本发明专利技术涉及人工智能技术，揭露一种活动信息推送方法，包括：获取用户的GeoHash地址编码及用户的人脸图像，获取多个预设活动的GeoHah地址编码，计算所述用户的GeoHash地址编码与每个所述预设活动的GeoHash地址编码之间的相似度，从所述多个预设活动中，选择大于预设相似度阈值的相似度对应的活动作为备选活动，对所述人脸图像进行表情特征提取，得到表情特征图像，利用预先训练的表情识别模型对所述表情特征图像进行用户情绪预测，得到用户情绪，从所述备选活动中，选择与所述用户情绪相匹配的活动信息，并推送给所述用户。本发明专利技术还提出一种活动信息推送装置、设备以及介质。本发明专利技术可以提升活动信息推送的精准性及用户体验。以提升活动信息推送的精准性及用户体验。以提升活动信息推送的精准性及用户体验。
【技术实现步骤摘要】
活动信息推送方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种活动信息推送方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]随着现代科学技术的发展，人们的活动范围越来越广，相应地与外界的交互也越来越多。通常人们会通过随身携带的移动终端，频繁的接收到不同信息来源的各种推荐活动信息，例如，银行沙龙活动、社区便民活动、商家促销活动等。通常企业或商家根据人们的历史活动参与情况或人们的基本信息进行活动消息的推送，这种推送方式忽略了人们的当前状态，所推荐的活动信息并不精准，往往会造成人们的反感。
技术实现思路
[0003]本专利技术提供一种活动信息推送方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于提升活动信息推送的准确性。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供的一种活动信息推送方法，包括：
[0005]获取用户的所述备选活动中及用户的人脸图像；
[0006]获取多个预设活动的GeoHah地址编码，计算所述用户的GeoHash地址编码与每个所述预设活动的GeoHash地址编码之间的相似度，从所述多个预设活动中，选择大于预设相似度阈值的相似度对应的活动作为备选活动；
[0007]对所述人脸图像进行表情特征提取，得到表情特征图像；
[0008]利用预先训练的表情识别模型对所述表情特征图像进行用户情绪预测，得到用户情绪；
[0009]从所述备选活动中，选择与所述用户情绪相匹配的活动信息，并推送给所述用户。
[0010]可选地，所述获取用户的GeoHash地址编码，包括：
[0011]监测到用户访问预设的应用时，向所述应用的预设浏览器发送获取用户地理位置的请求；
[0012]接收所述预设浏览器返回的所述用户的地理位置，其中包括所述用户所在地理位置的经度和纬度；
[0013]利用GeoHash算法，根据所述经度及所述纬度生成所述用户的GeoHash地址编码。
[0014]可选地，所述计算所述用户的GeoHash编码与每个所述预设活动的GeoHash地址编码之间的相似度，包括：
[0015]分别判断所述用户的GeoHash地址编码第i位字符与每个所述预设活动的GeoHash地址编码第i位字符是否相同，其中i＝1、2、3
…
.n；
[0016]若所述用户的GeoHash地址编码第i位字符与所述预设活动的GeoHash地址编码第i位字符相同，则利用i+1更新所述i，并返回上述的分别判断所述用户的GeoHash地址编码第i位字符与每个所述预设活动的GeoHash地址编码第i位字符是否相同的步骤；
[0017]若所述用户的GeoHash地址编码第i位字符与所述预设活动的GeoHash地址编码第i位字符不相同，利用i
‑
1得到所述用户的GeoHash地址编码与每个所述预设活动的GeoHash地址编码之间的相似度。
[0018]可选地，所述对所述人脸图像进行表情特征提取之前，所述方法还包括：
[0019]对所述人脸图像执行灰度转换操作，得到灰度人脸图像；
[0020]对所述灰度人脸图像进行降噪处理；
[0021]对降噪后的所述灰度人脸图像进行对比度增强。
[0022]可选地，所述利用预先训练的表情识别模型对所述表情特征图像进行用户情绪预测，包括：
[0023]利用预先训练的表情识别模型对所述表情特征图像进行特征向量的提取；
[0024]利用预设的激活函数计算所述特征向量与预设的多个情绪标签之间的概率值；
[0025]选择所述概率值最大的情绪标签作为所述用户情绪。
[0026]可选地，所述选择与所述用户情绪相匹配的活动信息，包括：
[0027]根据预设的情绪与活动映射关系表，查找得到所述用户情绪对应的活动名称。
[0028]从与所述用户地理位置信息相匹配的活动信息中，获取所述活动名称对应的活动信息。
[0029]可选地，还包括对所述表情识别模型的训练，所述训练包括：
[0030]获取预先收集的人脸表情图像及对应的标签；
[0031]通过所述表情识别模型的卷积层对所述人脸表情图像进行卷积操作，得到所述人脸表情图像的特征向量；
[0032]利用所述表情识别模型的池化层对所述特征向量进行池化操作，通过所述表情识别模型的激活层的激活函数对池化后的所述特征向量进行计算，得到训练值；
[0033]利用预设的损失函数计算所述训练值和所述标签之间的损失值；
[0034]若所述损失值大于预设的损失阈值，则对所述表情识别模型的参数进行调整，并返回上述的通过所述表情识别模型的卷积层对所述人脸表情图像进行卷积操作的步骤；
[0035]若所述损失值小于或等于预设的损失阈值，退出所述训练，得到所述预先训练的表情识别模型。
[0036]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种活动信息推送装置，所述装置包括：
[0037]用户信息获取模块，用于获取用户的GeoHash地址编码及用户的人脸图像；
[0038]按位置筛选活动模块，用于获取多个预设活动的GeoHah地址编码，计算所述用户的GeoHash地址编码与每个所述预设活动的GeoHash地址编码之间的相似度，从所述多个预设活动中，选择大于预设相似度阈值的相似度对应的活动作为备选活动；
[0039]用户情绪预测模块，用于对所述人脸图像进行表情特征提取，得到表情特征图像；利用预先训练的表情识别模型对所述表情特征图像进行用户情绪预测，得到用户情绪；
[0040]按情绪筛选活动模块，用于从所述备选活动中，选择与所述用户情绪相匹配的活动信息，并推送给所述用户。
[0041]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
[0042]存储器，存储至少一个指令；及
[0043]处理器，执行所述存储器中存储的指令以实现上述所述的活动信息推送方法。
[0044]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个指令，所述至少一个指令被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的活动信息推送方法。
[0045]本专利技术申请通过获取用户的GeoHash地址编码及用户的人脸图像，获取多个预设活动的GeoHah地址编码，计算所述用户的GeoHash地址编码与每个所述预设活动的GeoHash地址编码之间的相似度，从所述多个预设活动中，选择大于预设相似度阈值的相似度对应的活动作为备选活动，利用预先训练的表情识别模型对所述人脸图像进行情绪预测，得到用户情绪，进一步地，从所述备选活动中筛选出与所述用户情绪相匹配的活动信息，将所述活动信息推动给所述用户，从而提升了活动信息推送的精准性及用户体验。
附图说明
[0046]图1为本专利技术一实施例提供的活动信息推送方法的流程示意图；
[0047]图2为图1所示活动信息本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种活动信息推送方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户的GeoHash地址编码及用户的人脸图像；获取多个预设活动的GeoHah地址编码，计算所述用户的GeoHash地址编码与每个所述预设活动的GeoHash地址编码之间的相似度，从所述多个预设活动中，选择大于预设相似度阈值的相似度对应的活动作为备选活动；对所述人脸图像进行表情特征提取，得到表情特征图像；利用预先训练的表情识别模型对所述表情特征图像进行用户情绪预测，得到用户情绪；从所述备选活动中，选择与所述用户情绪相匹配的活动信息，并推送给所述用户。2.如权利要求1所述的活动信息推送方法，其特征在于，所述获取用户的GeoHash地址编码，包括：监测到用户访问预设的应用时，向所述应用的预设浏览器发送获取用户地理位置的请求；接收所述预设浏览器返回的所述用户的地理位置，其中包括所述用户所在地理位置的经度和纬度；利用GeoHash算法，根据所述经度及所述纬度生成所述用户的GeoHash地址编码。3.如权利要求1所述的活动信息推送方法，其特征在于，所述计算所述用户的GeoHash编码与每个所述预设活动的GeoHash地址编码之间的相似度，包括：分别判断所述用户的GeoHash地址编码第i位字符与每个所述预设活动的GeoHash地址编码第i位字符是否相同，其中i＝1、2、3
…
.n；若所述用户的GeoHash地址编码第i位字符与所述预设活动的GeoHash地址编码第i位字符相同，则利用i+1更新所述i，并返回上述的分别判断所述用户的GeoHash地址编码第i位字符与每个所述预设活动的GeoHash地址编码第i位字符是否相同的步骤；若所述用户的GeoHash地址编码第i位字符与所述预设活动的GeoHash地址编码第i位字符不相同，利用i
‑
1得到所述用户的GeoHash地址编码与每个所述预设活动的GeoHash地址编码之间的相似度。4.如权利要求1所述的活动信息推送方法，其特征在于，所述对所述人脸图像进行表情特征提取之前，所述方法还包括：对所述人脸图像执行灰度转换操作，得到灰度人脸图像；对所述灰度人脸图像进行降噪处理；对降噪后的所述灰度人脸图像进行对比度增强。5.如权利要求1所述的活动信息推送方法，其特征在于，所述利用预先训练的表情识别模型对所述表情特征图像进行用户情绪预测，包括：利用预先训练的表情识别模型对所述表情特征图像进行特征向量的提...
【专利技术属性】
技术研发人员：夏斯勇，
申请(专利权)人：平安银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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