CN105512326A - 一种图片推荐的方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明属于通信技术领域，公开一种图片推荐的方法及系统，所述方法包括步骤：获取用户行为数据并取得其对应的标签和权重信息；根据用户的行为数据做相应的聚类找出用户喜好数据；根据用户喜好数据做相应的协同过滤找出用户喜欢的标签；根据用户对不同标签的喜好程度对用户进行聚类，把喜好程度相同的用户放在一起，形成推荐列表；获取发布图片，并提取所述发布图片的标签；将所述发布图片的标签与所述推荐列表进行匹配；将发布图片推荐给匹配成功的推荐列表中的用户。本发明在推荐过程中不仅能够反应用户的喜好，还能够考虑到图片的内容；新图片推荐更及时；推荐内容更可控。

Description

一种图片推荐的方法及系统
技术领域
本发明属于通信技术领域，特别是涉及一种图片推荐的方法及系统。
背景技术
社交网络已融人们的生活，人们在社交网络中分享和获取的数据越来多，交流过程中产生的图片也越来越多。怎样让人们尽可能快的获取自己感兴趣并且是高质量的图片，需要图片推荐系统来完成。
目前世面上很多图片推荐系统，但目前所有的图片推荐系统中所用到的图片推荐方法是基于图片的特征值或是基于用户行为数据做相应的图片推荐处理。
其中，基于图片特征值的图片推荐方法只能基于图片内容实现图片与图片间的相互推荐，而不能反应用户的喜好；基于用户行为数据的图片推荐方法可以根据用户的喜好进行推荐，但是忽略了图片的内容，同时对新图的推荐不够敏感。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出一种图片推荐的方法及系统，在推荐过程中不仅能够反应用户的喜好，还能够考虑到图片的内容；新发布图片的推荐更及时；推荐内容更可控。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：一种图片推荐的方法，所述方法包括用户推荐数据准备和发图推荐；
所述用户推荐数据准备包括步骤：
(1)获取用户行为数据并取得其对应的标签和权重信息；
(2)聚类所述标签和权重信息,找出用户喜好数据；
(3)根据所述用户喜好数据做协同过滤找出用户喜欢的标签；
(4)根据所述用户喜欢的标签按用户对不同标签的喜好程度对用户进行聚类，把喜好程度相同的用户放在一起，形成推荐列表；
所述发图推荐包括步骤：
(5)获取发布图片，并提取所述发布图片的标签；
(6)将所述发布图片的标签与所述推荐列表进行匹配；
(7)将发布图片推荐给匹配成功的推荐列表中的用户。
进一步的是，所述用户的行为数据包括用户在社交网络中的发送图片、点赞图片和评论图片的数据。
进一步的是，步所述骤(1)中,调用系统的图片标签服务，以获取所述标签和权重信息。
进一步的是，所述权重信息包括标签权重。
进一步的是，步骤(2)中所述聚类过程为，对各类所述标签权重乘以对应操作的标签权重，再按标签类型求和获得标签权重和，计算出用户对某一标签权重和在用户所有标签权重和中的占比，占比的大小即为用户对某一标签的喜好程度构成用户喜好数据。
进一步的是，所述步骤（3）中，所述协同过滤采用最小二乘法，将所述用户行为数据按照2:8的比例分成测试数据和训练数据，反复训练直到RMSE达到业务要求,存储对应的训练模型，即用户可能感兴趣的标签。
进一步的是，所述步骤（4）中推荐列表的形成过程为，提取出系统中预先设置的标签列表，一一调用所述训练模型做相应的用户推荐，满足预设阈值的作为推荐列表存储起来，供图片推荐时使用。
进一步的是，所述步骤（5）中，在用户在发布图片后，调用系统的图片标签服务，由标签服务返回所述发布图片的标签。
进一步的是，所述步骤（6）中，先对所述发布图片的标签过滤掉系统禁止传播的标签，并从剩余的标签中筛选出质量比较高的权重与预置阈值进行比较，满足预置阈值则视为匹配成功。
另一方面，本发明还提供了一种图片推荐的系统,包括用户推荐数据准备模块和发图推荐模块；
其中，所述用户推荐数据准备模块包括数据获取模块、聚类模块、过滤提取模块和推荐列表形成模块；所述数据获取模块，用于获取用户行为数据，并取得对应的标签和权重信息；所述聚类模块，根据用户的行为数据做相应的聚类找出用户喜好数据；所述过滤提取模块，根据用户喜好数据做相应的协同过滤找出用户喜欢的标签；所述推荐列表形成模块，按用户对不同标签的喜好程度对用户进行聚类，把同一喜好的用户放在一起，形成推荐列表；
其中，所述发图推荐模块包括图片获取模块、匹配模块和推荐模块；所述图片获取模块，获取发布图片，并提取所述发布图片的标签；所述匹配模块，将所述发布图片的标签与所述推荐列表进行匹配；所述推荐模块，将发布图片推荐给匹配成功的推荐用户列表中的用户。
采用本技术方案的有益效果：
本发明所提出的一种图片推荐的方法，采用对图片打标签的方式，同时根据用户对图片的操作行为聚类出用户喜欢的标签，根据用户间的行为操作挖掘出用户感兴趣的标签，在图片标签和用户喜欢或者感兴趣的标签之间做推荐；减少了推荐的计算量；能够根据用户的喜好进行图片推荐；能够及时推荐新发布图片；推荐内容更可控；本发明所提出一种图片推荐的系统，能够配合本发明所提出的方法实现该方法的应用。
附图说明
图1为本发明的一种图片推荐的方法的流程图；
图2为本发明的一种图片推荐的系统的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明作进一步阐述。
在本实施例中，参见图1所示，提出一种图片推荐的方法，所述方法包括用户推荐数据准备和发图推荐。
所述用户推荐数据准备包括步骤：
(1)获取用户行为数据并取得其对应的标签和权重信息。
其中，所述用户的行为数据包括用户在社交网络中的发送图片、点赞图片和评论图片的数据。
所述步骤(1)中,调用系统的图片标签服务，以获取所述标签和权重信息。
图片标签服务是图片识别系统，把用户的图片转换成灰度图，再将灰度图转换成相应的特征向量；将图片的特征向量给图片识别系统，由识别系统识别出图片中存在的内容和相应的权重。
例如：（{"美食小吃":0.919932,"咖啡店":0.18527,"餐厅":0.0636878,"店食品店":0.0944088,"食品店":0.196694}）。
其中，所述权重信息包括标签权重。
(2)聚类所述标签和权重信息,找出用户喜好数据。
所述步骤(2)中所述聚类过程为，对各类所述标签权重乘以对应操作的标签权重，再按标签类型求和获得标签权重和；计算出用户对某一标签权重和在用户所有标签权重和中的占比，占比的大小即为用户对某一标签的喜好程度构成用户喜好数据。
用公式表示如下：
其中i为某一类标签，j为标签出现的次数，k为操作的类型，a为标签在操作行为中对应的标签权重，p为对应类型的标签权重,为具体某一类标签的标签权重。
实施例中，得出的数据结构是：
U代表用户，T代表标签，（U1，T1，0.5）表示用户1对标签1的权重是0.5,权重即用户对某一标签的喜好程度。
(3)根据用户喜好数据做协同过滤找出用户喜欢的标签。
所述步骤（3）中，所述协同过滤采用最小二乘法，将所述用户喜好数据按照2:8的比例分成测试数据和训练数据，反复训练直到RMSE达到业务要求,存储对应的训练模型，所述训练模型即用户喜欢的标签。
实施例中，前一步骤中的U1，U2，U3用户对T1的比较喜欢，我们可以认为他们的喜好类似，同时U1，U2用户对T3也有比较高的喜欢程度，我们就可以把T3推荐给U3。T3推荐给U3是选取若干喜好类似的用户并根据他们的喜好计算出对各个标签的综合得分，再以得分来推荐标签，用户可能感兴趣的标签为（U3，T3，0.6)。
(4)根据所述用户喜欢的标签按用户对不同标签的喜好程度对用户进行聚类，把喜好程度相同的用户放在一起，形成推荐列表。
所述步骤（4）中推荐列表的形成过程为，提取出系统中预先设置的标签列表，一一调用所述训练模型做相应的用户推荐，满足预设阈值的作为推荐列表存储起来，供图片推荐时使用。
在实施例中，前一步骤可以计算出用户对各个标签的喜欢程度和给用户推荐标签的得分，按照同一标签和喜好程度在某个值之上的用户聚合到一起；若将阈值设为0.35，T1标签喜欢的用户就有U1、U2和U3，将这三个用户放在一起，形成推荐列表。
所述发图推荐包括步骤：
(5)获取发布图片，并提取所述发布图片的标签。
所述步骤（5）中，在用户在发布图片后，调用系统的图片标签服务，由标签服务返回所述发布图片的标签。
(6)将所述发布图片的标签与所述推荐列表进行匹配。
所述步骤（6）中，在对所述发布图片的标签过滤掉系统禁止传播的标签，并从剩余的标签中筛选出质量比较高的权重与预置阈值进行比较，满足预置阈值则视为匹配成功。
(7)将发布图片推荐给匹配成功的推荐列表中的用户。
推荐图片的质量高低可控，我们可以让一张图片标签的权重达到0.5就推荐，也可以让一张图片的标签的权重达到0.9才推荐；如果某些图片不适合传播我们也可以禁止这类标签的推荐。
对于新发布的图片我们不需要用户对这张图片有操作行为才能推荐，只要新发布图片的标签在我们推荐列表里面有就可以了，比如说用户U1喜欢美食是因为他之前浏览和点赞了一些与吃相关的图片，但是从来没有看过水煮鱼的图片，水煮鱼图片在系统中也从来没有发过，如果用户U20发了一张水煮鱼的图片,系统同样会推荐给U1用户。
为配合本发明方法的实现，基于相同的发明构思，参见图2所示，本发明还提供了一种图片推荐的系统,包括用户推荐数据准备模块和发图推荐模块；
其中，所述用户推荐数据准备模块包括数据获取模块、聚类模块、过滤提取模块和推荐列表形成模块；所述数据获取模块，用于获取用户行为数据，并取得对应的标签和权重信息；所述聚类模块，根据用户的行为数据做相应的聚类找出用户喜好数据；所述过滤提取模块，根据用户喜好数据做相应的协同过滤找出用户喜欢的标签；所述推荐列表形成模块，按用户对不同标签的喜好程度对用户进行聚类，把同一喜好的用户放在一起，形成推荐列表；
其中，所述发图推荐模块包括图片获取模块、匹配模块和推荐模块；所述图片获取模块，获取发布图片，并提取所述发布图片的标签；所述匹配模块，将所述发布图片的标签与所述推荐列表进行匹配；所述推荐模块，将发布图片推荐给匹配成功的推荐用户列表中的用户。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本实发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (10)

1.一种图片推荐的方法，其特征在于，所述方法包括用户推荐数据准备和发图推荐；
所述用户推荐数据准备包括步骤：
(1)获取用户行为数据并取得其对应的标签和权重信息；
(2)聚类所述标签和权重信息,找出用户喜好数据；
(3)根据所述用户喜好数据做协同过滤找出用户喜欢的标签；
(4)根据所述用户喜欢的标签按用户对不同标签的喜好程度对用户进行聚类，把喜好程度相同的用户放在一起形成推荐列表；
所述发图推荐包括步骤：
(5)获取发布图片，并提取所述发布图片的标签；
(6)将所述发布图片的标签与所述推荐列表进行匹配；
(7)将发布图片推荐给匹配成功的推荐列表中的用户。
2.根据权利要求1所述的一种图片推荐的方法,其特征在于，所述用户的行为数据包括用户在社交网络中的发送图片、点赞图片和评论图片的数据。
3.根据权利要求2所述的一种图片推荐的方法，其特征在于，所述步骤(1)中,调用系统的图片标签服务以获取所述标签和权重信息。
4.根据权利要求3所述的一种图片推荐的方法，其特征在于，所述权重信息包括标签权重。
5.根据权利要求4所述的一种图片推荐的方法，其特征在于，步骤(2)中所述聚类过程为，对各类所述标签权重乘以对应操作的标签权重，再按标签类型求和获得标签权重和，计算出用户对某一标签权重和在用户所有标签权重和中的占比，占比的大小即为用户对某一标签的喜好程度构成用户喜好数据。
6.根据权利要求5所述的一种图片推荐的方法，其特征在于，步骤（3）中，所述协同过滤采用最小二乘法，将所述用户喜好数据按照2:8的比例分成测试数据和训练数据，反复训练直到RMSE达到业务要求,存储对应的训练模型，所述训练模型即用户喜欢的标签。
7.根据权利要求6所述的一种图片推荐的方法，其特征在于，所述步骤（4）中推荐列表的形成过程为，提取系统中预先设置的标签列表，一一调用所述训练模型做相应的用户推荐，满足预设阈值的作为推荐列表存储起来，供图片推荐时使用。
8.根据权利要求1所述的一种图片推荐的方法，其特征在于，所述步骤（5）中，在用户在发布图片后，调用系统的图片标签服务，由标签服务返回所述发布图片的标签。
9.根据权利要求8所述的一种图片推荐的方法，其特征在于，所述步骤（6）中，先对所述发布图片的标签过滤掉系统禁止传播的标签，并从剩余的标签中筛选出质量比较高的权重与预置阈值进行比较，满足预置阈值则视为匹配成功。
10.一种图片推荐的系统,其特征在于,包括用户推荐数据准备模块和发图推荐模块；
其中，所述用户推荐数据准备模块包括数据获取模块、聚类模块、过滤提取模块和推荐列表形成模块；
所述数据获取模块，用于获取用户行为数据，并取得对应的标签和权重信息；
所述聚类模块，根据用户的行为数据做相应的聚类找出用户喜好数据；
所述过滤提取模块，根据用户喜好数据做相应的协同过滤找出用户喜欢的标签；
所述推荐列表形成模块，根据用户对不同标签的喜好程度对用户进行聚类，把喜好程度相同的用户放在一起，形成推荐列表；
其中，所述发图推荐模块包括图片获取模块、匹配模块和推荐模块；
所述图片获取模块，获取发布图片，并提取所述发布图片的标签；
所述匹配模块，将所述发布图片的标签与所述推荐列表进行匹配；
所述推荐模块，将发布图片推荐给匹配成功的推荐列表中的用户。
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