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申请/专利权人：青岛益生康健科技股份有限公司

摘要：本发明涉及社交匹配技术领域，具体地公开了一种基于位置和用户画像智能匹配社交目标的系统，包括：数据采集模块：计算匹配用户与该目标用户之间的匹配系数；用户评估模块：评估匹配用户与目标用户之间的匹配度，生成匹配评估信号；用户筛选模块：由匹配用户对目标用户进行筛选，并生成用户筛选信号；数据判定模块：对该匹配用户进行评估，判定该匹配用户的兴趣信息是否异常，并生成数据判定信号；数据调整模块：基于兴趣信息正常信号，对匹配用户的兴趣信息进行调整；本发明通过动态匹配与评估机制，不仅提升了社交匹配的精准性，还实现了用户兴趣信息的自我修正和优化，为用户提供了更加符合个人喜好的社交体验。

主权项：1.一种基于位置和用户画像智能匹配社交目标的系统，其特征在于，包括：数据采集模块：基于匹配用户的兴趣信息和目标用户的社交信息，计算匹配用户与该目标用户之间的匹配系数；其中，兴趣信息为匹配用户希望匹社交的目标用户的特征，其中，特征包括但不限于：位置、性格、偏好、生活习惯、行为；匹配系数的获取过程为：分别提取匹配用户的兴趣信息和目标用户的社交信息，并分别将匹配用户的兴趣信息和目标用户的社交信息进行数字化处理，获得匹配用户特征数据和目标用户特征数据；基于匹配用户特征数据和目标用户特征数据，分别计算获得重合特征数量比和特征总差值比；将进行乘积计算，获得匹配用户与该目标用户之间的匹配系数；重合特征数量比的获取过程为：提取匹配用户兴趣信息和目标用户社交信息中各种特征的种类；提取匹配用户兴趣信息中各种特征种类的总数，标记为匹配用户特征总数；提取匹配用户兴趣信息和目标用户社交信息中所有特征种类中的相同特征种类，并将相同特征标记为重合特征，提取其中重合特征的总数标记为重合特征总数；将匹配用户特征总数与重合特征总数进行比值计算，获得重合特征数量比；特征总差值比的获取过程为：基于匹配用户特征数据和目标用户特征数据中所有重合特征，计算各个重合特征的特征偏差值；分别将各个重合特征的特征偏差值与其对应的特征偏差阈值进行比值计算，获得各个重合特征的特征偏差值比；将所有重合特征的特征偏差值比进行加权求和计算，获得特征总差值比；用户评估模块：基于匹配系数，评估匹配用户与目标用户之间的匹配度，生成匹配评估信号；其中，匹配评估信号包括：匹配度高信号和匹配度低信号；用户筛选模块：基于匹配度高信号，由匹配用户对目标用户进行筛选，并生成用户筛选信号；其中，用户筛选信号包括：愿意社交信号和不愿社交信号；数据判定模块：基于目标时段内匹配用户的判定结果，对该匹配用户进行评估，判定该匹配用户的兴趣信息是否异常，并生成数据判定信号；其中，数据判定信号包括：兴趣信息异常信号和兴趣信息正常信号；生成数据判定信号的过程为：基于该匹配用户目标时段内的匹配度高信号和不愿社交信号，计算获得该匹配用户的不愿社交次数比和意向系数；将不愿社交次数比和意向系数进行乘积计算，获得该匹配用户的评估系数；预设评估系数阈值，将评估系数与评估系数阈值进行对比分析；若评估系数＞评估系数阈值，则生成兴趣信息异常信号；若评估系数≤评估系数阈值，则生成兴趣信息正常信号；不愿社交次数比的计算过程为：获取目标时段内匹配用户的匹配总次数以及不愿社交总次数；将不愿社交总次数与匹配总次数进行比值计算，获得不愿社交次数比；意向系数的计算过程为：获取目标时段内，每次不愿社交用户的筛选时间，将所有筛选时间进行均值计算，获得筛选时间均值，再将筛选时间均值与筛选时间阈值进行比值计算，获得意向系数；数据调整模块：基于兴趣信息正常信号，对匹配用户的兴趣信息进行调整。

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