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申请/专利权人：深圳市微克科技股份有限公司

摘要：本申请实施例提供了一种多渠道快捷添加好友方法、系统及介质，该方法包括：获取登录信息，对用户身份进行验证，验证成功后，得到用户关注信息；将用户关注信息输入好友推荐模型，得到用户意向信息；将用户意向信息与好友推荐信息进行相似度比较，得到推荐精准度；判断所述推荐精准度是否大于或等于预设的精准度阈值；若大于或等于，则生成好友添加方式，通过好友添加方式将对应的好友推荐信息进行推荐添加；若小于，则将对应的好友推荐信息进行过滤剔除；通过用户关注信息对好友添加进行智能推荐，从而更加精准的匹配用户意向，提高好友添加的精准性与灵活性，此外在进行好友推荐过程中进行判断推荐精准度进行好友筛选，提高好友添加效率。

主权项：1.一种多渠道快捷添加好友方法，其特征在于，包括：获取登录信息，对用户身份进行验证，验证成功后，得到用户关注信息；将用户关注信息输入好友推荐模型，得到用户意向信息，所述用户意向信息指用户添加好友的意向以及喜好；将用户意向信息与好友推荐信息进行相似度比较，得到推荐精准度；判断所述推荐精准度是否大于或等于预设的精准度阈值；若大于或等于，则生成好友添加方式，通过好友添加方式将对应的好友推荐信息进行推荐添加；若小于，则将对应的好友推荐信息进行过滤剔除；所述获取登录信息，对用户身份进行验证，验证成功后，得到用户关注信息，具体为：获取登录账号及密码，对登录账号与密码进行匹配；若匹配成功，则判定用户身份验证成功，并获取用户浏览记录，根据浏览记录提取用户浏览信息，根据用户浏览信息获取用户关注信息；若匹配失败，则判定用户身份验证失败，则生成失败数据，将失败数据存储至缓存区内；所述若匹配失败，则判定用户身份验证失败，则生成失败数据，将失败数据存储至缓存区内，具体包括：获取失败数据，将失败数据进行特征提取，并将失败数据特征进行归类，生成多类型特征；将多类型特征与预设的验证特征进行比较，得到匹配度；获取缓存区，将缓存区进行分割，得到多个缓存子区，将多个缓存子区进行重要程度划分，生成重要分区，次要分区与剩余分区；若匹配度小于第一阈值，则将失败数据存储至剩余分区；若匹配度大于第一阈值且小于第二阈值，则将失败数据存储至次要分区；若匹配度大于第二阈值，则将失败数据存储至重要分区；第一阈值小于第二阈值；所述获取用户浏览记录，根据浏览记录提取用户浏览信息，根据用户浏览信息获取用户关注信息，具体包括：获取用户浏览信息，提取信息特征值，将信息特征值与预设的特征阈值进行比较，得到特征偏差率；判断所述特征偏差率是否大于或等于预设的偏差率阈值；若大于或等于，则将对应的特征进行归一化处理；若小于，则根据信息特征值进行计算用户关注信息，并输入好友推荐模型；所述若小于，则根据信息特征值进行计算用户关注信息，并输入好友推荐模型之后，还包括：获取用户关注信息，将用户关注信息输入好友推荐模型进行训练，得到训练结果；判断所述训练结果是否收敛；若收敛，则好友推荐模型训练成功；若不收敛，则获取好友推荐模型的模型参数，并根据模型参数进行加权计算，得到修正信息，根据修正信息对好友推荐模型的参数进行修正；所述将用户意向信息与好友推荐信息进行相似度比较，得到推荐精准度之前，还包括：获取用户关注信息，将用户关注信息进行分类，得到通讯录关注信息、第三方应用关注信息、扫码关注信息与账号关注信息；根据通讯录关注信息生成通讯录好友与用户关系信息，并通过列表将通讯录好友关注状态进行展示，得到通讯录好友关注信息；根据第三方应用关注信息生成好友邀请链接，并生成链接添加好友记录；根据扫码关注信息生成添加好友二维码，并生成二维码添加记录；根据账号关注信息生成通过搜索界面进行添加好友记录；将通讯录好友关注信息、链接添加好友记录、二维码添加记录、搜索界面进行添加好友记录进行整合处理，生成好友推荐信息。

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