[发明专利]基于情绪感知的信息推荐方法、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种基于情绪感知的信息推荐方法、设备及存储介质。本发明通过获取用户的行为数据；对所述行为数据进行特征提取，获得情绪特征向量；将所述情绪特征向量输入已训练的信息推荐模型中，获得推荐信息；所述信息推荐模型是基于所述情绪特征向量与所述推荐信息的对应关系训练得到的。其中，通过获取用户的行为数据，并基于该行为数据控制设备，为用户推荐适合其情绪的内容，不需要监控用户的面部表情，也不需要分析用户的谈话内容，保护了用户的隐私安全。

技术领域

本发明涉及智能家电技术领域，尤其涉及基于情绪感知的信息推荐方法、设备及存储介质。

背景技术

随着人类消费需求和人工智能技术的不断发展，人们对于家用电器的智能化要求日益增加，市场上智能家用电器的种类也更加丰富，比如空调、加湿器、电暖器、灯具及电视机等。

为了实现对这些家用电器的智能控制，通常需要在用户家中安装摄像头和录音设备等设备，通过对用户面部表情分析和对说话内容的理解来对空调的温度、加湿器的湿度、灯具的光线明暗、电视机的音量大小等进行控制。

由于需要安装摄像头对用户面部表情进行监控，和需要录音设备录音后分析谈话内容，严重影响了用户的隐私安全。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种基于情绪感知的信息推荐方法、设备及存储介质，旨在解决现有技术中需要通过摄像录音等设备控制家用电器影响了用户的隐私安全的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种基于情绪感知的信息推荐方法，所述方法包括以下步骤：

获取用户的行为数据；

对所述行为数据进行特征提取，获得情绪特征向量；

将所述情绪特征向量输入已训练的信息推荐模型中，获得推荐信息；其中，所述信息推荐模型是基于所述情绪特征向量与所述推荐信息的对应关系训练得到的。

优选地，所述对所述行为数据进行特征提取，获得情绪特征向量的步骤，包括：

对所述行为数据进行特征提取，获得行为特征；

对所述行为特征进行主成分分析，获取情绪特征向量。

优选地，所述获取用户的行为数据的步骤之前，所述方法还包括：

检测是否存在所述用户的历史行为数据；

当不存在所述用户的历史行为数据时，获取历史用户的历史用户信息及所述用户的用户信息；

将所述用户信息与所述历史用户信息进行匹配，将匹配的历史用户信息对应的用户作为匹配用户，并获取所述匹配用户的第一历史情绪特征向量及所述第一历史情绪特征向量对应的第一历史推荐信息；

将所述第一历史情绪特征向量及所述第一历史推荐信息作为训练数据训练信息推荐模型，获得已训练的信息推荐模型。

优选地，所述将所述第一历史情绪特征向量及所述第一历史推荐信息作为训练数据训练信息推荐模型的步骤之后，所述方法还包括：

检测是否有所述用户的新增行为数据；

在有所述新增行为数据时，获取所述新增行为数据对应的新增情绪特征向量；

将所述新增情绪特征向量输入所述信息推荐模型中继续训练，获得已训练的信息推荐模型。

优选地，所述检测是否存在所述用户的历史行为数据的步骤之后，所述方法还包括：

当存在所述用户的历史行为数据时，获取所述用户的历史行为数据及所述历史行为数据对应的第二历史推荐信息；

对所述历史行为数据进行特征提取，获得所述用户的第二历史情绪特征向量；