对象推荐方法和装置制造方法及图纸

本公开提供了一种对象推荐方法和装置，涉及计算机技术领域，尤其涉及基于人工智能的推荐技术领域。实现方案为：获取与目标用户的当前检索图像对应的至少一个历史检索图像，至少一个历史检索图像中的每一个历史检索图像与当前检索图像的相似度大于预设值；以及获取至少一个历史检索图像对应的至少一个被选对象，以推荐给目标用户，其中，至少一个被选对象是由至少一个历史检索图像对应的至少一个历史用户从多个对象中选取而获得的。用户从多个对象中选取而获得的。用户从多个对象中选取而获得的。

【技术实现步骤摘要】
对象推荐方法和装置


[0001]本公开涉及计算机
，尤其涉及基于人工智能的推荐技术，具体涉及一种对象推荐方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

技术介绍

[0002]人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能硬件技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理等技术:人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音识别技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习、大数据处理技术、知识图谱技术等几大方向。
[0003]基于人工智能的推荐技术，已经渗透到各个领域。其中，基于人工智能的对象推荐技术，根据对象的特征结合用户对对象的偏好，实现向用户推荐对象。
[0004]在此部分中描述的方法不一定是之前已经设想到或采用的方法。除非另有指明，否则不应假定此部分中描述的任何方法仅因其包括在此部分中就被认为是现有技术。类似地，除非另有指明，否则此部分中提及的问题不应认为在任何现有技术中已被公认。

技术实现思路

[0005]本公开提供了一种对象推荐方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
[0006]根据本公开的一方面，提供了一种对象推荐方法，包括：获取与目标用户的当前检索图像对应的至少一个历史检索图像，所述至少一个历史检索图像中的每一个历史检索图像与所述当前检索图像的相似度大于预设值；以及获取所述至少一个历史检索图像对应的至少一个被选对象，以推荐给所述目标用户，其中，所述至少一个被选对象是由所述至少一个历史检索图像对应的至少一个历史用户从多个对象中选取而获得的。
[0007]根据本公开的另一方面，提供了一种对象推荐装置，包括：第一获取单元，被配置用于获取与目标用户的当前检索图像对应的至少一个历史检索图像，所述至少一个历史检索图像中的每一个历史检索图像与所述当前检索图像的相似度大于预设值；以及第二获取单元，被配置用于获取所述至少一个历史检索图像对应的至少一个被选对象，以推荐给所述目标用户，其中，所述至少一个被选对象是由所述至少一个历史检索图像对应的至少一个历史用户从多个对象中选取而获得的。
[0008]根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器实现根据上述的方法。
[0009]根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机实现根据上述的方法。
[0010]根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品包括计算机程序，其中，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据上述的方法。
[0011]根据本公开的一个或多个实施例，通过获取与当前检索图像的相似度大于预设值的至少一个历史检索图像，将与该至少一个历史检索图像对应的由历史用户从多个对象中选取的至少一个被选对象推荐给与该当前检索图像对应的目标用户。由于被推荐给目标用户的被选对象是由历史检索图像对应的历史用户在基于历史检索图像搜索对象的过程中选取的，其一方面是与历史检索图像的相关的对象，另一方面是经过历史用户的人为筛选和判断之后的在与历史检索图像相关的对象中与历史检索图像的相关度更高且符合其需求的对象，因而将该被选对象推荐给与该历史检索图像相似的当前检索图像对应的目标用户时，该被选对象也与当前检索图像的相关度更高且更符合目标用户的需求。
[0012]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0013]附图示例性地示出了实施例并且构成说明书的一部分，与说明书的文字描述一起用于讲解实施例的示例性实施方式。所示出的实施例仅出于例示的目的，并不限制权利要求的范围。在所有附图中，相同的附图标记指代类似但不一定相同的要素。
[0014]图1示出了根据本公开的实施例的可以在其中实施本文描述的各种方法的示例性系统的示意图；
[0015]图2示出了根据本公开的实施例的对象推荐方法的流程图；
[0016]图3示出了根据本公开的实施例的对象推荐方法中将至少一个被选对象推荐给目标用户的过程的流程图；
[0017]图4示出了根据本公开的实施例的对象推荐方法中确定至少一个被选对象的优先级排序的过程的流程图；
[0018]图5示出了根据本公开的实施例的对象推荐方法中基于至少一个被选对象中的每一个被选对象对应的一个或多个第一用户行为确定优先级排序的过程的流程图；
[0019]图6示出了根据本公开的实施例的对象推荐方法中基于至少一个被选对象中的每一个被选对象对应的一个或多个第一用户行为确定优先级排序的过程的流程图；
[0020]图7示出了根据本公开的实施例的对象推荐方法中确定至少一个被选对象的优先级排序的过程的流程图；
[0021]图8示出了根据本公开的实施例的对象推荐方法中确定至少一个被选对象的优先级排序的过程的流程图；
[0022]图9示出了根据本公开的实施例的对象推荐装置的结构框图；以及
[0023]图10示出了能够用于实现本公开的实施例的示例性电子设备的结构框图。
具体实施方式
[0024]以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围。同样，为了
清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0025]在本公开中，除非另有说明，否则使用术语“第一”、“第二”等来描述各种要素不意图限定这些要素的位置关系、时序关系或重要性关系，这种术语只是用于将一个元件与另一元件区分开。在一些示例中，第一要素和第二要素可以指向该要素的同一实例，而在某些情况下，基于上下文的描述，它们也可以指代不同实例。
[0026]在本公开中对各种所述示例的描述中所使用的术语只是为了描述特定示例的目的，而并非旨在进行限制。除非上下文另外明确地表明，如果不特意限定要素的数量，则该要素可以是一个也可以是多个。此外，本公开中所使用的术语“和/或”涵盖所列出的项目中的任何一个以及全部可能的组合方式。
[0027]下面将结合附图详细描述本公开的实施例。
[0028]图1示出了根据本公开的实施例可以将本文描述的各种方法和装置在其中实施的示例性系统100的示意图。参考图1，该系统100包括一个或多个客户端设备101、102、103、104、105和106、服务器120以及将一个或多个客户端设备耦接到服务器120的一个或多个通信网络110。客户端设备101、102、103、104、本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种对象推荐方法，包括：获取与目标用户的当前检索图像对应的至少一个历史检索图像，所述至少一个历史检索图像中的每一个历史检索图像与所述当前检索图像的相似度大于预设值；以及获取所述至少一个历史检索图像对应的至少一个被选对象，以推荐给所述目标用户，其中，所述至少一个被选对象是由所述至少一个历史检索图像对应的至少一个历史用户从多个对象中选取而获得的。2.根据权利要求1所述的方法，还包括：确定所述至少一个被选对象的优先级排序，所述优先级排序与所述至少一个被选对象中每一个被选对象与所述当前检索图像的相关度相关；以及基于所述优先级排序，将所述至少一个被选对象推荐给所述目标用户。3.根据权利要求2所述的方法，还包括：获取所述至少一个历史用户的每一个历史用户的第一用户行为，所述第一用户行为是基于对应的历史用户从所述多个对象中选取一个或多个被选对象而获得的并且与所述一个或多个被选对象中的每一个被选对象对应，其中，所述确定所述至少一个被选对象的优先级排序包括：对于所述至少一个被选对象的每一个被选对象，获取该被选对象对应的一个或多个所述第一用户行为；以及基于所述至少一个被选对象中的每一个被选对象对应的该一个或多个所述第一用户行为，确定所述优先级排序。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于所述至少一个被选对象中的每一个被选对象对应的该一个或多个所述第一用户行为，确定所述优先级排序包括：对于所述至少一个被选对象的每一个被选对象，获取该被选对象对应的该一个或多个所述第一行为的数量；以及基于所述至少一个被选对象中的每一个被选对象对应的该一个或多个所述第一用户行为的数量，确定所述优先级排序。5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于所述至少一个被选对象中的每一个被选对象对应的该一个或多个所述第一用户行为，确定所述优先级排序包括：对于所述至少一个被选对象的每一个被选对象，获取该被选对象对应的该一个或多个所述第一行为一一对应的一个或多个行为时间点中的第一行为时间点，该第一行为时间点为最靠近与所述当前检索图像对应的检索时间点；以及基于所述至少一个被选对象中的每一个被选对象对应的所述第一行为时间点，确定所述优先级排序。6.根据权利要求2所述的方法，还包括：获取所述至少一个历史用户的一个或多个第一历史用户的第二用户行为，所述第二用户行为被配成基于对应的第一历史用户从所述至少一个对象中获取一个或多个第一对象而获得并且与所述一个或多个第一对象中的每一个第一对象对应，其中，所述确定所述至少一个被选对象的优先级排序包括：对于所述至少一个第一被选对象的每一个第一被选对象，获取该第一被选对象对应的一个或多个所述第二用户行为；以及
基于所述至少一个被选对象中的每一个被选对象对应的一个或多个所述第一用户行为的数量和所述至少一个第一被选对象的每一个第一被选对象对应的一个或多个所述第二用户行为，确定所述优先级排序。7.根据权利要求2所述的方法，所述确定所述至少一个被选对象的优先级排序还包括：获取所述至少一个被选对象中的每一个被选对象对应的对象图像与所述当前检索图像之间的视觉相似度；以及基于获取所述至少一个被选对象中的每一个被选对象对应的所述视觉相似度，确定所述优先级排序。8.根据权利要求2所述的方法，其中，还包括：获取所述目标用户的目标用户行为，所述目标用户行为与所述目标用户对所述至少一个被选对象的偏好相关；以及其中，所述基于所述优先级排序，将所述至少一个被选对象推荐给所述目标用户包括：基于所述目标用户行为和所述优先级排序，将所述至少一个被选对象推荐给所述目标用户。9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述目标用户行为包括下列各项中的至少一项：与所述目标用户从所述至少一个被选对象中选取的一个或多个所选对象中的每一个所选对象对应的第一行为；和与所述目标用户从所述一个或多个所选对象中获取的一个或多个第一所选对象中的每一个所选对象对应的第二行为。10.一种视频推荐装置，包括：第一获取单元，被配置用于获取与目标用户的当前检索图像对应的至少一个历史检索图像，所述至少一个历史检索图像中的每一个历史检索图像与所述当前检索图像的相似度大于预设值；以及第二获取单元，被配置用于获取所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：雷鸣，杨佳乐，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：