一種基于網絡交友配對的方法與系統技術方案

本發明專利技術涉及一種交友配對方法及系統，所述交友配對方法包括：收集參與者數據、選擇量化參數選項、設定各選項權重、完成一次正向篩選、完成二次反向篩選、完成三次正向篩選、完成首次結果調整、完成四次反向篩選、兩次進行結果調整、完成最終配對；所述交友配對系統包括數據采集模塊、量化篩選模塊、主觀篩選模塊、配對模塊以及數據庫。本發明專利技術能根據參與者關注的信息快速完成篩選，高效配對，提高配對成功率及長期關系保持。

A method and system of matchmaking based on Internet

The invention relates to a method and system for dating, the dating method includes: collecting data, participants choose the quantization parameter options, each option setting weight, complete a positive selection, the completion of the two reverse screening, completed three, completed the first positive screening results of adjustment, completed the four reverse screening, two the results of adjustment, the completion of the final match; the dating system includes data acquisition module, quantization filter module, subjective filter module, the module and the database matching. The invention can rapidly complete the screening according to the information concerned by the participants, efficiently match, improve the matching success rate and maintain the long-term relationship.

【技術實現步驟摘要】
一種基于網絡交友配對的方法與系統
本專利技術涉及網絡社交領域，特別涉及一種基于網絡交友配對的方法與系統。技術背景隨著科技的進步，人們的生活越來越豐富，溝通越來越方便快捷，獲取信息的方式越來越多，這也導致了越來越多的宅男宅女，加之現代的快節奏生活、繁忙的工作，人們用于溝通交流的時間越來越少，各種壓力也隨之而來，也導致了適齡男女沒有找到合適的另一半，造成了大量的單身男女，而且這部分人群越來越多。傳統婚介服務、互聯網交友平臺及電視相親交友等都是解決這些問題的途徑之一，但目前所采用的方法存在一定的不科學性，效率過低，并沒能高效的解決問題。專利CN106127592A提出的一種基于網絡的相親配對方法，僅有若干限定條件來評定結果，但每個人都有不同的標準，不能統一而論，所以此方法有相當大的局限性。專利CN101950392A提出的網絡交友智能推薦系統與方法，通過不同的用戶群相互評價，不僅效率低下，而且最終結果不一定有參考價值。
技術實現思路
有鑒于此，本專利技術的目的在于克服已有技術中的缺點和不足，提供了一種基于網絡的交友配對方法和系統以解決上述問題。本專利技術通過以下技術手段解決上述問題：本專利技術涉及一種基于網絡交友配對的方法與系統，其特征包括以下步驟，可以選取全部或其中若干步驟來實現本方法：步驟1：所有參與者，須真實填寫量化參數，并上傳主觀參數資料，以供配對，所述量化參數包括年齡、身高、體重、三圍、收入、資產、目前所在地、出生地、是否處男或處女、戀愛次數、分手或被分手次數、是否會做飯、是否愿意分擔家務、是否吸煙喝酒；其中年齡、身高、體重、三圍、收入、資產、戀愛次數、分手或被分手次數參數可設定具體數值范圍；目前所在地、出生地可設定具體地域范圍；是否獨生、是否處男或處女、是否吸煙喝酒、是否會做飯、是否愿意分擔家務可設定是、否、不影響三個選項。所述主觀參數包括長相、聲音、膚色、頭發、眼睛、牙齒、職業、興趣愛好、業余時間安排、飲食習慣、消費習慣、閱讀習慣、休閑習慣、優缺點、性格，其中長相、聲音、膚色、頭發、眼睛、牙齒通過上傳相片、視頻或音頻進行確認；職業、興趣愛好、業余時間安排、飲食習慣、消費習慣、閱讀習慣、休閑習慣、優缺點、性格通過具體的文字描述或包含了以上內容的視頻或音頻來完成確認；步驟2：基于量化參數進行初步篩選，快速縮小選擇范圍，可選擇0項至全部參數選項，亦可增加自定義選項；步驟3：每個參與者對于不同的參數的重視程度是不一樣的，每個參數選項均有對應的權重值，所述權重值分兩種，第一種為固定值制，即所選擇的各項參數權重總和為固定值，如此固定值是100或1000，當其中某一選項設定了一個值時，其余選項的權重值的范圍則相應減少，第二種為不限定制，即隨意設定權重值，單獨對每個權重值均設定，待全部設定好后，再進行加權平均，重新分配權重比例；所述權重的設定既用于正向篩選，亦用于反向篩選，所以此權重設定好后，即為篩選標尺；步驟4：然后進行一次正向篩選，根據每個參與設定的權重要求，進行篩選，最高為100%符合，即各項參數均滿足，若參與者設定的第一權重要求Q1為X%，則低于X%的對象，就被篩除掉，滿足要求的人群設定為R1，R1為不小于0的整數；步驟5：完成一次篩選后，進行二次反向篩選，即在R1里，進行反向權重設定，即參與者的量化參數，被輸入到R1的權重設定里，若參與者不滿足R1權重設定Q2，則此部分人群將不通過二次篩選，若參與者也同時滿足R1權重設定Q2，則此部分人群將通過二次篩選，通過二次篩選的人群設定為R2，R2為不小于0的整數；步驟6：完成二次篩選后，R2會根據其對參與者的符合度，按順序排列，參與者根據R2人群里的主觀參數資料，再次進行三次正向篩選，此次篩選，參與者可根據其自身對主觀參數權重的優先級，進行評定，如果參與者最優先級為長相，則設定長相權重，可查看R2人群的長相資料，并進行符合度打分，以此類推，完成其它主觀參數的評定，若R2人群里參與者設定的第二權重要求Q3為Y%，則低于Y%的對象，就被篩除掉，滿足要求的人群設定為R3，R3為不小于0的整數；步驟7：若參與者認為R3人群太小，則可通過調節Q1、Q3、X、Y值進行范圍調整，最終選定的人群設定為R4；根據需要，此步驟亦可在完成二次反向篩選時進行；步驟8：參與者完成R4設定后，其主觀參數資料將讓R4人群進行反向權重設定Q4進行四次反向篩選，待R4完成Q4篩選后，則可得到配對結果，滿足此條件人群設定為R5；步驟9：同樣，參與者認為R5人群太小，則可通過調節Q1、Q3、X、Y值進行范圍調整，最終選定的人群設定為R6；步驟10：確認最終配對結果后，參與者可通過查看R6人群詳細資料，所述詳細資料包括R6人群的個人公開資料，參與者對R6的權重值，以供參與者做最后的選擇，完成選擇后，可與被選定人群聯系，交流，做更進一步的了解，完成配對。實現上述交友配對方法的系統，其特征在于：該系統包括數據采集模塊、量化篩選模塊、主觀篩選模塊、配對模塊以及數據庫。所述數據采集模塊用于采集參與者的各項數據，將各項數據進行歸類，并劃分為量化參數及主觀參數，采集好的數據存儲到數據庫，數據庫中數據可修改，完成步驟（1）；所述量化參數包括包括年齡、身高、體重、三圍、收入、資產、目前所在地、出生地、是否處男或處女、戀愛次數、分手或被分手次數、是否會做飯、是否愿意分擔家務；其中年齡、身高、體重、三圍、收入、資產、戀愛次數、分手或被分手次數參數可設定具體數值范圍；目前所在地、出生地可設定具體地域范圍；是否獨生、是否處男或處女、是否吸煙喝酒、是否會做飯、是否愿意分擔家務可設定是、否、不影響三個選項。所述主觀參數包括包括長相、聲音、膚色、頭發、眼睛、牙齒、職業、興趣愛好、業余時間安排、飲食習慣、消費習慣、閱讀習慣、休閑習慣、優缺點、性格，其中長相、聲音、膚色、頭發、眼睛、牙齒通過上傳相片、視頻或音頻進行確認；職業、興趣愛好、業余時間安排、飲食習慣、消費習慣、閱讀習慣、休閑習慣、優缺點、性格通過具體的文字描述或包含了以上內容的視頻或音頻來完成確認。所述量化篩選模塊用于計算參與者設定的定量參數的各項權重，并根據參與者設定的權重條件篩選符合條件者，將所有設定參數及所得到的結果發送至數據庫，并在需要時，隨時調取數據庫里的數據，完成步驟（2）、（3）、（4）、（5）；所述主觀篩選模塊用于按參與者要求展示主觀參數資料，根據其設定的主觀參數權重進行計算并篩選符合條件者，將所有設定參數及所得到的結果發送至數據庫，并在需要時，隨時調取數據庫里的數據，完成步驟（6）、（7）、（8）、（9）；所述配對模塊用于完成最終配對選定，展示符合人群的詳細資料，并提供溝通交流工具，完成步驟（10）；所述詳細資料包括個人公開資料，參與者對符合人群的權重值；所述溝通交流工具包括在線文字交流、音頻交流、視頻交流工具；所述數據庫用于存儲所有參與者的數據、接收所述量化篩選模塊、所述主觀篩選模塊的數據，記錄參與者篩選過程中所到的每一個結果，以便調用。本專利技術的有益效果是，通過定量參數快速初步篩選出符合要求的人群，再通過反篩選增加雙方符合度，再通過主觀參數進行主觀判定篩選，進一步提升符合度，這樣可以快速高效的選定目標人群，降低交友的機會成本，提升交友成功率。附圖說明為了本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于網絡交友配對的方法與系統，其特征在于包括以下步驟，可以選取全部或其中若干步驟來實現本方法：步驟1：所有參與者，須真實填寫量化參數，并上傳主觀參數資料，以供配對，所述量化參數包括年齡、身高、體重、三圍、收入、資產、目前所在地、出生地、是否處男或處女、戀愛次數、分手或被分手次數、是否會做飯、是否愿意分擔家務、是否吸煙喝酒；其中年齡、身高、體重、三圍、收入、資產、戀愛次數、分手或被分手次數?參數可設定具體數值范圍；目前所在地、出生地可設定具體地域范圍；是否獨生、是否處男或處女、是否吸煙喝酒、是否會做飯、是否愿意分擔家務?可設定是、否、不影響三個選項；所述主觀參數包括長相、聲音、膚色、頭發、眼睛、牙齒、職業、興趣愛好、業余時間安排、飲食習慣、消費習慣、閱讀習慣、休閑?習慣、優缺點、性格?，其中長相、聲音、膚色、頭發、眼睛、牙齒?通過上傳相片、視頻或音頻?進行確認；職業、興趣愛好、業余時間安排、飲食習慣、消費習慣、閱讀習慣、休閑習慣、優缺點、性格?通過具體的文字描述或包含了以上內容的視頻或音頻來完成確認；步驟2：基于量化參數進行初步篩選，快速縮小選擇范圍，可選擇0項至全部參數選項，亦可增加自定義選項；步驟3：每個參與者對于不同的參數的重視程度是不一樣的，每個參數選項均有對應的權重值，所述權重值分兩種，第一種為固定值制，即所選擇的各項參數權重總和為固定值，如此固定值是100或1000?，當其中某一選項設定了一個值時，其余選項的權重值的范圍則相應減少，第二種為不限定制，即隨意設定權重值，單獨對每個權重值均設定，待全部設定好后，再進行加權平均，重新分配權重比例；所述權重的設定既用于正向篩選，亦用于反向篩選，所以此權重設定好后，即為篩選標尺；步驟4：然后進行一次正向篩選，根據每個參與設定的權重要求，進行篩選，最高為100%符合，即各項參數均滿足，若參與者設定的第一權重要求Q1為X%，則低于X%的對象，就被篩除掉，滿足要求的人群設定為R1，R1為不小于0的整數；步驟5：完成一次篩選后，進行二次反向篩選，即在R1里，進行反向權重設定，即參與者的量化參數，被輸入到R1的權重設定里，若參與者不滿足R1權重設定Q2，則此部分人群將不通過二次篩選，若參與者也同時滿足R1權重設定Q2，則此部分人群將通過二次篩選，通過二次篩選的人群設定為R2，R2為不小于0的整數；步驟6：完成二次篩選后，R2會根據其對參與者的符合度，按順序排列，參與者根據R2人群里的主觀參數資料，再次進行三次正向篩選，此次篩選，參與者可根據其自身對主觀參數權重的優先級，進行評定，如果參與者最優先級為長相，則設定長相權重，可查看R2人群的長相資料，并進行符合度打分，以此類推，完成其它主觀參數的評定，若R2人群里參與者設定的第二權重要求Q3為Y%，則低于Y%的對象，就被篩除掉，滿足要求的人群設定為R3，R3為不小于0的整數；步驟7：若參與者認為R3人群太小，則可通過調節Q1、Q3、X、Y值進行范圍調整，最終選定的人群設定為R4；根據需要，此步驟亦可在完成二次反向篩選時進行；步驟8：參與者完成R4設定后，其主觀參數資料將讓R4人群進行反向權重設定Q4進行四次反向篩選，待R4完成Q4篩選后，則可得到配對結果，滿足此條件人群設定為R5；步驟9：同樣，參與者認為R5人群太小，則可通過調節Q1、Q3、X、Y值進行范圍調整，最終選定的人群設定為R6；步驟10：確認最終配對結果后，參與者可通過查看R6人群詳細資料，所述詳細資料包括R6人群的個人公開資料，參與者對R6的權重值，以供參與者做最后的選擇，完成選擇后，可與被選定人群聯系，交流，做更進一步的了解，完成配對。...

【技術特征摘要】
1.一種基于網絡交友配對的方法與系統，其特征在于包括以下步驟，可以選取全部或其中若干步驟來實現本方法：步驟1：所有參與者，須真實填寫量化參數，并上傳主觀參數資料，以供配對，所述量化參數包括年齡、身高、體重、三圍、收入、資產、目前所在地、出生地、是否處男或處女、戀愛次數、分手或被分手次數、是否會做飯、是否愿意分擔家務、是否吸煙喝酒；其中年齡、身高、體重、三圍、收入、資產、戀愛次數、分手或被分手次數參數可設定具體數值范圍；目前所在地、出生地可設定具體地域范圍；是否獨生、是否處男或處女、是否吸煙喝酒、是否會做飯、是否愿意分擔家務可設定是、否、不影響三個選項；所述主觀參數包括長相、聲音、膚色、頭發、眼睛、牙齒、職業、興趣愛好、業余時間安排、飲食習慣、消費習慣、閱讀習慣、休閑習慣、優缺點、性格，其中長相、聲音、膚色、頭發、眼睛、牙齒通過上傳相片、視頻或音頻進行確認；職業、興趣愛好、業余時間安排、飲食習慣、消費習慣、閱讀習慣、休閑習慣、優缺點、性格通過具體的文字描述或包含了以上內容的視頻或音頻來完成確認；步驟2：基于量化參數進行初步篩選，快速縮小選擇范圍，可選擇0項至全部參數選項，亦可增加自定義選項；步驟3：每個參與者對于不同的參數的重視程度是不一樣的，每個參數選項均有對應的權重值，所述權重值分兩種，第一種為固定值制，即所選擇的各項參數權重總和為固定值，如此固定值是100或1000，當其中某一選項設定了一個值時，其余選項的權重值的范圍則相應減少，第二種為不限定制，即隨意設定權重值，單獨對每個權重值均設定，待全部設定好后，再進行加權平均，重新分配權重比例；所述權重的設定既用于正向篩選，亦用于反向篩選，所以此權重設定好后，即為篩選標尺；步驟4：然后進行一次正向篩選，根據每個參與設定的權重要求，進行篩選，最高為100%符合，即各項參數均滿足，若參與者設定的第一權重要求Q1為X%，則低于X%的對象，就被篩除掉，滿足要求的人群設定為R1，R1為不小于0的整數；步驟5：完成一次篩選后，進行二次反向篩選，即在R1里，進行反向權重設定，即參與者的量化參數，被輸入到R1的權重設定里，若參與者不滿足R1權重設定Q2，則此部分人群將不通過二次篩選，若參與者也同時滿足R1權重設定Q2，則此部分人群將通過二次篩選，通過二次篩選的人群設定為R2，R2為不小于0的整數；步驟6：完成二次篩選后，R2會根據其對參與者的符合度，按順序排列，參與者根據R2人群里的主觀參數資料，再次進行三次正向篩選，此次篩選，參與者可根據其自身對主觀參數權重的優先級，進行評定，如果參與者最優先級為長相，則設定長相權重，可查看R2人群的長相資料，并進行符合度打分，以此類推，完成其它主觀參數的評定，若R2人群里參與者設定的第二權重要求Q3為Y%，則低于Y%的對象，就被篩除掉，滿足要求的人群設定為R3，R3為不小于0的整數；步驟7：若參與者認為R3人群太小，則可通過調節Q1、Q3、X、Y值進行范圍調整，最...

【專利技術屬性】
技術研發人員：陳成順，
申請(專利權)人：佛山市幻云科技有限公司，
類型：發明
國別省市：廣東,44