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框架设计好友推荐社交算法

【框架设计】好友推荐:每日推荐好友的算法框架

2026-09-23 17:30 作者:996 技术组 0 阅读 996引擎Lua教程传奇脚本框架设计好友推荐社交算法

实战应用:用在哪里

好友系统默认没有主动认识新朋友的路径,社交圈越玩越小。好友推荐框架每天为玩家生成一份推荐名单:按等级相近、在线时段重合、共同好友数量三项打分排序,取前五展示,接受推荐即互发好友申请。推荐的目标是让社交破冰有据可依。

推荐打分:三项维度与加权排序

推荐分由等级相近度、时段重合度、共同好友数加权合成:等级差十级内满分、在线时段重叠过半加分、共同好友每个加两分;分数最高的前五进入当日推荐。示例代码如下:

lua
-- 好友推荐:三项打分
local player = class(actor)
local function recommendScore(player, candidate)
    local score = 0
    if math.abs(candidate.lv - (getbaseinfo(player, 1) or 0)) <= 10 then
        score = score + 40
    end
    if candidate.onlineRate >= 50 then
        score = score + 30
    end
    score = score + math.min(30, candidate.mutual * 2)
    return score
end

推荐轮换:已拒绝冷却与每日刷新

被拒绝的候选进入三十天冷却不再推荐,已加好友的自然排除;推荐名单每日凌晨刷新,当日未处理次日自动过期,避免积压。示例代码如下:

lua
-- 推荐轮换:冷却与刷新
local player = class(actor)
local function refreshRecommend(player, candidates)
    local list = {}
    for _, cand in ipairs(candidates) do
        local rejected = tonumber(getplayvar(player, "HUMAN", "Reject_" .. cand.name) or 0)
        if os.time() - rejected > 2592000 and getplayvar(player, "HUMAN", "Friend_" .. cand.name) ~= 1 then
            cand.score = recommendScore(player, cand)
            list[#list + 1] = cand
        end
    end
    table.sort(list, function(a, b) return a.score > b.score end)
    setplayvar(player, "HUMAN", "RecmdDay", os.date("%Y%m%d"), true)
    for i = 1, math.min(5, #list) do
        sendmsg(player, 1, 0, "推荐好友:" .. list[i].name .. "(匹配度 " .. list[i].score .. ")")
    end
end

验证与监控

验证三条链路:拒绝冷却三十天内不再出现、成为好友后自动移出推荐池、每日刷新覆盖昨日过期名单。推荐质量用接受率衡量:发出申请后通过率低于四成说明打分维度失准,调整三项权重。线上监控每周人均新增好友数与推荐来源占比,推荐带来的新好友七日互动率显著高于随机添加,即证明框架有效。

踩坑记录

推荐曾把行会成员也推给玩家,同会天天见还推什么推荐,候选池先排除同会与黑名单。冷却时间戳曾按申请时间记,申请未通过重试时冷却被反复刷新,冷却只在明确拒绝时落盘。打分曾全部在线计算,千人在线时每分钟算一遍卡顿明显,推荐名单改每日凌晨预计算,白天只查缓存。

作者履历与出处

本文由 996 技术组基于 996 引擎官方知识库与浮生梦老师课程体系整理。团队长期从事传奇类引擎 Lua 后端逻辑、客户端界面与商业版本交付,内容以官方知识库与真实项目为出处,按版本持续修订。

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