一種基于運(yùn)動(dòng)情況推薦好友的方法和系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于運(yùn)動(dòng)情況推薦好友的方法和系統(tǒng)，獲取用戶的運(yùn)動(dòng)信息，所述運(yùn)動(dòng)信息包括運(yùn)動(dòng)類型、進(jìn)行所述運(yùn)動(dòng)類型的運(yùn)動(dòng)的時(shí)間段和位置，若所述運(yùn)動(dòng)信息與預(yù)存的其他用戶的運(yùn)動(dòng)信息之間的相似度達(dá)到預(yù)設(shè)閾值，將所述其他用戶作為好友推送給所述用戶的佩戴終端；通過將用戶的運(yùn)動(dòng)情況和其他用戶的運(yùn)動(dòng)情況進(jìn)行相似度分析主動(dòng)進(jìn)行好友推薦，使得用戶可以通過佩戴終端交到和自己有相似運(yùn)動(dòng)習(xí)慣的朋友，該方案簡單可靠，提高了用戶的體驗(yàn)度。
【專利說明】
一種基于運(yùn)動(dòng)情況推薦好友的方法和系統(tǒng)
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及網(wǎng)絡(luò)交友技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于運(yùn)動(dòng)情況推薦好友的方法和系 統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 目前，佩戴終端，如智能手表和智能手環(huán)等，由于其具有運(yùn)動(dòng)檢測、健康監(jiān)測、打電 話、語音聊天，音樂播放等功能廣泛受到人們的喜愛，同時(shí)愛好運(yùn)動(dòng)的人很多，在運(yùn)動(dòng)時(shí)，越 來越多的人會通過佩戴終端來記錄自己的運(yùn)動(dòng)量，激勵(lì)自己堅(jiān)持鍛煉身體，若有相似運(yùn)動(dòng) 習(xí)慣的人可以通過該佩戴終端成為好友，相約一起鍛煉，互相鼓勵(lì)的同時(shí)交到興趣想投的 朋友，能夠極大的提高用戶的體驗(yàn)度，但由于穿戴式設(shè)備的屏幕小、輸入難等特性導(dǎo)致在其 上面進(jìn)行主動(dòng)交友比較困難。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明的目的在于提出一種基于運(yùn)動(dòng)情況推薦好友的方法和系統(tǒng)，根據(jù)用戶的運(yùn) 動(dòng)情況主動(dòng)進(jìn)行好友推薦，使得用戶可以通過佩戴終端交到和自己有相似運(yùn)動(dòng)習(xí)慣的朋 友，該方案簡單可靠，提高了用戶的體驗(yàn)度。
[0004] 為達(dá)此目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：
[0005] 第一方面，本發(fā)明提出一種基于運(yùn)動(dòng)情況推薦好友的方法，包括：
[0006 ]獲取用戶的運(yùn)動(dòng)信息，所述運(yùn)動(dòng)信息包括運(yùn)動(dòng)類型、進(jìn)行所述運(yùn)動(dòng)類型的運(yùn)動(dòng)的 時(shí)間段和位置；
[0007] 若所述運(yùn)動(dòng)信息與預(yù)存的其他用戶的運(yùn)動(dòng)信息之間的相似度達(dá)到預(yù)設(shè)閾值，將所 述其他用戶作為好友推送給所述用戶的佩戴終端。
[0008] 其中，所述相似度的計(jì)算公式為：
[0010]其中，S表示所述運(yùn)動(dòng)信息與預(yù)存的其他用戶的運(yùn)動(dòng)信息中所述運(yùn)動(dòng)類型相同的 個(gè)數(shù)，T表示所述運(yùn)動(dòng)信息與預(yù)存的其他用戶的運(yùn)動(dòng)信息中進(jìn)行同一類型的運(yùn)動(dòng)的時(shí)間段 的重合時(shí)長之和，D表示所述運(yùn)動(dòng)信息與預(yù)存的其他用戶的運(yùn)動(dòng)信息中進(jìn)行同一類型的運(yùn) 動(dòng)的最小距離，Wl表示所述個(gè)數(shù)的權(quán)重，W2表示所述重合時(shí)長之和的權(quán)重，W 3表示所述最小 距離的權(quán)重，Ri表示所述個(gè)數(shù)的參考值，R2表示所述重合時(shí)長之和的參考值，R 3表示所述最 小距尚的參考值，W1+W2+W3 = 1。
[0011] 其中，所述將所述其他用戶作為好友推送給所述用戶的佩戴終端之后還包括：
[0012] 獲取用戶添加的好友的運(yùn)動(dòng)信息；
[0013] 根據(jù)所述運(yùn)動(dòng)信息對Ri、R#PR3進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。
[0014] 其中，所述將所述其他用戶作為好友推送給所述用戶的佩戴終端之前，還包括：
[0015] 獲取所述用戶和其他用戶在同一預(yù)設(shè)社交APP下的賬號信息。
[0016] 所述將所述其他用戶作為好友推送給所述用戶的佩戴終端，具體為:將所述其他 用戶在所述同一預(yù)設(shè)社交APP下的賬號信息作為好友信息發(fā)送到所述用戶的賬號信息對應(yīng) 的賬號下。
[0017] 第二方面，本發(fā)明提出一種基于運(yùn)動(dòng)情況推薦好友的方法，包括：
[0018] 佩戴終端獲取用戶的運(yùn)動(dòng)信息，包括通過運(yùn)動(dòng)傳感器獲取用戶的運(yùn)動(dòng)類型，記錄 進(jìn)行所述運(yùn)動(dòng)類型的運(yùn)動(dòng)的時(shí)間段，通過GPS定位獲取用戶進(jìn)行所述運(yùn)動(dòng)類型的運(yùn)動(dòng)的位 置；
[0019] 佩戴終端按照預(yù)設(shè)時(shí)間周期將所述運(yùn)動(dòng)信息發(fā)送給服務(wù)器；
[0020] 若所述服務(wù)器確定所述運(yùn)動(dòng)信息與預(yù)存的其他用戶的運(yùn)動(dòng)信息之間的相似度達(dá) 到預(yù)設(shè)閾值，將所述其他用戶作為好友推送給所述用戶的佩戴終端。
[0021] 其中，當(dāng)所述運(yùn)動(dòng)信息為進(jìn)行所述運(yùn)動(dòng)類型的運(yùn)動(dòng)的位置時(shí)，所述佩戴終端按照 預(yù)設(shè)的時(shí)間周期將所述運(yùn)動(dòng)信息發(fā)送給服務(wù)器具體為:佩戴終端按照預(yù)設(shè)的時(shí)間周期將所 述用戶進(jìn)行所述運(yùn)動(dòng)類型的運(yùn)動(dòng)時(shí)所處位置的中心位置信息發(fā)送給服務(wù)器。
[0022]第三方面，本發(fā)明提出一種基于運(yùn)動(dòng)情況推薦好友的系統(tǒng)，包括：
[0023 ]運(yùn)動(dòng)信息獲取模塊，用于獲取用戶的運(yùn)動(dòng)信息，所述運(yùn)動(dòng)信息包括運(yùn)動(dòng)類型、進(jìn)行 所述運(yùn)動(dòng)類型的運(yùn)動(dòng)的時(shí)間段和位置；
[0024] 好友推送模塊，用于若所述運(yùn)動(dòng)信息與預(yù)存的其他用戶的運(yùn)動(dòng)信息之間的相似度 達(dá)到預(yù)設(shè)閾值，將所述其他用戶作為好友推送給所述用戶的佩戴終端。
[0025] 其中，還包括：
[0026] 相似度計(jì)算模塊，用于通過相似度計(jì)算公式計(jì)算所述相似度，所述相似度計(jì)算公 式為：
[0028] 其中，S表示所述運(yùn)動(dòng)信息與預(yù)存的其他用戶的運(yùn)動(dòng)信息中所述運(yùn)動(dòng)類型相同的 個(gè)數(shù)，T表示所述運(yùn)動(dòng)信息與預(yù)存的其他用戶的運(yùn)動(dòng)信息中進(jìn)行同一類型的運(yùn)動(dòng)的時(shí)間段 的重合時(shí)長之和之和，D表示所述運(yùn)動(dòng)信息與預(yù)存的其他用戶的運(yùn)動(dòng)信息中進(jìn)行同一類型 的運(yùn)動(dòng)的位置的最小距離，Wi表示所述個(gè)數(shù)的權(quán)重，W 2表示所述重合時(shí)長之和的權(quán)重，W3表 示所述最小距離的權(quán)重，R:表示所述個(gè)數(shù)的參考值，R 2表示所述重合時(shí)長之和的參考值，R3 表示所述最小距離的參考值，W1+W2+W3 = 1。
[0029] 其中，還包括：
[0030] 賬號信息獲取模塊，用于獲取所述用戶和其他用戶在同一預(yù)設(shè)社交APP下的賬號 信息。
[0031] 所述好友推送模塊具體用于，將所述其他用戶在所述同一預(yù)設(shè)社交APP下的賬號 信息作為好友信息發(fā)送到所述用戶的賬號信息對應(yīng)的賬號下；
[0032] 好友信息獲取模塊，用于獲取用戶添加的好友的運(yùn)動(dòng)信息；
[0033]動(dòng)態(tài)調(diào)整模塊，用于根據(jù)所述運(yùn)動(dòng)信息對辦、1?2和1?3進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。
[0034] 第四方面，本發(fā)明提出一種基于運(yùn)動(dòng)情況推薦好友的系統(tǒng)，包括：
[0035] 運(yùn)動(dòng)傳感器，用于佩戴終端獲取用戶的運(yùn)動(dòng)類型；
[0036] 計(jì)時(shí)器，用于佩戴終端記錄進(jìn)行所述運(yùn)動(dòng)類型的運(yùn)動(dòng)的時(shí)間段；
[0037] GPS定位模塊，用于佩戴終端獲取用戶進(jìn)行所述運(yùn)動(dòng)類型的運(yùn)動(dòng)時(shí)所處的位置；
[0038] 發(fā)送模塊，用于佩戴終端按照預(yù)設(shè)時(shí)間周期將所述用戶的運(yùn)動(dòng)信息，包括運(yùn)動(dòng)類 型，進(jìn)行所述運(yùn)動(dòng)類型的運(yùn)動(dòng)的時(shí)間段和位置發(fā)送給服務(wù)器；
[0039] 好友推送模塊，用于若服務(wù)器確定所述運(yùn)動(dòng)信息與其他用戶的運(yùn)動(dòng)信息之間的相 似度達(dá)到預(yù)設(shè)閾值，將所述其他用戶作為好友推送給所述用戶的佩戴終端。
[0040] 位置計(jì)算模塊，用于計(jì)算所述用戶進(jìn)行所述運(yùn)動(dòng)類型的運(yùn)動(dòng)時(shí)所處位置的中心位 置信息。
[0041 ]本發(fā)明提供的技術(shù)方案帶來的有益效果為：
[0042] 本發(fā)明一種基于運(yùn)動(dòng)情況推薦好友的方法和系統(tǒng)，獲取用戶的運(yùn)動(dòng)信息，所述運(yùn) 動(dòng)信息包括運(yùn)動(dòng)類型、進(jìn)行所述運(yùn)動(dòng)類型的運(yùn)動(dòng)的時(shí)間段和位置，若所述運(yùn)動(dòng)信息與預(yù)存 的其他用戶的運(yùn)動(dòng)信息之間的相似度達(dá)到預(yù)設(shè)閾值，將所述其他用戶作為好友推送給所述 用戶的佩戴終端;通過將用戶的運(yùn)動(dòng)情況和其他用戶的運(yùn)動(dòng)情況進(jìn)行相似度分析主動(dòng)進(jìn)行 好友推薦，使得用戶可以通過佩戴終端交到和自己有相似運(yùn)動(dòng)習(xí)慣的朋友，該方案簡單可 靠，提高了用戶的體驗(yàn)度。
【附圖說明】
[0043] 圖1是本發(fā)明一種基于運(yùn)動(dòng)情況推薦好友的方法第一個(gè)實(shí)施例的方法流程圖。
[0044] 圖2是本發(fā)明一種基于運(yùn)動(dòng)情況推薦好友的方法第二個(gè)實(shí)施例的方法流程圖。
[0045] 圖3是本發(fā)明一種基于運(yùn)動(dòng)情況推薦好友的方法第三個(gè)實(shí)施例的方法流程圖。
[0046] 圖4是本發(fā)明一種基于運(yùn)動(dòng)情況推薦好友的系統(tǒng)第一個(gè)實(shí)施例的結(jié)構(gòu)示意圖。
[0047] 圖5是本發(fā)明一種基于運(yùn)動(dòng)情況推薦好友的系統(tǒng)第二個(gè)實(shí)施例的結(jié)構(gòu)示意圖。 [0048]圖6是本發(fā)明一種基于運(yùn)動(dòng)情況推薦好友的系統(tǒng)第三個(gè)實(shí)施例的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0049] 下面結(jié)合附圖并通過【具體實(shí)施方式】來進(jìn)一步說明本發(fā)明的技術(shù)方案。
[0050] 實(shí)施例一
[0051]參照圖1，圖1是本發(fā)明一種基于運(yùn)動(dòng)情況推薦好友的方法第一個(gè)實(shí)施例的方法流 程圖。
[0052] 在第一實(shí)施例中，該基于運(yùn)動(dòng)情況推薦好友的方法包括：
[0053] S101，獲取用戶的運(yùn)動(dòng)信息，所述運(yùn)動(dòng)信息包括運(yùn)動(dòng)類型、進(jìn)行所述運(yùn)動(dòng)類型的運(yùn) 動(dòng)的時(shí)間段和位置；
[0054] 由于城市生活的特殊性，喜愛運(yùn)動(dòng)的人越來越多，人們會選擇比較清閑的時(shí)間段 做一定量的運(yùn)動(dòng)來鍛煉身體，主要集中在早晨和晚上，堅(jiān)持運(yùn)動(dòng)是一件有益身心的事情，但 是也比較需要耐力，有相似運(yùn)動(dòng)習(xí)慣的人，比如都喜歡晨跑的人，如果可以成為朋友，經(jīng)常 相約而跑，可以極大的提高其積極性。
[0055] S102,若所述運(yùn)動(dòng)信息與預(yù)存的其他用戶的運(yùn)動(dòng)信息之間的相似度達(dá)到預(yù)設(shè)閾 值，將所述其他用戶作為好友推送給所述用戶的佩戴終端。
[0056] 上述佩戴終端包括智能手表、智能手環(huán)等穿戴式設(shè)備，由于其應(yīng)用的普及，越來越 多的人在運(yùn)動(dòng)時(shí)會戴上該佩戴終端，該佩戴終端對應(yīng)的服務(wù)器獲取到用戶在一定時(shí)間段的 運(yùn)動(dòng)信息，如一天中用戶的運(yùn)動(dòng)信息，具體包括運(yùn)動(dòng)類型、進(jìn)行所述運(yùn)動(dòng)類型的運(yùn)動(dòng)的時(shí)間 段和位置三個(gè)參數(shù)，將用戶的運(yùn)動(dòng)信息和該服務(wù)器獲取的其他用戶的運(yùn)動(dòng)信息進(jìn)行相似度 計(jì)算，若該相似度達(dá)到了預(yù)設(shè)閾值，將該其他用戶作為好友推送給所述用戶的佩戴終端。
[0057]綜上，本實(shí)施例一種基于運(yùn)動(dòng)情況推薦好友的方法，獲取用戶的運(yùn)動(dòng)信息，所述運(yùn) 動(dòng)信息包括運(yùn)動(dòng)類型、進(jìn)行所述運(yùn)動(dòng)類型的運(yùn)動(dòng)的時(shí)間段和位置，若所述運(yùn)動(dòng)信息與預(yù)存 的其他用戶的運(yùn)動(dòng)信息之間的相似度達(dá)到預(yù)設(shè)閾值，將所述其他用戶作為好友推送給所述 用戶的佩戴終端;通過將用戶的運(yùn)動(dòng)情況和其他用戶的運(yùn)動(dòng)情況進(jìn)行相似度分析主動(dòng)進(jìn)行 好友推薦，使得用戶可以通過佩戴終端交到和自己有相似運(yùn)動(dòng)習(xí)慣的朋友，該方案簡單可 靠，提高了用戶的體驗(yàn)度。
[0058] 實(shí)施例二
[0059] 參照圖2,圖2本發(fā)明一種基于運(yùn)動(dòng)情況推薦好友的方法第二個(gè)實(shí)施例的方法流程 圖。
[0060] 在第二實(shí)施例中，該基于運(yùn)動(dòng)情況推薦好友的方法包括：
[0061] S201，獲取用戶的運(yùn)動(dòng)信息，所述運(yùn)動(dòng)信息包括運(yùn)動(dòng)類型、進(jìn)行所述運(yùn)動(dòng)類型的運(yùn) 動(dòng)的時(shí)間段和位置；
[0062] S202,根據(jù)相似度公式計(jì)算所述運(yùn)動(dòng)信息與預(yù)存的其他用戶的運(yùn)動(dòng)信息之間的相 似度；
[0063]該相似度計(jì)算公式為：
[0065] 其中，S表示所述運(yùn)動(dòng)信息與預(yù)存的其他用戶的運(yùn)動(dòng)信息中所述運(yùn)動(dòng)類型相同的 個(gè)數(shù)，T表示所述運(yùn)動(dòng)信息與預(yù)存的其他用戶的運(yùn)動(dòng)信息中進(jìn)行同一類型的運(yùn)動(dòng)的時(shí)間段 的重合時(shí)長之和之和，D表示所述運(yùn)動(dòng)信息與預(yù)存的其他用戶的運(yùn)動(dòng)信息中進(jìn)行同一類型 的運(yùn)動(dòng)的位置的最小距離，Wi表示所述個(gè)數(shù)的權(quán)重，W 2表示所述重合時(shí)長之和的權(quán)重，W3表 示所述最小距離的權(quán)重，R:表示所述個(gè)數(shù)的參考值，R 2表示所述重合時(shí)長之和的參考值，R3 表示所述最小距離的參考值，W1+W2+W3 = 1。
[0066] 其中，Μ2、^3的取值可以為胃1 = 0.3，％ = 0.3，1 = 0.4;1?1、1?2、1?3的取值可以為 :1?1 =2，R2 = 30min，R3 = 2000m。
[0067] S203，判斷所述相似度是否達(dá)到預(yù)設(shè)閾值，若是，進(jìn)入步驟S204;
[0068] 該預(yù)設(shè)閾值可以為60%。
[0069] S204,獲取所述用戶和其他用戶在同一預(yù)設(shè)社交APP下的賬號信息；
[0070]在用戶的佩戴終端，如智能手表上安裝有同樣的社交APP，如QQ、微信或者在該智 能手表上自主開發(fā)的其他社交APP，通過該社交APP，用戶可以進(jìn)行交友，聊天，語音等娛樂 活動(dòng)，提高了該智能手表的娛樂性。
[0071] S205,將所述其他用戶在所述同一預(yù)設(shè)社交APP下的賬號信息作為好友信息發(fā)送 到所述用戶的賬號信息對應(yīng)的賬號下；
[0072] 若用戶的運(yùn)動(dòng)信息與其他用戶的運(yùn)動(dòng)信息之間的相似度達(dá)到60%，服務(wù)器自動(dòng)將 該其他用戶在上述社交APP下的賬號信息發(fā)送到該用戶在該社交APP的賬號下，作為好友推 薦給該用戶，該用戶在打開該社交APP之后，可以通過相應(yīng)的菜單查看服務(wù)器推薦的好友， 并選擇性的添加，通過該方式可以交到和自己有相似運(yùn)動(dòng)習(xí)慣的朋友。
[0073] S206,獲取用戶添加的好友的運(yùn)動(dòng)信息；
[0074] S207，據(jù)所述運(yùn)動(dòng)信息對辦、1?2和1?3進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。
[0075]可以根據(jù)用戶添加的好友信息針對性的對參考值Ri、R#PR3進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，如：若 服務(wù)器經(jīng)過統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)有50%以上的用戶添加的好友的運(yùn)動(dòng)信息中，該用戶與好友進(jìn)行同一 類型的運(yùn)動(dòng)的最小距離D分布在2500m~3000m，自動(dòng)將R 3的值調(diào)整為3000m。
[0076] 同樣的，若服務(wù)器經(jīng)過統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)有50%以上的用戶添加的好友的運(yùn)動(dòng)信息中，該 用戶與好友進(jìn)行同一類型的運(yùn)動(dòng)的重合時(shí)長之和之和T分布在30min~35min，自動(dòng)將R3的 值調(diào)整為35min。
[0077] 經(jīng)過反復(fù)的動(dòng)態(tài)調(diào)整之后，可以使得上述相似度的計(jì)算結(jié)果更有參考價(jià)值，服務(wù) 器可以為用戶推薦出與其運(yùn)動(dòng)習(xí)慣更相似的好友。
[0078] 綜上，本實(shí)施例一種基于運(yùn)動(dòng)情況推薦好友的方法，獲取用戶的運(yùn)動(dòng)信息，根據(jù)相 似度公式計(jì)算所述運(yùn)動(dòng)信息與預(yù)存的其他用戶的運(yùn)動(dòng)信息之間的相似度，若該相似度達(dá)到 預(yù)設(shè)閾值，獲取所述用戶和其他用戶在同一預(yù)設(shè)社交APP下的賬號信息，將所述其他用戶在 所述同一預(yù)設(shè)社交APP下的賬號信息作為好友信息發(fā)送到所述用戶的賬號信息對應(yīng)的賬號 下;通過將用戶的運(yùn)動(dòng)情況和其他用戶的運(yùn)動(dòng)情況進(jìn)行相似度分析主動(dòng)進(jìn)行好友推薦，使 得用戶可以通過佩戴終端交到和自己有相似運(yùn)動(dòng)習(xí)慣的朋友，提高了用戶的體驗(yàn)度;并根 據(jù)用戶添加的好友的運(yùn)動(dòng)信息對該相似度計(jì)算公式中各參數(shù)的參考值進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，提高 了該相似度計(jì)算公式的可靠性和參考價(jià)值。
[0079] 實(shí)施例三
[0080]參照圖3,圖3是本發(fā)明一種基于運(yùn)動(dòng)情況推薦好友的方法第三個(gè)實(shí)施例的方法流 程圖。
[0081 ]在第三實(shí)施例中，該基于運(yùn)動(dòng)情況推薦好友的方法包括：
[0082] S301，佩戴終端獲取用戶的運(yùn)動(dòng)信息，包括通過運(yùn)動(dòng)傳感器獲取用戶的運(yùn)動(dòng)類型， 記錄進(jìn)行所述運(yùn)動(dòng)類型的運(yùn)動(dòng)的時(shí)間段，通過GPS定位獲取用戶進(jìn)行所述運(yùn)動(dòng)類型的運(yùn)動(dòng) 的位置；
[0083]上述佩戴終端，如智能手表中設(shè)置有運(yùn)動(dòng)傳感器，該運(yùn)動(dòng)傳感器可以為六軸傳感 器，該六軸傳感器可以自動(dòng)識別用戶不同類別的運(yùn)動(dòng)情況，當(dāng)該六軸傳感器檢測到用戶正 在進(jìn)行某項(xiàng)運(yùn)動(dòng)，如跑步時(shí)，設(shè)置在智能手表中的計(jì)時(shí)器自動(dòng)記錄用戶進(jìn)行該項(xiàng)運(yùn)動(dòng)的時(shí) 間段，如晚上20:30~21:10，并通過GPS定位模塊對用戶進(jìn)行定位，得到用戶跑步時(shí)的運(yùn)動(dòng) 軌跡。
[0084] S302,佩戴終端按照預(yù)設(shè)時(shí)間周期將所述運(yùn)動(dòng)信息發(fā)送給服務(wù)器；
[0085] 如，上述智能手表每隔一個(gè)小時(shí)，將用戶的運(yùn)動(dòng)信息發(fā)送給服務(wù)器，其中，所述運(yùn) 動(dòng)信息為進(jìn)行所述運(yùn)動(dòng)類型的運(yùn)動(dòng)的位置時(shí)，每隔一小時(shí)將該用戶進(jìn)行所述運(yùn)動(dòng)類型的運(yùn) 動(dòng)時(shí)所處位置的中心位置信息發(fā)送給服務(wù)器。
[0086] 此外，智能手表也可以將用戶通過GPS定位模塊得到的運(yùn)動(dòng)軌跡發(fā)送到服務(wù)器，由 服務(wù)器來計(jì)算該運(yùn)動(dòng)軌跡的中心位置信息。
[0087] S303,若所述服務(wù)器確定所述運(yùn)動(dòng)信息與預(yù)存的其他用戶的運(yùn)動(dòng)信息之間的相似 度達(dá)到預(yù)設(shè)閾值，將所述其他用戶作為好友推送給所述用戶的佩戴終端。
[0088] 服務(wù)器接收上述運(yùn)動(dòng)信息，并將該運(yùn)動(dòng)信息和預(yù)存的其他用戶的運(yùn)動(dòng)信息進(jìn)行相 似度的計(jì)算，將計(jì)算結(jié)果作為好友推薦的參考值。
[0089] 綜上，本實(shí)施例一種基于運(yùn)動(dòng)情況推薦好友的方法，佩戴終端獲取用戶的運(yùn)動(dòng)信 息，并按照預(yù)設(shè)時(shí)間周期將所述運(yùn)動(dòng)信息發(fā)送給服務(wù)器，服務(wù)器接收該運(yùn)動(dòng)信息，并計(jì)算所 述運(yùn)動(dòng)信息與預(yù)存的其他用戶的運(yùn)動(dòng)信息之間的相似度，若該相似度達(dá)到預(yù)設(shè)閾值，將所 述其他用戶作為好友推送給所述用戶的佩戴終端;本方案通過將用戶的運(yùn)動(dòng)情況和其他用 戶的運(yùn)動(dòng)情況進(jìn)行相似度分析主動(dòng)進(jìn)行好友推薦，使得用戶可以通過佩戴終端交到和自己 有相似運(yùn)動(dòng)習(xí)慣的朋友，該方案簡單可靠，提高了用戶的體驗(yàn)度。
[0090] 實(shí)施例四
[0091]參照圖4,圖4是本發(fā)明一種基于運(yùn)動(dòng)情況推薦好友的系統(tǒng)第一個(gè)實(shí)施例的結(jié)構(gòu)示 意圖，在系統(tǒng)實(shí)施例中未詳盡描述的部分請參考方法實(shí)施例。
[0092 ]運(yùn)動(dòng)信息獲取模塊01，用于獲取用戶的運(yùn)動(dòng)信息，所述運(yùn)動(dòng)信息包括運(yùn)動(dòng)類型、進(jìn) 行所述運(yùn)動(dòng)類型的運(yùn)動(dòng)的時(shí)間段和位置；
[0093] 好友推送模塊02,用于若所述運(yùn)動(dòng)信息與預(yù)存的其他用戶的運(yùn)動(dòng)信息之間的相似 度達(dá)到預(yù)設(shè)閾值，將所述其他用戶作為好友推送給所述用戶的佩戴終端。
[0094] 綜上，本實(shí)施例一種基于運(yùn)動(dòng)情況推薦好友的系統(tǒng)，獲取用戶的運(yùn)動(dòng)信息，所述運(yùn) 動(dòng)信息包括運(yùn)動(dòng)類型、進(jìn)行所述運(yùn)動(dòng)類型的運(yùn)動(dòng)的時(shí)間段和位置，若所述運(yùn)動(dòng)信息與預(yù)存 的其他用戶的運(yùn)動(dòng)信息之間的相似度達(dá)到預(yù)設(shè)閾值，將所述其他用戶作為好友推送給所述 用戶的佩戴終端;通過將用戶的運(yùn)動(dòng)情況和其他用戶的運(yùn)動(dòng)情況進(jìn)行相似度分析主動(dòng)進(jìn)行 好友推薦，使得用戶可以通過佩戴終端交到和自己有相似運(yùn)動(dòng)習(xí)慣的朋友，該方案簡單可 靠，提高了用戶的體驗(yàn)度。
[0095] 實(shí)施例五
[0096]參照圖5,圖5是本發(fā)明一種基于運(yùn)動(dòng)情況推薦好友的系統(tǒng)第二個(gè)實(shí)施例的結(jié)構(gòu)示 意圖。
[0097] 在實(shí)施例四的基礎(chǔ)上，該基于運(yùn)動(dòng)情況推薦好友的系統(tǒng)還包括：
[0098] 相似度計(jì)算模塊03,用于通過相似度計(jì)算公式計(jì)算所述相似度。
[0099] 賬號信息獲取模塊04,用于獲取所述用戶和其他用戶在同一預(yù)設(shè)社交APP下的賬 號ig息。
[0100]所述好友推送模塊02具體用于，將所述其他用戶在所述同一預(yù)設(shè)社交APP下的賬 號信息作為好友信息發(fā)送到所述用戶的賬號信息對應(yīng)的賬號下；
[0101 ]好友信息獲取模塊05，用于獲取用戶添加的好友的運(yùn)動(dòng)信息；
[0102] 動(dòng)態(tài)調(diào)整模塊06,用于根據(jù)所述運(yùn)動(dòng)信息對辦、1?2和1?3進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。
[0103] 根據(jù)用戶添加的好友的運(yùn)動(dòng)信息對相似度計(jì)算公式中的參考值進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。
[0104] 綜上，本實(shí)施例一種基于運(yùn)動(dòng)情況推薦好友的系統(tǒng)，獲取用戶的運(yùn)動(dòng)信息，根據(jù)相 似度公式計(jì)算所述運(yùn)動(dòng)信息與預(yù)存的其他用戶的運(yùn)動(dòng)信息之間的相似度，若該相似度達(dá)到 預(yù)設(shè)閾值，獲取所述用戶和其他用戶在同一預(yù)設(shè)社交APP下的賬號信息，將所述其他用戶在 所述同一預(yù)設(shè)社交APP下的賬號信息作為好友信息發(fā)送到所述用戶的賬號信息對應(yīng)的賬號 下;通過將用戶的運(yùn)動(dòng)情況和其他用戶的運(yùn)動(dòng)情況進(jìn)行相似度分析主動(dòng)進(jìn)行好友推薦，使 得用戶可以通過佩戴終端交到和自己有相似運(yùn)動(dòng)習(xí)慣的朋友，提高了用戶的體驗(yàn)度;并根 據(jù)用戶添加的好友的運(yùn)動(dòng)信息對該相似度計(jì)算公式中各參數(shù)的參考值進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，提高 了該相似度計(jì)算公式的可靠性和參考價(jià)值。
[0105] 實(shí)施例六
[0106] 參照圖6,圖6是本發(fā)明一種基于運(yùn)動(dòng)情況推薦好友的系統(tǒng)第三個(gè)實(shí)施例的結(jié)構(gòu)示 意圖。
[0107] 在第六實(shí)施例中，該基于運(yùn)動(dòng)情況推薦好友的系統(tǒng)包括佩戴終端10和服務(wù)器20;
[0108] 該佩戴終端10包括：
[0109] 運(yùn)動(dòng)傳感器11，用于佩戴終端獲取用戶的運(yùn)動(dòng)類型；
[0110] 該運(yùn)動(dòng)傳感器可以為六軸傳感器。
[0111] 計(jì)時(shí)器12，用于佩戴終端記錄進(jìn)行所述運(yùn)動(dòng)類型的運(yùn)動(dòng)的時(shí)間段；
[0112] GPS定位模塊13,用于佩戴終端獲取用戶進(jìn)行所述運(yùn)動(dòng)類型的運(yùn)動(dòng)的位置；
[0113] 位置計(jì)算模塊14,用于計(jì)算所述用戶進(jìn)行所述運(yùn)動(dòng)類型的運(yùn)動(dòng)時(shí)所處位置的中心 位置信息；
[0114] 發(fā)送模塊15,用于佩戴終端按照預(yù)設(shè)時(shí)間周期將所述用戶的運(yùn)動(dòng)信息，包括運(yùn)動(dòng) 類型，進(jìn)行所述運(yùn)動(dòng)類型的運(yùn)動(dòng)的時(shí)間段和位置發(fā)送給服務(wù)器；
[0115] 該服務(wù)器20包括：
[0116] 好友推送模塊02,用于若服務(wù)器確定所述運(yùn)動(dòng)信息與其他用戶的運(yùn)動(dòng)信息之間的 相似度達(dá)到預(yù)設(shè)閾值，將所述其他用戶作為好友推送給所述用戶的佩戴終端。
[0117] 綜上，本實(shí)施例一種基于運(yùn)動(dòng)情況推薦好友的系統(tǒng)，佩戴終端獲取用戶的運(yùn)動(dòng)信 息，并按照預(yù)設(shè)時(shí)間周期將所述運(yùn)動(dòng)信息發(fā)送給服務(wù)器，服務(wù)器接收該運(yùn)動(dòng)信息，并計(jì)算所 述運(yùn)動(dòng)信息與預(yù)存的其他用戶的運(yùn)動(dòng)信息之間的相似度，若該相似度達(dá)到預(yù)設(shè)閾值，將所 述其他用戶作為好友推送給所述用戶的佩戴終端;本方案通過將用戶的運(yùn)動(dòng)情況和其他用 戶的運(yùn)動(dòng)情況進(jìn)行相似度分析主動(dòng)進(jìn)行好友推薦，使得用戶可以通過佩戴終端交到和自己 有相似運(yùn)動(dòng)習(xí)慣的朋友，該方案簡單可靠，提高了用戶的體驗(yàn)度。
[0118] 以上結(jié)合具體實(shí)施例描述了本發(fā)明的技術(shù)原理。這些描述只是為了解釋本發(fā)明的 原理，而不能以任何方式解釋為對本發(fā)明保護(hù)范圍的限制?；诖颂幍慕忉?，本領(lǐng)域的技術(shù) 人員不需要付出創(chuàng)造性的勞動(dòng)即可聯(lián)想到本發(fā)明的其它【具體實(shí)施方式】，這些方式都將落入 本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于運(yùn)動(dòng)情況推薦好友的方法，其特征在于，包括： 獲取用戶的運(yùn)動(dòng)信息，所述運(yùn)動(dòng)信息包括運(yùn)動(dòng)類型、進(jìn)行所述運(yùn)動(dòng)類型的運(yùn)動(dòng)的時(shí)間 段和位置； 若所述運(yùn)動(dòng)信息與預(yù)存的其他用戶的運(yùn)動(dòng)信息之間的相似度達(dá)到預(yù)設(shè)闊值，將所述其 他用戶作為好友推送給所述用戶的佩戴終端。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述相似度的計(jì)算公式為：其中，S表示所述運(yùn)動(dòng)信息與預(yù)存的其他用戶的運(yùn)動(dòng)信息中所述運(yùn)動(dòng)類型相同的個(gè)數(shù)， T表示所述運(yùn)動(dòng)信息與預(yù)存的其他用戶的運(yùn)動(dòng)信息中進(jìn)行同一類型的運(yùn)動(dòng)的時(shí)間段的重合 時(shí)長之和，D表示所述運(yùn)動(dòng)信息與預(yù)存的其他用戶的運(yùn)動(dòng)信息中進(jìn)行同一類型的運(yùn)動(dòng)的最 小距離，Wi表示所述個(gè)數(shù)的權(quán)重，W2表示所述重合時(shí)長之和的權(quán)重，W3表示所述最小距離的 權(quán)重，扣表示所述個(gè)數(shù)的參考值，R2表示所述重合時(shí)長之和的參考值，R3表示所述最小距離 的參考值，Wl+W2+W3 = l。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述將所述其他用戶作為好友推送給所述 用戶的佩戴終端之后還包括： 獲取用戶添加的好友的運(yùn)動(dòng)信息； 根據(jù)所述運(yùn)動(dòng)信息對化、R2和R3進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述其他用戶作為好友推送給所述 用戶的佩戴終端之前，還包括： 獲取所述用戶和其他用戶在同一預(yù)設(shè)社交APP下的賬號信息。 所述將所述其他用戶作為好友推送給所述用戶的佩戴終端，具體為:將所述其他用戶 在所述同一預(yù)設(shè)社交APP下的賬號信息作為好友信息發(fā)送到所述用戶的賬號信息對應(yīng)的賬 號下。5. -種基于運(yùn)動(dòng)情況推薦好友的方法，其特征在于，包括： 佩戴終端獲取用戶的運(yùn)動(dòng)信息，包括通過運(yùn)動(dòng)傳感器獲取用戶的運(yùn)動(dòng)類型，記錄進(jìn)行 所述運(yùn)動(dòng)類型的運(yùn)動(dòng)的時(shí)間段，通過GPS定位獲取用戶進(jìn)行所述運(yùn)動(dòng)類型的運(yùn)動(dòng)的位置； 佩戴終端按照預(yù)設(shè)時(shí)間周期將所述運(yùn)動(dòng)信息發(fā)送給服務(wù)器； 若所述服務(wù)器確定所述運(yùn)動(dòng)信息與預(yù)存的其他用戶的運(yùn)動(dòng)信息之間的相似度達(dá)到預(yù) 設(shè)闊值，將所述其他用戶作為好友推送給所述用戶的佩戴終端。6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，當(dāng)所述運(yùn)動(dòng)信息為進(jìn)行所述運(yùn)動(dòng)類型的運(yùn) 動(dòng)的位置時(shí)，所述佩戴終端按照預(yù)設(shè)的時(shí)間周期將所述運(yùn)動(dòng)信息發(fā)送給服務(wù)器具體為:佩 戴終端按照預(yù)設(shè)的時(shí)間周期將所述用戶進(jìn)行所述運(yùn)動(dòng)類型的運(yùn)動(dòng)時(shí)所處位置的中屯、位置 信息發(fā)送給服務(wù)器。7. -種基于運(yùn)動(dòng)情況推薦好友的系統(tǒng)，其特征在于，包括： 運(yùn)動(dòng)信息獲取模塊，用于獲取用戶的運(yùn)動(dòng)信息，所述運(yùn)動(dòng)信息包括運(yùn)動(dòng)類型、進(jìn)行所述 運(yùn)動(dòng)類型的運(yùn)動(dòng)的時(shí)間段和位置； 好友推送模塊，用于若所述運(yùn)動(dòng)信息與預(yù)存的其他用戶的運(yùn)動(dòng)信息之間的相似度達(dá)到 預(yù)設(shè)闊值，將所述其他用戶作為好友推送給所述用戶的佩戴終端。8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的系統(tǒng)，其特征在于，還包括： 相似度計(jì)算模塊，用于通過相似度計(jì)算公式計(jì)算所述相似度，所述相似度計(jì)算公式為：其中，S表示所述運(yùn)動(dòng)信息與預(yù)存的其他用戶的運(yùn)動(dòng)信息中所述運(yùn)動(dòng)類型相同的個(gè)數(shù)， T表示所述運(yùn)動(dòng)信息與預(yù)存的其他用戶的運(yùn)動(dòng)信息中進(jìn)行同一類型的運(yùn)動(dòng)的時(shí)間段的重合 時(shí)長之和之和，D表示所述運(yùn)動(dòng)信息與預(yù)存的其他用戶的運(yùn)動(dòng)信息中進(jìn)行同一類型的運(yùn)動(dòng) 的位置的最小距離，Wi表示所述個(gè)數(shù)的權(quán)重，W2表示所述重合時(shí)長之和的權(quán)重，W3表示所述 最小距離的權(quán)重，扣表示所述個(gè)數(shù)的參考值，R2表示所述重合時(shí)長之和的參考值，R3表示所 述最小距離的參考值，Wl+W2+W3 = l。9. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的系統(tǒng)，其特征在于，還包括： 賬號信息獲取模塊，用于獲取所述用戶和其他用戶在同一預(yù)設(shè)社交APP下的賬號信息。 所述好友推送模塊具體用于，將所述其他用戶在所述同一預(yù)設(shè)社交APP下的賬號信息 作為好友信息發(fā)送到所述用戶的賬號信息對應(yīng)的賬號下； 好友信息獲取模塊，用于獲取用戶添加的好友的運(yùn)動(dòng)信息； 動(dòng)態(tài)調(diào)整模塊，用于根據(jù)所述運(yùn)動(dòng)信息對化、R2和R3進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。10. -種基于運(yùn)動(dòng)情況推薦好友的系統(tǒng)，其特征在于，包括： 運(yùn)動(dòng)傳感器，用于佩戴終端獲取用戶的運(yùn)動(dòng)類型； 計(jì)時(shí)器，用于佩戴終端記錄進(jìn)行所述運(yùn)動(dòng)類型的運(yùn)動(dòng)的時(shí)間段； GPS定位模塊，用于佩戴終端獲取用戶進(jìn)行所述運(yùn)動(dòng)類型的運(yùn)動(dòng)時(shí)所處的位置； 發(fā)送模塊，用于佩戴終端按照預(yù)設(shè)時(shí)間周期將所述用戶的運(yùn)動(dòng)信息，包括運(yùn)動(dòng)類型，進(jìn) 行所述運(yùn)動(dòng)類型的運(yùn)動(dòng)的時(shí)間段和位置發(fā)送給服務(wù)器； 好友推送模塊，用于若服務(wù)器確定所述運(yùn)動(dòng)信息與其他用戶的運(yùn)動(dòng)信息之間的相似度 達(dá)到預(yù)設(shè)闊值，將所述其他用戶作為好友推送給所述用戶的佩戴終端。 位置計(jì)算模塊，用于計(jì)算所述用戶進(jìn)行所述運(yùn)動(dòng)類型的運(yùn)動(dòng)時(shí)所處位置的中屯、位置信 息。
【文檔編號】G06Q50/00GK106097105SQ201610364929
【公開日】2016年11月9日
【申請日】2016年5月26日
【發(fā)明人】施銳彬
【申請人】廣東小天才科技有限公司