[发明专利]基于用户情感信息的资源推荐方法、智能设备及存储介质

说明书

本发明公开了基于用户情感信息的资源推荐方法、智能设备及存储介质，所述方法包括：实时监测并采集用户的情感信息，并对所述情感信息进行预处理；将完成预处理的情感信息输入到深度学习网络模型中提取情感特征，并调取预先根据用户在智能设备的操作习惯和个人兴趣生成的爱好特征；结合用户的情感特征和爱好特征生成资源推荐结果，并经过过滤处理后将最终推荐结果反馈给用户。本发明通过实时采集并分析的用户情感特征，深度学习网络模型分析用户情感状态，对资源推荐进行优化，增加用户情感信息，进一步发掘用户的个性化需求，基于用户已经感兴趣的资源中继续过滤出更满足用户需求的资源推荐给用户，更加智能化和人性化。

技术领域

本发明涉及资源推荐技术领域，尤其涉及一种基于用户情感信息的资源推荐方法、智能设备及存储介质。

背景技术

个性化推荐旨在根据用户的需求，向用户提供个性化的信息服务和决策支持，近年来已经出现了许多非常成功的推荐实例，一般的推荐方式从以下几个方面获取用户信息进行分析推荐：

(1)用户属性：人口统计学信息，包括年龄、性别等；

(2)用户手动输入的信息：包括用户在搜索引擎中输入的关键词，用户反馈的信息，对推荐对象的喜好程度等；

(3)用户的浏览行为和浏览内容：包括浏览次数、频率、停留时间等，浏览页面时的操作(收藏、保存、复制等)等。服务器端保存的日志也能较好地记录用户的浏览行为和内容。

但是现有技术中的推荐方式没有考虑到用户的情感信息，例如用户的表情、语音等真实的情感信息，所推荐的内容只是基于现有的文字信息和用户的行为分析数据，无法智能化、人性化为用户进行资源等的推荐。

因此，现有技术还有待于改进和发展。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术缺陷，本发明提供一种基于用户情感信息的资源推荐方法、智能设备及存储介质，通过实时采集并分析的用户情感特征，深度学习网络模型分析用户情感状态，对资源推荐进行优化，除了基于用户偏好进行推荐外，能够针对用户的情绪状态对推荐内容进行调整，增加用户情感信息，进一步发掘用户的个性化需求，基于用户已经感兴趣的资源中继续过滤出更满足用户需求的资源推荐给用户，更加智能化和人性化。

本发明解决技术问题所采用的技术方案如下：

一种基于用户情感信息的资源推荐方法，其中，所述基于用户情感信息的资源推荐方法包括：

实时监测并采集用户的情感信息，并对所述情感信息进行预处理；

将完成预处理的情感信息输入到深度学习网络模型中提取情感特征，并调取预先根据用户在智能设备的操作习惯和个人兴趣生成的爱好特征；

结合用户的情感特征和爱好特征生成资源推荐结果，并经过过滤处理后将最终推荐结果反馈给用户。

所述的基于用户情感信息的资源推荐方法，其中，所述实时监测并采集用户的情感信息，并对所述情感信息进行预处理具体包括：

实时检测并采集用户的情感信息，所述情感信息包括表情图像、语音声调以及语言文本；

将采集的用户的情感信息进行预处理，得到计算机能够进行运算和存储的原始数据。

所述的基于用户情感信息的资源推荐方法，其中，所述将采集的用户的情感信息进行预处理具体包括：

当采集用户的情感信息为表情图像时，进行人脸检测，实现人脸与背景噪声的分离，并经过直方图均衡化和几何归一化的预处理，使输入的图像进行标准化；

当采集用户的情感信息为语音声调时，经过数字化、端点检测、预加重、分帧以及加窗的预处理，去除噪音；