基于图库的信息推荐方法和信息推荐装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种基于图库的信息推荐方法和信息推荐装置。基于图库的信息推荐方法包括：获取用户上传的多张图片的标签；根据所述标签以及所述用户的网络消费行为数据生成推荐标签的数据；根据所述推荐标签获取推荐产品的信息，以将所述推荐产品的信息发送给所述用户。可基于用户上传的图片，并结合其网络消费行为数据生成个性化的产品推荐信息，生成的推荐信息更趋于符合用户的消费行为习惯、消费偏好等，能够提高用户体验。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种信息处理技术，尤其涉及一种基于图库的信息推荐方法和信息推荐装置。
技术介绍
随着互联网技术和云计算技术的发展，越来越多的用户将自己喜爱的或者对自己重要的图片(例如，旅游途中拍摄的照片，会议中拍摄的照片等等)上传到云端服务器，以能够从不同的终端设备分享这些图片并且将这些图片作为存档备份。现有的云服务通常仅提供存储数据的功能，而用户上传的图片中蕴含着反映其偏好或行为习惯的大量信息。此外，在网络服务商、电商服务器或内容服务商的云端服务器中，还存有用户购物、使用多媒体内容、浏览网页等行为的记录。目前尚无将这些数据进行关联分析，为用户推荐个性化信息的整合方案。
技术实现思路
本专利技术的目的在于，提供一种基于图库的信息推荐方法和信息推荐装置，基于用户的云端图片为用户提供个性化的信息，提高用户体验。根据本专利技术的一方面，提供一种基于图库的信息推荐方法，包括：获取用户上传的多张图片的标签；根据所述标签以及所述用户的网络消费行为数据生成推荐标签的数据；根据所述推荐标签获取推荐产品的信息，以将所述推荐产品的信息发送给所述用户。进一步地，获取所述用户上传的多张图片；对所述多张图片分别进行特征分析，生成所述多张图片的标签。可选地，所述根据所述标签以及所述用户的网络消费行为数据生成推荐标签的数据的处理包括：选取在获取的标签当中出现次数超过预定的次数阈值的初选标签；从所述网络消费行为数据选取消费的商品或服务与所述初选标签匹配或相关的商品或服务的信息作为推荐标签。可选地，所述根据所述推荐标签获取推荐产品的信息的处理包括：从产品信息库获取与所述推荐标签匹配的产品信息。进一步地，所述方法还包括：存储所述推荐产品的信息。进一步地，所述方法还包括：接收发自所述用户的客户端的应用启动通知或推荐信息请求；将所述推荐产品的信息发送给所述客户端。根据本专利技术的另一方面，还提供一种基于图库的信息推荐装置，所述装置包括：图片标签获取单元，用于获取用户上传的多张图片的标签；推荐标签生成单元，用于根据所述图片标签获取单元获取的标签以及所述用户的网络消费行为数据生成推荐标签的数据；产品信息获取单元，用于根据所述推荐标签生成单元生成的推荐标签获取推荐产品的信息，以将所述推荐产品的信息发送给所述用户。进一步地，所述推荐产品的信息包括推荐的商品和/或服务的信息。可选地，所述装置还包括：图片获取单元，用于获取所述用户上传的多张图片；图片标签生成单元，用于对所述图片获取单元获取的多张图片分别进行特征分析，生成所述多张图片的标签。可选地，所述推荐标签生成单元用于选取在所述图片标签获取单元获取的标签当中出现次数超过预定的次数阈值的初选标签，并且从所述网络消费行为数据选取消费的商品或服务与所述初选标签匹配或相关的商品或服务的信息作为推荐标签。进一步地，所述产品信息获取单元用于从产品信息库获取与所述推荐标签匹配的产品信息。进一步地，所述装置还包括：产品信息存储单元，用于存储所述产品信息获取单元生成的推荐产品的信息；请求接收单元，用于接收发自所述用户的客户端的应用启动通知或推荐信息请求；产品信息发送单元，用于将所述产品信息存储单元存储的推荐产品的信息发送给所述客户端。根据本专利技术实施例提供的基于图库的信息推荐方法和信息推荐装置，可基于用户上传的图片，并结合其网络消费行为数据生成个性化的产品推荐信息，生成的推荐信息更趋于符合用户的消费行为习惯、消费偏好等，能够提高用户体验。附图说明图1是示出根据本专利技术的示例性实施例一的基于图库的信息推荐方法的流程图；图2是示出根据本专利技术的示例性实施例二的基于图库的信息推荐方法的流程图；图3示出根据本专利技术的示例性实施例三的基于图库的信息推荐装置的逻辑框图；图4是根据本专利技术的示例性实施例四的计算机设备的逻辑框图。具体实施方式本专利技术的总体专利技术构思是，提供一种在服务器端基于用户上传的图片信息，通过分析该用户的网络行为数据(例如商家消费记录、交易记录、网购浏览记录等)，为该用户生成个性化的推荐产品的信息推荐方案。这里，在本申请中，将包括，但不限于，商家消费记录、交易记录、网购浏览记录等的网络行为数据统称为网络消费行为数据。下面结合附图详细描述本专利技术的示例性实施例。实施例一图1是示出根据本专利技术的示例性实施例一的基于图库的信息推荐方法的流程图。在服务器端的计算机设备或实施例三的信息推荐装置执行本实施例的信息推荐方法。参照图1，在步骤S110，获取用户上传的多张图片的标签。这里所说的图片可以是用户自行拍摄的图片，也可以是其通过其使用的应用程序获得的图片，例如从微信朋友圈下载的图片或从淘宝网站上保存的图片。在现有的一些网络服务中，服务器端对从客户端接收到的图片进行处理分析，为图片生成表征其场景、拍摄对象、主题的标签，并且将生成的标签与图片关联存储。例如，当接收到用户拍摄的在眉州东坡酒楼用餐的图片时，经过处理分析可生成例如“餐饮”、“中餐”、“美食”、“烤鱼”等标签；再例如，当接收到用户拍摄的黄山风景的图片时，经过处理分析可生成例如“旅游”、“黄山”、“黄山松”、“云海”等标签。在该步骤，可获取预先存储的图片的标签。另一方面，也可先获取该多张图片，经过前述分析处理生成相应的标签。在步骤S120，根据所述标签以及所述用户的网络消费行为数据生成推荐标签的数据。用户的网络消费行为数据含有丰富的信息。例如，从用户的网购浏览或网购交易记录中，可提取到例如用餐的餐馆、菜品、消费金额等信
息或者浏览的商品、商品类别、商家店铺、商品价位等的信息。将在步骤S110获取到的标签与用户的网络消费行为数据进行结合，可提取到体现用户的消费习惯、偏好、习惯消费的价位等信息，并可生成相应的推荐标签，例如“中餐”、“中等价位”、“餐馆”等推荐标签。在步骤S130，根据所述推荐标签获取推荐产品的信息，以将所述推荐产品的信息发送给所述用户。这里，推荐产品的信息包括推荐的商品和/或服务的信息。具体地，可从预设的产品信息库获取与所述推荐标签匹配的产品信息。根据前述步骤的处理，可基于用户上传的图片，并结合其网络消费行为数据生成个性化的产品推荐信息，生成的推荐信息更趋于符合用户的消费行为习惯、消费偏好等，能够提高用户体验。实施例二图2是示出根据本专利技术的示例性实施例二的基于图库的信息推荐方法的流程图。实施例二的信息推荐方法为实施例一的具体实施方式。同理，可有在服务器端的计算机设备或实施例三的信息推荐装置执行本实施例的信息推荐方法。参照图2，在步骤S105，获取用户上传的多张图片。具体地，可获取用户上传到服务器端(如云端服务器)上的图片。这些图片可以是用户自行拍摄的图片，也可以是其通过其使用的应用程序获得的图片，例如从微信朋友圈下载的图片或从淘宝网站上保存的图片。在步骤S108，对所述多张图片分别进行特征分析，生成所述多张图片的标签。可利用现有的图像特征提取技术和图像分析技术执行该特征分析，从而提取包括，但不限于，其场景、拍摄对象、主题等的信息，并生成相应的标签。具体地，可使用例如颜色直方图从图片提取颜色特征，使用例如灰度共生矩阵的纹理特征分析方法、自回归纹理模型从图片提取纹理特征，使用例如边界特征法、傅里叶形状描述符法等方法从图片提取形状特征。此后，基于这些图像特征以及基于模型本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于图库的信息推荐方法，包括：获取用户上传的多张图片的标签；根据所述标签以及所述用户的网络消费行为数据生成推荐标签的数据；根据所述推荐标签获取推荐产品的信息，以将所述推荐产品的信息发送给所述用户。

【技术特征摘要】
1.一种基于图库的信息推荐方法，包括：获取用户上传的多张图片的标签；根据所述标签以及所述用户的网络消费行为数据生成推荐标签的数据；根据所述推荐标签获取推荐产品的信息，以将所述推荐产品的信息发送给所述用户。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：获取所述用户上传的多张图片；对所述多张图片分别进行特征分析，生成所述多张图片的标签。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述标签以及所述用户的网络消费行为数据生成推荐标签的数据的处理包括：选取在获取的标签当中出现次数超过预定的次数阈值的初选标签；从所述网络消费行为数据选取消费的商品或服务与所述初选标签匹配或相关的商品或服务的信息作为推荐标签。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据所述推荐标签获取推荐产品的信息的处理包括：从产品信息库获取与所述推荐标签匹配的产品信息。5.根据权利要求1～4中任一项所述的方法，其中，所述方法还包括：存储所述推荐产品的信息。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述方法还包括：接收发自所述用户的客户端的应用启动通知或推荐信息请求；将所述推荐产品的信息发送给所述客户端。7.一种基于图库的信息推荐装置，所述装置包括：图片标签获取单元，用于获取用户上传的多张图片...

【专利技术属性】
技术研发人员：田宇，
申请(专利权)人：乐视控股北京有限公司，乐视移动智能信息技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11