1.关联数据的推荐系统中基于编码的匿名推荐方法，其特征是，具体包括步骤如下：

步骤1.被推荐用户通过自动添加好友来构建好友圈；

步骤2.好友圈内的被推荐用户及其所有好友将自己所关注的项目的编码构成项目编码，并在项目编码之前添加好友圈编号和更新版本号后，形成编码库；

步骤3.好友圈内的所有好友根据项目编码的顺序对照自己所关注的项目生成相应的好友编码，并在好友编码之前添加好友圈编号及更新版本号后，形成好友特征码，发送给推荐中心；同时，被推荐用户也根据该朋友圈的项目编码的顺序对照自己所关注的项目生成相应的用户编码，并在用户编码之前添加好友圈编号和更新版本号后，形成用户特征码，发送给推荐中心；

步骤4.推荐中心将被推荐用户的用户特征码与对应好友圈的所有好友的好友特征码进行比较，选出与用户特征码的相似度排在前k位的好友特征码；并以被推荐用户特征码为参考码，将k个选出的好友特征码进行按位或运算后得到推荐编码；并由推荐中心将推荐编码发给被推荐用户；其中k为设定值；

步骤5.被推荐用户收到推荐编码后，结合项目编码进行解码，得到推荐的项目信息。

2.根据权利要求1所述的关联数据的推荐系统中基于编码的匿名推荐方法，其特征是，被推荐用户属于1个以上的好友圈。

3.根据权利要求1所述的关联数据的推荐系统中基于编码的匿名推荐方法，其特征是，步骤1中，被推荐用户通过不同方式分别添加社交好友和陌生好友来构建好友圈；对于添加社交好友，被推荐用户直接通过社交数据查找用户名添加；对于添加陌生好友，通过推荐中心根据用户标签推荐，被推荐用户有选择性地添加。

4.根据权利要求3所述的关联数据的推荐系统中基于编码的匿名推荐方法，其特征是，步骤2中，项目编码的构建过程如下：项目编码的构建由被推荐用户发起，被推荐用户将自己所关注的项目的编码添加到项目编码中，并转发给好友圈中任一个社交好友H1；

社交好友H1将自己所关注且被推荐用户未关注过的项目的编码添加到项目编码中，并转发给下一个社交好友H2；社交好友H2将自己所关注且之前好友和被推荐用户未关注过的项目的编码添加到项目编码中，并继续转发给下一个社交好友H3，依次类推，直到所有社交好友均已经将自己所关注且之前好友和被推荐用户未关注过的项目的编码添加到项目编码中；

最后一个社交好友Hn选择转发给任一陌生好友L1，陌生好友L1将自己所关注且之前好友和被推荐用户未关注过的项目的编码添加到项目编码中，并继续转发给下一个陌生好友L2；陌生好友L2将自己所关注且之前好友和被推荐用户未关注过的项目的编码添加到项目编码中，并继续转发给下一个陌生好友L3，依次类推，直到所有陌生好友均已经将自己所关注且之前好友和被推荐用户未关注过的项目的编码添加到项目编码中；

最后一个陌生好友Lm将项目编码中项目的编码打乱后生成最终的项目编码；

其中n为好友圈中社交好友的个数，m为好友圈中陌生好友的个数。

5.根据权利要求1或4所述的关联数据的推荐系统中基于编码的匿名推荐方法，其特征是，步骤2中，项目的编码以随机顺序添加到项目编码中。

6.根据权利要求1所述的关联数据的推荐系统中基于编码的匿名推荐方法，其特征是，步骤2中，项目编码采用主动和/或定期更新方式：当好友圈中的好友关注了项目编码里面没有的项目时，则将新增项目的编码主动更新到当前项目编码并发布；如果超过设定时间周期项目编码没有更新过时，则对当前项目编码进行周期顺序打乱更新并发布。

7.根据权利要求1所述的关联数据的推荐系统中基于编码的匿名推荐方法，其特征是，步骤4中，采用海明距离比较好友编码与用户编码的相似度；海明距离越高，则说明好友编码与用户编码的相似度越低；反之，则说明好友编码与用户编码的相似度越高。

8.根据权利要求1所述的关联数据的推荐系统中基于编码的匿名推荐方法，其特征是，k≥2。