一种推荐用户的方法、装置及存储介质与流程

技术特征：
1.一种推荐用户的方法，其特征在于，包括以下步骤：获取预设的第一待推荐用户，将所述第一待推荐用户放入用户推荐池中；获取所述用户的活跃度排名，将所述活跃度排名中前预设数量名的所述用户设为第二待推荐用户；获取所述用户的第一行为数据，将所述第一行为数据放入数据池中；获取目标用户的第二行为数据，基于所述第二行为数据，从所述数据池中获取和所述目标用户的行为习惯相同的第三待推荐用户，将所述第三待推荐用户推荐给所述目标用户；将所述第一待推荐用户和所述第二推荐用户推荐给所述目标用户。2.根据权利要求1所述的推荐用户的方法，其特征在于，所述第一行为数据和所述第二行为数据分别为根据所述用户和所述目标用户的查看内容、评论和/或点赞的行为产生的人与物的关系数据。3.根据权利要求1或2所述的推荐用户的方法，其特征在于，所述数据池的生成方法包括：基于从不同的所述用户获取的所述第一行为数据，聚合相同的内容，形成若干聚合物，所述聚合物关联所述内容对应的所述用户。4.根据权利要求1所述的推荐用户的方法，其特征在于，获取所述用户的所述活跃度排名的方法包括：根据内容的浏览次数、点赞次数和/或点评次数，基于流行度的推荐算法获取所述用户产出的所述内容的流行度；基于所述内容的流行度，按照预设权重，对所述内容对应的浏览次数、点赞次数和/或点评次数进行加权计算；根据所述加权计算得到的流行度数值，从高到低对所述用户进行活跃度排名。5.根据权利要求1所述的推荐用户的方法，其特征在于，还包括：对所述用户发布的内容指定分类标签，基于所述分类标签和所述内容的发布时间的倒序进行内容聚合推荐。6.一种推荐用户的装置，其特征在于，包括：存储器；以及与所述存储器连接的处理器，所述处理器被配置成：获取预设的第一待推荐用户，将所述第一待推荐用户放入用户推荐池中；获取所述用户的活跃度排名，将所述活跃度排名中前预设数量名的所述用户设为第二待推荐用户；获取所述用户的第一行为数据，将所述第一行为数据放入数据池中；获取目标用户的第二行为数据，基于所述第二行为数据，从所述数据池中获取和所述目标用户的行为习惯相同的第三待推荐用户，将所述第三待推荐用户推荐给所述目标用户；将所述第一待推荐用户和所述第二推荐用户推荐给所述目标用户。7.根据权利要求6所述的推荐用户的装置，其特征在于，所述处理器还被配置成：所述第一行为数据和所述第二行为数据分别为根据所述用户和所述目标用户的查看
内容、评论和/或点赞的行为产生的人与物的关系数据。8.根据权利要求6或7所述的推荐用户的装置，其特征在于，所述处理器还被配置成：所述数据池的生成方法包括：基于从不同的所述用户获取的所述第一行为数据，聚合相同的内容，形成若干聚合物，所述聚合物关联所述内容对应的所述用户。9.根据权利要求6所述的推荐用户的装置，其特征在于，所述处理器还被配置成：获取所述用户的所述活跃度排名的方法包括：根据内容的浏览次数、点赞次数和/或点评次数，基于流行度的推荐算法获取所述用户产出的所述内容的流行度；基于所述内容的流行度，按照预设权重，对所述内容对应的浏览次数、点赞次数和/或点评次数进行加权计算；根据所述加权计算得到的流行度数值，从高到低对所述用户进行活跃度排名。10.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被机器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本申请实施例公开了一种推荐用户的方法、装置及存储介质，其中推荐用户的方法包括步骤：获取预设的第一待推荐用户，将所述第一待推荐用户放入用户推荐池中；获取所述用户的活跃度排名，将所述活跃度排名中前预设数量名的所述用户设为第二待推荐用户；获取所述用户的第一行为数据，将所述第一行为数据放入数据池中；获取目标用户的第二行为数据，基于所述第二行为数据，从所述数据池中获取和所述目标用户的行为习惯相同的第三待推荐用户，将所述第三待推荐用户推荐给所述目标用户；将所述第一待推荐用户和所述第二推荐用户推荐给所述目标用户。标用户。标用户。


技术研发人员：时政
受保护的技术使用者：南京新米网络科技有限公司
技术研发日：2022.12.02
技术公布日：2022/12/30