一種圖片的推薦方法、裝置和系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及通信技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種圖片的推薦方法、裝置和系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]圖片推薦，也稱為圖片的相關(guān)推薦，指的是基于當前用戶觀看的內(nèi)容，向用戶推薦相關(guān)的內(nèi)容，例如，當前用戶觀看的圖片是圣彼得大教堂，則可以在相關(guān)推薦的位置為用戶推薦教堂或其他建筑相關(guān)的圖片，等等。圖片推薦，不僅有利于圖片信息的推廣，而且，也可以為用戶提供更多可能感興趣的潛在資源，便于用戶作進一步搜索或獲取，所以，在現(xiàn)有的信息推廣等領(lǐng)域中，如何對圖片進行推薦，對于改善信息推廣方案的整體性能，有著較大的意義。
[0003]傳統(tǒng)的圖片推薦方法，一般都需要通過人工事先為每幅圖片挖掘好相關(guān)圖片，然后再對這些相關(guān)的圖片進行推薦，這種方法不僅工作量大，處理效率較低，而且對于一些用戶自行上傳的圖片，則無法進行相關(guān)推薦。為了提高處理效率，現(xiàn)有技術(shù)提出了另一種方法，該方法可以基于當前圖片和圖片池中圖片的文本標簽(tag)，采用余弦方式計算圖片之間的相關(guān)度，然后基于該相關(guān)度進行推薦。
[0004]在對現(xiàn)有技術(shù)的研究和實踐過程中，本發(fā)明的發(fā)明人發(fā)現(xiàn)，采用余弦方式計算圖片之間的相關(guān)度時，需要不同圖片的標簽處于相同標簽空間，若兩個標簽文字上各異，即便是語義上相同，也會導致匹配失效，而現(xiàn)有的標簽一般劃分得都太細，因此，在進行余弦方式計算時，匹配率一般都較低，統(tǒng)計容易失效，大大影響圖片推薦的效果。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明實施例提供一種圖片的推薦方法、裝置和系統(tǒng)，可以提高匹配率，增強統(tǒng)計效果，從而改善圖片推薦效果。
[0006]本發(fā)明實施例提供一種圖片的推薦方法，包括:
[0007]獲取當前圖片的圖片信息；
[0008]根據(jù)所述圖片信息獲取相應(yīng)的聚合標簽集合，所述聚合標簽集合包括至少一個聚合標簽，所述聚合標簽由對語義相同、相近或相關(guān)的標簽進行聚類而得到；
[0009]根據(jù)所述聚合標簽集合選擇圖片，以生成推薦圖片的候選池；
[0010]計算所述當前圖片與候選池中各個圖片的相似度；
[0011]將相似度超過預(yù)置條件的圖片作為推薦圖片，并推薦所述推薦圖片。
[0012]相應(yīng)的，本發(fā)明實施例還提供一種圖片的推薦裝置，包括:
[0013]信息獲取單元，用于獲取當前圖片的圖片信息；
[0014]集合獲取單元，用于根據(jù)所述圖片信息獲取相應(yīng)的聚合標簽集合，所述聚合標簽集合包括至少一個聚合標簽，所述聚合標簽由對語義相同、相近或相關(guān)的標簽進行聚類而得到；
[0015]選擇單元，用于根據(jù)所述聚合標簽集合選擇圖片，以生成推薦圖片的候選池；
[0016]計算單元，用于計算所述當前圖片與候選池中各個圖片的相似度；
[0017]推薦單元，用于將相似度超過預(yù)置條件的圖片作為推薦圖片，并推薦所述推薦圖片。
[0018]此外的，本發(fā)明實施例還提供一種推薦系統(tǒng)，包括本發(fā)明實施例所提供的任一種圖片的推薦裝置。
[0019]本發(fā)明實施例采用將語義相同、相近或相關(guān)的標簽進行聚類，得到聚合標簽，然后，在需要進行圖片推薦時，獲取當前圖片的圖片信息，根據(jù)該圖片信息獲取相應(yīng)的聚合標簽集合，并根據(jù)該聚合標簽集合選擇圖片，以生成候選池，然后，計算該當前圖片與候選池中各個圖片的相似度，并基于該相似度進行圖片推薦，從而實現(xiàn)為用戶推薦與當前圖片相關(guān)的其他圖片的目的；由于該方案可以對圖片的原始標簽進行語義抽象，并用抽象的語義來描述圖片，從而建立圖片與圖片特征間的“泛”關(guān)系，以便在更抽象的層面建立圖片間的相關(guān)性，并基于該相關(guān)性進行圖片推薦，因此，可以將文字上各異，但是語義相同、相近或相關(guān)的標簽都關(guān)聯(lián)在一起，避免了現(xiàn)有技術(shù)中由于標簽劃分太細所導致的匹配率較低，統(tǒng)計效果差的問題，可以大大提高匹配率，增強統(tǒng)計效果，從整體上改善圖片推薦的效果。
【附圖說明】
[0020]為了更清楚地說明本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案，下面將對實施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
[0021]圖1a是本發(fā)明實施例提供的推薦系統(tǒng)的場景示意圖；
[0022]圖1b是本發(fā)明實施例提供的圖片的推薦方法的流程圖；
[0023]圖2是本發(fā)明實施例提供的圖片的推薦方法的另一流程圖；
[0024]圖3a是本發(fā)明實施例提供的圖片的推薦裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0025]圖3b是本發(fā)明實施例提供的圖片的推薦裝置的另一結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實施方式】
[0026]下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。
[0027]本發(fā)明實施例提供一種圖片的推薦方法、裝置和系統(tǒng)。
[0028]參見圖la，該推薦系統(tǒng)可以包括服務(wù)器，其中，該服務(wù)器可以集成本發(fā)明實施例所提供的任一種圖片的推薦裝置，此外，該推薦系統(tǒng)還可以包括其他的設(shè)備，比如用戶終端等。
[0029]其中，服務(wù)器可以將語義相同、相近或相關(guān)的標簽進行聚類，得到聚合標簽，并建立聚合標簽與圖片的映射關(guān)系，其中，一張圖片可以對應(yīng)有多個聚合標簽，為了描述方便，可以將這多個聚合標簽稱為該圖片的聚合標簽集合。這樣，當用戶通過用戶終端瀏覽或搜索某張圖片時，則服務(wù)器可以獲取該當前圖片的圖片信息，根據(jù)該圖片信息獲取相應(yīng)的聚合標簽集合，然后，根據(jù)該聚合標簽集合選擇圖片，以生成推薦圖片的候選池，并計算該當前圖片與候選池中各個圖片的相似度，再然后，便可以基于該相似度來進行圖片的推薦，比如，可以將相似度超過預(yù)置條件的圖片作為推薦圖片，并推薦該推薦圖片，等等。
[0030]以下將分別進行詳細說明。
[0031]實施例一、
[0032]本實施例將從圖片的推薦裝置的角度進行描述，該圖片的推薦裝置具體可以集成在服務(wù)器等設(shè)備中。
[0033]—種圖片的推薦方法，包括:獲取當前圖片的圖片信息；根據(jù)該圖片信息獲取相應(yīng)的聚合標簽集合；根據(jù)該聚合標簽集合選擇圖片，以生成推薦圖片的候選池；計算該當前圖片與候選池中各個圖片的相似度；將相似度超過預(yù)置條件的圖片作為推薦圖片，并推薦該推薦圖片。
[0034]如圖1b所示，該圖片的推薦方法的具體流程可以如下:
[0035]101、獲取當前圖片的圖片信息。
[0036]例如，如果用戶通過用戶終端瀏覽、搜索或下載圖片A時，則此時該圖片的推薦裝置便可以獲取圖片A的圖片信息，等等。
[0037]其中，該圖片信息可以包括該圖片的名稱和文本描述等，還可以包括該圖片的大小、格式和/或圖片源地址等信息。
[0038]102、根據(jù)該圖片信息獲取相應(yīng)的聚合標簽集合(topic)。
[0039]其中，該聚合標簽集合包括至少一個聚合標簽，該聚合標簽由對語義相同、相近或相關(guān)的標簽進行聚類而得到，即，該圖片的推薦方法還可以包括如下步驟:
[0040](I)獲取各個圖片的原始標簽。
[0041]例如，具體可以收集各個圖片的圖片信息，從圖片信息中獲取對圖片的文本描述，對該文本描述進行分詞，以確定原始標簽(tag)。
[0042](2)基于語義模型，獲取語義相同、相近或相關(guān)的原始標簽，得到相近標簽。
[0043]其中，該語義模型可以根據(jù)實際應(yīng)用的需求進行設(shè)置，比如，可以為語義模型(LDA, word2vec)等。<