[0027]其中，第二用戶與第一用戶的相關度滿足預設條件。較優地，該預設條件可以為相關度大于相關度門限值，這里所說的相關度門限值可以根據實際需求設定，本發明不做具體限定。
[0028]在具體的實施過程中，在上述商戶查詢請求中還可以攜帶有第一用戶的標識，如用戶名、注冊郵箱等，那么，在S103之前，該方法還包括:黃頁服務器根據商戶查詢請求中攜帶的第一用戶的標識，獲得第一用戶的用戶特征信息。
[0029]具體來說，黃頁服務器在解析商戶查詢請求時，還能夠解析到第一用戶的標識，然后根據該標識在用戶數據庫中查詢第一用戶的用戶信息，并從中提取相應的用戶特征信息，比如第一用戶的所在地、第一用戶的興趣愛好、第一用戶的好友信息等。
[0030]需要說明的是，具體提取哪些信息作為用戶特征信息是由黃頁應用開發商預設的。
[0031]此時，S103可以為:黃頁服務器獲得用戶信息集合中對應的每一個用戶的用戶特征信息；黃頁服務器基于第一用戶的用戶特征信息和每一個用戶的用戶特征信息，計算第一用戶與每一個用戶的相關度，并將相關度滿足預設條件的用戶確定為第二用戶；黃頁服務器獲得用戶信息集合中第二用戶的用戶信息。
[0032]也就是說，黃頁服務器在通過S102中獲得的用戶信息集合后，對每一個用戶提取用戶特征信息，然后根據第一用戶和每一個用戶的用戶特征信息計算第一用戶和每一個用戶的相關度，判斷每一個相關度是否滿足預設條件，如果滿足的話，就將該相關度的用戶確定為第二用戶。
[0033]在實際應用中，計算相關度的方法可以為將第一用戶的用戶特征信息與每一個用戶的用戶特征信息進行匹配，用匹配特征的數目來表示兩者的相關度，那么，就可以將相關度，也就是匹配特征的數目超過預設相關度門限值的用戶確定為第二用戶。
[0034]例如，第一用戶的用戶特征信息為所在地和興趣愛好，如“重慶”和“美食”，在用戶信息集合A中的用戶I的用戶特征信息為所在地和星座，如“重慶”和“處女座”，而用戶信息集合A中的用戶2的用戶特征信息為所在地和興趣愛好，如“浙江”和“音樂”。黃頁服務器提取這些用戶特征信息，并用第一用戶的去分別匹配用戶I和用戶2的，得到第一用戶與用戶I的匹配特征的數目為1，認為兩者相關度為1，第一用戶與第二用戶的匹配特征的數目為0，認為兩者相關度為0，此時，如果相關度門限值取1，那么，就可以將用戶I確定為第二用戶，而如果相關度門限值取2，那么，用戶信息集合A中就不存在對應的第二用戶。
[0035]在實際應用中，還可以采用相關矩陣的形式來計算第一用戶與每一個用戶的相關系數，并用相關系數來表示相關度；當然還可以采取其他的相關性分析算法來獲得相關系數，并用相關系數來表示相關度。
[0036]在另一實施例中，第一用戶的客戶端還可以在發送商戶查詢請求的同時，上傳第一用戶的通訊錄，這樣，黃頁服務器就可以獲得第一用戶的特征信息，即聯系人電話，并將該特征信息與用戶信息集合中每一個用戶的用戶特征信息，即注冊電話號碼進行匹配，匹配一致，說明兩者相關度為1，匹配不一致，說明兩者相關度為O。在這種情況下，黃頁服務器可以將相關度門限值取1，那么，只要是與第一用戶相關度為I的用戶就是第二用戶。
[0037]S104:黃頁服務器將至少一個商戶信息和第二用戶的用戶信息推送給第一用戶的黃頁客戶端。
[0038]具體來說，黃頁服務器在針對每一個商戶信息確定了對應的第二用戶之后，可以將這些商戶信息與第二用戶的用戶信息一起推送給第一用戶的黃頁客戶端。較優地，黃頁服務器將商戶信息與第二用戶的用戶信息關聯起來推送，比如，黃頁服務器將A火鍋店的商戶信息以及用戶信息集合A中確定出的第二用戶的用戶信息一起打包推送，使得黃頁客戶端在收到數據包后知道這些信息是關聯的，那么，黃頁客戶端在將A火鍋店的商戶信息及對應的第二用戶的用戶信息進行顯示時，直接讀取數據就可以了，而不需要重新進行數據查詢，在所有的第二用戶的用戶信息中查找與A火鍋店相關的第二用戶的用戶信息，這樣能夠減少黃頁客戶端進行數據查詢的工作量，降低設備功耗。
[0039]下面以具體實例來對上述一個或者多個實施例所述的方案進行說明。
[0040]假設，第一用戶發送商戶查詢請求，請求查詢重慶市內的火鍋店，該商戶查詢請求中包括商戶特征信息:“重慶”和“火鍋”;第一用戶的標識，即第一用戶的注冊郵箱“1230
XX.com，，。
[0041]首先，黃頁服務器接收并解析該商戶查詢指令，獲得“重慶”和“火鍋”這兩個商戶特征信息和“123@xx.com”這個用戶標識。然后，黃頁服務器在數據庫中對上述兩個商戶特征信息進行查詢，查詢到對應的三個商戶信息，即A火鍋店、B火鍋店和C火鍋店的商戶信息。同時，黃頁服務器還在數據庫中查找注冊郵箱為“123@xx.com”的用戶所具有的用戶特征信息，查找到了“重慶”和“美食”這兩個用戶特征信息。接下來，黃頁服務器針對每一個商戶信息，查找評論過該商戶的、在該商戶簽過到的、推薦過該商戶的所有用戶的用戶信息組成的用戶信息集合，這樣，總共可以獲得三個用戶信息集合，分別是用戶信息集合A、用戶信息集合B和用戶信息集合C，其中，用戶信息集合A中有用戶I和用戶2，用戶信息集合B中有用戶3，用戶信息集合C中有用戶4和用戶5。
[0042]下一步，黃頁服務器分別對這三個用戶信息集合中的每一個用戶提取用戶特征信息，關于用戶1，黃頁服務器提取到“重慶”和“處女座”這兩個用戶特征信息；關于用戶2，黃頁服務器提取到了“浙江”和“音樂”這兩個用戶特征信息；關于用戶3，黃頁服務器提取至IJ “重慶”和“美食”這兩個用戶特征信息；關于用戶4，“北京”和“美食”這兩個用戶特征信息；關于用戶5，黃頁服務器提取到“重慶”和“美食”這兩個用戶特征信息。然后，黃頁服務器將每一個用戶的用戶特征信息與第一用戶的用戶特征信息進行匹配，用戶I與第一用戶的匹配特征的數目為I，用戶2與第一用戶的匹配特征的數目為O，此時，黃頁服務器認為第一用戶與用戶I相關度為1，與用戶2相關度為O，同理，黃頁服務器認為第一用戶與用戶3相關度為2，與用戶4相關度為1，與用戶5相關度也為2。那么，如果黃頁服務器預設的相關度門限值為2的話，用戶3和用戶5就是與第一用戶相關的第二用戶。最后，黃頁服務器將三個火鍋店的商戶信息以及用戶3和用戶5的用戶信息，比如用戶3對B火鍋店的評價內容和用戶5對C火鍋店的推薦信息，一起推送給第一用戶的黃頁客戶端，使得第一用戶能夠在黃頁客戶端上看到上述內容，并作為參考來選擇要去的火鍋店。
[0043]由上述可知，黃頁服務器首先根據第一用戶的商戶查詢請求，找到對應的商戶信息集合，并針對每一個商戶信息，搜索到對應的用戶信息集合，然后，通過計算第一用戶與用戶信息集合中每一個用戶信息對應的用戶的相關度，來確定與第一用戶關聯的第二用戶的用戶信息，最后，將商戶信息和第二用戶的用戶信息一起推送給第一用戶的黃頁客戶端，這樣，對于第一用戶來說，就能夠獲得與自身關聯的用戶，也就是第二用戶的用戶信息，t匕如，第二用戶的用戶信息為第一用戶的好友對于同一個商戶發表的評論，或者為與第一用戶所在地一樣的用戶對于第一用戶所要搜索的商戶所發表的評論等。當用戶獲得這些信息后，就能參考這些信息來選擇商戶，由于這些用戶與第一用戶關聯，他們所發布的用戶信息對于第一用戶來說參考價值比較大，即為有效信息，如此，就提高了黃頁服務器推送黃頁信息的效率，提供更加豐富的黃頁體驗。
[0044]基于同一發明構思，本發明還提供一種黃頁服務器，與上述一個或者多個實施例中的