
本發明涉及計算機網絡技術領域,更具體的說,涉及一種互聯網婚戀交友中的推薦平臺及方法。?
背景技術
婚禮交友網站在現在互聯網時代的大背景下,在人們的生活中扮演著越來越重要的角色,為千百萬適婚男女提供了更多的選擇另一半的機會。互聯網婚戀交友主要有基于B/S結構的網頁形式,以及從其衍生出來的基于手機、平板電腦的移動客戶端形式。不管是網頁形式還是移動客戶端形式,互聯網婚戀交友平臺要解決的核心問題都是如何為用戶提供合適的異性,從而降低用戶搜索成本,提高用戶交友效率。當前,為用戶推薦異性的主流方法有:(1)根據用戶資料匹配擇偶要求,如年齡、身高、體重、經濟狀況、教育程度等;(2)根據用戶預先回答的問卷結果,匹配愛情觀、消費觀以及性格等合適的異性。這兩種方法有其合理性,但又存在一定的不足,它們都沒有考慮用戶在換臉加油平臺的行為因素,即主動查看異性的資料以及主動與異性聯系等行為,兒這些行為恰恰能夠準確的反映出用戶的興趣點。?
發明內容
為了克服原有技術的缺點,彌補其不足,本發明目的在于提供一種互聯網婚戀交友推薦平臺及方法,計算并為用戶提供更加精準的推薦服務。?
為了達到上述目的,本發明采用的技術方案是,提供一種互聯網婚戀交友推薦平臺,包括數據獲取單元、離線計算單元、離線存儲單元、在線服務單元以及在線存儲單元。?
在本發明所述的一種互聯網婚戀交友推薦平臺中,所述數據獲取單元用于?獲取。?
在本發明所述的一種互聯網婚戀交友推薦平臺中,所述離線計算單元用于計算用戶相似度數據及離線推薦結果。?
在本發明所述的一種互聯網婚戀交友推薦平臺中,所述在線服務單元用于實時為用戶計算推薦結果。?
本發明還提供一種互聯網婚戀交友推薦方法,包括如下步驟:?
數據獲取單元獲取前端服務器用戶行為的日志,發回后端日志服務器進行處理,然后存入離線存儲單元;?
離線計算單元從離線存儲單元獲取用戶屬性數據和用戶行為數據,根據用戶被瀏覽及聯系的行為,計算每個用戶兩兩之間的相似度,然后根據相似度及用戶的行為計算原始推薦結果,再獲取用戶屬性數據根據規則進行過濾產生最終推薦結果,最后把用戶相似度數據和離線推薦結果存入離線存儲單元和在線存儲單元;?
在線服務單元從在線存儲單元獲取用戶屬性數據、用戶行為數據及用戶相似度數據,并且實時接收新的用戶行為數據,實時的為用戶計算推薦結果。?
本發明一種互聯網婚戀交友推薦平臺及方法,通過采用用戶瀏覽和聯系的行為數據,并且結合了用戶屬性信息,為用戶推薦合適的異性。能夠理解和挖掘用戶的真正興趣點,提高推薦結果的精準度。從而提高推薦的質量和用戶之間互動的概率,是用戶更加容易的完成婚戀交友的目的。?
附圖說明
下面結合附圖和實施例對發明進一步說明。?
圖1是本發明一種互聯網婚戀交友推薦平臺的結構示意圖;?
圖2是本發明一種互聯網婚戀交友推薦平臺離線部分計算流程圖;?
圖3是本發明一種互聯網婚戀交友推薦平臺在線服務部分計算流程圖;?
具體實施方式
圖1是本發明一種互聯網婚戀交友推薦平臺實施例的結構示意圖。該平臺包括數據獲取單元11、離線存儲單元12、離線計算單元13、在線存儲單元14和在線服務單元15。數據獲取單元11接收和解析用戶行為日志,以格式化的形式存儲到離線存儲單元12。離線計算單元13根據離線存儲單元中的數據計算用戶相似度數據和推薦結果,并存儲到離線存儲單元12和在線存儲單元14。在線服務單元15利用在線存儲單元中的數據提供實時在線的推薦。?
圖2是本發明一種互聯網婚戀交友推薦方法實施例的離線計算流程圖,包括如下步驟:?
步驟S21:每天固定時間觸發離線計算。?
步驟S22:離線計算單元13從離線存儲單元12中獲取用戶行為數據(包括瀏覽資料、發信聯系等),以及用戶個人屬性信息,如年齡、身高、學歷等。?
步驟S23:根據用戶行為數據,計算用戶相似度。?
該步驟中,根據用戶被瀏覽資料及發信聯系等行為生成的打分矩陣,每兩個同性用戶之間計算相似度,可以采用jaccrd相似系數,也可以采用其他相似度。計算完相似度以后,把結果存儲到離線存儲單元12中。?
步驟S24:利用用戶打分數據、用戶個人屬性信息數據及用戶相似度數據計算推薦結果。?
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