[发明专利]一种基于深度哈希检索的图像推荐方法、系统及终端设备

权利要求书

1.一种基于深度哈希检索的图像推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

通过爬虫程序从互联网上爬取图像数据，并对所述图像数据进行预处理，得到预处理后的图像数据；

将所述预处理后的图像数据输入至已训练的深度哈希模型中，得到哈希值，并基于所述哈希值，确定图像候选集；

获取用户历史交互数据，将所述用户历史交互数据与所述图像候选集输入至预设的排序模型中，得到图像推荐列表，并将所述图像推荐列表反馈给用户。

2.根据权利要求1所述的基于深度哈希检索的图像推荐方法，其特征在于，所述对所述图像数据进行预处理，得到预处理后的图像数据，包括：

对所述图像数据进行格式检测、图片清洗以及图片索引。

3.根据权利要求1所述的基于深度哈希检索的图像推荐方法，其特征在于，所述基于所述哈希值，确定图像候选集，包括：

获取索引数据库，所述索引数据库中包括所述图像数据所对应的图像特征；

基于所述哈希值与所述图像特征，确定所述图像候选集。

4.根据权利要求3所述的基于深度哈希检索的图像推荐方法，其特征在于，所述基于所述哈希值与所述图像特征，确定所述图像候选集，包括：

基于所述哈希值，计算所述图像数据的图像特征彼此之间的相似度，并获取所述相似度高于预设阈值的图像特征，得到候选图像特征；

基于所述候选图像特征，得到候选图像数据，并将所述候选图像数据作为所述图像候选集。

5.根据权利要求1所述的基于深度哈希检索的图像推荐方法，其特征在于，所述获取用户历史交互数据，包括：

获取用户在历史时间段内通过浏览、点击、收藏图片生成历史查询项，并将所述历史查询项作为所述用户历史交互数据。

6.根据权利要求1所述的基于深度哈希检索的图像推荐方法，其特征在于，所述将所述用户历史交互数据与所述图像候选集输入至预设的排序模型中，得到图像推荐列表，包括：

根据所述用户历史交互数据，确定所述历史查询项所对应的反馈行为数据；

基于所述排序模型，根据所述反馈行为数据，对所述图像候选集中每一张图像数据进行排序，输出所述图像推荐列表。

7.根据权利要求6所述的基于深度哈希检索的图像推荐方法，其特征在于，所述基于所述排序模型，根据所述反馈行为数据，对所述图像候选集中每一张图像数据进行排序，输出所述图像推荐列表，包括：

基于所述排序模型，对所述图像候选集中每一张图像数据进行贝叶斯分析得到的最大后验概率；

基于所述最大后验概率对所述图像候选集中每一张图像数据进行排序，输出所述图像推荐列表。

8.一种基于深度哈希检索的图像推荐系统，其特征在于，所述系统包括：

图像数据处理模块，用于通过爬虫程序从互联网上爬取图像数据，并对所述图像数据进行预处理，得到预处理后的图像数据；

图像候选集确定模块，用于将所述预处理后的图像数据输入至已训练的深度哈希模型中，得到哈希值，并基于所述哈希值，确定图像候选集；

图像推荐模块，用于获取用户历史交互数据，将所述用户历史交互数据与所述图像候选集输入至预设的排序模型中，得到图像推荐列表，并将所述图像推荐列表反馈给用户。

9.一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的基于深度哈希检索的图像推荐程序，所述处理器执行所述基于深度哈希检索的图像推荐程序时，实现如权利要求1-7任一项所述的基于深度哈希检索的图像推荐方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有基于深度哈希检索的图像推荐程序，所述基于深度哈希检索的图像推荐程序被处理器执行时，实现如权利要求1-7任一项所述的基于深度哈希检索的图像推荐方法的步骤。