CN106341704A - 一种基于主播的推荐方法及装置 - Google Patents

一种基于主播的推荐方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN106341704A
CN106341704A CN201610683118.8A CN201610683118A CN106341704A CN 106341704 A CN106341704 A CN 106341704A CN 201610683118 A CN201610683118 A CN 201610683118A CN 106341704 A CN106341704 A CN 106341704A
Authority
CN
China
Prior art keywords
main broadcaster
program
user
face feature
described user
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201610683118.8A
Other languages
English (en)
Inventor
陈耀攀
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Qihoo Technology Co Ltd
Qizhi Software Beijing Co Ltd
Original Assignee
Beijing Qihoo Technology Co Ltd
Qizhi Software Beijing Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Qihoo Technology Co Ltd, Qizhi Software Beijing Co Ltd filed Critical Beijing Qihoo Technology Co Ltd
Priority to CN201610683118.8A priority Critical patent/CN106341704A/zh
Publication of CN106341704A publication Critical patent/CN106341704A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/20—Servers specifically adapted for the distribution of content, e.g. VOD servers; Operations thereof
    • H04N21/25—Management operations performed by the server for facilitating the content distribution or administrating data related to end-users or client devices, e.g. end-user or client device authentication, learning user preferences for recommending movies
    • H04N21/258—Client or end-user data management, e.g. managing client capabilities, user preferences or demographics, processing of multiple end-users preferences to derive collaborative data
    • H04N21/25866—Management of end-user data
    • H04N21/25891—Management of end-user data being end-user preferences
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/20—Servers specifically adapted for the distribution of content, e.g. VOD servers; Operations thereof
    • H04N21/25—Management operations performed by the server for facilitating the content distribution or administrating data related to end-users or client devices, e.g. end-user or client device authentication, learning user preferences for recommending movies
    • H04N21/251—Learning process for intelligent management, e.g. learning user preferences for recommending movies
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/43—Processing of content or additional data, e.g. demultiplexing additional data from a digital video stream; Elementary client operations, e.g. monitoring of home network or synchronising decoder's clock; Client middleware
    • H04N21/442—Monitoring of processes or resources, e.g. detecting the failure of a recording device, monitoring the downstream bandwidth, the number of times a movie has been viewed, the storage space available from the internal hard disk
    • H04N21/44213—Monitoring of end-user related data
    • H04N21/44218—Detecting physical presence or behaviour of the user, e.g. using sensors to detect if the user is leaving the room or changes his face expression during a TV program
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/45—Management operations performed by the client for facilitating the reception of or the interaction with the content or administrating data related to the end-user or to the client device itself, e.g. learning user preferences for recommending movies, resolving scheduling conflicts
    • H04N21/466—Learning process for intelligent management, e.g. learning user preferences for recommending movies
    • H04N21/4668—Learning process for intelligent management, e.g. learning user preferences for recommending movies for recommending content, e.g. movies

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

本发明涉及人机交互领域，公开了一种基于主播的推荐方法及装置，以解决现有技术中获得主播节目的效率较低的技术问题。该方法包括：获得电子设备的用户的第一脸部特征；获得脸部特征与所述第一脸部特征的相似度满足预设相似度条件的M个主播，M为正整数；向所述用户提供与所述M个主播对应的主播节目。达到了提高获得主播节目的效率的技术效果。

Description

一种基于主播的推荐方法及装置
技术领域
本发明涉及人机交互领域，尤其涉及一种基于主播的推荐方法及装置。
背景技术
随着科学技术的不断发展，电子技术也得到了飞速的发展，电子产品的种类也越来越多，人们也享受到了科技发展带来的各种便利。现在人们可以通过各种类型的电子设备，享受随着科技发展带来的舒适生活。例如，智能手机、平板电脑等电子设备已经成为人们生活中一个重要的组成部分，用户可以使用智能手机、平板电脑等电子设备来听音乐、玩游戏等等，以减轻现代快节奏生活所带来的压力。
通常情况下，电子设备都具备网络访问功能，可以通过网络访问功能观看各种节目，例如：点播节目、直播节目等等，现有技术中用户在需要观看主播所主持的主播节目时，往往只能通过主播的名字或者主播节目的名字进行搜索，从而获得对应的主播节目，故而现有技术中，存在着获得主播节目的效率较低的技术问题。
发明内容
鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的基于主播的推荐方法及装置。
第一方面，本发明实施例提供一种基于主播的推荐方法，包括：
获得电子设备的用户的第一脸部特征；
获得脸部特征与所述第一脸部特征的相似度满足预设相似度条件的M个主播，M为正整数；
向所述用户提供与所述M个主播对应的主播节目。
可选的，所述向所述用户提供与所述M个主播对应的主播节目，包括：
获取所述用户针对主播节目的历史观看记录；
基于所述历史观看记录确定出所述用户所偏好的主播节目的第一类别；
向所述用户提供在所述第一类别下所述主播节目。
可选的，所述向所述用户提供在所述第一类别下所述主播节目，包括：
从所述M个主播中筛选出所述第一类别下的N1个主播，其中，N1为不大于M的正整数；向所述用户提供所述N1个主播的主播节目；和/或，
获得所述M个主播的主播节目；从所述M个主播的主播节目中筛选出所述第一类别下的N2个主播节目；向所述用户提供包含所述N2个主播节目。
可选的，所述获得电子设备的用户的第一脸部特征，包括：
获得所述用户的脸型特征；和/或，获得所述用户的至少一种五官特征。
可选的，所述获得脸部特征与所述第一脸部特征的相似度满足预设相似度条件的M个主播，包括：
计算所述第一脸部特征与每个主播的脸部特征的相似度值；
获取按照所述相似度值从高到低排序位于前预设位的主播作为所述M个主播；或者，获取所述相似度值大于预设相似度值的主播作为所述M个主播。
可选的，所述获得电子设备的用户的脸部特征，包括：
在检测到启动主播应用程序时，开启所述电子设备的摄像头，通过所述摄像头采集获得所述用户的所述脸部特征；或者，
从预先建立的用户与脸部特征的对应关系中，查找获得所述用户的所述第一脸部特征，其中，在检测到所述用户进行主播时，从所述用户的主播节目中提取出所述用户的所述第一脸部特征，进而预先建立用户与脸部特征的对应关系。
可选的，如果所述向所述用户提供的主播节目包含L条主播节目，L为大于等于2正整数，所述向所述用户提供与所述M个主播对应的主播节目，包括：
确定出所述用户对所述L条主播节目中每条主播节目的偏好程度；
基于所述偏好程度对所述L条主播节目排序之后，将所述L条主播节目提供给所述用户。
第二方面，本发明实施例提供一种基于主播的推荐装置，包括：
第一获得模块，用于获得电子设备的用户的第一脸部特征；
第二获得模块，用于获得脸部特征与所述第一脸部特征的相似度满足预设相似度条件的M个主播，M为正整数；
提供模块，用于向所述用户提供与所述M个主播对应的主播节目。
可选的，所述提供模块，包括：
获取单元，用于获取所述用户针对主播节目的历史观看记录；
第一确定单元，用于基于所述历史观看记录确定出所述用户所偏好的主播节目的第一类别；
第一提供单元，用于向所述用户提供在所述第一类别下所述主播节目。
可选的，所述第一提供单元，用于：
从所述M个主播中筛选出所述第一类别下的N1个主播，其中，N1为不大于M的正整数；向所述用户提供所述N1个主播的主播节目；和/或，
获得所述M个主播的主播节目；从所述M个主播的主播节目中筛选出所述第一类别下的N2个主播节目；向所述用户提供包含所述N2个主播节目。
可选的，所述第一获得模块，用于：
获得所述用户的脸型特征；和/或，获得所述用户的至少一种五官特征。
可选的，所述第二获得模块，包括：
计算单元，用于计算所述第一脸部特征与每个主播的脸部特征的相似度值；
获取单元，用于获取按照所述相似度值从高到低排序位于前预设位的主播作为所述M个主播；或者，获取所述相似度值大于预设相似度值的主播作为所述M个主播。
可选的，所述第一获得模块，用于：
在检测到启动主播应用程序时，开启所述电子设备的摄像头，通过所述摄像头采集获得所述用户的所述脸部特征；或者，
从预先建立的用户与脸部特征的对应关系中，查找获得所述用户的所述第一脸部特征，其中，在检测到所述用户进行主播时，从所述用户的主播节目中提取出所述用户的所述第一脸部特征，进而预先建立用户与脸部特征的对应关系。
可选的，如果所述向所述用户提供的主播节目包含L条主播节目，L为大于等于2正整数，所述提供模块，包括：
第二确定单元，用于确定出所述用户对所述L条主播节目中每条主播节目的偏好程度；
第二提供单元，用于基于所述偏好程度对所述L条主播节目排序之后，将所述L条主播节目提供给所述用户。
本申请实施例中提供的技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
由于在本发明实施例中，可以获得电子设备的用户的第一脸部特征，然后获得脸部特征与与所述第一脸部特征的相似度满足预设相似度条件的M个主播，M为正整数；进而最终可以向用户提供与M个主播对应的主播节目，也就是说，不需要用户的搜索操作就可以向用户提供与主播对应的主播节目，故而达到了提高获得主播节目的效率的技术效果。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1示出了根据本发明一个实施例的基于主播的推荐方法的流程图；
图2示出了根据本发明一个实施例的基于主播的推荐方法中向所述用户提供与所述M个主播对应的主播节目的流程图；
图3示出了根据本发明一个实施例的基于主播的推荐方法的结构图。
具体实施方式
本发明实施例提供了一种基于主播的推荐方法及装置，用以解决现有技术获得主播节目的效率较低的技术问题。
本申请实施例中的技术方案，总体思路如下：
首先获得电子设备的用户的第一脸部特征，然后获得脸部特征与与所述第一脸部特征的相似度满足预设相似度条件的M个主播，M为正整数；进而最终可以向用户提供与M个主播对应的主播节目，也就是说，不需要用户的搜索操作就可以向用户提供与主播对应的主播节目，故而达到了提高获得主播节目的效率的技术效果。
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
第一方面，本发明实施例提供一种基于主播的推荐方法，请参考图1，包括：
步骤S101：获得电子设备的用户的第一脸部特征；
步骤S102：获得脸部特征与所述第一脸部特征的相似度满足预设相似度条件的M个主播，M为正整数；
步骤S103：向所述用户提供与所述M个主播对应的主播节目。
举例来说，该方案可以应用于客户端的电子设备，例如：手机、笔记本电脑、一体机、平板电脑等等。该方案可以应用于服务器，本发明实施例不作限制。
步骤S101中，脸部特征可以为脸部图像，也可以为基于脸部图像所提取出的特征例如：①脸型特征，脸型特征例如包括：瓜子脸、鹅蛋脸、国字脸等等；②至少一种五官特征，例如：眼部特征、眉毛特征、耳朵特征、鼻子特征、嘴巴特征等等。
步骤S101中，可以通过多种方式获得电子设备的第一脸部特征，下面列举其中的两种进行介绍，当然，在具体实施过程中，不限于以下两种情况。
第一种，所述获得电子设备的用户的脸部特征，包括：在检测到启动主播应用程序时，开启所述电子设备的摄像头，通过所述摄像头采集获得所述用户的所述脸部特征。
举例来说，该主播应用程序可以为仅仅包含主播功能的应用程序，也可以为除包含主播功能之外还包含其他功能(例如：聊天、购物、发送邮件等等)的应用程序，本发明实施例不作限制。
其中，如果该方案应用于电子设备，则电子设备在检测到电子设备启动主播应用程序时，可以自动控制电子设备的摄像头处于开启状态；如果该方案应用于服务器，则可以服务器在检测到的电子设备启动主播应用程序时，可以产生控制指令，并将该控制指令发送至电子设备，以控制电子设备的摄像头处于开启状态，并通过该摄像头采集获得用户的第一脸部特征。基于摄像头采集第一脸部特征的方案，所获得的用户的第一脸部特征更加实时，因此也更加准确。
第二种，所述获得电子设备的用户的脸部特征，包括：从预先建立的用户与脸部特征的对应关系中，查找获得所述用户的所述第一脸部特征，其中，在检测到所述用户进行主播时，从所述用户的主播节目中提取出所述用户的所述第一脸部特征，进而预先建立用户与脸部特征的对应关系。
举例来说，当前电子设备的用户可以作为主播节目的观看者，也可以作为主播节目的主播，向其他观看者提供主播节目，在当前电子设备的用户作为主播向其他观看者提供主播节目时，主播节目中会包含该用户的录像，因此可以从主播节目中提取该用户的第一脸部特征。其中，第一脸部特征可以为用户的脸部图像、也可以为用户的脸部特征的标签，在获得用户的第一脸部特征之后，可以存储用户与第一脸部特征的对应关系，从而后续可以基于该对应关系直接查找获得的用户的第一脸部特征，基于该方案能够提高获得第一脸部特征的速率。
步骤S102中，可以存在多种预设相似度条件，进而获得脸部特征与所述第一脸部特征的相似度满足预设相似度条件的M个主播的方式也不同，下面列举其中的两种进行介绍，当然，在具体实施过程中，不限于以下两种情况。
第一种，所述获得脸部特征与所述第一脸部特征的相似度满足预设相似度条件的M个主播，包括：计算所述第一脸部特征与每个主播的脸部特征的相似度值；获取按照所述相似度值从高到低排序位于前预设位的主播作为所述M个主播；或者，获取所述相似度值大于预设相似度值的主播作为所述M个主播。
举例来说，如果第一脸部特征为用户的第一脸部图像，则可以先获取其他主播的脸部图像，然后通过图像相似度算法(例如：直方图匹配算法、矩阵分解算法、基于特征点的算法等等)计算获得第一脸部图像与其他主播的第一脸部图像的相似度值；在获得每个主播与第一脸部图像的相似度值之后，可以将各个主播按照与当前用户的相似度值从高到低进行排序，然后获取排序位于前预设位(例如：5、6等等)的主播作为M个主播；又或者，可以将各个主播按照与当前用户的相似度值从低到高进行排序，然后获取排序位于后预设位的主播作为M个主播；又或者，在获得每个主播的脸部图像与第一脸部图像的相似度值之后，可以判断每个相似度值是否大于预设相似度值(例如:3、4等等)，如果大于，则确定对应的主播作为M个主播之一等等，当然，通过相似度值获得M个主播时，还可以采用其他方式，本发明实施例不再详细列举，并且不作限制。
第二种，所述获得脸部特征与所述第一脸部特征的相似度满足预设相似度条件的M个主播，包括：确定第一脸部特征中各个子类别的特征；确定出子类别的特征与所述第一脸部特征的子类别的特征相同的的数量大于预设数量的主播作为所述M个主播。
举例来说，预设数量例如为：2、3、4等等，第一脸部特征可以包括以下几个子类别：脸型、眼睛类别、耳朵类别、鼻子类别、眉毛类别、嘴唇类别等等，则可以获得用户的第一脸部特征的各个子类别的特征，然后获取各个主播的各个子类别的特征，最后逐一比较用户与主播的每个子类别是否相同，例如包含主播A、主播B、主播C，用户与主播A、主播B、主播C的脸部特征分别如表1所示：
表1
子类别 脸型 眼睛 耳朵 鼻子 眉毛 嘴唇
用户 瓜子脸 杏眼 棋子耳 拱鼻 一字眉 小薄唇
主播A 瓜子脸 丹凤眼 鼠耳 柳月鼻 一字眉 小薄唇
主播B 圆脸 丹凤眼 箭雨耳 柳月鼻 一字眉 厚凸唇
主播C 国字脸 桃花眼 棋子耳 柳月鼻 新月眉 厚凸唇
则表1中，主播A与用户存在三个子类别的特征相同，主播B与用户存在一个子类别的特征相同，主播C与用户存在一个子类别的特征相同，其中，如果预设数量为2的话，则可以确定出主播A的脸部特征与用户的第一脸部特征的相似度满足预设相似度条件，当然，上述主播与用户的脸部特征仅仅为一个举例，并不作为限制。
步骤S103中，在用户提供与M个主播对应的主播节目时，可以将M个主播所对应的全部主播节目都提供给用户，也可以从M个主播所对应的主播节目中确定出部分主播节目提供给用户，以降低主播节目的显示区域，并降低用户的筛选工作。在确定出部分主播节目时，可以随机确定出部分主播节目，也可以基于一些原则对M个主播的主播节目进行筛选，从而筛选出部分主播节目，其中可以基于多种方式进行筛选，下面列举其中的三种进行介绍，当然，在具体实施过程中，不限于以下三种情况。
第一种，所述向所述用户提供与所述M个主播对应的主播节目，请参考图2，包括：
步骤S201：获取所述用户针对主播节目的历史观看记录；
步骤S202：基于所述历史观看记录确定出所述用户所偏好的主播节目的第一类别；
步骤S203：向所述用户提供在所述第一类别下所述主播节目。
步骤S201中，该历史观看记录例如包括：针对各个主播节目的历史观看次数、历史观看时长、历史赠送虚拟礼物信息中的至少一种记录，
步骤S202中，第一类别例如为：网络游戏类别、网络唱歌类别、秀场类别等等。
如果历史观看记录为历史观看次数，则可以确定出用户观看每个类别下的主播节目的历史观看次数，然后获取历史观看次数最多的类别作为第一类别；如果历史观看记录为历史观看时长，则可以获取用户观看每个类别下的主播节目的历史观看总时长，然后确定出历史观看总时长最高的类别作为第一类别；如果历史观看记录为历史赠送虚拟礼物信息，则可以获取用户针对每个类别下的主播节目的主播的赠送虚拟礼物的总次数，然后获得总次数最高的类别作为第一类别等等。当然，在通过历史观看记录确定出第一类别时，还可以基于其他原则确定，本发明实施例不作限制。
并且，还可以通过上述三种历史观看记录中的至少两种观看记录确定出第一类别，例如：可以针对每种历史观看记录确定出一个评分值，然后将每个类别的各类历史观看记录的评分值基于权值相加获得一个综合评分值，最后获得综合评分值最高的类别作为第一类别。其中，如果历史观看记录包括历史观看次数，则可以直接将该历史观看次数作为对应的评分值；如果历史观看记录包含历史观看时长，则可以直接将该历史观看时长作为对应的评分值；如果历史观看记录包括历史赠送虚拟礼物信息，则可以将历史赠送虚拟礼物总次数作为对应的评分值等等，当然，还可以基于其他原则确定出各类历史观看记录所对应的评分值，本发明实施例不作限制。
步骤S203中，向用户提供第一类别下的所述主播节目时，可以获得第一类别下所包含的所有主播节目，然后从中随机提取出部分主播节目提供给用户，也可以获得第一类别下排行位于前几位的主播节目提供给用户等等。
基于上述方案，能够基于用户的历史观看记录为用户提供其经常观看的类别的主播节目，由此能够更加精确的向用户提供主播节目。
第二种，所述向所述用户提供与所述M个主播对应的主播节目，包括：从所述M个主播中确定出N1个主播；向所述用户提供所述N1个主播的主播节目，其中，N1为不大于M的正整数。
举例来说，也就是可以先从M个主播中确定出N1个主播，然后获取这N1个主播的主播节目提供给用户，其中，可以从M个主播中确定出受欢迎程度最高(例如：主播节目数量最高、评分值最高、用户点击次数最多等等)的N1个主播，然后获取这N1个主播的主播节目并将其提供给用户、也可以从M个主播中确定出用户最近观看的N1个主播，然后将这N1个主播的主播节目提供给用户。基于该方案，能够为用户提供与用户的脸型相似的部分主播的主播节目。
另外，上述确定出主播节目的方式也可以与第一种确定出主播节目的方式进行结合，例如：步骤S203中，向所述用户提供在所述第一类别下所述主播节目，包括：从所述M个主播中筛选出所述第一类别下的N1个主播，其中，N1为不大于M的正整数；向所述用户提供所述N1个主播的主播节目。
举例来说，如果第一类别为游戏类别，则可以从M个主播中筛选出游戏类别的主播，然后获取这些主播的主播节目；如果第一类别为秀场类别，则可以从M个主播中筛选出秀场类别的主播，然后获取这些主播的主播节目等等。
该方案中，由于是直接通过第一类别对主播进行筛选，而主播的数量相对于主播节目而言会少很多，故而能够降低筛选主播节目的处理负担。
第三种，所述向所述用户提供与所述M个主播对应的主播节目，包括：从所述M个主播所对应的主播节目中获取N2个主播节目；向所述用户提供所述N2个主播节目，N2为正整数。
举例来说，也就是可以先获得M个主播的主播节目，进而获得N2个主播节目，这N2个主播节目可以包含多个不同的类别，最后从这N2个主播节目中筛选出部分主播节目提供给用户，例如：筛选出点播次数较高的主播节目、筛选出用户最近观看过的主播节目等等。
另外，上述确定出主播节目的方式也可以与第一种确定出主播节目的方式进行结合，例如：步骤S203中，所述向所述用户提供在所述第一类别下所述主播节目，包括：获得所述M个主播的主播节目；从所述M个主播的主播节目中筛选出所述第一类别下的N2个主播节目；向所述用户提供包含所述N2个主播节目。
举例来说，如果第一类别为游戏类别，则可以首先获取M个主播的主播节目；然后从M个主播的主播节目中筛选出游戏类别的主播节目；如果第一类别为秀场类别，则可以首先获取M个主播的主播节目，然后从M个主播的主播节目中筛选出秀场类别的主播节目等等。
该方案中，由于是直接通过第一类别对主播节目进行筛选，故而所筛选出的主播节目更加精确。
步骤S103中，向用户提供的主播节目可以包含一条或者多条主播节目，如果向所述用户提供的主播节目包含L条主播节目，L为大于等于2正整数，则可以将这L条主播节目随机排序之后提供给用户，也可以基于以下原则将L条主播节目提供给用户：确定出所述用户对所述L条主播节目中每条主播节目的偏好程度；基于所述偏好程度对所述L条主播节目排序之后，将所述L条主播节目提供给所述用户。
举例来说，用户对L条主播节目中每条主播节目的偏好程度可以通过多种方式确定，例如：①获得当前用户的同类别用户，其中，可以获得与当前用户的年龄阶段相同的用户作为同类别用户、获得与当前用户的访问网站相似的用户作为同类别用户等等；然后确定出这些同类别用户针对L条主播节目中每条主播节目的总访问次数，该总访问次数即为用户针对每条主播节目的偏好程度，可以按照总访问次数从高到低排序之后将L条主播节目提供给用户；②获得当前用户针对各个类别的主播节目的访问次数，基于该访问次数对各个类别进行从高到低排序，该排序则可以体现用户对主播节目的偏好程度，其中，针对L条主播节目可以按照其所属类别进行排序等等。当然，在具体实施过程中，还可以基于其他原则对L条主播节目进行排序，本发明实施例不再详细列举，并且不作限制。
基于上述方案，在将L条主播节目提供给用户时还可以提供其排序信息，因此能够提高用户选择L条主播节目的效率。
第二方面，基于同一发明构思，本发明实施例提供一种基于主播的推荐装置，请参考图3，包括：
第一获得模块30，用于获得电子设备的用户的第一脸部特征；
第二获得模块31，用于获得脸部特征与所述第一脸部特征的相似度满足预设相似度条件的M个主播，M为正整数；
提供模块32，用于向所述用户提供与所述M个主播对应的主播节目。
可选的，所述提供模块32，包括：获取单元，用于获取所述用户针对主播节目的历史观看记录；第一确定单元，用于基于所述历史观看记录确定出所述用户所偏好的主播节目的第一类别；第一提供单元，用于向所述用户提供在所述第一类别下所述主播节目。
可选的，所述第一提供单元，用于：从所述M个主播中筛选出所述第一类别下的N1个主播，其中，N1为不大于M的正整数；向所述用户提供所述N1个主播的主播节目；和/或，获得所述M个主播的主播节目；从所述M个主播的主播节目中筛选出所述第一类别下的N2个主播节目；向所述用户提供包含所述N2个主播节目。
可选的，所述第一获得模块30，用于：获得所述用户的脸型特征；和/或，获得所述用户的至少一种五官特征。
可选的，所述第二获得模块31，包括：计算单元，用于计算所述第一脸部特征与每个主播的脸部特征的相似度值；获取单元，用于获取按照所述相似度值从高到低排序位于前预设位的主播作为所述M个主播；或者，获取所述相似度值大于预设相似度值的主播作为所述M个主播。
可选的，所述第一获得模块30，用于：在检测到启动主播应用程序时，开启所述电子设备的摄像头，通过所述摄像头采集获得所述用户的所述脸部特征；或者，从预先建立的用户与脸部特征的对应关系中，查找获得所述用户的所述第一脸部特征，其中，在检测到所述用户进行主播时，从所述用户的主播节目中提取出所述用户的所述第一脸部特征，进而预先建立用户与脸部特征的对应关系。
可选的，如果所述向所述用户提供的主播节目包含L条主播节目，L为大于等于2正整数，所述提供模块32，包括：第二确定单元，用于确定出所述用户对所述L条主播节目中每条主播节目的偏好程度；第二提供单元，用于基于所述偏好程度对所述L条主播节目排序之后，将所述L条主播节目提供给所述用户。
本申请实施例中提供的技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
由于在本发明实施例中，可以获得电子设备的用户的第一脸部特征，然后获得脸部特征与与所述第一脸部特征的相似度满足预设相似度条件的M个主播，M为正整数；进而最终可以向用户提供与M个主播对应的主播节目，也就是说，不需要用户的搜索操作就可以向用户提供与主播对应的主播节目，故而达到了提高获得主播节目的效率的技术效果。
在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。
在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的装置中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。
应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
本发明公开了，A1、一种基于主播的推荐方法，包括：
获得电子设备的用户的第一脸部特征；
获得脸部特征与所述第一脸部特征的相似度满足预设相似度条件的M个主播，M为正整数；
向所述用户提供与所述M个主播对应的主播节目。
A2、如A1所述的方法，其特征在于，所述向所述用户提供与所述M个主播对应的主播节目，包括：
获取所述用户针对主播节目的历史观看记录；
基于所述历史观看记录确定出所述用户所偏好的主播节目的第一类别；
向所述用户提供在所述第一类别下所述主播节目。
A3、如A2所述的方法，其特征在于，所述向所述用户提供在所述第一类别下所述主播节目，包括：
从所述M个主播中筛选出所述第一类别下的N1个主播，其中，N1为不大于M的正整数；向所述用户提供所述N1个主播的主播节目；和/或，
获得所述M个主播的主播节目；从所述M个主播的主播节目中筛选出所述第一类别下的N2个主播节目；向所述用户提供包含所述N2个主播节目。
A4、如A1-A3任一所述的方法，其特征在于，所述获得电子设备的用户的第一脸部特征，包括：
获得所述用户的脸型特征；和/或，获得所述用户的至少一种五官特征。
A5、如A1-A3任一所述的方法，其特征在于，所述获得脸部特征与所述第一脸部特征的相似度满足预设相似度条件的M个主播，包括：
计算所述第一脸部特征与每个主播的脸部特征的相似度值；
获取按照所述相似度值从高到低排序位于前预设位的主播作为所述M个主播；或者，获取所述相似度值大于预设相似度值的主播作为所述M个主播。
A6、如A1-A3任一所述的方法，其特征在于，所述获得电子设备的用户的脸部特征，包括：
在检测到启动主播应用程序时，开启所述电子设备的摄像头，通过所述摄像头采集获得所述用户的所述脸部特征；或者，
从预先建立的用户与脸部特征的对应关系中，查找获得所述用户的所述第一脸部特征，其中，在检测到所述用户进行主播时，从所述用户的主播节目中提取出所述用户的所述第一脸部特征，进而预先建立用户与脸部特征的对应关系。
A7、如A1-A3任一所述的方法，其特征在于，如果所述向所述用户提供的主播节目包含L条主播节目，L为大于等于2正整数，所述向所述用户提供与所述M个主播对应的主播节目，包括：
确定出所述用户对所述L条主播节目中每条主播节目的偏好程度；
基于所述偏好程度对所述N条主播节目排序之后，将所述L条主播节目提供给所述用户。
B8、一种基于主播的推荐装置，包括：
第一获得模块，用于获得电子设备的用户的第一脸部特征；
第二获得模块，用于获得脸部特征与所述第一脸部特征的相似度满足预设相似度条件的M个主播，M为正整数；
提供模块，用于向所述用户提供与所述M个主播对应的主播节目。
B9、如B8所述的装置，其特征在于，所述提供模块，包括：
获取单元，用于获取所述用户针对主播节目的历史观看记录；
第一确定单元，用于基于所述历史观看记录确定出所述用户所偏好的主播节目的第一类别；
第一提供单元，用于向所述用户提供在所述第一类别下所述主播节目。
B10、如B9所述的装置，其特征在于，所述第一提供单元，用于：
从所述M个主播中筛选出所述第一类别下的N1个主播，其中，N1为不大于M的正整数；向所述用户提供所述N1个主播的主播节目；和/或，
获得所述M个主播的主播节目；从所述M个主播的主播节目中筛选出所述第一类别下的N2个主播节目；向所述用户提供包含所述N2个主播节目。
B11、如B8-B10任一所述的装置，其特征在于，所述第一获得模块，用于：
获得所述用户的脸型特征；和/或，获得所述用户的至少一种五官特征。
B12、如B8-B10任一所述的装置，其特征在于，所述第二获得模块，包括：
计算单元，用于计算所述第一脸部特征与每个主播的脸部特征的相似度值；
获取单元，用于获取按照所述相似度值从高到低排序位于前预设位的主播作为所述M个主播；或者，获取所述相似度值大于预设相似度值的主播作为所述M个主播。
B13、如B8-B10任一所述的装置，其特征在于，所述第一获得模块，用于：
在检测到启动主播应用程序时，开启所述电子设备的摄像头，通过所述摄像头采集获得所述用户的所述脸部特征；或者，
从预先建立的用户与脸部特征的对应关系中，查找获得所述用户的所述第一脸部特征，其中，在检测到所述用户进行主播时，从所述用户的主播节目中提取出所述用户的所述第一脸部特征，进而预先建立用户与脸部特征的对应关系。
B14、如B8-B10任一所述的装置，其特征在于，如果所述向所述用户提供的主播节目包含L条主播节目，L为大于等于2正整数，所述提供模块，包括：
第二确定单元，用于确定出所述用户对所述L条主播节目中每条主播节目的偏好程度；
第二提供单元，用于基于所述偏好程度对所述N条主播节目排序之后，将所述L条主播节目提供给所述用户。

Claims (10)

1.一种基于主播的推荐方法，其特征在于，包括：
获得电子设备的用户的第一脸部特征；
获得脸部特征与所述第一脸部特征的相似度满足预设相似度条件的M个主播，M为正整数；
向所述用户提供与所述M个主播对应的主播节目。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述向所述用户提供与所述M个主播对应的主播节目，包括：
获取所述用户针对主播节目的历史观看记录；
基于所述历史观看记录确定出所述用户所偏好的主播节目的第一类别；
向所述用户提供在所述第一类别下所述主播节目。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述向所述用户提供在所述第一类别下所述主播节目，包括：
从所述M个主播中筛选出所述第一类别下的N1个主播，其中，N1为不大于M的正整数；向所述用户提供所述N1个主播的主播节目；和/或，
获得所述M个主播的主播节目；从所述M个主播的主播节目中筛选出所述第一类别下的N2个主播节目；向所述用户提供包含所述N2个主播节目。
4.如权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，所述获得电子设备的用户的第一脸部特征，包括：
获得所述用户的脸型特征；和/或，获得所述用户的至少一种五官特征。
5.如权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，所述获得脸部特征与所述第一脸部特征的相似度满足预设相似度条件的M个主播，包括：
计算所述第一脸部特征与每个主播的脸部特征的相似度值；
获取按照所述相似度值从高到低排序位于前预设位的主播作为所述M个主播；或者，获取所述相似度值大于预设相似度值的主播作为所述M个主播。
6.如权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，所述获得电子设备的用户的脸部特征，包括：
在检测到启动主播应用程序时，开启所述电子设备的摄像头，通过所述摄像头采集获得所述用户的所述脸部特征；或者，
从预先建立的用户与脸部特征的对应关系中，查找获得所述用户的所述第一脸部特征，其中，在检测到所述用户进行主播时，从所述用户的主播节目中提取出所述用户的所述第一脸部特征，进而预先建立用户与脸部特征的对应关系。
7.如权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，如果所述向所述用户提供的主播节目包含L条主播节目，L为大于等于2正整数，所述向所述用户提供与所述M个主播对应的主播节目，包括：
确定出所述用户对所述L条主播节目中每条主播节目的偏好程度；
基于所述偏好程度对所述N条主播节目排序之后，将所述L条主播节目提供给所述用户。
8.一种基于主播的推荐装置，其特征在于，包括：
第一获得模块，用于获得电子设备的用户的第一脸部特征；
第二获得模块，用于获得脸部特征与所述第一脸部特征的相似度满足预设相似度条件的M个主播，M为正整数；
提供模块，用于向所述用户提供与所述M个主播对应的主播节目。
9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述提供模块，包括：
获取单元，用于获取所述用户针对主播节目的历史观看记录；
第一确定单元，用于基于所述历史观看记录确定出所述用户所偏好的主播节目的第一类别；
第一提供单元，用于向所述用户提供在所述第一类别下所述主播节目。
10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述第一提供单元，用于：
从所述M个主播中筛选出所述第一类别下的N1个主播，其中，N1为不大于M的正整数；向所述用户提供所述N1个主播的主播节目；和/或，
获得所述M个主播的主播节目；从所述M个主播的主播节目中筛选出所述第一类别下的N2个主播节目；向所述用户提供包含所述N2个主播节目。
CN201610683118.8A 2016-08-18 2016-08-18 一种基于主播的推荐方法及装置 Pending CN106341704A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610683118.8A CN106341704A (zh) 2016-08-18 2016-08-18 一种基于主播的推荐方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610683118.8A CN106341704A (zh) 2016-08-18 2016-08-18 一种基于主播的推荐方法及装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN106341704A true CN106341704A (zh) 2017-01-18

Family

ID=57824750

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610683118.8A Pending CN106341704A (zh) 2016-08-18 2016-08-18 一种基于主播的推荐方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106341704A (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107172452A (zh) * 2017-04-25 2017-09-15 北京潘达互娱科技有限公司 直播间推荐方法及装置
CN107172498A (zh) * 2017-04-25 2017-09-15 北京潘达互娱科技有限公司 直播房间展示方法及装置
CN107483982A (zh) * 2017-07-11 2017-12-15 北京潘达互娱科技有限公司 一种主播推荐方法与装置
WO2019000789A1 (zh) * 2017-06-26 2019-01-03 武汉斗鱼网络科技有限公司 直播视频推荐方法、装置及服务器
CN110879944A (zh) * 2018-09-05 2020-03-13 武汉斗鱼网络科技有限公司 基于人脸相似度的主播推荐方法、存储介质、设备及系统

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101452474A (zh) * 2007-12-03 2009-06-10 索尼株式会社 信息处理设备、信息处理终端、信息处理方法以及程序
CN103139616A (zh) * 2013-02-27 2013-06-05 中山大学 基于多用户的数字电视节目的个性化云推荐方法及系统
CN103428537A (zh) * 2013-07-30 2013-12-04 北京小米科技有限责任公司 一种视频处理方法和装置
CN103716702A (zh) * 2013-12-17 2014-04-09 三星电子（中国）研发中心 电视节目推荐装置和方法
CN105005777A (zh) * 2015-07-30 2015-10-28 科大讯飞股份有限公司 一种基于人脸的音视频推荐方法及系统
CN105095431A (zh) * 2015-07-22 2015-11-25 百度在线网络技术（北京）有限公司 根据用户的行为信息推送视频的方法和装置
CN105335465A (zh) * 2015-09-23 2016-02-17 广州酷狗计算机科技有限公司 一种展示主播账户的方法和装置

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101452474A (zh) * 2007-12-03 2009-06-10 索尼株式会社 信息处理设备、信息处理终端、信息处理方法以及程序
CN103139616A (zh) * 2013-02-27 2013-06-05 中山大学 基于多用户的数字电视节目的个性化云推荐方法及系统
CN103428537A (zh) * 2013-07-30 2013-12-04 北京小米科技有限责任公司 一种视频处理方法和装置
CN103716702A (zh) * 2013-12-17 2014-04-09 三星电子（中国）研发中心 电视节目推荐装置和方法
CN105095431A (zh) * 2015-07-22 2015-11-25 百度在线网络技术（北京）有限公司 根据用户的行为信息推送视频的方法和装置
CN105005777A (zh) * 2015-07-30 2015-10-28 科大讯飞股份有限公司 一种基于人脸的音视频推荐方法及系统
CN105335465A (zh) * 2015-09-23 2016-02-17 广州酷狗计算机科技有限公司 一种展示主播账户的方法和装置

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107172452A (zh) * 2017-04-25 2017-09-15 北京潘达互娱科技有限公司 直播间推荐方法及装置
CN107172498A (zh) * 2017-04-25 2017-09-15 北京潘达互娱科技有限公司 直播房间展示方法及装置
CN107172498B (zh) * 2017-04-25 2020-02-18 北京潘达互娱科技有限公司 直播房间展示方法及装置
CN107172452B (zh) * 2017-04-25 2020-02-18 北京潘达互娱科技有限公司 直播间推荐方法及装置
WO2019000789A1 (zh) * 2017-06-26 2019-01-03 武汉斗鱼网络科技有限公司 直播视频推荐方法、装置及服务器
CN107483982A (zh) * 2017-07-11 2017-12-15 北京潘达互娱科技有限公司 一种主播推荐方法与装置
CN107483982B (zh) * 2017-07-11 2020-08-21 北京潘达互娱科技有限公司 一种主播推荐方法与装置
CN110879944A (zh) * 2018-09-05 2020-03-13 武汉斗鱼网络科技有限公司 基于人脸相似度的主播推荐方法、存储介质、设备及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106341704A (zh) 一种基于主播的推荐方法及装置
CN108322788B (zh) 一种视频直播中的广告展示方法及装置
CN110708565B (zh) 直播互动方法、装置、服务器及机器可读存储介质
CN109429103B (zh) 推荐信息的方法、装置及计算机可读存储介质、终端设备
CN106067992B (zh) 一种基于用户行为的信息推荐方法及装置
CN107948761B (zh) 弹幕播放控制方法、服务器及弹幕播放控制系统
CN106547767B (zh) 确定视频封面图片的方法及装置
CN106294831B (zh) 一种信息推荐方法及电子设备
CN106326391A (zh) 多媒体资源推荐方法及装置
CN106454431B (zh) 电视节目推荐方法和系统
CN108133406B (zh) 信息显示方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN110493653A (zh) 弹幕播放控制方法、装置、设备及存储介质
CN108363730B (zh) 一种内容推荐方法、系统及终端设备
KR20160113685A (ko) 콘텐츠 추천 방법, 장치 및 시스템
US20110167445A1 (en) Audiovisual content channelization system
US20130124310A1 (en) Method and apparatus for creating recommendations for a user
CN108040265A (zh) 一种对视频进行处理的方法和装置
CN110099284A (zh) 一种快捷发言的生成方法、装置及服务器
CN109151488A (zh) 根据用户行为实时推荐直播间的方法及系统
CN110020099A (zh) 一种视频交友的用户推荐方法和装置
CN111601165A (zh) 基于时段节目受众群体的广告推荐方法、装置及控制器
CN106997542A (zh) 互联网广告投放方法及装置
CN110083759A (zh) 舆论信息爬取方法、装置、计算机设备及存储介质
CN106599285A (zh) 基于新闻类搜索提供搜索结果的方法及装置
CN110895594A (zh) 一种页面展示的方法以及相关设备

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20170118

RJ01 Rejection of invention patent application after publication