CN105069125A - 一种社交网络推荐方法及*** - Google Patents

一种社交网络推荐方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明提供一种社交网络推荐方法及***。所述社交网络推荐方法包括：每一个终端用户都一一对应获得一个唯一标识码；终端用户扫描商品条形码，并根据预设算法得到所述商品条形码相应的字符串；建立所述终端用户对应的标识码与所述终端用户扫描得到的字符串的用户商品关联，将建立的用户商品关联加入到关联数据库中；在所述关联数据库中查找与同一字符串关联的所有标识符，建立终端用户间的用户关联；在具有用户关联关系的终端用户间相互推荐。本发明的技术方案通过将存储的字符串与用户身份标识进行数据分析，按相同条形码数量作为算法的参数，得出推荐优先级，为用户提供兴趣相符的其他用户。

Description

一种社交网络推荐方法及***
技术领域
本发明涉及一种计算机技术，特别是涉及一种社交网络推荐方法及***。
背景技术
随着网络技术的发展，社交网络在人们的生活中扮演着重要的角色，它已成为人们生活的一部分，并对人们的信息获得、思考和生活产生不可低估的影响。社交网络成为人们获取信息、展现自我、营销推广的窗口。在社交网络中，推荐服务是一项很重要的功能，很多互联网社交产品使用用户之间地理位置的距离、是否同时在线等指标作为社交行为的联系点。随着这类同质化产品的不断增加，这种人与人之间的弱相关属性越来越难得到用户与用户之间的认可。基于相同兴趣点的社交更受到用户的青睐。具有相同兴趣点的用户很容易找到共同话题，并进行相应的深入探讨。这种相同兴趣点也体现在对商品的态度上。
鉴于此，如何将对商品具有相同兴趣点的用户关联起来，就成为了本领域技术人员亟待解决的问题。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种社交网络推荐方法及***，用于解决现有技术中不能将对商品具有相同兴趣点的用户关联起来的问题。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种社交网络推荐方法，所述社交网络推荐方法包括：每一个终端用户都一一对应获得一个唯一标识码；终端用户扫描商品条形码，并根据预设算法得到所述商品条形码相应的字符串；建立所述终端用户对应的标识码与所述终端用户扫描得到的字符串的用户商品关联，将建立的用户商品关联加入到关联数据库中；在所述关联数据库中查找与同一字符串关联的所有标识符，建立终端用户间的用户关联；在具有用户关联关系的终端用户间相互推荐。
可选地，具有用户关联关系的终端用户间相互推荐的信息包括推荐优先级：被推荐终端用户与推荐的终端用户之间关联的相同字符串越多，则推荐的终端用户的推荐优先级越高。
可选地，具有用户关联关系的终端用户间相互推荐的信息包括：被推荐终端用户与推荐的终端用户之间关联的所有相同字符串对应的商品信息。
可选地，所述社交网络推荐方法包括：所述关联数据库删除重复的用户商品关联。
可选地，所述关联数据库中包括用户商品关联表以及商品用户关联表；所述用户商品关联分别加入用户商品关联表以及商品用户关联表中。
本发明还提供一种社交网络推荐***，所述社交网络推荐***包括终端与服务后台，所述终端包括：用户登录模块，用于终端用户登录，并从所述服务后台获得终端用户的唯一标识符；商品扫描模块，用于扫描商品条形码，并根据预设算法得到所述商品条形码相应的字符串；用户商品关联建立模块，用于建立所述终端用户对应的标识码与所述终端用户扫描得到的字符串的用户商品关联，将所述用户商品关联发送给所述服务后台；用户推荐显示模块，用于接收所述服务后台的用户推荐信息，并将所述用户推荐信息在所述终端显示。
本发明还提供一种社交网络推荐***，所述社交网络推荐***包括终端与服务后台，所述服务后台包括：用户验证模块，用于接收终端的终端用户登录请求，并给验证通过的终端用户发送相应的唯一标识符；用户商品关联加入模块，用于接收所述终端发送的用户商品关联，并将所述用户商品关联加入到关联数据库中；用户关联建立模块，用于在所述关联数据库中查找与同一字符串关联的所有标识符，建立终端用户间的用户关联；用户推荐模块，用于为具有用户关联关系的终端用户相互建立用户推荐信息，并发送给相应的终端用户登录的终端。
可选地，所述用户推荐信息包括推荐优先级：被推荐终端用户与推荐的终端用户之间关联的相同字符串越多，则推荐的终端用户的推荐优先级越高。
可选地，所述用户推荐信息包括：被推荐终端用户与推荐的终端用户之间关联的所有相同字符串对应的商品信息。
可选地，所述用户商品关联加入模块还用于：在所述关联数据库删除重复的用户商品关联。
可选地，所述关联数据库中包括用户商品关联表以及商品用户关联表；所述用户商品关联分别加入用户商品关联表以及商品用户关联表中。
本发明还提供一种社交网络推荐***，所述社交网络推荐***包括如上所述的终端与如上所述的服务后台。
如上所述，本发明的一种社交网络推荐方法及***，具有以下有益效果：通过将存储的字符串与用户身份标识进行数据分析，按相同条形码数量作为算法的参数，得出推荐优先级，为用户提供兴趣相符的其他用户。
附图说明
图1显示为本发明的社交网络推荐方法的一实施例的流程示意图。
图2显示为本发明的社交网络推荐方法的一实施例的用户商品关联加入的流程示意图。
图3显示为本发明的社交网络推荐方法的一实施例的用户关联建立与推荐流程示意图。
图4显示为本发明的社交网络推荐方法的一实施例的前端与后端交互流程示意图。
图5显示为本发明的社交网络推荐***的一实施例的模块示意图。
图6显示为本发明的社交网络推荐***的一实施例的用户推荐显示模块效果示意图。
元件标号说明
1社交网络推荐***
11终端
111用户登录模块
112商品扫描模块
113用户商品关联建立模块
114用户推荐显示模块
12服务后台
121用户验证模块
122用户商品关联加入模块
123用户关联建立模块
124用户推荐模块
S1～S5步骤
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。
需要说明的是，本实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
本发明提供一种社交网络推荐方法。在一个实施例中，如图1所示，所述社交网络推荐方法包括：
步骤S1，每一个终端用户都一一对应获得一个唯一标识码。在一个实施例中，终端用户通过成功登录后获得该终端用户的标识码(如UID_1)，该标识码可以唯一确定该终端用户。终端用户也可简称为用户。
步骤S2，终端用户扫描商品条形码，并根据预设算法得到所述商品条形码相应的字符串。在一个实施例中，前端用户(终端用户)通过终端的扫描设备扫描商品条形码后，利用已有的开源技术(ZBar)将扫描获得的条形码图片转化为相应的字符串(如Str_1)。
步骤S3，建立所述终端用户对应的标识码与所述终端用户扫描得到的字符串的用户商品关联，将建立的用户商品关联加入到关联数据库中。在一个实施例中，如图2所示，终端用户(前端)将该字符串(如Str_1)以及字符串(如Str_1)传送到后端(服务后台)，并将该字符串(如Str_1)与字符串(如Str_1)的用户商品关联加入到关联数据库中。在一个实施例中，该关联数据库包括User表、User_BarCode表、BarCode表以及BarCode_User表。BarCode表存储从前端传过来的条形码字符串，User表存储用户ID(用户身份唯一标识或用户唯一标识UID字符串)，BarCode_User表根据BarCode表中的数据，为每一行BarCode数据建立的一个关联表，存储每个条形码字符串的用户；User_BarCode表则是以User表为基础，为每一行User表的用户建立一个关联表，存储每个用户的条形码字符串。当后端接收到从前端传来的UID_1与Str_1键值对后，进行如下处理：查询UID_1对应的User_BarCode表，查询Str_1是否存在于该表中，若存在，则不处理，若不存在，则将其更新到该表中；在BarCode表中，查询Str_1，若存在，则查询Str_1对应的BarCode_User表，查询UID_1是否存在该表中，若存在，则不作处理，若不存在，则将UID_1***该表；若Str_1不存在与BarCode表中，则将其***BarCode表，并创建Str_1对应的BarCode_User表，然后再将UID_1***Str_1对应的BarCode_User表中。在一个实施例中，所述社交网络推荐方法包括：所述关联数据库删除重复的用户商品关联。
步骤S4，在所述关联数据库中查找与同一字符串关联的所有标识符，建立终端用户间的用户关联。在一个实施例中，如图3所示，根据BarCode表、User表、BarCode_User表(商品用户关联表)和User_BarCode表(用户商品关联表)，进行数据分析，从BarCode表开始遍历数据，过程如下：从BarCode的所有m条数据中取数据，开始时设置n＝1。从BarCode表中取出第n条条形码字符串数据，查询该条形码字符串对应的BarCode_User表，根据该表中的用户ID，通过排列组合算法，生成任意两个用户ID(无顺序)的组合。获取这些用户ID对应的User_BarCode表，进行组合内的相同项匹配，返回相同条形码字符串的数组结果。将所有组合的结果，以[匹配用户ID、被匹配用户ID、相同字符串数组]的形式作为结果返回。对n进行加1操作(n＝n+1)，判断n是否大于m，当n>m时，重复上述步骤，直到最后一条遍历完毕(即n<＝m时)。将得到的所有[匹配用户ID、被匹配用户ID、相同字符串数组]以[匹配用户ID、被匹配用户ID]为同类项进行同类项合并，得出无重复的[匹配用户ID、被匹配用户ID、相同字符串数组]数据。即建立终端用户间的用户关联(匹配用户与被匹配用户的关联)。
步骤S5，在具有用户关联关系的终端用户间相互推荐。在一个实施例中，将步骤S4得到的无重复的[匹配用户ID、被匹配用户ID、相同字符串数组]数据(终端用户间的用户关联)生成推送数据，将结果[匹配用户ID、相同字符串数组]推送给被匹配用户的前端；将结果[被匹配用户ID、相同字符串数组]推送给匹配用户的前端。用户通过前端(终端)查看匹配结果。
在一个实施例中，具有用户关联关系的终端用户间相互推荐的信息包括推荐优先级：被推荐终端用户与推荐的终端用户之间关联的相同字符串越多，则推荐的终端用户的推荐优先级越高。在一个实施例中，具有用户关联关系的终端用户间相互推荐的信息包括：被推荐终端用户与推荐的终端用户之间关联的所有相同字符串对应的商品信息。
在一个实施例中，如图4所示，所述社交网络推荐方法的交换流程包括：用户通过在前端(终端)安装应用，进入用户模块；在前端输入用户注册信息，以申请使用权限；通过后端(服务后台)验证后，生成唯一用户标识UID_1返回注册成功。前端进入扫描模块，进行扫描商品条形码；将条形码转换为可识别的字符串Str_1；发送用户商品关联(UID_1:Str_1)给后端。后端将UID_1存入Str_1对应的BarCode_User表；将Str_1存入UID_1对应的User_BarCode表。查找其他用户的User_BarCode表中，与UID_1对应的User_Barcode表中，有相同项的用户，生成用户关联数据dic。后端将用户关联数据dic发送给前端，前端对推荐的用户关联数据进行解析，将其呈现在推荐模块(即用户推荐显示模块)，显示推荐用户的用户名、相同商品条形码列表。
本发明还提供一种社交网络推荐***。在一个实施例中，如图5所示，所述社交网络推荐系,1包括终端11与服务后台12。所述终端11包括用户登录模块111、商品扫描模块112、用户商品关联建立模块113以及用户推荐显示模块114。其中：
用户登录模块111用于终端用户登录，并从所述服务后台12获得终端用户的唯一标识符。具体地，所述用户登录模块将用户登录信息发送给服务后台12验证，当服务后台12通过该验证时，生成该用户的唯一标识符并发送给用户登录模块111，同时返回验证成功。
商品扫描模块112用于扫描商品条形码，并根据预设算法得到所述商品条形码相应的字符串。具体地，当用户登录成功后，商品扫描模块112可以通过终端的扫描设备扫描商品条形码，并根据预设算法将扫描得到的商品条形码转换成所述商品条形码相应的字符串。
用户商品关联建立模块113用于建立所述终端用户对应的标识码与所述终端用户扫描得到的字符串的用户商品关联，将所述用户商品关联发送给所述服务后台。在一个实施中，终端用户获得的唯一标识符为UID_1，扫描商品条形码转换得到的字符串为Str_1；则发送用户商品关联(UID_1:Str_1)给服务后台12。
用户推荐显示模块114用于接收所述服务后台12的用户推荐信息，并将所述用户推荐信息在所述终端11显示。在一个实施例中，所述用户推荐信息包括推荐优先级：被推荐终端用户与推荐的终端用户之间关联的相同字符串越多，则推荐的终端用户的推荐优先级越高。推荐优先级高的推荐信息在推荐界面中优先显示。在一个实施例中，具有用户关联关系的终端用户间相互推荐的信息包括：被推荐终端用户与推荐的终端用户之间关联的所有相同字符串对应的商品信息。在一个实施例中，终端推荐信息显示的结果如图6所示。
本发明还提供一种社交网络推荐***。在一个实施例中，如图5所示，所述社交网络推荐系,1包括终端11与服务后台12。所述服务后台12包括用户验证模块121、用户商品关联加入模块122、用户关联建立模块123以及用户推荐模块124。其中：
用户验证模块121用于接收终端11的终端用户登录请求，并给验证通过的终端用户发送相应的唯一标识符。具体地，用户验证模块121接收终端11的终端用户登录请求，通过该验证时，生成该用户的唯一标识符，并将所述唯一标识符以及验证成功的信息发送给终端11。
用户商品关联加入模块122用于接收所述终端发送的用户商品关联，并将所述用户商品关联加入到关联数据库中。在一个实施例中，所述用户商品关联加入模块122还用于：在所述关联数据库删除重复的用户商品关联。在一个实施例中，所述关联数据库中包括用户商品关联表以及商品用户关联表；所述用户商品关联分别加入用户商品关联表以及商品用户关联表中。在一个实施例中，该关联数据库包括User表、User_BarCode表、BarCode表以及BarCode_User表。BarCode表存储从前端传过来的条形码字符串，User表存储用户ID(用户身份唯一标识或用户唯一标识UID字符串)，BarCode_User表根据BarCode表中的数据，为每一行BarCode数据建立的一个关联表，存储每个条形码字符串的用户；User_BarCode表则是以User表为基础，为每一行User表的用户建立一个关联表，存储每个用户的条形码字符串。当后端接收到从前端传来的UID_1与Str_1键值对后，进行如下处理：查询UID_1对应的User_BarCode表，查询Str_1是否存在于该表中，若存在，则不处理，若不存在，则将其更新到该表中；在BarCode表中，查询Str_1，若存在，则查询Str_1对应的BarCode_User表，查询UID_1是否存在该表中，若存在，则不作处理，若不存在，则将UID_1***该表；若Str_1不存在与BarCode表中，则将其***BarCode表，并创建Str_1对应的BarCode_User表，然后再将UID_1***Str_1对应的BarCode_User表中。
用户关联建立模块123用于在所述关联数据库中查找与同一字符串关联的所有标识符，建立终端用户间的用户关联。在一个实施例中，用户关联建立模块123的所述关联数据库包括BarCode表、User表、BarCode_User表(商品用户关联表)和User_BarCode表(用户商品关联表)。用户关联建立模块123根据BarCode表、User表、BarCode_User表(商品用户关联表)和User_BarCode表(用户商品关联表)，进行数据分析，从BarCode表开始遍历数据，过程如下：从BarCode的所有m条数据中取数据，开始时设置n＝1。从BarCode表中取出第n条条形码字符串数据，查询该条形码字符串对应的BarCode_User表，根据该表中的用户ID，通过排列组合算法，生成任意两个用户ID(无顺序)的组合。获取这些用户ID对应的User_BarCode表，进行组合内的相同项匹配，返回相同条形码字符串的数组结果。将所有组合的结果，以[匹配用户ID、被匹配用户ID、相同字符串数组]的形式作为结果返回。对n进行加1操作(n＝n+1)，判断n是否大于m，当n>m时，重复上述步骤，直到最后一条遍历完毕(即n<＝m时)。将得到的所有[匹配用户ID、被匹配用户ID、相同字符串数组]以[匹配用户ID、被匹配用户ID]为同类项进行同类项合并，得出无重复的[匹配用户ID、被匹配用户ID、相同字符串数组]数据。即建立终端用户间的用户关联(匹配用户与被匹配用户的关联)。
用户推荐模块124用于为具有用户关联关系的终端用户相互建立用户推荐信息，并发送给相应的终端用户登录的终端。在一个实施例中，所述用户推荐信息包括推荐优先级：被推荐终端用户与推荐的终端用户之间关联的相同字符串越多，则推荐的终端用户的推荐优先级越高。在一个实施例中，所述用户推荐信息包括：被推荐终端用户与推荐的终端用户之间关联的所有相同字符串对应的商品信息。
本发明还提供一种社交网络推荐***。在一个实施例中，如图5所示，所述社交网络推荐***1包括如上所述的终端11与如上所述的服务后台12。
综上所述，本发明的一种社交网络推荐方法及***通过将存储的字符串与用户身份标识进行数据分析，按相同条形码数量作为算法的参数，得出推荐优先级，为用户提供兴趣相符的其他用户。所以，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (10)

1.一种社交网络推荐方法，其特征在于，所述社交网络推荐方法包括：
每一个终端用户都一一对应获得一个唯一标识码；
终端用户扫描商品条形码，并根据预设算法得到所述商品条形码相应的字符串；
建立所述终端用户对应的标识码与所述终端用户扫描得到的字符串的用户商品关联，将建立的用户商品关联加入到关联数据库中；
在所述关联数据库中查找与同一字符串关联的所有标识符，建立终端用户间的用户关联；
在具有用户关联关系的终端用户间相互推荐。
2.根据权利要求1所述的社交网络推荐方法，其特征在于：具有用户关联关系的终端用户间相互推荐的信息包括推荐优先级：被推荐终端用户与推荐的终端用户之间关联的相同字符串越多，则推荐的终端用户的推荐优先级越高。
3.根据权利要求1所述的社交网络推荐方法，其特征在于：具有用户关联关系的终端用户间相互推荐的信息包括：被推荐终端用户与推荐的终端用户之间关联的所有相同字符串对应的商品信息。
4.根据权利要求1所述的社交网络推荐方法，其特征在于：所述社交网络推荐方法包括：所述关联数据库删除重复的用户商品关联。
5.一种社交网络推荐***，所述社交网络推荐***包括终端与服务后台，其特征在于：所述终端包括：
用户登录模块，用于终端用户登录，并从所述服务后台获得终端用户的唯一标识符；
商品扫描模块，用于扫描商品条形码，并根据预设算法得到所述商品条形码相应的字符串；
用户商品关联建立模块，用于建立所述终端用户对应的标识码与所述终端用户扫描得到的字符串的用户商品关联，将所述用户商品关联发送给所述服务后台；
用户推荐显示模块，用于接收所述服务后台的用户推荐信息，并将所述用户推荐信息在所述终端显示。
6.一种社交网络推荐***，所述社交网络推荐***包括终端与服务后台，其特征在于：所述服务后台包括：
用户验证模块，用于接收终端的终端用户登录请求，并给验证通过的终端用户发送相应的唯一标识符；
用户商品关联加入模块，用于接收所述终端发送的用户商品关联，并将所述用户商品关联加入到关联数据库中；
用户关联建立模块，用于在所述关联数据库中查找与同一字符串关联的所有标识符，建立终端用户间的用户关联；
用户推荐模块，用于为具有用户关联关系的终端用户相互建立用户推荐信息，并发送给相应的终端用户登录的终端。
7.根据权利要求6所述的社交网络推荐***，其特征在于：所述用户推荐信息包括推荐优先级：被推荐终端用户与推荐的终端用户之间关联的相同字符串越多，则推荐的终端用户的推荐优先级越高。
8.根据权利要求6所述的社交网络推荐***，其特征在于：所述用户推荐信息包括：被推荐终端用户与推荐的终端用户之间关联的所有相同字符串对应的商品信息。
9.根据权利要求6所述的社交网络推荐***，其特征在于：所述用户商品关联加入模块还用于：在所述关联数据库删除重复的用户商品关联。
10.一种社交网络推荐***，其特征在于：所述社交网络推荐***包括如权利要求5所述的终端与如权利要求6至9中任一权利要求所述的服务后台。
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