CN104239457A - 搜索推荐方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提出一种搜索推荐方法和装置,该搜索推荐方法包括:获取用户的历史图片信息;根据所述历史图片信息,获取推荐结果;将所述推荐结果发送给客户端,以使所述客户端向所述用户展现所述推荐结果。该方法能够提高推荐的准确率,提升搜索推荐效果。

Description

搜索推荐方法和装置
技术领域
本发明涉及通信技术领域,尤其涉及一种搜索推荐方法和装置。
背景技术
随着信息的高速发展,互联网中的内容也在爆炸式增长。为了方便用户获取感兴趣的内容,可以对用户进行搜索推荐。
目前的搜索推荐方法通常是将热门的搜索内容推荐给用户,但是,这种通用的推荐方式很难准确定位用户感兴趣的内容,推荐结果并不理想。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
为此,本发明的一个目的在于提出一种搜索推荐方法,该方法可以改善搜索推荐效果。
本发明的另一个目的在于提出一种搜索推荐装置。
为达到上述目的,本发明实施例提出的搜索推荐方法,包括:获取用户的历史图片信息;根据所述历史图片信息,获取推荐结果;将所述推荐结果发送给客户端,以使所述客户端向所述用户展现所述推荐结果。
本发明实施例提出的搜索推荐方法,通过获取用户的历史图片信息,并根据历史图片信息获取推荐结果,使推荐的内容与用户近期的需求和兴趣的相关度更高,提高了推荐的准确率,提升了搜索推荐效果。
为达到上述目的,本发明实施例提出的搜索推荐装置,包括:第一获取模块,用于获取用户的历史图片信息;第二获取模块,用于根据所述历史图片信息,获取推荐结果;发送模块,用于将所述推荐结果发送给客户端,以使所述客户端向所述用户展现所述推荐结果。
本发明实施例提出的搜索推荐装置,通过获取用户的历史图片信息,并根据历史图片信息获取推荐结果,使推荐的内容与用户近期的需求和兴趣的相关度更高,提高了推荐的准确率,提升了搜索推荐效果。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解,其中:
图1是本发明实施例提出的一种搜索推荐方法的流程示意图;
图2是本发明另一实施例提出的搜索推荐方法的流程示意图;
图3是本发明另一实施例的搜索推荐装置的结构示意图;
图4是本发明另一实施例的搜索推荐装置的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,仅用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。相反,本发明的实施例包括落入所附加权利要求书的精神和内涵范围内的所有变化、修改和等同物。
下面参考附图描述根据本发明实施例的搜索推荐方法和装置。
图1是本发明一实施例提出的搜索推荐方法的流程示意图,该方法包括:
S101:获取用户的历史图片信息。
具体地,用户的历史图片信息可以是指该用户以往拍摄过,使用过,浏览过,和/或,搜索过的图片。服务端可以从客户端记录的信息中获取该历史图片信息。客户端记录的信息例如,搜索引擎中的历史图片搜索记录或在其他应用程序中的历史图片搜索记录等,或者例如在搜索引擎或其他应用程序中的浏览过的图片,在视频应用程序中看过的电影的海报、截图、帧图像等,或者,用户最近使用过的图片等。
历史图片信息可以包括历史图片的相关信息,例如图片的拍摄时间、拍摄地点、使用时间,搜索图片时采纳的搜索结果等多种与图片相关的信息,在此不再一一列举。
S102:根据所述历史图片信息,获取推荐结果。
具体地,可根据历史图片信息,为用户提供不同的推荐结果,例如为用户推荐拍摄过同一个物体的其他用户最近拍摄的图片,或者,最近用户多次浏览过同一车型的图片,则可以为该用户推荐该车型的车友会或相关的汽车信息等。
S103:将推荐结果发送给客户端,以使客户端向用户展现所述推荐结果。
具体地,可以将推荐结果发送给客户端,以使客户端通过现有的或未来可能出现的任何推荐形式推荐给所述第一用户。例如,在搜索引擎的搜索栏弹出下拉选项为用户展现推荐结果等,类似的推荐形式还有多种,在此不再一一列举。
其中,服务端获取到推荐结果后,可以将推荐结果发送给该用户的客户端,由该客户端进行展现;或者,服务端通过短消息系统用短消息推送给该用户。
本实施例通过获取用户的历史图片信息,并根据历史图片信息获取推荐结果,使推荐的内容与用户近期的需求和兴趣的相关度更高,提高了推荐的准确率,提升了搜索推荐效果。
图2是根据本发明另一实施例提出的搜索推荐方法的流程示意图,该方法包括:
S201:获取用户的历史图片信息。
在本发明的一个实施例中,服务端可以接收客户端发送的用户输入的图片,并记录图片的信息,以获取历史图片信息。可以理解的是,客户端在发送图片后,服务端进行记录,在后续推荐时可以据此进行推荐,相对于后续流程,该记录的图片可以称为历史图片,相应的,由历史图片的信息组成历史图片信息。其中,用户输入的图片可以是用户从本地图片库中选择的图片,也可以是用户拍摄的图片,还可以是通过其他现有的或未来可能出现的任何图片输入方法输入的图片。
S202:根据历史图片信息,确定用户的需求类别。
具体地,可以对历史图片信息进行统计确定用户的需求类别,例如,历史图片信息中记录用户在海南拍摄过大量的美食图片,则可以根据拍摄地点和图片内容确定用户的需求类别是海南+美食类需求,或者,历史图片信息中记录用户最近的自拍照片,则可根据图片中用户的皮肤状态如毛孔粗大、肤色暗黄等确定该用户的需求类别为美白+补水类护肤需求。
具体的需求类别的确定方式还有多种,在此不再一一列举。
需要理解的是,一个用户可以根据不同的历史图片信息被确定为不同的需求类别,例如,同一个用户可以有海南+美食类需求,也可以同时有美白+补水类护肤需求。
S203:根据需求类别,获取推荐结果。
在本发明的一个实施例中,推荐结果包括社交信息。可根据需求类别,确定具有相同需求类别的其他用户,并将其他用户的信息确定为推荐结果,例如,可以为有美食需求的用户推荐有美食需求的其他用户的社交网络,如美食探索小组等。
在本发明的另一个实施例中,推荐结果包括商业信息,可根据需求类别,确定属于该需求类别的商品,并将该商品的购买链接信息、团购信息、优惠信息等信息中的至少一项确定为推荐结果。例如,可以为有美食需求的用户推荐附近热门的美食及其购买链接、热门的餐厅及其优惠信息等。
进一步的,当用户浏览和/或搜索图片时,可以记录用户的搜索信息和/或浏览信息,以便在之后需要推荐时可以获取相应用户的历史图片信息。
S204:将推荐结果发送给客户端,以使客户端向用户展现所述推荐结果。
具体地,服务端可将推荐结果发送给客户端,由客户端进行展现。在本申请的具体实施例中,客户端可以通过搜索引擎在搜索首页和/或搜索栏下拉选项中向用户展现推荐结果;和/或,服务端可将推荐结果以短消息形式推送给用户使用的移动设备,以使移动设备在短消息中向用户展现推荐结果;和/或,服务端将推荐结果以系统通知消息形式推送给用户使用的移动设备,以使移动设备在系统通知消息中向用户展现推荐结果。
本实施例根据用户的历史图片信息确定用户的需求类别,并根据用户的需求类别获取与该需求类别相关的推荐结果,使推荐的内容与用户近期的需求和兴趣的相关度更高,提高了推荐的准确率,提升了搜索推荐效果;同时,可以为用户推荐具有相同兴趣的其他用户的社交信息和与需求相关的商业信息,拓宽了推荐结果的种类和范围,提高了推荐效率;另外,本实施例可以通过不同的形式展现推荐结果,可以适用于不同场景,提高方案应用范围。
为了实现上述实施例,本发明还提出一种搜索推荐装置。
图3是本发明另一实施例的搜索推荐装置的结构示意图。如图3所示,该搜索推荐装置包括:第一获取模块100、第二获取模块200和发送模块300。
具体地,第一获取模块100用于获取用户的历史图片信息。更具体地,用户的历史图片信息可以是指该用户以往拍摄过,使用过,浏览过,和/或,搜索过的图片。服务端可以从客户端记录的信息中获取该历史图片信息。客户端记录的信息例如,搜索引擎中的历史图片搜索记录或在其他应用程序中的历史图片搜索记录等,或者例如在搜索引擎或其他应用程序中的浏览过的图片,在视频应用程序中看过的电影的海报、截图、帧图像等,或者,用户最近使用过的图片等。
历史图片信息可以包括历史图片的相关信息,例如图片的拍摄时间、拍摄地点、使用时间,搜索图片时采纳的搜索结果等多种与图片相关的信息,在此不再一一列举。
第二获取模块200用于根据所述历史图片信息,获取推荐结果。更具体地,第二获取模块200可根据历史图片信息,为用户提供不同的推荐结果,例如为用户推荐拍摄过同一个物体的其他用户最近拍摄的图片,或者,最近用户多次浏览过同一车型的图片,则可以为该用户推荐该车型的车友会或相关的汽车信息等。
发送模块300用于将所述推荐结果发送给客户端,以使所述客户端向所述用户展现所述推荐结果。更具体地,发送模块300可以将推荐结果发送给客户端,以使客户端通过现有的或未来可能出现的任何推荐形式推荐给所述第一用户。例如,在搜索引擎的搜索栏弹出下拉选项为用户展现推荐结果等,类似的推荐形式还有多种,在此不再一一列举。
其中,服务端获取到推荐结果后,可以将推荐结果发送给该用户的客户端,由该客户端进行展现;或者,服务端通过短消息系统用短消息推送给该用户。
本实施例通过获取用户的历史图片信息,并根据历史图片信息获取推荐结果,使推荐的内容与用户近期的需求和兴趣的相关度更高,提高了推荐的准确率,提升了搜索推荐效果。
图4是本发明另一实施例的搜索推荐装置的结构示意图。如图3所示,该信息展现装置包括:第一获取模块100、第二获取模块200、确定子模块210、获取子模块220、第一确定单元221、第二确定单元222和发送模块300。其中,第二获取模块200包括确定子模块210和获取子模块220;获取子模块220包括第一确定单元221和第二确定单元222。
具体地,第一获取模块100还用于接收客户端发送的所述用户输入的图片,并记录所述图片的信息,以获取所述历史图片信息。可以理解的是,客户端在发送图片后,服务端进行记录,在后续推荐时可以据此进行推荐,相对于后续流程,该记录的图片可以称为历史图片,相应的,由历史图片的信息组成历史图片信息。其中,用户输入的图片可以是用户从本地图片库中选择的图片,也可以是用户拍摄的图片,还可以是通过其他现有的或未来可能出现的任何图片输入方法输入的图片。
确定子模块210用于根据所述历史图片信息,确定所述用户的需求类别。更具体地,确定子模块210可以对历史图片信息进行统计确定用户的需求类别,例如,历史图片信息中记录用户在海南拍摄过大量的美食图片,则可以根据拍摄地点和图片内容确定用户的需求类别是海南+美食类需求,或者,历史图片信息中记录用户最近的自拍照片,则可根据图片中用户的皮肤状态如毛孔粗大、肤色暗黄等确定该用户的需求类别为美白+补水类护肤需求。
具体的需求类别的确定方式还有多种,在此不再一一列举。
需要理解的是,一个用户可以根据不同的历史图片信息被确定为不同的需求类别,例如,同一个用户可以有海南+美食类需求,也可以同时有美白+补水类护肤需求。
获取子模块220用于根据所述需求类别,获取推荐结果。在本发明的一个实施例中,推荐结果包括社交信息。第一确定单元221可根据需求类别,确定具有相同需求类别的其他用户,并将其他用户的信息确定为推荐结果,例如,可以为有美食需求的用户推荐有美食需求的其他用户的社交网络,如美食探索小组等。
在本发明的另一个实施例中,推荐结果包括商业信息,第二确定单元222可根据需求类别,确定属于该需求类别的商品,并将该商品的购买链接信息、团购信息、优惠信息等信息中的至少一项确定为推荐结果。例如,可以为有美食需求的用户推荐附近热门的美食及其购买链接、热门的餐厅及其优惠信息等。
进一步的,当用户浏览和/或搜索图片时,可以记录用户的搜索信息和/或浏览信息,以便在之后需要推荐时可以获取相应用户的历史图片信息。
更具体地,发送模块300可将推荐结果发送给客户端,由客户端进行展现。在本申请的具体实施例中,可由搜索引擎推荐子模块310将所述推荐结果发送给搜索引擎,以使所述搜索引擎在搜索首页和/或搜索栏下拉选项中向所述用户展现所述推荐结果;和/或,由短消息推荐子模块320将所述推荐结果以短消息形式推送给所述用户使用的移动设备,以使所述移动设备在短消息中向所述用户展现所述推荐结果;和/或,由系统推荐子模块330用于将所述推荐结果以系统通知消息形式推送给所述用户使用的移动设备,以使所述移动设备在系统通知消息中向所述用户展现所述推荐结果。
本实施例根据用户的历史图片信息确定用户的需求类别,并根据用户的需求类别获取与该需求类别相关的推荐结果,使推荐的内容与用户近期的需求和兴趣的相关度更高,提高了推荐的准确率,提升了搜索推荐效果;同时,可以为用户推荐具有相同兴趣的其他用户的社交信息和与需求相关的商业信息,拓宽了推荐结果的种类和范围,提高了推荐效率;另外,本实施例可以通过不同的形式展现推荐结果,可以适用于不同场景,提高方案应用范围。
需要说明的是,在本发明的描述中,术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外,在本发明的描述中,除非另有说明,“多个”的含义是两个或两个以上。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为,表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分,并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现,其中可以不按所示出或讨论的顺序,包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序,来执行功能,这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
应当理解,本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中,多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如,如果用硬件来实现,和在另一实施方式中一样,可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现:具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路,具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路,可编程门阵列(PGA),现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成,所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中,该程序在执行时,包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器,磁盘或光盘等。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例,可以理解的是,上述实施例是示例性的,不能理解为对本发明的限制,本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (12)

1.一种搜索推荐方法,其特征在于,包括:
获取用户的历史图片信息;
根据所述历史图片信息,获取推荐结果;
将所述推荐结果发送给客户端,以使所述客户端向所述用户展现所述推荐结果。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取用户的历史图片信息,包括:
接收客户端发送的所述用户输入的图片,并记录所述图片的信息,以获取所述历史图片信息。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述历史图片信息,获取推荐结果,包括:
根据所述历史图片信息,确定所述用户的需求类别;
根据所述需求类别,获取推荐结果。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述推荐结果包括社交信息,所述根据所述需求类别,获取推荐结果,包括:
根据所述需求类别,确定具有相同需求类别的其他用户;
将所述其他用户的信息确定为所述推荐结果。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述推荐结果包括商业信息,所述根据所述需求类别,获取推荐结果,包括:
根据所述需求类别,确定属于所述需求类别的商品;
将所述商品的如下信息中的至少一项确定为所述推荐结果:购买链接信息,团购信息,优惠信息。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述推荐结果发送给客户端,以使所述客户端向所述用户展现所述推荐结果,包括如下项中的至少一项:
将所述推荐结果发送给搜索引擎,以使所述搜索引擎在搜索首页和/或搜索栏下拉选项中向所述用户展现所述推荐结果;
将所述推荐结果以短消息形式推送给所述用户使用的移动设备,以使所述移动设备在短消息中向所述用户展现所述推荐结果;
将所述推荐结果以系统通知消息形式推送给所述用户使用的移动设备,以使所述移动设备在系统通知消息中向所述用户展现所述推荐结果。
7.一种搜索推荐装置,其特征在于,包括:
第一获取模块,用于获取用户的历史图片信息;
第二获取模块,用于根据所述历史图片信息,获取推荐结果;
发送模块,用于将所述推荐结果发送给客户端,以使所述客户端向所述用户展现所述推荐结果。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述第一获取模块还用于接收客户端发送的所述用户输入的图片,并记录所述图片的信息,以获取所述历史图片信息。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述第二获取模块,包括:
确定子模块,用于根据所述历史图片信息,确定所述用户的需求类别;
获取子模块,用于根据所述需求类别,获取推荐结果。
10.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述推荐结果包括社交信息,所述获取子模块包括:
第一确定单元,用于根据所述需求类别,确定具有相同需求类别的其他用户;以及将所述其他用户的信息确定为所述推荐结果。
11.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述推荐结果包括商业信息,所述获取子模块还包括:
第二确定单元,用于根据所述需求类别,确定属于所述需求类别的商品;以及将所述商品的如下信息中的至少一项确定为所述推荐结果:购买链接信息,团购信息,优惠信息。
12.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述将所述发送模块,包括如下项中的至少一项:
搜索引擎推荐子模块,用于将所述推荐结果发送给搜索引擎,以使所述搜索引擎在搜索首页和/或搜索栏下拉选项中向所述用户展现所述推荐结果;
短消息推荐子模块,用于将所述推荐结果以短消息形式推送给所述用户使用的移动设备,以使所述移动设备在短消息中向所述用户展现所述推荐结果;
系统推荐子模块,用于将所述推荐结果以系统通知消息形式推送给所述用户使用的移动设备,以使所述移动设备在系统通知消息中向所述用户展现所述推荐结果。
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Cited By (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104809195A (zh) * 2015-04-23 2015-07-29 百度在线网络技术(北京)有限公司 搜索结果的推荐方法和装置
CN105631725A (zh) * 2015-12-17 2016-06-01 珠海横琴跨境说网络科技有限公司 一种图片购物和推广的反向电商系统及方法
CN105894362A (zh) * 2016-04-01 2016-08-24 天脉聚源(北京)传媒科技有限公司 一种推荐视频中的相关物品的方法及装置
WO2016138767A1 (zh) * 2015-03-02 2016-09-09 百度在线网络技术(北京)有限公司 一种用于提供推荐信息的方法与设备
CN105991422A (zh) * 2015-03-05 2016-10-05 中兴通讯股份有限公司 一种添加好友方法及其装置
CN106202186A (zh) * 2016-06-27 2016-12-07 百度在线网络技术(北京)有限公司 基于人工智能的服务推荐方法和装置
CN106341378A (zh) * 2015-07-15 2017-01-18 中兴通讯股份有限公司 聊天建立方法、终端、服务器及聊天系统
CN106776957A (zh) * 2016-12-05 2017-05-31 乐视控股(北京)有限公司 内容搜索方法、装置及电子设备
CN108021672A (zh) * 2017-12-06 2018-05-11 北京奇虎科技有限公司 基于相册的社交推荐方法、装置及计算设备
CN108038161A (zh) * 2017-12-06 2018-05-15 北京奇虎科技有限公司 基于相册的信息推荐方法、装置及计算设备
CN108182228A (zh) * 2017-12-27 2018-06-19 北京奇虎科技有限公司 利用增强现实技术实现的用户社交方法、装置及计算设备
CN108287833A (zh) * 2017-01-09 2018-07-17 北京艺鉴通科技有限公司 一种用于艺术品鉴定的以图搜图方法
CN110348939A (zh) * 2019-05-28 2019-10-18 成都美美臣科技有限公司 一个电子商务网站商品快捷搜索的方法
CN111026975A (zh) * 2019-12-12 2020-04-17 深圳向量之美科技有限公司 基于视觉信息识别的信息检索方法及装置
CN113836324A (zh) * 2020-06-08 2021-12-24 上海幻电信息科技有限公司 资讯推荐方法、电子设备和服务器

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101206751A (zh) * 2007-12-25 2008-06-25 北京科文书业信息技术有限公司 基于数据挖掘的顾客推荐系统及其方法
CN101968802A (zh) * 2010-09-30 2011-02-09 百度在线网络技术(北京)有限公司 一种基于用户浏览行为进行互联网内容推荐的方法与设备
US20110238730A1 (en) * 2008-07-24 2011-09-29 Alibaba Group Holding Limited Correlated Information Recommendation
CN102262638A (zh) * 2010-05-31 2011-11-30 国际商业机器公司 图片标引的方法和装置
CN102609458A (zh) * 2012-01-12 2012-07-25 北京搜狗信息服务有限公司 一种图片推荐方法和装置
CN103353890A (zh) * 2013-07-02 2013-10-16 江南大学 一种用户喜好自学习的图片推荐方法和装置

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101206751A (zh) * 2007-12-25 2008-06-25 北京科文书业信息技术有限公司 基于数据挖掘的顾客推荐系统及其方法
US20110238730A1 (en) * 2008-07-24 2011-09-29 Alibaba Group Holding Limited Correlated Information Recommendation
CN102262638A (zh) * 2010-05-31 2011-11-30 国际商业机器公司 图片标引的方法和装置
CN101968802A (zh) * 2010-09-30 2011-02-09 百度在线网络技术(北京)有限公司 一种基于用户浏览行为进行互联网内容推荐的方法与设备
CN102609458A (zh) * 2012-01-12 2012-07-25 北京搜狗信息服务有限公司 一种图片推荐方法和装置
CN103353890A (zh) * 2013-07-02 2013-10-16 江南大学 一种用户喜好自学习的图片推荐方法和装置

Cited By (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016138767A1 (zh) * 2015-03-02 2016-09-09 百度在线网络技术(北京)有限公司 一种用于提供推荐信息的方法与设备
CN105991422A (zh) * 2015-03-05 2016-10-05 中兴通讯股份有限公司 一种添加好友方法及其装置
CN104809195B (zh) * 2015-04-23 2019-05-31 百度在线网络技术(北京)有限公司 搜索结果的推荐方法和装置
CN104809195A (zh) * 2015-04-23 2015-07-29 百度在线网络技术(北京)有限公司 搜索结果的推荐方法和装置
CN106341378A (zh) * 2015-07-15 2017-01-18 中兴通讯股份有限公司 聊天建立方法、终端、服务器及聊天系统
CN105631725A (zh) * 2015-12-17 2016-06-01 珠海横琴跨境说网络科技有限公司 一种图片购物和推广的反向电商系统及方法
CN105894362A (zh) * 2016-04-01 2016-08-24 天脉聚源(北京)传媒科技有限公司 一种推荐视频中的相关物品的方法及装置
CN106202186A (zh) * 2016-06-27 2016-12-07 百度在线网络技术(北京)有限公司 基于人工智能的服务推荐方法和装置
CN106776957A (zh) * 2016-12-05 2017-05-31 乐视控股(北京)有限公司 内容搜索方法、装置及电子设备
CN108287833A (zh) * 2017-01-09 2018-07-17 北京艺鉴通科技有限公司 一种用于艺术品鉴定的以图搜图方法
CN108021672A (zh) * 2017-12-06 2018-05-11 北京奇虎科技有限公司 基于相册的社交推荐方法、装置及计算设备
CN108038161A (zh) * 2017-12-06 2018-05-15 北京奇虎科技有限公司 基于相册的信息推荐方法、装置及计算设备
CN108182228A (zh) * 2017-12-27 2018-06-19 北京奇虎科技有限公司 利用增强现实技术实现的用户社交方法、装置及计算设备
CN110348939A (zh) * 2019-05-28 2019-10-18 成都美美臣科技有限公司 一个电子商务网站商品快捷搜索的方法
CN111026975A (zh) * 2019-12-12 2020-04-17 深圳向量之美科技有限公司 基于视觉信息识别的信息检索方法及装置
CN113836324A (zh) * 2020-06-08 2021-12-24 上海幻电信息科技有限公司 资讯推荐方法、电子设备和服务器

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