用户推荐方法、装置、设备及计算机可读存储介质与流程

1.本技术属于计算机技术领域，尤其涉及一种用户推荐方法、装置、设备及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.随着互联网技术和社交网络的发展，社交产品和业务场景越来越多。目前，基于社交产品的用户推荐方案有很多。例如，通过读取用户的通讯录，查询该用户的通讯录好友在本产品的注册信息，并推荐给该用户；或者通过分析挖掘用户的兴趣点，并基于消息广场，匹配该用户感兴趣的话题、博主等，推荐其他相关用户给该用户；或者通过引导用户主动输入其他用户的手机号或本产品内的昵称、用户id等，将其他用户推荐给该用户。
3.但是，通过通讯录的方式推荐用户，存在用户隐私合规风险，而且使用户授权读取通讯录，难度较大；基于用户兴趣进行推荐，一般需要用户的基础行为数据，如感兴趣的话题、任务等，但是对于非社交产品，从零构建和分析用户的基础行为数据，难度较大；通过用户主动输入其他用户手机号或者用户id的方式，一般是强社交产品的基础能力之一，对于轻社交产品，难度较大。因此，在轻社交产品服务体系的业务场景中，难以通过上述方案进行用户推荐。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供一种用户推荐方法、装置、设备及计算机可读存储介质，能够实现基于轻社交产品服务体系的业务场景的用户推荐。
5.第一方面，本技术实施例提供一种用户推荐方法，该方法包括：
6.获取第一用户在至少一个业务场景中与其他用户之间的业务行为信息；
7.根据所述业务行为信息，从所述其他用户中确定至少一个目标用户；
8.将所述至少一个目标用户作为所述第一用户在目标业务场景中的候选推荐用户。
9.第二方面，本技术实施例提供了一种用户推荐装置，该装置包括：
10.获取模块，用于获取第一用户在至少一个业务场景中与其他用户之间的业务行为信息；
11.确定模块，用于根据所述业务行为信息，从所述其他用户中确定至少一个目标用户；
12.处理模块，用于将所述至少一个目标用户作为所述第一用户在目标业务场景中的候选推荐用户。
13.第三方面，本技术实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；
14.处理器执行所述计算机程序指令时实现如第一方面的任一项实施例中所述的用户推荐方法的步骤。
15.第四方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质
上存储有计算机程序指令，计算机程序指令被处理器执行时实现如第一方面的任一项实施例中所述的用户推荐方法的步骤。
16.本技术实施例中的用户推荐方法、装置、设备及计算机可读存储介质，通过第一用户与其他用户之间的业务互动关系，即根据第一用户与其他用户在至少一个业务场景中的业务行为信息，确定第一用户在目标业务场景中的候选推荐用户，这样，利用用户在不同业务场景之间的业务行为，就能够实现目标业务场景中的用户推荐，进而实现基于轻社交产品服务体系的业务场景的用户推荐。
附图说明
17.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对本技术实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，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。
18.图1是本技术提供的用户推荐方法的一实施例的流程示意图；
19.图2是本技术提供的跨平台用户推荐方法的一具体实施方式的流程示意图；
20.图3是本技术提供的用户推荐方法的另一实施例的流程示意图；
21.图4是本技术提供的用户推荐装置的一实施例的结构示意图；
22.图5是本技术提供的电子设备的一实施例的结构示意图。
具体实施方式
23.下面将详细描述本技术的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本技术进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅意在解释本技术，而不是限定本技术。对于本领域技术人员来说，本技术可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本技术的示例来提供对本技术更好的理解。
24.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
25.在构建轻社交产品服务体系时，涉及到需要为某个业务场景提供用户推荐服务，即涉及到好友关系的分析构建和推荐业务。但是在轻社交产品服务体系中，并没有维护“社交关系”的数据，因此，怎样构建好友关系，并推荐给其他用户，是需要解决的问题。在常见的互联网社交产品中，一般都是基于手机号等用户标识，或者社交产品app自己的用户标识来构建好友关系，但是在轻社交产品服务体系，并不存在这样的“社交关系”数据，因此无法通过现有的用户推荐方式确定新的业务场景下需要推荐的好友用户。
26.为了解决现有技术问题，本技术实施例提供了一种用户推荐方法、装置、设备及计算机可读存储介质。下面首先对本技术实施例所提供的用户推荐方法进行介绍。
27.图1示出了本技术提供的用户推荐方法的一实施例的流程示意图。如图1所示，该用户推荐方法具体可以包括如下步骤：
28.s110，获取第一用户在至少一个业务场景中与其他用户之间的业务行为信息；
29.s120，根据业务行为信息，从其他用户中确定至少一个目标用户；
30.s130，将至少一个目标用户作为第一用户在目标业务场景中的候选推荐用户。
31.由此，通过第一用户与其他用户之间的业务互动关系，即根据第一用户与其他用户在至少一个业务场景中的业务行为信息，确定第一用户在目标业务场景中的候选推荐用户，这样，利用用户在不同业务场景之间的业务行为，就能够实现目标业务场景中的用户推荐，进而实现基于轻社交产品服务体系的业务场景的用户推荐。
32.下面介绍上述各个步骤的具体实现方式。
33.在一些实施方式中，在s110中，第一用户可以为待接收用户推荐的用户，换句话说，可以向第一用户推荐其他用户，以便第一用户从推荐的用户中选择需要的用户进行添加好友或业务互动等操作。其中，其他用户可以包括特定的至少一个业务场景中除第一用户之外且与第一用户具有业务互动行为的用户，这里，业务场景包括但不限于转账场景、交易场景、充值场景、公缴场景、拉新场景等。需要说明的是，其他用户可仅在一个业务场景中与第一用户产生业务互动行为，也可以在多个业务场景中分别与第一用户产生业务互动行为，在此不作限定。
34.示例性地，根据每个业务场景下，第一用户与其他用户之间的业务互动行为，可统计得到相应的业务行为信息，其中，业务行为信息可以包括业务互动次数和业务互动时间间隔中的至少一项。这里，互动时间间隔可以包括距离上一次产生互动的时间，也可以包括所有互动时间间隔的平均值。
35.作为一种示例，在业务场景为转账场景的情况下，如果第一用户向a用户转账，则可以认为第一用户在转账场景中与a用户发生了一次业务互动行为。如果第一用户向a用户共转账2次，其中，第一次转账时间和第二次转账时间相隔一个月，则可以统计得到转账场景下第一用户与a用户的业务行为信息，具体为转账2次、转账时间间隔一个月。
36.在一些实施方式中，其他用户包括与第一用户具有直接业务互动关系的用户以及与第一用户具有间接业务互动关系的用户。
37.这里，直接业务互动关系可以理解为，第一用户与其他用户之间存在直接的业务互动行为；间接业务互动关系可以理解为，虽然第一用户与其他用户没有直接发生业务互动行为，但是第一用户与其他用户之间存在共同的与之发生业务互动行为的用户。换句话说，如果第一用户与a用户发生了业务互动行为，b用户也与a用户发生了业务互动行为，则可以认为第一用户与b用户具有间接业务互动关系。
38.例如，在充值场景中，业务互动行为可以为充值行为。如果a用户给b用户充值过，b用户给c用户充值过，则可以认为a用户与b用户之间存在直接业务互动关系，a用户和c用户之间存在间接业务互动关系。
39.这样，通过不仅获取与第一用户具有直接业务互动关系的其他用户，还获取与第一用户具有间接业务互动关系的其他用户，能够识别与第一用户具有业务互动关系的所有用户，从而能够更全面地构建好友关系，以使可推荐用户的范围更广。
40.在一些实施方式中，在s120中，目标用户和第一用户可在至少一个业务场景中存
在直接或间接的业务互动行为，目标用户可以为需要推荐给第一用户的用户。
41.示例性地，由于上述至少一个业务场景中与第一用户存在业务互动行为的其他用户可以有多个，因此可以从众多其他用户中选出能够在目标业务场景中向第一用户推荐的目标用户，其中目标用户可以为一个，也可以为多个。当然，也可将上述至少一个业务场景中与第一用户存在业务互动行为的所有用户均确定为待推荐的目标用户，在此不作限定。
42.在一些实施方式中，在s130中，目标业务场景可以是上述至少一个业务场景之外的其他场景。在目标业务场景中，可将由上述至少一个业务场景中用户之间的业务互动行为所确定的一个或多个用户，作为待推荐给第一用户的目标用户。如此，第一用户可在目标业务场景下，从推荐的至少一个目标用户中选择需要的用户进行好友添加操作或业务互动操作。
43.需要说明的是，上述基于至少一个业务场景中用户之间业务互动行为向目标业务场景下的第一用户推荐其他用户时，可基于同一平台进行用户关系挖掘，也即，上述至少一个业务场景与目标业务场景可属于同一平台中的不同场景，例如某个支付软件中的转账场景和充值场景。
44.另外，还可通过平台外循环的方式构建跨平台的好友关系。在一些实施方式中，上述至少一个业务场景可以包括目标平台中的第一业务场景，上述其他用户可以包括至少一个第二用户。基于此，为了实现跨平台的用户推荐，在一些实施方式中，上述s110具体可以包括：
45.确定第一用户通过第一业务场景对应的链接关联的至少一个第二用户；
46.根据第一用户与至少一个第二用户基于链接的业务行为，获取第一用户与至少一个第二用户之间的业务行为信息。
47.这里，第一业务场景可以为第三方平台，也即目标平台，中的业务场景之一，其也可以为本平台中的业务场景之一，但由目标平台展示的业务场景。其中，目标平台可以为除了本平台以外的第三方平台。另外，与第一业务场景对应的链接可以是第一用户或第二用户分享的基于目标平台显示或分享的链接，例如拉新场景下由第一用户或第二用户分享的邀请新用户的链接，又如充值缴费场景下由第一用户或第二用户分享的优惠活动链接等。
48.示例性地，第一用户与第二用户通过链接关联的方式包括但不限于，第一用户分享该链接且第二用户点击该链接的方式、第二用户分享该链接且第一用户点击该链接的方式、以及第一用户和第二用户均点击其他用户分享的同一链接的方式等。
49.另外，基于链接的业务行为包括但不限于点击链接、通过链接进行转账、通过链接进行注册等。
50.需要说明的是，第二用户可以是已经在本平台注册的用户，也可以是未在本平台注册的用户。
51.作为一种示例，如果第一用户是本平台注册用户，第二用户不是本平台注册用户，则在第二用户通过点击第一用户分享的链接与第一用户发生关联时，本平台可以通过提示信息引导第二用户授权，以获取第二用户的用户信息，从而使第二用户成为本平台注册用户。其中，与第一用户通过链接关联的第二用户可以是一个，也可以是多个，在此不作限定。
52.在一些实施方式中，上述链接为第一用户通过目标平台分享的且第二用户点击的与第一业务场景对应的链接；或者，上述链接为第二用户通过目标平台分享的且第一用户
点击的与第一业务场景对应的链接。
53.换句话说，第一用户与第二用户通过链接关联，可以理解为第一用户向第二用户分享链接，第二用户点击了该链接，也可以理解为第二用户向第一用户分享链接，第一用户点击了该链接。
54.在一些具体的例子中，如图2所示，本平台p场景下的a用户，通过分享p场景链接的方式，将链接中p场景的信息和a用户的信息，分享到w平台的朋友圈或群聊中。若w平台中的b用户点击a用户分享的前述链接，p场景提供的后台服务可以获取b用户在w平台的unionid，或者可以通过引导授权获得b用户的手机号，其中unionid可以为本平台与w平台之间约定的能够唯一表示用户身份的用户身份标识。在获取b用户uinonid或者手机号之后，即可以在p场景的后台查询到b用户在本平台的用户id，如果确实查询到了b用户在本平台的用户id，则可以认为在p场景中构建了a用户和b用户的一次互动关系。在a用户和b用户发生互动关系之后，进而可以查询b用户的头像和昵称，如果能查询到b用户的头像和昵称，则展示页面任务，如果不能查询到b用户的头像和昵称，则申请授权，并更新本平台中的头像和昵称，进而最终展示页面任务。如果p场景下本平台的后台查询不到b用户的用户id，则记录b用户的在w平台下的unionid、手机号，然后可以引导b用户注册成为本平台p场景的用户。一旦b用户注册成功，则b用户在p场景下的用户id、unionid、手机号信息便被本平台维护下来，进而可以成功构建a用户和b用户的好友关系。另外，由于a用户和b用户的unionid、用户id、手机号已经在本平台中p场景下进行了维护，因此对于本平台中的一个新的场景q，只要可以获得查询p场景unionid和手机号关联数据的权限，便可以快速在q场景下，构建a用户和b用户的好友关系。
55.这样，通过获取第一用户与第二用户在目标平台的业务行为信息，能够将目标平台中的业务互动关系导入到本平台中，从而实现跨平台的用户推荐。
56.为了快速构建目标业务场景下的社交关系，作为本技术的另一种实现方式，本技术还提供了用户推荐方法的另一种实现方式，具体参见以下实施例。
57.请参见图3，本技术提供的用户推荐方法的另一种实现方式包括以下步骤：s110-s130，下面对此进行详细解释。
58.s110，获取第一用户在至少一个业务场景中与其他用户之间的业务行为信息。
59.s121，根据业务行为信息，确定第一用户分别与其他用户中每个用户之间的关系强度值。
60.这里，关系强度值可以为能够表征两个用户之间关系强弱的具体数值。在业务场景中，用户之间都具备关系强度值。关系强度值的计算与互动次数，平均互动时间间隔，当前时间与最近一次互动时间之间的间隔等密切相关。其中，关系强度值与互动次数成正比，与平均互动时间间隔成反比，与距离上一次产生互动行为的时间间隔成反比。
61.示例性的，在基于存量数据分析构建好友关系时，可以通过预设的计算公式计算得到用户之间关系的强度值。
62.另外，由于各业务场景之间的关联程度并不相同，为了提高关系强度值的准确度，在一些实施方式中，上述s121具体可以包括：
63.根据业务行为信息，确定第一用户分别与其他用户中每个用户之间的初始关系强度值；
64.基于至少一个业务场景分别对应于目标业务场景的权重值，对初始关系强度值进行加权求和，得到第一用户分别与每个用户之间的关系强度值。
65.这里，初始关系强度值可以由平台工作人员根据不同业务场景以及相应的经验值，针对不同的业务行为信息直接赋值得到。其中，赋值时的原则之一可以是具有直接业务互动关系的用户之间的关系强度值，需要比间接业务互动关系的用户之间的关系强度值更大。当然，也可基于预设规则构建相应的计算公式，将业务行为信息中的数据代入该计算公式，计算得到相应的关系强度值。其中，预设规则包括但不限于与互动次数成正比，与平均互动时间间隔成反比，与距离上一次产生互动行为的时间间隔成反比。
66.举例而言，可以根据a用户与b用户在m场景下的业务互动次数计算得到初始关系强度值，当a用户与b用户在m场景下的业务互动次数为m’时，可以根据公式计算得到a用户与b用户在m场景下的初始关系强度值为m。
67.另外，由于不同业务场景相对于目标业务场景的权重不同，因此在计算第一用户与其他用户的关系强度值时，需要考虑业务场景的权重。其中，不同业务场景对应于目标业务场景的权重值可能不同，也可能相同。
68.示例性地，如果a用户与b用户在m场景下的初始关系强度值为m，a用户与c用户在m场景下的初始关系强度值为m1，a用户与b用户在n场景下的初始关系强度值为n，a用户与c用户在n场景下的初始关系强度值为n1。以计算a用户与b用户在p场景下的关系强度值为例，计算公式可以表示为：p(p场景下的关系强度值)＝(m场景相对于p场景的权重)*m (n场景相对于p场景的权重)*n，其中，p为a用户与b用户在p场景下的关系强度值。同样，可以利用上述相同的计算方法，计算a用户分别与每个用户之间的关系强度值。
69.另一方面，如果a用户与c用户之间不存在直接的互动关系，但是存在间接的互动关系，则可以通过共同邻居分析，得到a用户与c用户之间的关系强度值。例如，a用户与b用户是好友关系，b用户与c用户是好友关系，则可以称a用户与c用户是潜在好友关系，即可以根据a用户与b用户的关系强度值和b用户与c用户的关系强度值，计算a用户与c用户的关系强度值。或者也可以将a用户与c用户之间的共同好友数量确定为a用户与c用户的关系强度值。
70.这样，通过针对不同的业务场景，设置相应的权重值，进而对初始关系强度值进行加权求和，计算关系强度值，如此能够提高关系强度值计算结果的准确度。
71.基于此，为了具体确定目标业务场景与至少一个业务场景对应的权重值，在一些实施方式中，在上述步骤之前，还可以包括：
72.根据至少一个业务场景分别与目标业务场景之间的关联关系，确定与至少一个业务场景分别对应的权重值。
73.这里，可通过经验值赋值的方式设置不同业务场景之间的权重。当然，还可通过构建场景关联关系分析模型，计算不同场景之间的权重。具体可以是基于场景之间的关联关系强度，计算场景之间的权重值。其中，场景之间的关联关系可以通过历史用户推荐成功率、数据来源关联性等分析得出。
74.示例性的，当由m场景下的用户互动行为数据向p场景推荐用户的历史成功率，高于由n场景下的用户互动行为数据向p场景推荐用户的历史成功率时，则m场景相对于p场景的权重值高于n场景相对于p场景的权重值。举例而言，如果由m场景向p场景推荐用户的历
史成功率为60％，而由n场景向p场景推荐用户的历史成功率为40％，则可以将m场景相对于p场景的权重值确定为0.6，将n场景相对于p场景的权重值确定为0.4。
75.这样，通过针对不同业务场景之间的关联关系，确定至少一个业务场景分别与目标业务场景之间的权重值，能够依据不同业务场景之间的关联程度适应性地确定相应的权重值，进而可以进一步提高关系强度值计算结果的准确度。
76.s122，根据关系强度值，对每个用户进行排列，得到排列结果。
77.这里，可以将关系强度值从大到小排列，分别得到每个用户的排列序号和对应的关系强度值，并生成相应的用户推荐列表。
78.s123，基于排列结果确定至少一个目标用户。
79.这里，可以将所有与第一用户存在关系强度值的用户确定为候选推荐用户，待推荐顺序可以和每个用户的排列序号一致。也可以预先设置关系强度阈值，只有当关系强度值大于该阈值时，该关系强度值对应的用户才可以作为候选推荐用户。因此，可以得到目标场景下的第一用户的用户推荐列表。用户推荐列表中的用户都可以作为目标用户。
80.s130，将至少一个目标用户作为第一用户在目标业务场景中的候选推荐用户。
81.其中，s110和s130与上述实施例相同，为了简要起见，在此不再详细描述。
82.由此，通过根据至少一个业务场景下用户之间的互动行为数据，计算目标用户与其他用户之间的关系强度值，进而基于该强度值进行排列，从排列结果中确定至少一个目标用户，这样能够在没有社交记录的目标业务场景中，快速从其他业务场景内获得一个可供从零启动的用户推荐列表，从而在轻社交产品体系中快速构建目标业务场景下与目标用户对应的社交关系。
83.基于相同的发明构思，本技术还提供了一种用户推荐装置。具体结合图4进行详细说明。
84.图4示出了本技术提供的用户推荐装置的一实施例的结构示意图。
85.如图4所示，该用户推荐装置400可以包括：
86.获取模块401，用于获取第一用户在至少一个业务场景中与其他用户之间的业务行为信息；
87.确定模块402，用于根据业务行为信息，从其他用户中确定至少一个目标用户；
88.处理模块403，用于将至少一个目标用户作为第一用户在目标业务场景中的候选推荐用户。
89.下面对上述用户推荐装置400进行详细说明，具体如下所示：
90.在其中一些实施例中，确定模块402具体可以包括：
91.第一确定子模块，用于根据业务行为信息，确定第一用户分别与其他用户中每个用户之间的关系强度值；
92.排列子模块，用于根据关系强度值，对每个用户进行排列，得到排列结果；
93.第二确定子模块，用于基于排列结果确定至少一个目标用户。
94.在其中一些实施例中，第一确定子模块具体可以包括：
95.第一确定单元，用于根据业务行为信息，确定第一用户分别与其他用户中每个用户之间的初始关系强度值；
96.求和单元，用于基于至少一个业务场景分别对应于目标业务场景的权重值，对初
始关系强度值进行加权求和，得到第一用户分别与每个用户之间的关系强度值。
97.在其中一些实施例中，如上文所述，第一确定子模块还可以包括：
98.第二确定单元，用于根据至少一个业务场景分别与目标业务场景之间的关联关系，确定与至少一个业务场景分别对应的权重值。
99.在其中一些实施例中，其他用户包括与第一用户具有直接业务互动关系的用户以及与第一用户具有间接业务互动关系的用户。
100.在其中一些实施例中，获取模块401具体可以包括：
101.第三确定子模块，用于确定第一用户通过第一业务场景对应的链接关联的至少一个第二用户；
102.获取子模块，用于根据第一用户与至少一个第二用户基于链接的业务行为，获取第一用户与至少一个第二用户之间的业务行为信息。
103.在其中一些实施例中，链接为第一用户通过目标平台分享的且第二用户点击的与第一业务场景对应的链接；或者，链接为第二用户通过目标平台分享的且第一用户点击的与第一业务场景对应的链接。
104.在其中一些实施例中，业务行为信息包括业务互动次数和业务互动时间间隔中的至少一项。
105.由此，通过第一用户与其他用户之间的业务互动关系，即根据第一用户与其他用户在至少一个业务场景中的业务行为信息，确定第一用户在目标业务场景中的候选推荐用户，这样，利用用户在不同业务场景之间的业务行为，就能够实现目标业务场景中的用户推荐，进而实现基于轻社交产品服务体系的业务场景的用户推荐。
106.图5示出了本技术提供的电子设备的一实施例的硬件结构示意图。
107.在电子设备500可以包括处理器501以及存储有计算机程序指令的存储器502。
108.具体地，上述处理器501可以包括中央处理器(cpu)，或者特定集成电路(application specific integrated circuit，asic)，或者可以被配置成实施本技术实施例的一个或多个集成电路。
109.存储器502可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器502可包括硬盘驱动器(hard disk drive，hdd)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(universal serial bus，usb)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器502可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器502可在综合网关容灾设备的内部或外部。在特定实施例中，存储器502是非易失性固态存储器。
110.存储器可包括只读存储器(rom)，随机存取存储器(ram)，磁盘存储介质设备，光存储介质设备，闪存设备，电气、光学或其他物理/有形的存储器存储设备。因此，通常，存储器包括一个或多个编码有包括计算机可执行指令的软件的有形(非暂态)计算机可读存储介质(例如，存储器设备)，并且当该软件被执行(例如，由一个或多个处理器)时，其可操作来执行参考根据本技术的一方面的方法所描述的操作。
111.处理器501通过读取并执行存储器502中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种用户推荐方法。
112.在一些示例中，电子设备500还可包括通信接口503和总线504。其中，如图5所示，
处理器501、存储器502、通信接口503通过总线504连接并完成相互间的通信。
113.通信接口503主要用于实现本技术实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。
114.总线504包括硬件、软件或两者，将电子设备的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制，总线504可包括加速图形端口(agp)或其他图形总线、增强工业标准架构(eisa)总线、前端总线(fsb)、超传输(ht)互连、工业标准架构(isa)总线、无限带宽互连、低引脚数(lpc)总线、存储器总线、微信道架构(mca)总线、外围组件互连(pci)总线、pci-express(pci-x)总线、串行高级技术附件(sata)总线、视频电子标准协会局部(vlb)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线504可包括一个或多个总线。尽管本技术实施例描述和示出了特定的总线，但本技术考虑任何合适的总线或互连。
115.示例性的，电子设备500可以为手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、车载电子设备、超级移动个人计算机(ultra-mobile personal computer，umpc)、上网本或者个人数字助理(personal digital assistant，pda)等。
116.该电子设备500可以执行本技术实施例中的用户推荐方法，从而实现结合图1至图4描述的用户推荐方法和装置。
117.另外，结合上述实施例中的用户推荐方法，本技术实施例可提供一种计算机可读存储介质来实现。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种用户推荐方法。计算机可读存储介质的示例包括非暂态计算机可读存储介质，如便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件等。
118.需要明确的是，本技术并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本技术的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本技术的精神后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。
119.以上所述的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(asic)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本技术的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、rom、闪存、可擦除rom(erom)、软盘、cd-rom、光盘、硬盘、光纤介质、射频(rf)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。
120.还需要说明的是，本技术中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是，本技术不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。
121.上面参考根据本技术的实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本技术的各方面。应当理解，流程图和/或框图中的每个方框以及流程图
和/或框图中各方框的组合可以由计算机程序指令实现。这些计算机程序指令可被提供给通用计算机、专用计算机、或其它可编程数据处理装置的处理器，以产生一种机器，使得经由计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行的这些指令使能对流程图和/或框图的一个或多个方框中指定的功能/动作的实现。这种处理器可以是但不限于是通用处理器、专用处理器、特殊应用处理器或者现场可编程逻辑电路。还可理解，框图和/或流程图中的每个方框以及框图和/或流程图中的方框的组合，也可以由执行指定的功能或动作的专用硬件来实现，或可由专用硬件和计算机指令的组合来实现。
122.以上所述，仅为本技术的具体实施方式，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。应理解，本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本技术的保护范围之内。