CN104102656B - 好友推荐方法、装置、***及服务器 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种好友推荐方法、装置、***及服务器，属于互联网技术领域。所述方法包括：获取由客户端发送的第一图片；根据所述第一图片的属性信息确定与所述第一图片相关的客户端；若确定出的与所述第一图片相关的客户端为两个或者两个以上，则检测与所述第一图片相关的客户端中的第一客户端和第二客户端是否为好友；若检测结果不为好友，则向所述第一客户端和第二客户端中的一个客户端发送好友推荐信息。本发明通过第一图片的属性信息确定与第一图片相关的所有客户端，并向这些客户端中不为好友的客户端发送好友推荐信息，由于能够在一起合影的客户端互相成为好友的可能性更大，因此提高了为用户提供的且为用户所需要的好友推荐信息的概率。

Description

好友推荐方法、装置、***及服务器

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，特别涉及一种好友推荐方法、装置、***及服务器。

背景技术

随着社交网站数量的不断增加，使用社交网站的用户也越来越多。而根据社交网站建立好友关系是用户在使用社交网站时最常见的需求。

目前，很多社交网站可以提供为用户推荐好友的功能，现有技术中为用户推荐好友的两种常用的方法如下：

第一种为用户推荐好友的方法，可以包括：社交网站的服务器检测用户的好友列表，当检测到用户好友列表中存在两个好友，这两个好友之间不互为好友，此时会将检测到的该用户的其中一个好友推荐给检测到的另一个好友。比如，用户A存在两个好友用户B和用户C，而用户B和用户C并不互为好友，此时服务器可以向用户B推荐用户C，或可以向用户C推荐用户B。

第二种为用户推荐好友的方法，可以包括：社交网站的服务器检测用户注册时的注册信息，比如籍贯、所在学校、爱好或住所地址等，向用户发送与该用户具有一项或者多项相同注册信息且不是该用户好友的好友推荐信息。比如，用户A和用户B注册信息中的籍贯均为北京，且用户A和用户B不是好友，则服务器可以向用户A推荐用户B，或可以向用户B推荐用户A。

在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术至少存在以下问题：通过现有的为用户推荐好友的方法，用户接收到的好友推荐信息中，确实是用户真实需要的好友推荐信息所占的概率比较低。比如，第一种为用户推荐好友的方法可能会向两个没有任何交集的用户发送相关的推荐信息；再比如，当一个用户的籍贯为中国北京时，服务器根据第二种为用户推荐好友的方法可能会向这个用户发送籍贯为中国北京的任意一个用户的好友推荐信息，而这些好友推荐信息可能都不是用户想要的。由此可知，通过以上两种方法推荐的人选范围太大，而且根据这两种方法产生的好友推荐信息并不能真实有效地反映出用户之间是否需要建立好友关系，很多好友推荐信息可能不是用户想要的，且服务器为了推送和保存这些冗余的好友推荐信息，会浪费大量的流量和存储空间。

发明内容

为了解决现有技术为用户提供的好友推荐信息中，确实是用户真实需要的好友推荐信息所占的概率比较低的问题，本发明实施例提供了一种好友推荐方法、装置、***及服务器。所述技术方案如下：

第一方面，提供了一种好友推荐方法，所述方法包括：

获取由客户端发送的第一图片；

根据所述第一图片的属性信息确定与所述第一图片相关的客户端；

若确定出的与所述第一图片相关的客户端为两个或者两个以上，则检测与所述第一图片相关的客户端中的第一客户端和第二客户端是否为好友；

若检测结果为与所述第一图片相关的客户端中的第一客户端和第二客户端不为好友，则向所述第一客户端和第二客户端中的一个客户端发送好友推荐信息，所述好友推荐信息包含所述第一客户端和第二客户端中的另一个客户端的信息。

第二方面，提供了一种好友推荐装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取由客户端发送的第一图片；

第一确定模块，用于根据所述第一获取模块获取的第一图片的属性信息确定与所述第一图片相关的客户端；

第一检测模块，用于当所述第一确定模块确定出的与所述第一图片相关的客户端为两个或者两个以上时，检测与所述第一图片相关的客户端中的第一客户端和第二客户端是否为好友；

第一发送模块，用于当所述第一检测模块的检测结果为与所述第一图片相关的客户端中的第一客户端和第二客户端不为好友时，向所述第一客户端和第二客户端中的一个客户端发送好友推荐信息，所述好友推荐信息包含所述第一客户端和第二客户端中的另一个客户端的信息。

第三方面，提供一种服务器，所述服务器包括如第二方面所述的好友推荐装置。

第四方面，提供一种好友推荐***，所述好友推荐***包括至少两个客户端和第三方面所述的服务器。

本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是：

通过第一图片的属性信息确定与第一图片相关的所有客户端，并向这些客户端中不为好友的客户端发送好友推荐信息；解决了为客户端提供的好友推荐信息中，确实是客户端真实需要的好友推荐信息所占的概率比较低的问题；达到了降低大量的流量和占用的存储空间的效果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例一提供的好友推荐方法的方法流程图；

图2是本发明实施例二提供的好友推荐方法的方法流程图；

图3是本发明一个实施例中包含有多个人脸信息的第一图片的示意图；

图4是本发明实施例三提供的好友推荐方法的方法流程图；

图5是本发明实施例四提供的好友推荐方法的方法流程图；

图6是本发明一个实施例中同一个客户端同时与两张图片相关的示意图；

图7是本发明实施例五提供的好友推荐装置的结构示意图；

图8是本发明实施例六提供的好友推荐装置的结构示意图；

图9是本发明实施例七提供的好友推荐装置的结构示意图;

图10是本发明实施例八提供的好友推荐***的示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。

实施例一

请参见图1所示，其示出了本发明实施例一提供的好友推荐方法的方法流程图。该好友推荐方法可以用于服务器中，比如社交网站所对应的服务器。该好友推荐方法可以包括：

步骤101，获取由客户端发送的第一图片；

步骤102，根据第一图片的属性信息确定与第一图片相关的客户端；

步骤103，若确定出的与第一图片相关的客户端为两个或两个以上，则检测与第一图片相关的客户端中的第一客户端和第二客户端是否为好友；

这里的第一客户端和发送第一图片的客户端可以为同一个客户端，或，第二客户端和发送第一图片的客户端可以为同一个客户端，但第一客户端和第二客户端不同。

需要说明的是，第一客户端为与第一图片相关的所有客户端中的任一客户端，第二客户端为与第一图片相关的所有客户端中不同于第一客户端的任一客户端，除了第一客户端和第二客户端之外，与第一图片相关的客户端中还可以包含有其它的客户端。

步骤104，若检测结果为与第一图片相关的客户端中的第一客户端和第二客户端不为好友，则向第一客户端和第二客户端中的一个客户端发送好友推荐信息，好友推荐信息包含第一客户端和第二客户端中的另一个客户端的信息。

综上所述，本发明实施例提供的好友推荐方法，通过图片属性信息确定与图片相关的所有客户端，并向客户端中不为好友的客户端发送好友推荐信息。由于能够在一起合影的客户端互相成为好友的可能性更大，因此提高了为用户提供的且为用户所需要的好友推荐信息的概率。

实施例二

请参见图2所示，其示出了本发明实施例二提供的好友推荐方法流程图。该好友推荐方法可以用于服务器中，比如社交网站所对应的服务器。本实施例以标识图像信息为客户端向服务器上传的与该客户端对应的真实的头像信息进行说明，该好友推荐方法可以包括：

步骤201，获取由客户端发送的第一图片；

客户端首先向服务器发送第一图片，对应的，服务器可以接收到该客户端发送的第一图片。

步骤202，对第一图片进行人脸识别以获取第一图片中的至少一个人脸信息；

通常情况下，客户端发送的第一图片中包含有至少一个客户端的人脸信息，比如该人脸信息可以对应发送第一图片的客户端，还比如，该人脸信息可以对应其他客户端。

步骤203，将获取到的至少一个人脸信息分别与预存的客户端所对应的标识图像信息进行匹配以确定与人脸信息对应的客户端；

通常情况下，客户端发送至服务器的第一图片中可以包含有很多人脸信息，比如当一个客户端A向服务器上传一个朋友聚会的图片时，该图片上可能会包含有很多人的人脸信息。

在现实场景中，该图片中与客户端A相识的其他客户端之间可能并不相识，比如，该客户端A和其中的客户端B相识，在这次聚会中，客户端A还带来了一个新朋友客户端C，而客户端C在聚会之前可能并不和客户端B相识。在该现实场景中，由于客户端B和客户端C均和客户端A相识，则客户端B和客户端C成为好友的可能性比较大。

再比如，该图片中可能还存在一个客户端D，比如聚会时的一位客服人员，该客户端D和客户端A并不相识，客户端D和照片中其他的客户端在以后的生活中有交集的可能性也比较小，因此可以不用将客户端D引荐给该图片中的其他客户端。

因此，在实际应用中，为了提高为客户端推荐的好友信息是该客户端所需要的概率，通常会对图片中的人脸信息进行初步筛选，并确定筛选出来的人脸信息所对应的客户端。

需要指出的是，这里如果想向客户端发送好友推荐信息，需要保证该客户端以及被推荐的客户端均已经在该服务器中注册过，可以将这些在服务器中注册过的客户端作为预存的客户端。然后可以通过这些预存的客户端的标识图像信息与第一图片的人脸信息进行匹配，以确定与第一图片相关的客户端。

在一个较优的实施例中，将获取到的至少一个人脸信息分别与预存的客户端所对应的标识图像信息进行匹配以确定与人脸信息对应的客户端，可以包括：

第一，获取发送第一图片的客户端的好友列表；

在社交网站中，客户端的好友列表通常会保存在该社交网站所对应的服务器中，因此，该社交网站所对应的服务器可以直接根据发送该第一图片的客户端的识别信息（比如该客户端的账号）获取该客户端的好友列表。

第二，获取好友列表中每个客户端所对应的标识图像信息；

这里的标识图像信息可以唯一标识客户端，比如，标识图像信息可以为客户端向服务器上传的与该客户端对应的真实的头像信息。该头像信息可以是客户端在注册时向服务器上传的，也可以是客户端在注册之后向服务器上传的。现有的很多社交网站中，在客户端注册账号时，通常会要求客户端向服务器上传头像信息，服务器会对客户端上传的头像信息进行核实，在核实该头像信息为真实的头像信息后，允许客户端注册账号；通常，客户端在注册时如果没有向服务器上传头像信息，服务器也可以允许客户端注册账号，对应的，客户端也可以在注册之后向服务器上传头像信息。

因此，服务器可以根据好友列表定位到该好友列表所对应的客户端，并根据这些客户端的信息获取这些客户端所对应的标识图像信息。

第三，将人脸信息和好友列表中每个客户端所对应的标识图像信息进行匹配以确定与人脸信息对应的客户端。

将第一图片中获取到的人脸信息与好友列表中每个客户端所对应的标识图像信息进行匹配，当匹配成功后，可以确定这些人脸信息所对应的客户端。也就是说，可以确定第一图片中与发送该第一图片的客户端为好友的客户端。

步骤204，将确定到的与人脸信息对应的客户端作为与第一图片相关的客户端；

根据现实场景可知，客户端上传的第一图片中可能并不存在该客户端。此时，对第一图片进行人脸识别所确定的客户端中并没有发送该第一图片的客户端，那么还可以将发送该第一图片的客户端也作为与该第一图片相关的客户端。

举例来讲，客户端向服务器发送的第一图片可以为该客户端参加聚会所拍摄的照片，而该客户端由于某些原因并没有参与拍照。对应的，通过对该第一图片进行的人脸识别所获得的与该第一图片相关的客户端中，并不存在发送该第一图片的客户端。该第一图片中可能包含有与该客户端不相识的其他客户端，而参加同一聚会的两个客户端能够成为好友的概率比较高。此时，为了提高发送该第一图片的客户端也可以和第一图片中其他的客户端成为好友的可能性，还可以将发送该第一图片的客户端作为与该图片相关的客户端。

步骤205，若确定出的与第一图片相关的客户端为两个或者两个以上，则检测与第一图片相关的客户端中的第一客户端和第二客户端是否为好友；

通常情况下，第一客户端或第二客户端可以为确定的与第一图片相关的任一客户端。很显然，如果在步骤203中，第一客户端和第二客户端是利用好友列表确定与第一图片相关的客户端时，第一客户端可以不为发送该第一图片的客户端，或第二客户端可以不为发送该第一图片的客户端。

请参见图3所示，其示出了本发明一个实施例中包含有多个人脸信息的第一图片的示意图。图3中通过第一图片P1确定了三个与第一图片P1相关的客户端，分别为客户端A、客户端B和客户端C。此时可以检测客户端A和客户端B是否有好友；或检测客户端A和客户端C是否有好友；或客户端B和客户端C是否有好友。

很显然，如果客户端B和客户端C是客户端A好友列表所对应的好友，则直接检测客户端B和客户端C是否为好友就可以了。

需要说明的是，第一客户端为与第一图片相关的所有客户端中的任一客户端，第二客户端为与第一图片相关的所有客户端中不同于第一客户端的任一客户端，除了第一客户端和第二客户端之外，与第一图片相关的客户端中还可以包含有其它的客户端。

步骤206，若检测结果为与第一图片相关的客户端中的第一客户端和第二客户端不为好友，则向第一客户端和第二客户端中的一个客户端发送好友推荐信息，好友推荐信息包含第一客户端和第二客户端中的另一个客户端的信息。

请参见图3，当检测出客户端A和客户端B不是好友时，可以向客户端A发送好友推荐信息，该好友推荐信息中包含有客户端B的信息，也可以向客户端B发送好友推荐信息，该好友推荐信息中包含有客户端A的信息。同理，当检测出客户端A和客户端C不是好友时，可以向客户端A发送好友推荐信息，该好友推荐信息中包含有客户端C的信息，也可以向客户端C发送好友推荐信息，该好友推荐信息中包含有客户端A的信息。依次类推。

综上所述，本发明实施例提供的好友推荐方法，对第一图片进行人脸识别以确定与第一图片相关的客户端，当这些确定的客户端之间不为好友时，向这些客户端发送好友推荐信息。由于能够在一起合影的客户端能互相成为好友的可能性更大，因此提高了为用户提供的且为用户所需要的好友推荐信息的概率。

实施例三

请参见图4所示，其示出了本发明实施例三提供的好友推荐方法流程图。该好友推荐方法可以用于服务器中，比如社交网站所对应的服务器。本实施例是以标识图像信息为客户端向服务器上传的包含有与该客户端对应的人脸信息的图像信息进行说明，该好友推荐方法可以包括：

步骤401，获取客户端发送的标识图像信息，以将标识图像信息作为预存的客户端所对应的标识图像信息；

若客户端开通了通过图片进行好友推荐的功能，可以首先向服务器发送标识图像信息；当然，服务器也可以在通过图片进行好友推荐之前，请求客户端发送标识图像信息，以使得客户端向服务器发送标识图像信息。

标识图像信息可以唯一确定客户端。举例来讲，这里的标识图像信息可以为客户端向服务器上传的包含有与该客户端对应的人脸信息的图像信息。在具体应用中，当服务器需要通过客户端发送的图片进行好友推荐时，服务器可以请求客户端上传一个与该客户端对应的图像信息；对应的，该客户端根据服务器的请求可以向服务器上传一个图像信息，该图像信息中包含有一个人脸信息；对应的，该客户端可以请求服务器对该人脸信息进行核实，或服务器可以在接收到该包含有一个人脸信息的图像信息后进行核实；最后，当服务器核实该包含有人脸信息的图像信息为真实的图像信息后，将该图像信息与对应的客户端进行绑定，以将该图像信息作为预存的客户端所对应的标识图像信息。

步骤402，获取由客户端发送的第一图片；

客户端首先向服务器发送第一图片，对应的，服务器可以接收到该客户端发送的第一图片。

这里客户端发送的第一图片通常为不同于客户端发送的标识图像信息。

步骤403，对第一图片进行人脸识别以获取第一图片中的至少一个人脸信息；

通常情况下，客户端发送的第一图片中包含有至少一个客户端的人脸信息，比如该人脸信息可以对应发送第一图片的客户端，还比如，该人脸信息可以对应其他客户端。

需要说明的是，本实施例中仅以步骤401在步骤402和步骤403之前进行说明，在实际应用中，步骤401还可以与步骤402或步骤403同时进行，或者步骤401在步骤403之后进行。

步骤404，将获取到的至少一个人脸信息分别与预存的客户端所对应的标识图像信息进行匹配以确定与人脸信息对应的客户端；

通常情况下，客户端发送至服务器的第一图片中可以包含有很多人脸信息，比如当一个客户端A向服务器上传一个朋友聚会的图片时，该图片上可能会包含有很多人的人脸信息。

在现实场景中，该图片中与客户端A相识的其他客户端之间可能并不相识，比如，该客户端A和其中的客户端B相识，在这次聚会中，客户端A还带来了一个新朋友客户端C，而客户端C在聚会之前可能并不和客户端B相识。在该现实场景中，由于客户端B和客户端C均和客户端A相识，则客户端B和客户端C成为好友的可能性比较大。

再比如，该图片中可能还存在一个客户端D，比如聚会时的一位客服人员，该客户端D和客户端A并不相识，客户端D和照片中其他的客户端在以后的生活中有交集的可能性也比较小，因此可以不用将客户端D引荐给该图片中的其他客户端。

因此，在实际应用中，为了提高为客户端推荐的好友信息是该客户端所需要的概率，通常会对图片中的人脸信息进行初步筛选，并确定筛选出来的人脸信息所对应的客户端。

需要指出的是，这里如果想向客户端发送好友推荐信息，需要保证该客户端以及被推荐的客户端均已经在该服务器中注册过，可以将这些在服务器中注册过的客户端作为预存的客户端。然后可以通过这些预存的客户端的标识图像信息与第一图片的人脸信息进行匹配，以确定与第一图片相关的客户端。

在一个较优的实施例中，将获取到的至少一个人脸信息分别与预存的客户端所对应的标识图像信息进行匹配以确定与人脸信息对应的客户端，可以包括：

第一，获取发送第一图片的客户端的好友列表；

在社交网站中，客户端的好友列表通常会保存在该社交网站所对应的服务器中，因此，该社交网站所对应的服务器可以直接根据发送该第一图片的客户端的识别信息（比如该客户端的账号）获取该客户端的好友列表。

第二，获取好友列表中每个客户端所对应的标识图像信息；

一般的，如果服务器提供可以通过图片进行好友推荐的方法，每个客户端在服务器进行好友推荐之前，可以先向服务器发送与本客户端对应的标识图像信息。

因此，服务器可以根据好友列表定位到该好友列表所对应的客户端，并根据这些客户端的信息获取这些客户端所对应的标识图像信息。

第三，将人脸信息和好友列表中每个客户端所对应的标识图像信息进行匹配以确定与人脸信息对应的客户端。

将第一图片中获取到的人脸信息与好友列表中每个客户端所对应的标识图像信息进行匹配，当匹配成功后，可以确定这些人脸信息所对应的客户端。也就是说，可以确定第一图片中与发送该第一图片的客户端为好友的客户端。

步骤405，将确定到的与人脸信息对应的客户端作为与第一图片相关的客户端；

根据现实场景可知，客户端上传的第一图片中可能并不存在该客户端。此时，对第一图片进行人脸识别所确定的客户端中并没有发送该第一图片的客户端，那么还可以将发送该第一图片的客户端也作为与该第一图片相关的客户端。

举例来讲，客户端向服务器发送的第一图片可以为该客户端参加聚会所拍摄的照片，而该客户端由于某些原因并没有参与拍照。对应的，通过对该第一图片进行的人脸识别所获得的与该第一图片相关的客户端中，并不存在发送该第一图片的客户端。该第一图片中可能包含有与该客户端不相识的其他客户端，而参加同一聚会的两个客户端能够成为好友的概率比较高。此时，为了提高发送该第一图片的客户端也可以和第一图片中其他的客户端成为好友的可能性，还可以将发送该第一图片的客户端作为与该图片相关的客户端。

若确定出的与第一图片相关的客户端为两个或者两个以上，执行步骤406。

步骤406，若确定出的与第一图片相关的客户端为两个或者两个以上，则检测与第一图片相关的客户端中的第一客户端和第二客户端是否为好友；

很显然，如果在步骤405中，第一客户端和第二客户端是利用好友列表确定与第一图片相关的客户端时，第一客户端可以不为发送该第一图片的客户端，或第二客户端可以不为发送该第一图片的客户端。

请参见图3所示，其示出了本发明一个实施例中包含有多个人脸信息的第一图片的示意图。图3中通过第一图片P1确定了三个与第一图片P1相关的客户端，分别为客户端A、客户端B和客户端C。此时可以检测客户端A和客户端B是否有好友；或检测客户端A和客户端C是否有好友；或客户端B和客户端C是否有好友。

很显然，如果客户端B和客户端C是客户端A好友列表所对应的好友，则直接检测客户端B和客户端C是否为好友就可以了。

需要说明的是，第一客户端为与第一图片相关的所有客户端中的任一客户端，第二客户端为与第一图片相关的所有客户端中不同于第一客户端的任一客户端，除了第一客户端和第二客户端之外，与第一图片相关的客户端中还可以包含有其它的客户端。

若检测结果为与第一图片相关的客户端中的第一客户端和第二客户端不为好友，执行步骤407。

步骤407，若检测结果为与第一图片相关的客户端中的第一客户端和第二客户端不为好友，则向第一客户端和第二客户端中的一个客户端发送好友推荐信息，好友推荐信息包含第一客户端和第二客户端中的另一个客户端的信息。

请参见图3，当检测出客户端A和客户端B不是好友时，可以向客户端A发送好友推荐信息，该好友推荐信息中包含有客户端B的信息，也可以向客户端B发送好友推荐信息，该好友推荐信息中包含有客户端A的信息。同理，当检测出客户端A和客户端C不是好友时，可以向客户端A发送好友推荐信息，该好友推荐信息中包含有客户端C的信息，也可以向客户端C发送好友推荐信息，该好友推荐信息中包含有客户端A的信息。依次类推。

综上所述，本发明实施例提供的好友推荐方法，对第一图片进行人脸识别以确定与第一图片相关的客户端，当这些确定的客户端之间不为好友时，向这些客户端发送好友推荐信息。由于能够在一起合影的客户端能互相成为好友的可能性更大，因此提高了为用户提供的且为用户所需要的好友推荐信息的概率。

实施例四

请参见图5所示，其示出了本发明实施例四提供的好友推荐方法的方法流程图。该好友推荐方法可以用于服务器中，比如社交网站所对应的服务器。该好友推荐方法可以包括：

步骤501，获取由客户端发送的第一图片；

步骤502，根据该第一图片的属性信息确定与该第一图片相关的客户端；

该第一图片的属性信息可以包括人脸信息，根据第一图片的属性信息确定与第一图片相关的客户端，可以包括：对第一图片进行人脸识别以获取第一图片中的至少一个人脸信息；将获取到的至少一个人脸信息分别与预存的客户端所对应的标识图像信息进行匹配以确定与人脸信息对应的客户端；将确定到的与人脸信息对应的客户端作为与第一图片相关的客户端。

该第一图片的属性信息可以包括来源信息，根据第一图片的属性信息确定与第一图片相关的客户端，可以包括：根据第一图片的来源信息将发送第一图片的客户端作为与第一图片相关的客户端。

需要说明的是，这里的第一图片的属性信息仅示意性的列举了人脸信息和来源信息，易于思及的是，第一图片的属性信息还可以为第一图片中的宠物、地标、卡通形象等，很显然，通过这些属性信息可以间接确认与该第一图片相关的客户端，比如根据图片中吉娃娃宠物狗这一属性信息，确定其他也包含有吉娃娃宠物狗的第三图片，并根据第三图片确定发送第三图片的客户端，进而可以向发送第三图片客户端和发送第一图片的客户端中的一个客户端发送好友推荐信息，该好友推荐信息中包含发送第三图片客户端和发送第一图片的客户端中的另一个客户端。这种方法产生的效果是：不同的客户端向服务器发送携带有同一个类事物图片，意味着这些客户端可能都对这同一类事物感兴趣，因此可以将他们引荐为好友。

步骤503，获取与该第一图片相关联的第二图片；

根据通过预设的规则获取与该第一图片相关联的第二图片。

比如，可以获取第一图片的拍摄时间；根据拍摄时间确定包含有拍摄时间的第一预定范围；获取拍摄时间在第一预定范围的一个图片作为第二图片。

举例来讲，通常拍摄图片的设备在拍摄图片时，拍摄获取到的图片上可以显示拍摄时间或拍摄获取到的图片的属性中携带有拍摄时间，当客户端向服务器上传该图片后，服务器可以分析出该图片上显示的拍摄时间或分析出该图片属性中携带的拍摄时间。

再比如，获取第一图片的拍摄地点；根据拍摄地点确定包含有拍摄地点的第二预定范围；获取拍摄地点在第二预定范围的一个图片作为第二图片。

举例来讲，很多拍摄图片的设备包含有定位功能，比如拍摄设备可以通过GPS（GlobalPositioningSystem，全球定位***）进行定位，当拍摄设备的定位功能打开后，拍摄获取到的图片的属性中可以自动携带有拍摄地点。

当然，在拍摄图片的设备没有定位功能，或者定位功能没有被打开的情况下，客户端也可以对拍摄获取到的图片进行编辑以在该图片上显示拍摄地点或在图片的属性中加入拍摄地点。比如，当图片的属性中没有自动携带有拍摄地点时，客户端可以在将要发送给服务器的图片中加入拍摄地点，以使得图片上显示有该拍摄地点；再比如，客户端在将图片发送给服务器之前，在该图片的说明编辑框中输入该图片的拍摄地点，该图片的说明编辑框中的内容可作为该图片的附加信息。

然后，客户端向服务器上传携带有拍摄地点的图片；这样，服务器可以分析出该图片上显示的拍摄地点，或分析出该图片属性中携带的拍摄地点，或获取到该图片的附加信息（即图片的说明编辑框中的内容）中该图片的拍摄地点。

在现实场景中，比如共同参见一个学术会议的客户端之间成为好友的可能性也比较大。举例来讲，第一个客户端向服务器发送的第一图片中包含有该第一个客户端与学术会议主讲老师的合影，第二个客户端向服务器发送的第二图片中包含有该第二个客户端与学术会议主讲老师的合影。这种情况下，第一个客户端和第二个客户端很有可能需要在会议后讨论学术会议中的内容，或长期共同探讨学术会议涉及的领域，那么该第一个客户端和第二客户端之间成为好友的可能性就会比较大。此时可以将第一图片和第二图片关联起来。

通常，当两张图片的拍摄地点比较近，且两张图片的拍摄时间也比较靠近，基本上可以认定这两张图片为在同一个场景中拍摄的图片。

由此可知，根据某些预定规则能够关联在一起的两张图片，与这两张图片相关的客户端之间存在成为好友的可能性比较大。

值得指出的是，向服务器发送第一图片的客户端和向服务器发送第二图片的客户端可以是同一个客户端，也可以不是同一个客户端。也就是说，服务器可以分析同一个客户端发送的两种图片，也可以分析两个客户端发送的图片。

步骤504，根据该第二图片的属性信息确定与该第二图片相关的客户端；

同样的，第二图片的属性信息可以包括人脸信息，根据第二图片的属性信息确定与第二图片相关的客户端，可以包括：对第二图片进行人脸识别以获取第二图片中的至少一个人脸信息；将获取到的至少一个人脸信息分别与预存的客户端所对应的标识图像信息进行匹配以确定与人脸信息对应的客户端；将确定到的与人脸信息对应的客户端作为与第二图片相关的客户端。

该第二图片的属性信息可以包括来源信息，根据第二图片的属性信息确定与第二图片相关的客户端，可以包括：根据第二图片的来源信息将发送第二图片的客户端作为与第二图片相关的客户端。

步骤505，检测与该第一图片相关的客户端和与该第二图片相关的客户端是否存在同一个第三客户端；

检测与第一图片相关的任一客户端是否也与第二图片相关；或者说检测与第二图片相关的任一客户端是否也与第一图片相关。这里可以将同时与第一图片和第二图片相关的一个客户端作为第三客户端。

若检测结果为与该第一图片相关的客户端和与该第二图片相关的客户端存在同一个第三客户端时，执行步骤506。

步骤506，若检测结果为存在同一个第三客户端时，则检测第四客户端和第五客户端是否为好友，第四客户端是与第一图片相关的客户端中除第三客户端之外的其它客户端中的一个；第五客户端是与第二图片相关的客户端中除第三客户端之外的其它客户端中的一个；

如果检测到第三客户端同时与第一图片和第二图片相关时，则可以将第三客户端作为中间媒介，检测与该第一图片相关的第四客户端和与该第二图片相关的第五客户端是否为好友。

需要注意的，这里的第四客户端和第五客户端可以为不同于第三客户端的客户端。很显然，如果第四客户端为第三客户端时，检测与第一图片相关的第四客户端和与第二图片相关的第五客户端是否为好友，即为检测与第一图片相关的第三客户端和与第二图片相关的第五客户端是否为好友，也即为检测第二图片中第三客户端和第五客户端是否为好友。这种情况实质上是与实施例一和实施例二中所描述的情况相同，这里为了避免重复检测并进行好友推荐，这里将第四客户端和第五客户端定义为不同于第三客户端的客户端。

换句话说，排除第三客户端后，可以将与第一图片相关的所有客户端形成的集合作为该第三客户端的第一朋友圈，并可以将与第二图片相关的所有客户端形成的结合作为该第三客户端的第二朋友圈。此时，可以将第一朋友圈中的客户端推荐给第二朋友圈中的客户端，或者可以将第二朋友圈中的客户端推荐给第一朋友圈中的客户端。

若检测结果为第四客户端和第五客户端不为好友，执行步骤507。

步骤507，若检测结果为第四客户端和第五客户端不为好友，则向该第四客户端和第五客户端中的一个客户端发送好友推荐信息，该好友推荐信息包含该第四客户端和第五客户端中的另一个客户端的信息。

请参见图6所示，其示出了本发明一个实施例中同一个客户端同时与两张图片相关的示意图。图6中所示的与第一张图片P2相关的客户端为客户端A和客户端B，与第二张图片P3相关的客户端为客户端B和客户端C，此时客户端B同时与P2和P3相关，此时可以检测P2中的客户端A和P3中的客户端C是否为好友。当检测到客户端A和客户端C不为好友时，则可以向客户端A发送好友推荐信息，该好友推荐信息中包含有客户端C的信息，且可以向客户端C发送好友推荐信息，该好友推荐信息中包含有客户端A的信息。

值得指出的是，本实施例中仅以步骤503和步骤504在步骤502之后进行实施为例进行说明，在实际应用中，步骤503和步骤504还可以与步骤502同时进行实施，或步骤503和步骤504还可以在步骤502之前进行实施。

综上所述，本发明实施例提供的好友推荐方法，当检测到同一个客户端同时与两张图片相关时，可以向这两张图片中的不为好友的客户端之间分别发送对应的好友推荐信息。由于分别与同一个客户端合影的多个客户端成为好友的可能性比较大，因此提高了为用户提供的且为用户所需要的好友推荐信息的概率。

实施例五

请参见图7所示，其示出了本发明实施例五提供的好友推荐装置的结构示意图。该好友推荐装置可以实施成为服务器或可以实施成为服务器的一部分，这里的服务器可以为社交网站所对应的服务器。该好友推荐装置可以包括：第一获取模块710、第一确定模块720、第一检测模块730和第一发送模块740。

第一获取模块710，可以用于获取由客户端发送的第一图片。

第一确定模块720，可以用于根据第一获取模块710获取的第一图片的属性信息确定与第一图片相关的客户端。

第一检测模块730，可以用于当第一确定模块720确定出的与第一图片相关的客户端为两个或者两个以上时，检测与第一图片相关的客户端中的第一客户端和第二客户端是否为好友。

第一发送模块740，可以用于当第一检测模块730的检测结果为与第一图片相关的客户端中的第一客户端和第二客户端不为好友时，向第一客户端和第二客户端中的一个客户端发送好友推荐信息，好友推荐信息包含第一客户端和第二客户端中的另一个客户端的信息。

综上所述，本发明实施例提供的好友推荐装置，通过图片属性信息确定与图片相关的所有客户端，并向客户端中不为好友的客户端发送好友推荐信息。由于能够在一起合影的客户端存在互相成为好友的可能性更大，因此提高了为用户提供的且为用户所需要的好友推荐信息的概率。

实施例六

请参见图8所示，其示出了本发明实施例六提供的好友推荐装置的结构示意图。该好友推荐装置可以实施成为服务器或可以实施成为服务器的一部分，这里的服务器可以为社交网站所对应的服务器。该好友推荐装置可以包括：第一获取模块810、第一确定模块820、第一检测模块830和第一发送模块840。

第一获取模块810，可以用于获取由客户端发送的第一图片。

第一确定模块820，可以用于根据第一获取模块810获取的第一图片的属性信息确定与第一图片相关的客户端。

第一图片的属性信息可以包括人脸信息，第一确定模块820可以包括：第一获取单元820a、第一确定单元820b、第二确定单元820c。

第一获取单元820a，用于对第一获取模块810获取的第一图片进行人脸识别以获取第一图片中的至少一个人脸信息。

第一确定单元820b，用于将第一获取单元820a获取到的至少一个人脸信息分别与预存的客户端所对应的标识图像信息进行匹配以确定与人脸信息对应的客户端。

第一确定单元820b可以包括第一获取子单元、第二获取子单元、确定子单元。

第一获取子单元，可以用于获取发送第一图片的客户端的好友列表。

第二获取子单元，可以用于获取第一获取子单元获取的好友列表中每个客户端所对应的标识图像信息。

确定子单元，可以用于将第一获取单元820a获取的人脸信息和第二获取子单元获取的好友列表中每个客户端所对应的标识图像信息进行匹配以确定与人脸信息对应的客户端。

第二确定单元820c，用于将第一确定单元820b确定到的与人脸信息对应的客户端作为与第一图片相关的客户端。

第一图片的属性信息还可以包括来源信息，第一确定模块820还可以包括第三确定单元820d。

第三确定单元820d，可以用于根据第一获取模块810获取的第一图片的来源信息将发送第一图片的客户端作为与第一图片相关的客户端。

第一检测模块830，可以用于当第一确定模块820确定出的与第一图片相关的客户端为两个或者两个以上时，检测与第一图片相关的客户端中的第一客户端和第二客户端是否为好友。

第一发送模块840，可以用于当第一检测模块830的检测结果为与第一图片相关的客户端中的第一客户端和第二客户端不为好友时，向第一客户端和第二客户端中的一个客户端发送好友推荐信息，好友推荐信息包含第一客户端和第二客户端中的另一个客户端的信息。

综上所述，本发明实施例提供的好友推荐装置，对第一图片进行人脸识别以确定与第一图片相关的客户端，当这些确定的客户端之间不为好友时，向这些客户端发送好友推荐信息。由于能够在一起合影的客户端能互相成为好友的可能性更大，因此提高了为用户提供的且为用户所需要的好友推荐信息的概率。

实施例七

请参见图9所示，其示出了本发明实施例七提供的好友推荐装置的结构示意图。该好友推荐装置可以实施成为服务器或可以实施成为服务器的一部分，这里的服务器可以为社交网站所对应的服务器。该好友推荐装置可以包括：第一获取模块910、第一确定模块920、第一检测模块930、第一发送模块940、第二获取模块950、第二确定模块960、第二检测模块970、第三检测模块980和第二发送模块990。

第一获取模块910，可以用于获取由客户端发送的第一图片。

第一确定模块920，可以用于根据第一获取模块910获取的第一图片的属性信息确定与第一图片相关的客户端。

第一图片的属性信息可以包括人脸信息，第一确定模块920可以包括：第一获取单元920a、第一确定单元920b、第二确定单元920c。

第一获取单元920a，用于对第一获取模块获取的第一图片进行人脸识别以获取第一图片中的至少一个人脸信息。

第一确定单元920b，用于将第一获取单元920a获取到的至少一个人脸信息分别与预存的客户端所对应的标识图像信息进行匹配以确定与人脸信息对应的客户端。

第一确定单元920b可以包括第一获取子单元、第二获取子单元、确定子单元。

第一获取子单元，可以用于获取发送第一图片的客户端的好友列表。

第二获取子单元，可以用于获取第一获取子单元获取的好友列表中每个客户端所对应的标识图像信息。

确定子单元，可以用于将第一获取单元920a获取的人脸信息和第二获取子单元获取的好友列表中每个客户端所对应的标识图像信息进行匹配以确定与人脸信息对应的客户端。

第二确定单元920c，用于将第一确定单元920b确定到的与人脸信息对应的客户端作为与第一图片相关的客户端。

第一图片的属性信息还可以包括来源信息，第一确定模块920还可以包括第三确定单元920d。

第三确定单元920d，可以用于根据第一获取模块910获取的第一图片的来源信息将发送第一图片的客户端作为与第一图片相关的客户端。

第一检测模块930，可以用于当第一确定模块920确定出的与第一图片相关的客户端为两个或者两个以上时，检测与第一图片相关的客户端中的第一客户端和第二客户端是否为好友。

第一发送模块940，可以用于当第一检测模块930的检测结果为与第一图片相关的客户端中的第一客户端和第二客户端不为好友时，向第一客户端和第二客户端中的一个客户端发送好友推荐信息，好友推荐信息包含第一客户端和第二客户端中的另一个客户端的信息。

第二获取模块950，可以用于获取与第一获取模块910获取的第一图片相关联的第二图片。

第二获取模块950可以包括：第二获取单元和/或第三获取单元。

第二获取单元，可以用于获取第一获取模块910获取的第一图片的拍摄时间；根据拍摄时间确定包含有拍摄时间的第一预定范围；获取拍摄时间在第一预定范围的一个图片作为第二图片。

第三获取单元，可以用于获取第一获取模块910获取的第一图片的拍摄地点；根据拍摄地点确定包含有拍摄地点的第二预定范围；获取拍摄地点在第二预定范围的一个图片作为第二图片。

第二确定模块960，可以用于根据第二获取模块950获取的第二图片的属性信息确定与第二图片相关的客户端。

第二检测模块970，可以用于检测第一确定模块920确定的与第一图片相关的客户端和第二确定模块960确定的与第二图片相关的客户端是否存在同一个第三客户端。

第三检测模块980，可以用于当第二检测模块970的检测结果为存在同一个第三客户端时，检测与第四客户端和第五客户端是否为好友，所述第四客户端是与所述第一图片相关的客户端中除所述第三客户端之外的其它客户端中的一个；所述第五客户端是与所述第二图片相关的客户端中除所述第三客户端之外的其它客户端中的一个。

第二发送模块990，可以用于当第三检测模块980的检测结果为第四客户端和第五客户端不为好友时，向第四客户端和第五客户端中的一个客户端发送好友推荐信息，好友推荐信息包含第四客户端和第五客户端中的另一个客户端的信息。

综上所述，本发明实施例提供的好友推荐装置，当检测到同一个客户端同时与两张图片相关时，可以向这两张图片中的不为好友的客户端之间分别发送对应的好友推荐信息。由于分别与同一个客户端合影的多个客户端成为好友的可能性比较大，因此提高了为用户提供的且为用户所需要的好友推荐信息的概率。

实施例八

请参见图10所示，其示出了本发明实施例八提供的好友推荐***的示意图。该好友推荐***包括客户端1010和服务器1020，这里的客户端1010可以为一个，也可以为多个，服务器1020可以为上面描述的实施例五、实施例六或实施例七中的任一好友推荐装置，或服务器1020可以包括上面描述的实施例五、实施例六或实施例七中的任一好友推荐装置，具体可以参见实施例五、实施例六或实施例七部分的描述，这里就不再赘述。

需要说明的是：上述实施例提供的好友推荐装置在进行好友推荐时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的好友推荐装置与好友推荐方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (12)

1.一种好友推荐方法，其特征在于，所述方法，包括：

获取由客户端发送的第一图片；

根据所述第一图片的属性信息确定与所述第一图片相关的客户端；

若确定出的与所述第一图片相关的客户端为两个或者两个以上，则检测与所述第一图片相关的客户端中的第一客户端和第二客户端是否为好友；

若检测结果为与所述第一图片相关的客户端中的第一客户端和第二客户端不为好友，则向所述第一客户端和第二客户端中的一个客户端发送好友推荐信息，所述好友推荐信息包含所述第一客户端和第二客户端中的另一个客户端的信息；

所述方法还包括：

获取与所述第一图片相关联的第二图片；

根据所述第二图片的属性信息确定与所述第二图片相关的客户端；

检测与所述第一图片相关的客户端和与所述第二图片相关的客户端中是否存在同一个第三客户端；

若检测结果为存在同一个第三客户端时，则检测第四客户端和第五客户端是否为好友，所述第四客户端是与所述第一图片相关的客户端中除所述第三客户端之外的其它客户端中的一个；所述第五客户端是与所述第二图片相关的客户端中除所述第三客户端之外的其它客户端中的一个；

若检测结果为所述第四客户端和所述第五客户端不为好友，则向所述第四客户端和所述第五客户端中的一个客户端发送好友推荐信息，所述好友推荐信息包含所述第四客户端和所述第五客户端中的另一个客户端的信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述属性信息包括人脸信息，所述根据所述第一图片的属性信息确定与所述第一图片相关的客户端，包括：

对所述第一图片进行人脸识别以获取所述第一图片中的至少一个人脸信息；

将获取到的至少一个人脸信息分别与预存的客户端所对应的标识图像信息进行匹配以确定与所述人脸信息对应的客户端；

将确定到的与所述人脸信息对应的客户端作为与所述第一图片相关的客户端。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将获取到的至少一个人脸信息分别与预存的客户端所对应的标识图像信息进行匹配以确定与所述人脸信息对应的客户端，包括：

获取发送所述第一图片的客户端的好友列表；

获取所述好友列表中每个客户端所对应的标识图像信息；

将所述人脸信息分别与所述好友列表中每个客户端所对应的标识图像信息进行匹配以确定与所述人脸信息对应的客户端。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述属性信息还包括来源信息，所述根据所述第一图片的属性信息确定与所述第一图片相关的客户端，还包括：

根据所述第一图片的所述来源信息将发送所述第一图片的客户端作为与所述第一图片相关的客户端。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取与所述第一图片相关联的第二图片，包括：

获取所述第一图片的拍摄时间；根据所述拍摄时间确定包含有所述拍摄时间的第一预定范围；获取拍摄时间在所述第一预定范围的一个图片作为所述第二图片；

和/或，

获取所述第一图片的拍摄地点；根据所述拍摄地点确定包含有所述拍摄地点的第二预定范围；获取拍摄地点在所述第二预定范围的一个图片作为所述第二图片。

6.一种好友推荐装置，其特征在于，所述装置，包括：

第一获取模块，用于获取由客户端发送的第一图片；

第一确定模块，用于根据所述第一获取模块获取的第一图片的属性信息确定与所述第一图片相关的客户端；

第一检测模块，用于当所述第一确定模块确定出的与所述第一图片相关的客户端为两个或者两个以上时，检测与所述第一图片相关的客户端中的第一客户端和第二客户端是否为好友；

第一发送模块，用于当所述第一检测模块的检测结果为与所述第一图片相关的客户端中的第一客户端和第二客户端不为好友时，向所述第一客户端和第二客户端中的一个客户端发送好友推荐信息，所述好友推荐信息包含所述第一客户端和第二客户端中的另一个客户端的信息；

所述装置还包括：

第二获取模块，用于获取与所述第一获取模块获取的第一图片相关联的第二图片；

第二确定模块，用于根据所述第二获取模块获取的第二图片的属性信息确定与所述第二图片相关的客户端；

第二检测模块，用于检测所述第一确定模块确定的与所述第一图片相关的客户端和所述第二确定模块确定的与第二图片相关的客户端是否存在同一个第三客户端；

第三检测模块，用于当所述第二检测模块的检测结果为存在同一个第三客户端时，检测与第四客户端和第五客户端是否为好友，所述第四客户端是与所述第一图片相关的客户端中除所述第三客户端之外的其它客户端中的一个；所述第五客户端是与所述第二图片相关的客户端中除所述第三客户端之外的其它客户端中的一个；

第二发送模块，用于当所述第三检测模块的检测结果为所述第四客户端和与所述第五客户端不为好友时，向所述第四客户端和所述第五客户端中的一个客户端发送好友推荐信息，所述好友推荐信息包含所述第四客户端和所述第五客户端中的另一个客户端的信息。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述属性信息包括人脸信息，所述第一确定模块，包括：

第一获取单元，用于对所述第一获取模块获取的第一图片进行人脸识别以获取所述第一图片中的至少一个人脸信息；

第一确定单元，用于将所述第一获取单元获取到的至少一个人脸信息分别与预存的客户端所对应的标识图像信息进行匹配以确定与所述人脸信息对应的客户端；

第二确定单元，用于将所述第一确定单元确定到的与所述人脸信息对应的客户端作为与所述第一图片相关的客户端。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第一确定单元，包括：

第一获取子单元，用于获取发送所述第一图片的客户端的好友列表；

第二获取子单元，用于获取所述第一获取子单元获取的好友列表中每个客户端所对应的标识图像信息；

确定子单元，用于将所述第一获取单元获取的人脸信息和所述第二获取子单元获取的所述好友列表中每个客户端所对应的标识图像信息进行匹配以确定与所述人脸信息对应的客户端。

9.根据权利要求7或8所述的装置，其特征在于，所述属性信息还包括来源信息，所述第一确定模块，还包括：

第三确定单元，用于根据所述第一图片的所述来源信息将发送所述第一图片的客户端作为与所述第一图片相关的客户端。

10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第二获取模块，包括：

第二获取单元，用于获取所述第一获取模块获取的第一图片的拍摄时间；根据所述拍摄时间确定包含有所述拍摄时间的第一预定范围；获取拍摄时间在所述第一预定范围的一个图片作为所述第二图片；

和/或，

第三获取单元，用于获取所述第一获取模块获取的第一图片的拍摄地点；根据所述拍摄地点确定包含有所述拍摄地点的第二预定范围；获取拍摄地点在所述第二预定范围的一个图片作为所述第二图片。

11.一种服务器，其特征在于，所述服务器包括如权利要求6至10中任一所述的好友推荐装置。

12.一种好友推荐***，其特征在于，所述***包括至少一个客户端和如权利要求11所述的服务器。