CN105141664A - 一种为网络阅读用户推荐朋友的方法及设备 - Google Patents

Abstract

本发明的实施方式提供了一种为网络阅读用户推荐朋友的方法。该方法包括：当用户通过网络在线阅读时，根据该用户的阅读***台结识朋友的成功率，为用户带来更好的体验，增强网络阅读平台的用户粘性。此外，本发明的实施方式提供了一种为网络阅读用户推荐朋友的设备。

Description

一种为网络阅读用户推荐朋友的方法及设备

技术领域

本发明的实施方式涉及互联网领域，更具体地，本发明的实施方式涉及一种为网络阅读用户推荐朋友的方法及设备。

背景技术

本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明的实施方式提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。

随着互联网的普及和发展，越来越多的人们通过网络阅读信息，并通过网络阅读结识朋友。例如，通过网络阅读平台，用户可以阅读新闻、小说等内容，还可以发表评论，以及通过跟帖、点赞等操作与其他用户进行交流。

由于阅读行为很容易体现用户的兴趣所在，因此通过网络阅读往往能结识到兴趣相投的朋友，随着网络阅读平台和网络阅读用户的增多，通过网络阅读交友已经成为当前互联网用户结实朋友的重要途径之一。

发明内容

目前的网络阅读平台仅仅是为用户提供阅读和交流的平台，对用户之间的交流过程几乎没有任何参与，用户完全是依靠发表评论或对其他用户跟帖等来结识朋友。但是，并非所有用户都会发表评论或对其他用户发表的评论进行跟帖等操作，这样就会导致很多用户不能参与到与其他用户交流进而结识成为朋友的过程中来。另外，即便与其他用户进行了点赞等交流，也可能因为兴趣不合而不能够结识成为朋友。总之，基于目前的阅读网络平台，用户之间结识成为朋友的成功率较低，用户不容易发现兴趣相投的朋友，并且由于没有可交流的朋友，网络阅读平台的不可替代性降低，容易导致用户流失，给平台运营商带来损失。

为此，非常需要一种为网络阅读用户推荐朋友的方法，以使用户能方便、快速地发现兴趣相投的朋友，提高用户之间结识朋友的成功率，提高网络阅读平台的用户粘性。

在本上下文中，本发明的实施方式期望提供一种为网络阅读用户推荐朋友的方法及设备。

在本发明实施方式的第一方面中，提供了一种为网络阅读用户推荐朋友的方法，包括：

当用户通过网络在线阅读时，根据该用户的阅读习惯特征，查找具有与该用户的阅读习惯特征相匹配的阅读习惯特征的其他用户；

从查找到的其他用户中选出一个或多个推荐给该用户。

在本发明实施方式的第二方面中，提供了一种为网络阅读用户推荐朋友的设备，包括：

查找模块，被设置为当用户通过网络在线阅读时，根据该用户的阅读习惯特征，查找具有与该用户的阅读习惯特征相匹配的阅读习惯特征的其他用户；

推荐模块，被设置为从查找到的其他用户中选出一个或多个推荐给该用户。

根据本发明实施方式的为网络阅读用户推荐朋友的方法及设备，可以根据用户的阅读***台结识朋友的成功率，为用户带来更好的体验，增强网络阅读平台的用户粘性。

附图说明

通过参考附图阅读下文的详细描述，本发明示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本发明的若干实施方式，其中：

图1示意性地示出了本发明实施方式可以在其中实施的应用场景；

图2示意性地示出了本发明示例性方法的为网络阅读用户推荐朋友的方法的流程示意图；

图3示意性地示出了本发明示例性设备的为网络阅读用户推荐朋友的设备的结构框图；

在附图中，相同或对应的标号表示相同或对应的部分。

具体实施方式

下面将参考若干示例性实施方式来描述本发明的原理和精神。应当理解，给出这些实施方式仅仅是为了使本领域技术人员能够更好地理解进而实现本发明，而并非以任何方式限制本发明的范围。相反，提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。

本领域技术人员知道，本发明的实施方式可以实现为一种***、装置、设备、方法或计算机程序产品。因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，或者硬件和软件结合的形式。

根据本发明的实施方式，提出了一种为网络阅读用户推荐朋友的方法及设备。

在本文中，需要理解的是，所涉及的术语“阅读习惯特征相匹配”表示阅读习惯特征相同或近似(即具有差异，且差异在一定范围内)。

此外，附图中的任何元素数量均用于示例而非限制，以及任何命名都仅用于区分，而不具有任何限制含义。

下面参考本发明的若干代表性实施方式，详细阐释本发明的原理和精神。

发明概述

本发明人发现，用户通过网络阅读平台进行阅读通常具有一定的规律特点，也就是用户的阅读习惯，例如，有些用户习惯于每天上午7点至8点之间进行阅读，有些用户习惯于阅读军事新闻，有些用户阅读时习惯于与其他用户进行互动等等。另外，用户往往更容易与阅读习惯和自身的阅读习惯相接近的其他用户结识成为朋友，例如，两个都经常阅读军事新闻或都阅读过同一篇小说的用户可交流的信息会更多，也更容易成为朋友。因此，通过参考用户的阅读习惯，为用户挑选和推荐朋友，能够提高用户结识朋友的成功率。

本发明提供了一种为网络阅读用户推荐朋友的机制。为网络阅读用户推荐朋友的过程可以是：当用户通过网络在线阅读时，根据该用户的阅读习惯特征，查找阅读习惯特征与该用户的阅读习惯特征相匹配的其他用户；从查找到的其他用户中选出一个或多个推荐给该用户。

基于以上为网络阅读用户推荐朋友的机制，就可以根据用户的阅读***台结识朋友的成功率，为用户带来更好的体验，增强网络阅读平台的用户粘性。

在介绍了本发明的基本原理之后，下面具体介绍本发明的各种非限制性实施方式。

应用场景总览

首先参考图1，图1为本发明实施例可以在其中实施的应用场景。图1中所示的场景包括终端100和服务器200。终端100可以是台式电脑，也可以是移动终端，例如手机、平板电脑、笔记本电脑、个人数字助理等。服务器200可以是提供网络服务的服务器等。终端100与服务器200之间例如可以通过移动互联网等进行通信连接。

利用本发明实施例提供的为网络阅读用户推荐朋友的方法，当一用户通过终端100(更具体地，例如终端100中安装的网络阅读应用程序，或者终端100显示的阅读网站页面)输入账号及密码登录(当然，输入账户和登录密码并不是必须的)网络阅读平台，该用户即可进行在线阅读。此时，服务器200可根据该用户的阅读***台结识朋友的成功率，为用户带来更好的体验，增强网络阅读平台的用户粘性。

示例性方法

下面结合图1的应用场景，参考图2来描述根据本发明示例性实施方式的为网络阅读用户推荐朋友的方法。

需要注意的是，上述应用场景仅是为了便于理解本发明的精神和原理而示出，本发明的实施方式在此方面不受任何限制。相反，本发明的实施方式可以应用于适用的任何场景。

例如，参见图2所示，为本发明一实施方式的为网络阅读用户推荐朋友的方法流程图。

如图2所示，该为网络阅读用户推荐朋友的方法可以包括：

步骤S101，当前用户通过网络在线阅读时，根据当前用户的阅读习惯特征，查找具有与当前用户的阅读习惯特征相匹配的阅读习惯特征的其他用户。

具体地，为了给用户推荐朋友，首先，应确定用户的阅读习惯特征，阅读习惯特征表征了用户阅读的规律特点，包括但不限于：用户阅读频率最高的时间段、用户在线阅读的频率、用户阅读频率最高的内容类型、用户阅读的文章总量、用户与其他用户互动的频繁程度。

可选地，具体实施时可以通过分析和统计用户平时每次在线阅读的相关信息来确定用户的阅读习惯特征。

例如，获取用户历次在线阅读的时间信息，通过分析和统计，可确定用户在线阅读的频率(如每天都在线阅读、只有工作日在线阅读、只有周末在线阅读等等)，也可确定用户阅读频率最高的时间段(如上午7点至8点之间、下午5点至6点之间等等)。

又例如，获取用户历次在线阅读的内容信息，通过分析和统计，可确定用户阅读频率最高的内容类型(如军事新闻、娱乐新闻、小说、诗歌等等)，也可以确定该用户阅读的文章总量(如600篇、500篇等等)。

再例如，获取用户历次在线阅读中与其他用户的互动信息，通过分析和统计，并基于预设的频繁程度划分标准，可确定用户与其他用户互动的频繁程度(如互动频次≥50次为高档、50次＞互动频次≥10次为中档、10次＞互动频次≥1次时为低档、互动频次为零次时为无互动档等等)。

上述通过分析和统计用户平时每次在线阅读的相关信息来确定用户的阅读***台的状态下在线执行，也可以在用户退出网络阅读平台的状态下离线执行，本发明对该过程的执行主体和执行时间不作具体限定，即以上说明仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，选择任何的执行主体或和执行时间均应包含在本发明的保护范围之内。

可选地，具体实施时，还可以由用户在终端100自行输入自身的阅读习惯特征然后再传输给服务器200。例如，终端100显示一选择界面，该选择界面为用户提供很多表示不同阅读习惯特征的选项，用户选择合适的选项之后，其阅读习惯特征也就相应确定，再由终端100将用户的阅读习惯特征发送至服务器200。

确定该用户的阅读习惯特征之后，服务器200在其所提供阅读服务的全部用户中，通过将该用户的阅读习惯特征与所有其他用户的阅读习惯特征进行匹配，找到具有与该用户的阅读习惯特征相匹配的阅读习惯特征的其他用户。

可选地，服务器200可以查找具有与该用户的阅读习惯特征相同的阅读习惯特征的其他用户，和/或，查找具有与该用户的阅读习惯特征的差异在预设范围内的阅读习惯特征的其他用户。

具体地，不同用户的某些阅读习惯特征只有在完全相同时，才可视为相匹配。例如，对于“用户阅读频率最高的内容类型”这一阅读习惯特征，用户A阅读频率最高的内容类型为军事新闻，用户B阅读频率最高的内容类型也为军事新闻，用户C阅读频率最高的内容类型为娱乐新闻，则用户A与用户B的这一阅读习惯特征相匹配，而用户A与用户C的这一阅读习惯特征不匹配。又例如，对于“用户与其他用户互动的频繁程度”这一阅读习惯特征，用户A与其他用户互动的频繁程度为高档，用户B与其他用户互动的频繁程度也为高档，用户C与其他用户互动的频繁程度为低档，则用户A与用户B的这一阅读习惯特征相匹配，用户A与用户C的这一阅读习惯特征不匹配。

具体地，不同用户的某些阅读习惯特征可能并非完全相同，而是有一定的差异，但也可视为相匹配。例如，用户A阅读的文章总量为100篇，用户B阅读的文章总量为96篇，二者仅相差4篇，可以视为相匹配。又例如，用户A与其他用户的互动频次为60次，用户B与其他用户的互动频次为56次，二者仅相差4次，也可以视为相匹配。

可选地，对于以上具有一定差异也可视为相匹配的阅读习惯特征，具体实施时可以设定一阈值范围，当两个用户在这种阅读习惯特征上的差异小于该阈值范围时，将这两个用户的这种阅读习惯特征确定为相匹配。例如，对于“用户阅读频率最高的时间段”这一阅读习惯特征，设定起始时间和结束时间的差异均小于20分钟时视为相匹配，若用户A阅读频率最高的时间段为上午7点至8点，用户B阅读频率最高的时间段为上午7点10分至8点，则用户A与用户B的这一阅读习惯特征为相匹配。

可选地，对于以上具有一定差异也可视为相匹配的阅读习惯特征，具体实施时也可以设定若干划界范围，当两个用户的这种阅读习惯特征均属于同一划界范围时，将这两个用户的这种阅读习惯特征确定为相匹配。例如，对于“用户阅读的文章总量”这一阅读习惯特征，设定阅读篇数在50～100之间属于同一划界范围、100～200之间属于另一划界范围，若用户A阅读的文章总量为60篇，用户B阅读的文章总量为80篇，用户C阅读的文章总量为120篇，则用户A与用户B的这一阅读习惯特征为相匹配，用户A与用户C的这一阅读习惯特征为不匹配。

需要说明的是，具体实施时，可以根据实际情况确定每种阅读习惯特征只有完全相同时才可确定为相匹配，还是具有一定差异(该差异需小于预设的范围)即可确定为相匹配。即，以上几种阅读习惯特征是否需要完全相同才相匹配的情况仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，根据不同的判断标准，某种阅读习惯特征是只有完全相同时才可确定为相匹配，或是具有一定差异(该差异需小于预设的范围)即可确定为相匹配，均应包含在本发明的保护范围之内。例如，对于“用户在线阅读的频率”这一阅读习惯特征，用户A在线阅读的频率为每天都在线阅读，用户B在线阅读的频率为只有工作日在线阅读；若判断标准为只有完全相同时才可确定为相匹配，则用户A与用户B的这一阅读习惯特征不匹配；若判断标准为一方能完全覆盖另一方(或一方是另一方的子集)即确定为相匹配，则由于用户A的每天都在线阅读完全覆盖了工作日都在线阅读这一情况(或工作日都在线阅读是每天都在线阅读的子集)，因此用户A与用户B的这一阅读习惯特征为相匹配。

具体实施时，如果需要将多项阅读习惯特征都作为为用户查找朋友的考查对象，则具体实施时的查找过程可以是：查找具有与该用户的这多项阅读习惯特征全部相匹配的阅读习惯特征的其他用户，只有符合条件(即，具有与该用户的这多项阅读习惯特征全部相匹配的阅读习惯特征)的其他用户才能作为查找结果。

但考虑到符合条件的其他用户的数量可能很少或者完全没有，具体实施时查找过程还可以是：首先，查找具有与该用户的这多项阅读习惯特征全部相匹配的阅读习惯特征的其他用户，如果符合条件的其他用户的数量小于一个预设值(例如2个、1个等)，则将这多项阅读习惯特征中的部分阅读习惯特征(例如这多项阅读习惯特征中任意项的组合，或根据预设规则选择其中某几项的组合)作为考查对象，继续查找具有与这部分阅读习惯特征相匹配的阅读习惯特征的其他用户，并将查找到的其他用户与之前查找到的其他用户(即符合上述条件的其他用户)一起作为最终的查找结果。

例如，具体实施时，需将用户阅读频率最高的时间段、用户在线阅读的频率、用户阅读频率最高的内容类型、用户阅读的文章总量、用户与其他用户互动的频繁程度这5项阅读习惯特征全部都作为为用户查找和推荐朋友的考查对象。用户A阅读频率最高的时间段是上午7点至8点，在线阅读的频率是每天都在线阅读，阅读频率最高的内容类型是军事新闻，阅读的文章总量是500篇，与其他用户互动的频繁程度是高档。查找过程如下：首先查找与用户A的这5项阅读习惯特征完全相匹配的其他用户，如果查找到的其他用户个数小于2个，则将用户A的其中3项阅读习惯特征，即阅读频率最高的时间段是上午7点至8点、阅读频率最高的内容类型是军事新闻、与其他用户互动的频繁程度是高档，作为考查对象，继续查找与这3项相匹配的其他用户，并将查找到的其他用户与之前查找到的其他用户一起作为最终的查找结果。

步骤S102，从查找到的其他用户中选出一个或多个推荐给当前用户。

具体地，考虑到步骤S101查找到的其他用户的数量可能较多，可以从其中选出一个或多个推荐给当前用户。

在步骤S102中，为了提高当前用户与为其推荐的其他用户结识成为朋友的成功率，可以采用如下几种方式从步骤S101查找到的其他用户中选出一个或多个推荐给当前用户：

可选地，可以先计算步骤S101查找到的各个其他用户的阅读习惯特征与当前用户的相应阅读习惯特征的匹配度，然后按照匹配度的大小对步骤S101查找到的各个其他用户进行排序，并将排序靠前的一个或多个推荐给当前用户。由于阅读习惯特征的匹配度越高，当前用户与其他用户的阅读习惯(或阅读规律特点)、兴趣爱好就会越近似，因此，当前用户与通过这种按照匹配度排序方式选出的其他用户更容易结识成为朋友。

可选地，还可以将步骤S101查找到的各个其他用户中，当前在线的其他用户挑选出来，推荐给当前用户。如果当前用户与挑选出的其他用户都同时处于在线状态，则二者之间进行实时交流的可能性会更大，这种实时交流具有信息交互连续不间断的特点，容易加深双方的了解程度，因此也更容易结识成为朋友。

可选地，还可以将步骤S101查找到的各个其他用户中，阅读过当前用户正在阅读的内容的其他用户挑选出来，推荐给该用户。如果挑选出的其他用户也阅读过当前用户正在阅读的内容(例如某篇小说)，则二者之间可交流的信息会更多，双方也更容易结识成为朋友。

可选地，还可以将步骤S101查找到的各个其他用户中，当前在线阅读该用户正在阅读的内容的其他用户挑选出来，推荐给该用户。如果当前用户与挑选出的其他用户既同时处于在线状态，又同时在线阅读相同的内容，则二者基于进行实时交流的可能性更大，可交流的信息更多两个有利条件，成为朋友的可能性也更大。

综上所述，利用本发明的示例性方法，可以根据用户的阅读***台结识朋友的成功率，也容易提升用户与为其推荐的朋友之间的互动性，为用户带来更好的体验，从而增强网络阅读平台的用户粘性。

示例性设备

在介绍了本发明示例性实施方式的方法之后，接下来，参考图3对本发明示例性实施方式的为网络阅读用户推荐朋友的设备进行介绍。

为网络阅读用户推荐朋友的设备的实施可以参见上述为网络阅读用户推荐朋友的方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的术语“模块”，可以是实现预定功能的软件和/或硬件。尽管以下实施例所描述的模块较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。

如图3所示，为网络阅读用户推荐朋友的设备可以包括：查找模块31和推荐模块32。

查找模块31被设置为，当前用户通过网络在线阅读时，根据当前用户的阅读习惯特征，查找具有与当前用户的阅读习惯特征相匹配的阅读习惯特征的其他用户。

推荐模块32被设置为，从查找到的其他用户中选出一个或多个推荐给当前用户。

可选地，参见图3，为网络阅读用户推荐朋友的设备除了包括上述查找模块31、推荐模块32以外，还可以包括：阅读习惯特征确定模块33。

阅读习惯特征确定模块33被设置为，基于当前用户的历次在线阅读的相关信息，确定当前用户的阅读习惯特征。

可选地，当前用户的历次在线阅读的相关信息包括但不限于如下信息中的至少一种：当前用户历次在线阅读的时间信息，当前用户历次在线阅读的内容信息，当前用户历次在线阅读中与其他用户的互动信息。

可选地，阅读习惯特征确定模块33还被设置为，基于当前用户历次在线阅读的时间信息，统计当前用户在线阅读的频率，和/或统计当前用户阅读频率最高的时间段；基于当前用户历次在线阅读的内容信息，统计当前用户阅读频率最高的内容类型，和/或统计当前用户阅读的文章总量；基于当前用户历次在线阅读中与其他用户的互动信息，统计当前用户与其他用户互动的频繁程度；将当前用户阅读频率最高的时间段、当前用户在线阅读的频率、当前用户阅读频率最高的内容类型、当前用户阅读的文章总量、当前用户与其他用户互动的频繁程度，确定为当前用户的阅读习惯特征。

可选地，查找模块31还可被设置为，查找具有与当前用户的阅读习惯特征相同和/或与当前用户的阅读习惯特征的差异在预设范围内的阅读习惯特征的其他用户。

可选地，推荐模块32还可被设置为，将查找模块31查找到的其他用户中，当前在线的其他用户推荐给当前用户。

可选地，推荐模块32还可被设置为，确定当前用户正在阅读的内容；将查找模块31查找到的其他用户中，阅读过当前用户正在阅读的内容的其他用户推荐给当前用户。

可选地，推荐模块32还可被设置为，确定当前用户正在阅读的内容；将查找模块31查找到的其他用户中，当前在线阅读当前用户正在阅读的内容的其他用户推荐给当前用户。

可选地，推荐模块32还可被设置为，在查找模块31查找到的其他用户中，按照其他用户与当前用户的阅读习惯特征的匹配度对其他用户进行排序，并将排序靠前的一个或多个其他用户推荐给当前用户。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了为网络阅读用户推荐朋友的设备的若干模块，但是这种划分仅仅是示例性的并非强制性的。实际上，根据本发明的实施方式，上文描述的两个或更多模块的特征和功能可以在一个模块中具体化。反之，上文描述的一个模块的特征和功能可以进一步划分为由多个模块来具体化。

此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本发明方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。

虽然已经参考若干具体实施方式描述了本发明的精神和原理，但是应该理解，本发明并不限于所公开的具体实施方式，对各方面的划分也不意味着这些方面中的特征不能组合以进行受益，这种划分仅是为了表述的方便。本发明旨在涵盖所附权利要求的精神和范围内所包括的各种修改和等同布置。

Claims (10)

1.一种为网络阅读用户推荐朋友的方法，包括：

当用户通过网络在线阅读时，根据该用户的阅读习惯特征，查找具有与该用户的阅读习惯特征相匹配的阅读习惯特征的其他用户；

从查找到的其他用户中选出一个或多个推荐给该用户。

2.根据权利要求1所述的为网络阅读用户推荐朋友的方法，还包括：基于该用户的历次在线阅读的相关信息，确定该用户的阅读习惯特征。

3.根据权利要求2所述的为网络阅读用户推荐朋友的方法，其中，所述该用户的历次在线阅读的相关信息，包括如下信息中的至少一种：

该用户历次在线阅读的时间信息，

该用户历次在线阅读的内容信息，

该用户历次在线阅读中与其他用户的互动信息。

4.根据权利要求3所述的为网络阅读用户推荐朋友的方法，其中，所述基于该用户的历次在线阅读的相关信息，确定该用户的阅读习惯特征的步骤，包括：

若该用户的历次在线阅读的相关信息包括该用户历次在线阅读的时间信息，则统计该用户在线阅读的频率，和/或统计该用户阅读频率最高的时间段；

若该用户的历次在线阅读的相关信息包括该用户历次在线阅读的内容信息，则统计该用户阅读频率最高的内容类型，和/或统计该用户阅读的文章总量；

若该用户的历次在线阅读的相关信息包括该用户历次在线阅读中与其他用户的互动信息，则统计该用户与其他用户互动的频繁程度；

将该用户阅读频率最高的时间段、该用户在线阅读的频率、该用户阅读频率最高的内容类型、该用户阅读的文章总量、该用户与其他用户互动的频繁程度，确定为该用户的阅读习惯特征。

5.根据权利要求1所述的为网络阅读用户推荐朋友的方法，其中，所述查找具有与该用户的阅读习惯特征相匹配的阅读习惯特征的其他用户的步骤，包括：

查找具有与该用户的阅读习惯特征相同和/或与该用户的阅读习惯特征的差异在预设范围内的阅读习惯特征的其他用户。

6.根据权利要求1所述的为网络阅读用户推荐朋友的方法，其中，所述从查找到的其他用户中选出一个或多个推荐给该用户的步骤，包括：

将查找到的其他用户中，当前在线的其他用户推荐给该用户。

7.根据权利要求1所述的为网络阅读用户推荐朋友的方法，其中，所述从查找到的其他用户中选出一个或多个推荐给该用户的步骤，包括：

确定该用户正在阅读的内容；

将查找到的其他用户中，阅读过该用户正在阅读的内容的其他用户推荐给该用户。

8.根据权利要求1所述的为网络阅读用户推荐朋友的方法，其中，所述从查找到的其他用户中选出一个或多个推荐给该用户的步骤，包括：

确定该用户正在阅读的内容；

将查找到的其他用户中，当前在线阅读该用户正在阅读的内容的其他用户推荐给该用户。

9.根据权利要求1所述的为网络阅读用户推荐朋友的方法，其中，所述从查找到的其他用户中选出一个或多个推荐给该用户的步骤，包括：

在查找到的其他用户中，按照所述其他用户与该用户的阅读习惯特征的匹配度对所述其他用户进行排序，并将排序靠前的一个或多个其他用户推荐给该用户。

10.一种为网络阅读用户推荐朋友的设备，包括：

查找模块，被设置为当用户通过网络在线阅读时，根据该用户的阅读习惯特征，查找具有与该用户的阅读习惯特征相匹配的阅读习惯特征的其他用户；

推荐模块，被设置为从查找到的其他用户中选出一个或多个推荐给该用户。