一種基于用戶行為的信息推薦方法及裝置的制造方法
【專利摘要】本發明涉及人機交互領域，公開了一種基于用戶行為的信息推薦方法及裝置，由此解決了現有技術中獲得視頻數據的效率較低的技術問題。該方法包括：獲得電子設備的用戶針對視頻數據的歷史觀看記錄；基于所述歷史觀看記錄，確定出所述用戶針對各類臉部特征的偏好信息；向所述用戶提供與所述偏好信息對應的視頻數據。達到了提高獲取視頻數據的效率的技術效果。
【專利說明】
一種基于用戶行為的信息推薦方法及裝置
技術領域
[0001]本發明涉及人機交互領域，尤其涉及一種基于用戶行為的信息推薦方法及裝置。
【背景技術】
[0002]隨著科學技術的不斷發展，電子技術也得到了飛速的發展，電子產品的種類也越來越多，人們也享受到了科技發展帶來的各種便利。現在人們可以通過各種類型的電子設備，享受隨著科技發展帶來的舒適生活。例如，智能手機、平板電腦等電子設備已經成為人們生活中一個重要的組成部分，用戶可以使用智能手機、平板電腦等電子設備來聽音樂、玩游戲等等，以減輕現代快節奏生活所帶來的壓力。
[0003]通常情況下，電子設備都具備網絡訪問功能，可以通過網絡訪問功能觀看各種節目，例如:點播節目、直播節目等等，還可以通過網絡訪問功能觀看其他視頻數據，現有技術中，往往需要用戶手動搜索視頻數據，故而存在著獲得視頻數據的效率較低的技術問題。
【發明內容】
[0004]鑒于上述問題，提出了本發明以便提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的基于用戶行為的信息推薦方法及裝置。
[0005]第一方面，本發明實施例提供一種基于用戶行為的信息推薦方法，包括:
[0006]獲得電子設備的用戶針對視頻數據的歷史觀看記錄；
[0007]基于所述歷史觀看記錄，確定出所述用戶針對各類臉部特征的偏好信息；
[0008]向所述用戶提供與所述偏好信息對應的視頻數據。
[0009]可選的，所述歷史觀看記錄包括:歷史觀看次數、歷史觀看時長、歷史贈送虛擬禮物信息中的至少一種記錄。
[0010]可選的，如果所述視頻數據為主播節目，所述基于所述歷史觀看記錄，確定出所述用戶針對各類臉部特征的偏好信息，包括:
[0011 ]獲取所述歷史觀看記錄所包含的各個主播的臉部特征；
[0012]基于所述歷史觀看記錄確定出所述用戶針對每類臉部特征的偏好評分值；
[0013]獲取按照所述偏好評分值按照從高到低排序位于前預設位的主播作為所述M個主播;或者，獲取所述偏好評分值大于預設評分值的主播作為所述M個主播。
[0014]可選的，所述基于所述歷史觀看記錄確定出所述用戶針對每類臉部特征的偏好評分值，包括:
[0015]針對每類臉部特征，確定出其在每類歷史觀看記錄下的評分值；
[0016]將對應臉部特征在每類歷史觀看記錄下的評分值基于權值相加獲得對應臉部特征的所述偏好評分值。
[0017]可選的，所述向所述用戶提供與所述偏好信息對應的主播節目，還包括:
[0018]基于所述歷史觀看記錄確定出所述用戶所偏好的主播節目的第一類別；
[0019]向所述用戶提供在所述第一類別下所述偏好信息所對應的所述主播節目。
[0020]可選的，所述向所述用戶提供與所述偏好信息對應的主播節目，包括:
[0021 ]確定出所述偏好信息所對應的第一臉部特征；
[0022]確定出包含所述第一臉部特征的至少一個主播；
[0023]向所述用戶推薦所述至少一個主播的所述主播節目。
[0024]可選的，所述向所述用戶推薦所述至少一個主播的所述主播節目，包括:
[0025]向所述用戶推薦所述至少一個主播的主播節目中屬于所述第一類別的主播節目。
[0026]可選的，所述向所述用戶提供與所述偏好信息對應的主播節目，包括:
[0027]確定出所述偏好信息所對應的第一臉部特征；
[0028]將所述第一臉部特征與各個主播節目中的主播的臉部特征進行匹配，確定出主播的臉部特征與所述第一臉部特征匹配的主播節目；
[0029]向所述用戶推薦主播的臉部特征與所述第一臉部特征匹配的主播節目。
[0030]可選的，所述向所述用戶推薦主播的臉部特征與所述第一臉部特征匹配的主播節目，包括:
[0031]向所述用戶推薦主播的臉部特征與所述第一臉部特征匹配的主播節目中屬于所述第一類別的主播節目。
[0032]可選的，如果所述向所述用戶提供的主播節目包含N條主播節目，N為正整數，所述向所述用戶提供與所述偏好信息對應的主播節目，包括:
[0033]對所述N條主播節目基于所述偏好信息進行排序；
[0034]將排序后的所述N條主播節目推薦給所述用戶。
[0035]第二方面，本發明實施例提供一種基于用戶行為的信息推薦裝置，包括:
[0036]獲得模塊，用于獲得電子設備的用戶針對視頻數據的歷史觀看記錄；
[0037]第一確定模塊，用于基于所述歷史觀看記錄，確定出所述用戶針對各類臉部特征的偏好信息；
[0038]提供模塊，用于向所述用戶提供與所述偏好信息對應的視頻數據。
[0039]可選的，所述歷史觀看記錄包括:歷史觀看次數、歷史觀看時長、歷史贈送虛擬禮物信息中的至少一種記錄。
[0040]可選的，如果所述視頻數據為主播節目，所述第一確定模塊，包括:
[0041 ]第一獲取單元，用于獲取所述歷史觀看記錄所包含的各個主播的臉部特征；
[0042]第一確定單元，用于基于所述歷史觀看記錄確定出所述用戶針對每類臉部特征的偏好評分值；
[0043]第二獲取單元，用于獲取按照所述偏好評分值按照從高到低排序位于前預設位的主播作為所述M個主播;或者，獲取所述偏好評分值大于預設評分值的主播作為所述M個主播。
[0044]可選的，所述第一確定單元，包括:
[0045]確定子單元，用于針對每類臉部特征，確定出其在每類歷史觀看記錄下的評分值；
[0046]加和子單元，用于將對應臉部特征在每類歷史觀看記錄下的評分值基于權值相加獲得對應臉部特征的所述偏好評分值。
[0047]可選的，所述裝置還包括:
[0048]第二確定模塊，用于基于所述歷史觀看記錄確定出所述用戶所偏好的主播節目的第一類別；
[0049]所述提供模塊，用于向所述用戶提供在所述第一類別下所述偏好信息所對應的所述主播節目。
[0050]可選的，所述提供模塊，包括:
[0051]第二確定單元，用于確定出所述偏好信息所對應的第一臉部特征；
[0052]第三確定單元，用于確定出包含所述第一臉部特征的至少一個主播；
[0053]第一推薦單元，用于向所述用戶推薦所述至少一個主播的所述主播節目。
[0054]可選的，所述第一推薦單元，用于:
[0055]向所述用戶推薦所述至少一個主播的主播節目中屬于所述第一類別的主播節目。
[0056]可選的，所述提供模塊，包括:
[0057]第四確定單元，用于確定出所述偏好信息所對應的第一臉部特征；
[0058]匹配單元，用于將所述第一臉部特征與各個主播節目中的主播的臉部特征進行匹配，確定出主播的臉部特征與所述第一臉部特征匹配的主播節目；
[0059]第二推薦單元，用于向所述用戶推薦主播的臉部特征與所述第一臉部特征匹配的主播節目。
[0060]可選的，所述第二推薦單元，用于:
[0061]向所述用戶推薦主播的臉部特征與所述第一臉部特征匹配的主播節目中屬于所述第一類別的主播節目。
[0062]可選的，如果所述向所述用戶提供的主播節目包含N條主播節目，N為正整數，所述提供模塊，包括:
[0063]排序單元，用于對所述N條主播節目基于所述偏好信息進行排序；
[0064]第三推薦單元，用于將排序后的所述N條主播節目推薦給所述用戶。
[0065]本申請實施例中提供的技術方案，至少具有如下技術效果或優點:
[0066]由于在本發明實施例中，可以獲得電子設備的用戶針對視頻數據的歷史觀看記錄;然后基于所述歷史觀看記錄，確定出所述用戶針對各類臉部特征的偏好信息;進而向所述用戶提供與所述偏好信息對應的視頻數據，也就是說，不需要用戶的搜索操作就可以向用戶提供與用戶針對臉部特征的偏好信息對應的視頻數據，故而達到了提高獲得視頻數據的效率的技術效果，且是基于用戶的歷史觀看數據獲得用戶針對臉部特征的偏好信息，因此所提供的視頻數據也較為精確，能夠較好的滿足用戶的需求。
[0067]上述說明僅是本發明技術方案的概述，為了能夠更清楚了解本發明的技術手段，而可依照說明書的內容予以實施，并且為了讓本發明的上述和其它目的、特征和優點能夠更明顯易懂，以下特舉本發明的【具體實施方式】。
【附圖說明】
[0068]通過閱讀下文優選實施方式的詳細描述，各種其他的優點和益處對于本領域普通技術人員將變得清楚明了。附圖僅用于示出優選實施方式的目的，而并不認為是對本發明的限制。而且在整個附圖中，用相同的參考符號表示相同的部件。在附圖中:
[0069]圖1示出了根據本發明一個實施例的基于用戶行為的信息推薦方法的流程圖；
[0070]圖2示出了根據本發明一個實施例的基于用戶行為的信息推薦裝置的結構圖。
【具體實施方式】
[0071]本發明實施例提供了一種基于用戶行為的信息推薦方法及裝置，用以解決現有技術獲得視頻數據的效率較低的技術問題。
[0072]本申請實施例中的技術方案，總體思路如下:
[0073]首先獲得電子設備的用戶針對視頻數據的歷史觀看記錄;然后基于所述歷史觀看記錄，確定出所述用戶針對各類臉部特征的偏好信息;進而向所述用戶提供與所述偏好信息對應的視頻數據，也就是說，不需要用戶的搜索操作就可以向用戶提供與用戶針對臉部特征的偏好信息對應的視頻數據，故而達到了提高獲得視頻數據的效率的技術效果，且是基于用戶的歷史觀看數據獲得用戶針對臉部特征的偏好信息，因此所提供的視頻數據也較為精確，能夠較好的滿足用戶的需求。
[0074]下面將參照附圖更詳細地描述本公開的示例性實施例。雖然附圖中顯示了本公開的示例性實施例，然而應當理解，可以以各種形式實現本公開而不應被這里闡述的實施例所限制。相反，提供這些實施例是為了能夠更透徹地理解本公開，并且能夠將本公開的范圍完整的傳達給本領域的技術人員。
[0075]第一方面，本發明實施例提供一種基于用戶行為的信息推薦方法，請參考圖1，包括:
[0076]步驟SlOl:獲得電子設備的用戶針對視頻數據的歷史觀看記錄；
[0077]步驟S102:基于所述歷史觀看記錄，確定出所述用戶針對各類臉部特征的偏好信息;
[0078]步驟S103:向所述用戶提供與所述偏好信息對應的視頻數據。
[0079]舉例來說，該方案可以應用于客戶端的電子設備，例如:手機、筆記本電腦、一體機、平板電腦等等。該方案可以應用于服務器，本發明實施例不作限制。
[0080]步驟SlOl中，視頻數據例如為:主播節目、各個用戶的自拍、影視視頻等等，本發明實施例不作限制。歷史觀看記錄可以包含多種類型的歷史觀看記錄，例如:歷史觀看次數、歷史觀看時長、歷史贈送虛擬禮物信息等等。
[0081]步驟S102中，該偏好信息例如為:電子設備的用戶所喜歡的臉部特征、電子設備的用戶所討厭的臉部特征等等，該臉部特征可以包含多種類型的臉部特征，例如:臉型特征、五官特征等等，臉型特征例如包括:瓜子臉、國字臉、圓臉等等，五官特征又分為眼睛特征、鼻子特征、眉毛特征、嘴唇特征、耳朵特征等等。
[0082]其中，在獲得歷史觀看記錄之后，可以出基于歷史觀看記錄所對應的視頻數據中各個主演的臉部特征，然后基于所述歷史觀看記錄確定出所述用戶針對每個臉部特征的偏好評分值;獲取按照所述偏好評分值按照從高到低排序位于前預設位的主播作為所述M個主播;或者，獲取所述偏好評分值大于預設評分值的主播作為所述M個主播。
[0083]其中，如果視頻數據為主播節目，則視頻數據的主演可以為主播;如果視頻數據為各個用戶的自拍，則視頻數據的主演可以為對應用戶；如果視頻數據為影視視頻，則視頻數據的主演可以為該影視視頻中出現概率較高的角色等等。在后續為了介紹方便，大部分情況下將以該視頻數據為主播節目，視頻數據的主演為主播為例進行介紹，其他類型的視頻數據以及主演其實現方式與之類似。
[0084]其中，如果歷史觀看記錄為歷史觀看次數，則可以獲取每種臉部特征的出現次數，并將該出現次數作為偏好評分值，最后獲取臉部特征的出現次數大于預設次數(例如:10、20等等)、或者臉部特征的出現次數排序位于前幾位(例如:2、3等等)的臉部特征作為該偏好信息中用戶所偏好的臉部特征；如果歷史觀看記錄為歷史觀看時長，則可以獲取每種臉部特征的對應的視頻數據的歷史觀看時長，并將該歷史觀看時長作為偏好評分值，最后獲取臉部特征的歷史觀看時長大于預設時長(例如:100分鐘、200分鐘等等)的臉部特征、或者歷史觀看時長排序位于前預設位(例如:5、10等等)的臉部特征作為該偏好信息中用戶所偏好的臉部特征；如果歷史觀看記錄為歷史贈送虛擬禮物信息，則可以獲取每種臉部特征被贈送虛擬禮物的總次數，然后獲得該總次數大于預設次數(例如:5、10等等)或者排序位于前預設位的臉部特征作為該偏好信息中用戶所偏好的臉部特征。
[0085]當然，上述三種歷史觀看記錄也可以組合使用，例如:針對每類臉部特征，確定出其在每類歷史觀看記錄下的評分值;將對應臉部特征在每類歷史觀看記錄下的評分值基于權值相加獲得對應臉部特征的所述偏好評分值。
[0086]其中，針對歷史觀看次數，可以直接將該歷史觀看次數作為對應的評分值，針對歷史觀看時長可以直接將該歷史觀看時長作為對應的評分值，針對歷史贈送虛擬禮物信息可以直接將歷史贈送虛擬禮物的次數作為對應的評分值，當然，還可以基于其他原則確定出各類歷史觀看記錄所對應的評分值，本發明實施例不再詳細列舉，并且不作限制。
[0087]該臉部特征可以僅僅包含一種臉部特征(例如:臉型特征、眼睛特征等等)，也可以多種臉部特征的組合(例如:臉型特征+眼睛特征的組合、臉型特征+眉毛特征的組合等等)，本發明實施例不作限制。
[0088]步驟S103中，可以直接向用戶提供與所述偏好信息對應的視頻數據，例如如果所述偏好信息所對應的臉型特征為圓臉，則可以向用戶推薦主演為圓臉的視頻數據，例如:推薦臉型為圓臉的主播的主播節目；如果所述偏好信息所對應的眼睛特征為丹鳳眼，則可以向用戶推薦主演為丹鳳眼的視頻數據，例如:推薦眼睛為丹鳳眼的主播的主播節目等等。
[0089]在這種情況下，又可以通過多種方式確定出推薦給用戶的主播節目，下面列舉其中的兩種進行介紹，當然，在具體實施過程中，不限于以下兩種情況。
[0090]第一種，所述向所述用戶提供與所述偏好信息對應的主播節目，包括:確定出所述偏好信息所對應的第一臉部特征;確定出包含所述第一臉部特征的至少一個主播；向所述用戶推薦所述至少一個主播的所述主播節目。
[0091]舉例來說，也就是先通過第一臉部特征篩選出主播，然后獲取主播所對應的主播節目提供給用戶，例如:如果第一臉部特征為瓜子臉，則可以獲取各個主播的臉部圖像，然后基于各個主播的臉部圖像判斷各個主播是否為瓜子臉，如果某個主播為瓜子臉，則可以將對應主播的主播節目提供給用戶。該方案中，由于直接是基于主播的臉部特征進行匹配，故而不需要匹配太多的數據，從而能夠提高向用戶推薦主播節目的效率。
[0092]第二種，所述向所述用戶提供與所述偏好信息對應的主播節目，包括:確定出所述偏好信息所對應的第一臉部特征;將所述第一臉部特征與各個主播節目中的主播的臉部特征進行匹配，確定出主播的臉部特征與所述第一臉部特征匹配的主播節目；向所述用戶推薦主播的臉部特征與所述第一臉部特征匹配的主播節目。
[0093]舉例來說，也就是并不確定出各個主播，而是直接通過第一臉部特征在各個主播節目中與其包含的主播進行匹配，從而直接匹配出對應的主播節目，由于在不同的時間，主播的臉型可能會稍微變化，故而基于該方案能夠更加精確的向用戶推薦主播的臉型與第一臉部特征相同的主播節目。
[0094]步驟S103中，還可以基于用戶的偏好信息以及一些其他條件共同向用戶推薦視頻數據，例如:所述向所述用戶提供與所述偏好信息對應的主播節目，還包括:基于所述歷史觀看記錄確定出所述用戶所偏好的主播節目的第一類別；向所述用戶提供在所述第一類別下所述偏好信息所對應的所述主播節目。
[0095]舉例來說，第一類別例如為:網絡游戲類別、網絡唱歌類別、秀場類別等等。
[0096]如果歷史觀看記錄為歷史觀看次數，則可以確定出用戶觀看每個類別下的主播節目的歷史觀看次數，然后獲取歷史觀看次數最多的類別作為第一類別；如果歷史觀看記錄為歷史觀看時長，則可以獲取在每個類別的歷史觀看總時長，然后確定出歷史觀看總時長最高的類別作為第一類別；如果歷史觀看記錄為歷史贈送虛擬禮物信息，則可以獲取用戶針對每個類別下的主播節目的主播的贈送虛擬禮物的總次數，然后獲得總次數最高的類別作為第一類別等等。
[0097]當然，也可以通過上述三種歷史觀看記錄中的至少兩種觀看記錄確定出第一類另IJ，例如:可以針對每種歷史觀看記錄確定出一個評分值，然后每個類別的各個歷史觀看記錄的評分值基于權值相加獲得一個綜合評分值，最后獲得綜合評分值最高的類別作為第一類別。其中，如果歷史觀看記錄包括歷史觀看次數，則可以直接將該歷史觀看次數作為對應的評分值;如果歷史觀看記錄包含歷史觀看總時長，則可以直接將該歷史觀看總時長作為對應的評分值;如果歷史觀看記錄包括歷史贈送虛擬禮物信息，則可以將歷史贈送虛擬禮物總次數作為對應的評分值等等，當然，還可以基于其他原則確定出各類歷史觀看記錄所對應的評分值，本發明實施例不作限制。
[0098]基于上述方案，能夠向用戶推薦臉部特征為用戶所偏好的主播的主播節目，且推薦用戶所喜歡的類別的主播節目，由此實現更加精確的推薦。
[0099]在具體實施過程中，提供第一類別下所述偏好信息所對應的主播節目可以采用多種方式，例如:①基于偏好信息向用戶推薦的主播節目為基于第一臉部特征所確定出的至少一個主播的主播節目，則可以向所述用戶推薦所述至少一個主播的主播節目中屬于所述第一類別的主播節目，舉例來說，如果用戶所偏好的第一臉部特征為臉型為瓜子型的臉部特征，第一類別為網絡游戲類別，則可以首先從所有的主播中篩選出臉型為瓜子型的主播，然后從臉型為瓜子型的主播中篩選出網絡游戲類別的主播節目提供給用戶。
[0100]②基于偏好信息向用戶推薦的主播節目為主播的臉部特征與所述第一臉部特征匹配的主播節目，則可以向所述用戶推薦主播的臉部特征與所述第一臉部特征匹配的主播節目中屬于所述第一類別的主播節目。舉例來說，如果用戶所偏好的第一臉部特征為臉型為瓜子型的臉部特征，第一類別為網絡游戲類別，則可以首先從各個主播節目中篩選出主播的臉部特征為瓜子型的主播節目，然后從這些節目中篩選出網絡游戲類別的主播節目提供給用戶;又或者，可以首先從所有的主播節目中篩選出網絡游戲類別的主播節目，然后從網絡游戲類別的主播節目篩選出主播的臉部特征為瓜子型的主播節目提供給用戶等等。
[0101]步驟S103中，向用戶提供的視頻數據可以包含一條或者多條視頻數據，以該視頻數據為主播節目為例，如果向所述用戶提供的主播節目包含N條主播節目，N為大于等于2正整數，則可以將這N條主播節目隨機排序之后提供給用戶，也可以基于以下原則將N條主播節目提供給用戶:確定出所述用戶對所述N條主播節目中每條主播節目的偏好程度;基于所述偏好程度對所述N條主播節目排序之后，將所述N條主播節目提供給所述用戶。
[0102]舉例來說，用戶對N條主播節目中每條主播節目的偏好程度可以通過多種方式確定，例如:①獲得與當前用戶的同類別用戶，其中，可以獲得與當前用戶的年齡階段相同的用戶作為同類別用戶、獲得與當前用戶的訪問網站相似的用戶作為同類別用戶等等;然后確定出這些同類別用戶針對N條主播節目中每條主播節目的總訪問次數，該總訪問次數即為用戶針對每條主播節目的偏好程度，可以按照總訪問次數從高到低排序之后將N條主播節目提供給用戶；②獲得當前用戶針對各個類別的主播節目的訪問次數，基于該訪問次數對各個類別進行從高到低排序，該排序則可以體現用戶對主播節目的偏好程度，其中，針對N條主播節目可以按照其所屬類別進行排序等等。當然，在具體實施過程中，還可以基于其他原則對N條主播節目進行排序，本發明實施例不再詳細列舉，并且不作限制。
[0103]第二方面，基于同一發明構思，本發明實施例提供一種基于用戶行為的信息推薦裝置，請參考圖2，包括:
[0104]獲得模塊20，用于獲得電子設備的用戶針對視頻數據的歷史觀看記錄；
[0105]第一確定模塊21，用于基于所述歷史觀看記錄，確定出所述用戶針對各類臉部特征的偏好信息；
[0106]提供模塊22，用于向所述用戶提供與所述偏好信息對應的視頻數據。
[0107]可選的，所述歷史觀看記錄包括:歷史觀看次數、歷史觀看時長、歷史贈送虛擬禮物信息中的至少一種記錄。
[0108]可選的，如果所述視頻數據為主播節目，所述第一確定模塊21，包括:第一獲取單元，用于獲取所述歷史觀看記錄所包含的各個主播的臉部特征;第一確定單元，用于基于所述歷史觀看記錄確定出所述用戶針對每類臉部特征的偏好評分值;第二獲取單元，用于獲取按照所述偏好評分值按照從高到低排序位于前預設位的主播作為所述M個主播;或者，獲取所述偏好評分值大于預設評分值的主播作為所述M個主播。
[0109]可選的，所述第一確定單元，包括:確定子單元，用于針對每類臉部特征，確定出其在每類歷史觀看記錄下的評分值;加和子單元，用于將對應臉部特征在每類歷史觀看記錄下的評分值基于權值相加獲得對應臉部特征的所述偏好評分值。
[0110]可選的，所述裝置還包括:第二確定模塊，用于基于所述歷史觀看記錄確定出所述用戶所偏好的主播節目的第一類別;所述提供模塊22，用于向所述用戶提供在所述第一類別下所述偏好信息所對應的所述主播節目。
[0111]可選的，所述提供模塊22，包括:第二確定單元，用于確定出所述偏好信息所對應的第一臉部特征;第三確定單元，用于確定出包含所述第一臉部特征的至少一個主播;第一推薦單元，用于向所述用戶推薦所述至少一個主播的所述主播節目。
[0112]可選的，所述第一推薦單元，用于:向所述用戶推薦所述至少一個主播的主播節目中屬于所述第一類別的主播節目。
[0113]可選的，所述提供模塊22，包括:第四確定單元，用于確定出所述偏好信息所對應的第一臉部特征；匹配單元，用于將所述第一臉部特征與各個主播節目中的主播的臉部特征進行匹配，確定出主播的臉部特征與所述第一臉部特征匹配的主播節目；第二推薦單元，用于向所述用戶推薦主播的臉部特征與所述第一臉部特征匹配的主播節目。
[0114]可選的，所述第二推薦單元，用于:向所述用戶推薦主播的臉部特征與所述第一臉部特征匹配的主播節目中屬于所述第一類別的主播節目。
[0115]可選的，如果所述向所述用戶提供的主播節目包含N條主播節目，N為正整數，所述提供模塊22，包括:排序單元，用于對所述N條主播節目基于所述偏好信息進行排序;第三推薦單元，用于將排序后的所述N條主播節目推薦給所述用戶。
[0116]本申請實施例中提供的技術方案，至少具有如下技術效果或優點:
[0117]由于在本發明實施例中，獲得電子設備的用戶針對視頻數據的歷史觀看記錄;然后基于所述歷史觀看記錄，確定出所述用戶針對各類臉部特征的偏好信息;進而向所述用戶提供與所述偏好信息對應的視頻數據，也就是說，不需要用戶的搜索操作就可以向用戶提供與用戶針對臉部特征的偏好信息對應的視頻數據，故而達到了提高獲得視頻數據的效率的技術效果，且是基于用戶的歷史觀看數據獲得用戶針對臉部特征的偏好信息，因此所提供的視頻數據也較為精確，能夠較好的滿足用戶的需求。
[0118]在此提供的算法和顯示不與任何特定計算機、虛擬系統或者其它設備固有相關。各種通用系統也可以與基于在此的示教一起使用。根據上面的描述，構造這類系統所要求的結構是顯而易見的。此外，本發明也不針對任何特定編程語言。應當明白，可以利用各種編程語言實現在此描述的本發明的內容，并且上面對特定語言所做的描述是為了披露本發明的最佳實施方式。
[0119]在此處所提供的說明書中，說明了大量具體細節。然而，能夠理解，本發明的實施例可以在沒有這些具體細節的情況下實踐。在一些實例中，并未詳細示出公知的方法、結構和技術，以便不模糊對本說明書的理解。
[0120]類似地，應當理解，為了精簡本公開并幫助理解各個發明方面中的一個或多個，在上面對本發明的示例性實施例的描述中，本發明的各個特征有時被一起分組到單個實施例、圖、或者對其的描述中。然而，并不應將該公開的方法解釋成反映如下意圖:即所要求保護的本發明要求比在每個權利要求中所明確記載的特征更多的特征。更確切地說，如下面的權利要求書所反映的那樣，發明方面在于少于前面公開的單個實施例的所有特征。因此，遵循【具體實施方式】的權利要求書由此明確地并入該【具體實施方式】，其中每個權利要求本身都作為本發明的單獨實施例。
[0121]本領域那些技術人員可以理解，可以對實施例中的設備中的模塊進行自適應性地改變并且把它們設置在與該實施例不同的一個或多個設備中。可以把實施例中的模塊或單元或組件組合成一個模塊或單元或組件，以及此外可以把它們分成多個子模塊或子單元或子組件。除了這樣的特征和/或過程或者單元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何組合對本說明書(包括伴隨的權利要求、摘要和附圖)中公開的所有特征以及如此公開的任何方法或者設備的所有過程或單元進行組合。除非另外明確陳述，本說明書(包括伴隨的權利要求、摘要和附圖)中公開的每個特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征來代替。
[0122]此外，本領域的技術人員能夠理解，盡管在此的一些實施例包括其它實施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同實施例的特征的組合意味著處于本發明的范圍之內并且形成不同的實施例。例如，在下面的權利要求書中，所要求保護的實施例的任意之一都可以以任意的組合方式來使用。
[0123]本發明的各個部件實施例可以以硬件實現，或者以在一個或者多個處理器上運行的軟件模塊實現，或者以它們的組合實現。本領域的技術人員應當理解，可以在實踐中使用微處理器或者數字信號處理器(DSP)來實現根據本發明實施例的裝置中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本發明還可以實現為用于執行這里所描述的方法的一部分或者全部的設備或者裝置程序(例如，計算機程序和計算機程序產品)。這樣的實現本發明的程序可以存儲在計算機可讀介質上，或者可以具有一個或者多個信號的形式。這樣的信號可以從因特網網站上下載得到，或者在載體信號上提供，或者以任何其他形式提供。
[0124]應該注意的是上述實施例對本發明進行說明而不是對本發明進行限制，并且本領域技術人員在不脫離所附權利要求的范圍的情況下可設計出替換實施例。在權利要求中，不應將位于括號之間的任何參考符號構造成對權利要求的限制。單詞“包含”不排除存在未列在權利要求中的元件或步驟。位于元件之前的單詞“一”或“一個”不排除存在多個這樣的元件。本發明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于適當編程的計算機來實現。在列舉了若干裝置的單元權利要求中，這些裝置中的若干個可以是通過同一個硬件項來具體體現。單詞第一、第二、以及第三等的使用不表示任何順序。可將這些單詞解釋為名稱。
[0125]本發明公開了，Al、一種基于用戶行為的信息推薦方法，包括:
[0126]獲得電子設備的用戶針對視頻數據的歷史觀看記錄；
[0127]基于所述歷史觀看記錄，確定出所述用戶針對各類臉部特征的偏好信息；
[0128]向所述用戶提供與所述偏好信息對應的視頻數據。
[0129]A2、如Al所述的方法，其特征在于，所述歷史觀看記錄包括:歷史觀看次數、歷史觀看時長、歷史贈送虛擬禮物信息中的至少一種記錄。
[0130]A3、如A2所述的方法，其特征在于，如果所述視頻數據為主播節目，所述基于所述歷史觀看記錄，確定出所述用戶針對各類臉部特征的偏好信息，包括:
[0131]獲取所述歷史觀看記錄所包含的各個主播的臉部特征；
[0132]基于所述歷史觀看記錄確定出所述用戶針對每類臉部特征的偏好評分值；
[0133]獲取按照所述偏好評分值按照從高到低排序位于前預設位的主播作為所述M個主播;或者，獲取所述偏好評分值大于預設評分值的主播作為所述M個主播。
[0134]A4、如A3所述的方法，其特征在于，所述基于所述歷史觀看記錄確定出所述用戶針對每類臉部特征的偏好評分值，包括:
[0135]針對每類臉部特征，確定出其在每類歷史觀看記錄下的評分值；
[0136]將對應臉部特征在每類歷史觀看記錄下的評分值基于權值相加獲得對應臉部特征的所述偏好評分值。
[0137]A5、如A1-A4任一所述的方法，其特征在于，所述向所述用戶提供與所述偏好信息對應的主播節目，還包括:
[0138]基于所述歷史觀看記錄確定出所述用戶所偏好的主播節目的第一類別；
[0139]向所述用戶提供在所述第一類別下所述偏好信息所對應的所述主播節目。
[0140]A6、如A5所述的方法，其特征在于，所述向所述用戶提供與所述偏好信息對應的主播節目，包括:
[0141]確定出所述偏好信息所對應的第一臉部特征；
[0142]確定出包含所述第一臉部特征的至少一個主播；
[0143]向所述用戶推薦所述至少一個主播的所述主播節目。
[0144]A7、如A6所述的方法，其特征在于，所述向所述用戶推薦所述至少一個主播的所述主播節目，包括:
[0145]向所述用戶推薦所述至少一個主播的主播節目中屬于所述第一類別的主播節目。
[0146]AS、如A5所述的方法，其特征在于，所述向所述用戶提供與所述偏好信息對應的主播節目，包括:
[0147]確定出所述偏好信息所對應的第一臉部特征；
[0148]將所述第一臉部特征與各個主播節目中的主播的臉部特征進行匹配，確定出主播的臉部特征與所述第一臉部特征匹配的主播節目；
[0149]向所述用戶推薦主播的臉部特征與所述第一臉部特征匹配的主播節目。
[0150]A9、如AS所述的方法，其特征在在于，所述向所述用戶推薦主播的臉部特征與所述第一臉部特征匹配的主播節目，包括:
[0151]向所述用戶推薦主播的臉部特征與所述第一臉部特征匹配的主播節目中屬于所述第一類別的主播節目。
[0152]A10、如A1-A4任一所述的方法，其特征在于，如果所述向所述用戶提供的主播節目包含N條主播節目，N為正整數，所述向所述用戶提供與所述偏好信息對應的主播節目，包括:
[0153]對所述N條主播節目基于所述偏好信息進行排序；
[0154]將排序后的所述N條主播節目推薦給所述用戶。
[0155]B11、一種基于用戶行為的信息推薦裝置，包括:
[0156]獲得模塊，用于獲得電子設備的用戶針對視頻數據的歷史觀看記錄；
[0157]第一確定模塊，用于基于所述歷史觀看記錄，確定出所述用戶針對各類臉部特征的偏好信息；
[0158]提供模塊，用于向所述用戶提供與所述偏好信息對應的視頻數據。
[0159]BI2、如BI I所述的裝置，其特征在于，所述歷史觀看記錄包括:歷史觀看次數、歷史觀看時長、歷史贈送虛擬禮物信息中的至少一種記錄。
[0160]B13、如B12所述的裝置，其特征在于，如果所述視頻數據為主播節目，所述第一確定豐吳塊，包括:
[0161 ]第一獲取單元，用于獲取所述歷史觀看記錄所包含的各個主播的臉部特征；
[0162]第一確定單元，用于基于所述歷史觀看記錄確定出所述用戶針對每類臉部特征的偏好評分值；
[0163]第二獲取單元，用于獲取按照所述偏好評分值按照從高到低排序位于前預設位的主播作為所述M個主播;或者，獲取所述偏好評分值大于預設評分值的主播作為所述M個主播。
[0164]B14、如B13所述的裝置，其特征在于，所述第一確定單元，包括:
[0165]確定子單元，用于針對每類臉部特征，確定出其在每類歷史觀看記錄下的評分值；
[0166]加和子單元，用于將對應臉部特征在每類歷史觀看記錄下的評分值基于權值相加獲得對應臉部特征的所述偏好評分值。
[0167]B15、如BI 1-B14任一所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括:
[0168]第二確定模塊，用于基于所述歷史觀看記錄確定出所述用戶所偏好的主播節目的第一類別；
[0169]所述提供模塊，用于向所述用戶提供在所述第一類別下所述偏好信息所對應的所述主播節目。
[0170]B16、如B15所述的裝置，其特征在于，所述提供模塊，包括:
[0171]第二確定單元，用于確定出所述偏好信息所對應的第一臉部特征；
[0172]第三確定單元，用于確定出包含所述第一臉部特征的至少一個主播；
[0173]第一推薦單元，用于向所述用戶推薦所述至少一個主播的所述主播節目。
[0174]B17、如B16所述的裝置，其特征在于，所述第一推薦單元，用于:
[0175]向所述用戶推薦所述至少一個主播的主播節目中屬于所述第一類別的主播節目。
[0176]B18、如B15所述的裝置，其特征在于，所述提供模塊，包括:
[0177]第四確定單元，用于確定出所述偏好信息所對應的第一臉部特征；
[0178]匹配單元，用于將所述第一臉部特征與各個主播節目中的主播的臉部特征進行匹配，確定出主播的臉部特征與所述第一臉部特征匹配的主播節目；
[0179]第二推薦單元，用于向所述用戶推薦主播的臉部特征與所述第一臉部特征匹配的主播節目。
[0180]B19、如B18所述的裝置，其特征在在于，所述第二推薦單元，用于:
[0181]向所述用戶推薦主播的臉部特征與所述第一臉部特征匹配的主播節目中屬于所述第一類別的主播節目。
[0182]B20、如B11-B14任一所述的裝置，其特征在于，如果所述向所述用戶提供的主播節目包含N條主播節目，N為正整數，所述提供模塊，包括:
[0183]排序單元，用于對所述N條主播節目基于所述偏好信息進行排序；
[0184]第三推薦單元，用于將排序后的所述N條主播節目推薦給所述用戶。
【主權項】
1.一種基于用戶行為的信息推薦方法，其特征在于，包括: 獲得電子設備的用戶針對視頻數據的歷史觀看記錄； 基于所述歷史觀看記錄，確定出所述用戶針對各類臉部特征的偏好信息； 向所述用戶提供與所述偏好信息對應的視頻數據。2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述歷史觀看記錄包括:歷史觀看次數、歷史觀看時長、歷史贈送虛擬禮物信息中的至少一種記錄。3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，如果所述視頻數據為主播節目，所述基于所述歷史觀看記錄，確定出所述用戶針對各類臉部特征的偏好信息，包括: 獲取所述歷史觀看記錄所包含的各個主播的臉部特征； 基于所述歷史觀看記錄確定出所述用戶針對每類臉部特征的偏好評分值； 獲取按照所述偏好評分值按照從高到低排序位于前預設位的主播作為所述M個主播；或者，獲取所述偏好評分值大于預設評分值的主播作為所述M個主播。4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述歷史觀看記錄確定出所述用戶針對每類臉部特征的偏好評分值，包括: 針對每類臉部特征，確定出其在每類歷史觀看記錄下的評分值； 將對應臉部特征在每類歷史觀看記錄下的評分值基于權值相加獲得對應臉部特征的所述偏好評分值。5.如權利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述向所述用戶提供與所述偏好信息對應的主播節目，還包括: 基于所述歷史觀看記錄確定出所述用戶所偏好的主播節目的第一類別； 向所述用戶提供在所述第一類別下所述偏好信息所對應的所述主播節目。6.如權利要求5所述的方法，其特征在于，所述向所述用戶提供與所述偏好信息對應的主播節目，包括: 確定出所述偏好信息所對應的第一臉部特征； 確定出包含所述第一臉部特征的至少一個主播； 向所述用戶推薦所述至少一個主播的所述主播節目。7.如權利要求6所述的方法，其特征在于，所述向所述用戶推薦所述至少一個主播的所述主播節目，包括: 向所述用戶推薦所述至少一個主播的主播節目中屬于所述第一類別的主播節目。8.如權利要求5所述的方法，其特征在于，所述向所述用戶提供與所述偏好信息對應的主播節目，包括: 確定出所述偏好信息所對應的第一臉部特征； 將所述第一臉部特征與各個主播節目中的主播的臉部特征進行匹配，確定出主播的臉部特征與所述第一臉部特征匹配的主播節目； 向所述用戶推薦主播的臉部特征與所述第一臉部特征匹配的主播節目。9.如權利要求8所述的方法，其特征在在于，所述向所述用戶推薦主播的臉部特征與所述第一臉部特征匹配的主播節目，包括: 向所述用戶推薦主播的臉部特征與所述第一臉部特征匹配的主播節目中屬于所述第一類別的主播節目。10.一種基于用戶行為的信息推薦裝置，其特征在于，包括: 獲得模塊，用于獲得電子設備的用戶針對視頻數據的歷史觀看記錄； 第一確定模塊，用于基于所述歷史觀看記錄，確定出所述用戶針對各類臉部特征的偏好信息； 提供模塊，用于向所述用戶提供與所述偏好信息對應的視頻數據。
【文檔編號】H04N21/466GK106067992SQ201610683119
【公開日】2016年11月2日
【申請日】2016年8月18日
【發明人】陳耀攀
【申請人】北京奇虎科技有限公司, 奇智軟件（北京）有限公司