[发明专利]一种图集个性化推荐的方法、装置、服务器和存储介质

说明书

技术领域

本发明实施例涉及通信技术领域，尤其涉及一种图集个性化推荐的方法、装置、服务器和存储介质。

背景技术

随着网络技术的发展，个性化推荐在互联网中的应用越来越广泛，准确的推荐可以帮助用户更快找到所需的内容，节约用户的时间。

目前个性化推荐的方案主要基于文本标签体系进行的，参见图1，首先挖掘可推荐资源的文本标签，并基于文本标签构建用户的兴趣模型，进而进行个性化推荐。然而这种完全基于文本进行的个性化推荐方式，在图集资源的推荐时，存在一定的局限性。

发明内容

本发明实施例提供一种图集个性化推荐的方法、装置、服务器和存储介质，可以提高个性化推荐的准确率。

第一方面，本发明实施例提供了一种图集个性化推荐的方法，包括：

确定用户的视觉兴趣点；

将所述用户的视觉兴趣点与预先构建的图集资源与视觉兴趣点之间的关联关系进行匹配，得到候选图集资源；

对所述候选图集资源进行排序；

依据排序结果为用户推荐图集资源。

第二方面，本发明实施例还提供了一种图集个性化推荐的装置，该装置包括：

视觉兴趣点模块，用于确定用户的视觉兴趣点；

候选图集资源模块，用于将所述用户的视觉兴趣点与预先构建的图集资源与视觉兴趣点之间的关联关系进行匹配，得到候选图集资源；

初步排序模块，用于对所述候选图集资源进行排序；

推荐模块，用于依据排序结果为用户推荐图集资源。

第三方面，本发明实施例还提供了一种服务器，所述服务器包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上所述的图集个性化推荐的方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上所述的图集个性化推荐的方法。

本发明实施例通过确定用户的视觉兴趣点，将所述用户的视觉兴趣点与预先构建的图集资源与视觉兴趣点之间的关联关系进行匹配，得到候选图集资源，并且对所述候选图集资源进行排序，随后依据排序结果为用户推荐图集资源。本发明实施例提供的技术方案增加了基于视觉兴趣点进行个性化推荐，能更好的理解用户对图集的兴趣和需求，弥补了基于文本进行个性化推荐方式的局限性，提高了可触发的资源数和用户数，从而提高个性化推荐的准确率，达到更好的推荐效果。

附图说明

图1为现有技术中基于文本进行的个性化推荐方法的示意图；

图2a为本发明实施例一中的图集个性化推荐的方法的流程图；

图2b为本发明实施例一中的图集个性化推荐的方法中用户视觉兴趣模型构建的示意图；

图3为发明实施例二中的图集个性化推荐的方法的流程图；

图4为本发明实施例三中的图集个性化推荐的装置的结构示意图；

图5为本发明实施例四中的服务器的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

实施例一

图2a为本发明实施例一中的图集个性化推荐的方法的流程图，本实施例可适用于图集个性化推荐的情况，该方法可以由图集个性化推荐的装置来执行，具体可以包括如下：

S110、确定用户的视觉兴趣点。

其中，所述视觉兴趣点可以是当用户对图集资源有展现和/或点击行为时对相应的图集资源添加的视觉标签，视觉兴趣点可以包括视觉精准标签和视觉泛标签，其中视觉精准标签是指针对特定实体的细粒度标签，视觉泛标签是指针对特征类别的粗粒度标签。图集资源中包含有多张图片，还可以包含图片的相关文本信息。一图集资源可以有一个或多个视觉精准标签和视觉泛标签。例如针对一包含千与千寻图片的图集资源，该图集资源的细粒度标签可以是千与千寻，粗粒度标签可以是动漫；针对一包含国家图书馆图片的图集资源，该图集资源的细粒度标签可以是国家图书馆，粗粒度标签可以是建筑物。