[发明专利]一种网络素材的智能推荐方法、系统、计算机设备及介质

说明书

本发明提供的一种网络素材的智能推荐方法、系统、计算机设备以及存储介质，方案方法包括：获取第一素材文件，对所述第一素材文件进行标签化预处理，根据标签化预处理后的所述第一素材文件构建得到知识图谱；获取用户输入指令，从所述用户输入指令中提取得到第一关键词；根据所述第一关键词在所述知识图谱中进行匹配，根据匹配结果筛选得到第二素材文件，根据所述第二素材文件生成模板文件；方案基于知识图谱，以使得素材的分类不在局限于素材本身的属性分类，为用户提供了更为丰富的可选择内容，方案可实现用户的设计概念形成创意创作产出，模板的组合多样化，概念关联搜索更具有普适性，可广泛应用于计算机技术领域。

技术领域

本发明属于计算机技术领域，尤其是一种网络素材的智能推荐方法、系统、计算机设备以及存储介质。

背景技术

现有技术中，各类的创意平台以及相应的软件，在智能化生成创意内容的过程中，将存储在平台中的素材，通过一定的重组排版，输出固定的模板，用户可以通过其具体需求进行选择，或者通过模板的分类找到同类别的创意内容模板；但通过现有技术方案所生成的模板，由于素材和模板排版固定化，给到不同的用户会存在单一化，可选择内容比较有限的问题。

发明内容

有鉴于此，为至少部分解决上述技术问题之一，本发明实施例目的在于提供一种推荐方案更为丰富，适用场景更为宽泛的网络素材的智能推荐方法，以及提供了能够对应实现该方法的系统、设备以及存储介质。

第一方面，本申请的技术方案提供了一种网络素材的智能推荐方法，其步骤包括：

获取第一素材文件，对所述第一素材文件进行标签化预处理，根据标签化预处理后的所述第一素材文件构建得到知识图谱；

获取用户输入指令，从所述用户输入指令中提取得到第一关键词；

根据所述第一关键词在所述知识图谱中进行匹配，根据匹配结果筛选得到第二素材文件，根据所述第二素材文件生成模板文件。

在本申请方案的一种可行的实施例中，所述对所述第一素材文件进行标签化预处理这一步骤，其包括以下步骤至少之一：

获取所述第一素材文件尺寸信息以及格式信息，生成属性标签；

获取所述第一素材文件中像素的颜色值，根据所述颜色值生成色彩标签；

获取所述第一素材文件的图像边缘，根据所述图像边缘提取得到图像纹理以及形状特征，根据所述图像纹理以及所述形状特征生成内容标签；

通过预先训练的深度学习模型生成所述第一素材文件的风格标签。

在本申请方案的一种可行的实施例中，所述根据标签化预处理后的所述第一素材文件构建得到知识图谱这一步骤，包括：

根据所述第一素材文件的至少一个标签，获取得到第三素材文件；

将至少一个所述标签作为第二关键词，根据所述第三素材文件的元素与所述第二关键词之间的关联关系，生成所述知识图谱的连接线；

将所述第二关键词以及所述元素作为节点，结合所述连接线构建得到所述知识图谱。

在本申请方案的一种可行的实施例中，所述根据所述第三素材文件的元素与所述第二关键词之间的关联关系这一步骤，包括：

根据所述第二关键词进行相似度匹配从所述第三素材文件筛选得到所述元素；

根据所述元素在所述第三素材文件的内容占比确定关联度值；所述关联度值用于表征所述关联关系。

在本申请方案的一种可行的实施例中，在获取得到第三素材文件这一步骤之后，所述方法还包括以下步骤：

对所述第三素材文件进行去噪处理，将去噪处理后的所述第三素材文件进行标准化处理，得到若干候选元素。