CN108021672A - 基于相册的社交推荐方法、装置及计算设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于相册的社交推荐方法、装置、计算设备及计算机存储介质。其中，方法包括：获取用户相册中的图片和/或视频；对图片和/或从视频中抽取的帧图片进行图像特征分析，根据图像特征分析结果确定用户的用户标签；根据用户标签查找与用户相匹配的待推荐用户；将待推荐用户推荐给用户，由于用户相册中的图片和/或视频体现了用户的兴趣爱好等，因此，基于用户相册可以查找到与该用户具有相同兴趣爱好的人，提高了交友的成功率，而且避免了陌生用户之间沟通时经常出现的无话可说的尴尬现象。
Description
技术领域
本发明涉及信息处理技术领域，具体涉及一种基于相册的社交推荐方法、装置、计算设备及计算机存储介质。
背景技术
随着科技的发展，终端设备的应用程序越来越多，相册是终端设备的一个重要的用于存储的应用程序，越来越多的用户将自己喜爱的或者对自己重要的图片和/或视频(例如，旅游途中拍摄的图片和/或视频，会议中拍摄的图片和/或视频等等)存储于相册中，这些图片和/或视频蕴含着反映其偏好或行为习惯，能够体现用户的兴趣爱好等，然而，如果仅仅是将图片和/或视频存储于用户相册中，并不能充分体现这些图片和/或视频的价值。
而现有的网络交友一般是用户通过搜索用户信息，例如，性别、年龄、居住地、用户昵称等方式进行推荐，在进行好友推荐时考虑的影响因素较为单一，并未考虑到用户存储的图片和/或视频对交友的影响，使得成功率低，即便相互添加好友也很容易因为彼此不了解，而出现无话可说的尴尬境地。
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相册的社交推荐方法、装置、计算设备及计算机存储介质。
根据本发明的一个方面，提供了一种基于相册的社交推荐方法，其包括：
获取用户相册中的图片和/或视频；
对图片和/或从视频中抽取的帧图片进行图像特征分析，根据图像特征分析结果确定用户的用户标签；
根据用户标签查找与用户相匹配的待推荐用户；
将待推荐用户推荐给用户。
可选地，对图片和/或从视频中抽取的帧图片进行图像特征分析进一步包括：
对图片和/或从视频中抽取的帧图片进行分类；
按照类别分别对图片和/或帧图片进行图像特征分析。
可选地，对图片和/或从视频中抽取的帧图片进行分类进一步包括：将图片和/或帧图片分类到以下类别中的一种或多种：人物类别、生活类别、风景类别、美食类别、家居类别、文化艺术类别、科技类别。
可选地，根据图像特征分析结果确定用户的用户标签进一步包括：
通过对属于人物类别的图片和/或帧图片进行图像特征分析，确定用户的自然属性；
和/或，通过对属于非人物类别的图片和/或帧图片进行图像特征分析，确定用户的行为属性；
根据所述自然属性和/或所述行为属性确定所述用户的用户标签。
可选地，将待推荐用户推荐给用户进一步包括：
统计待推荐用户的用户相册中相应分类的图片和/或视频数量；
依据图片和/或视频数量对待推荐用户进行排序，根据排序结果将待推荐用户推荐给用户。
可选地，将待推荐用户推荐给用户进一步包括：
统计待推荐用户的用户相册中相应分类的图片和/或视频的更新时间；
依据更新时间对待推荐用户进行排序，根据排序结果将待推荐用户推荐给用户。
可选地，根据用户标签查找与用户相匹配的待推荐用户进一步包括：
根据用户标签查找与用户标签相匹配的社区或群组；
将待推荐用户推荐给用户进一步包括：
将查找到的社区或群组的账号信息推荐给用户。
可选地，将待推荐用户推荐给用户进一步包括：
从待推荐用户中筛选出处于直播在线状态的主播或明星艺人；
将主播或明星艺人的直播房间信息推荐给用户。
根据本发明的一个方面，提供了一种基于相册的社交推荐装置，其包括：
获取模块，适于获取用户相册中的图片和/或视频；
特征分析模块，适于对图片和/或从视频中抽取的帧图片进行图像特征分析；
确定模块，适于根据图像特征分析结果确定用户的用户标签；
查找模块，适于根据用户标签查找与用户相匹配的待推荐用户；
推荐模块，适于将待推荐用户推荐给用户。
可选地，特征分析模块进一步包括：
分类单元，适于对图片和/或从视频中抽取的帧图片进行分类；
特征分析单元，适于按照类别分别对图片和/或帧图片进行图像特征分析。
可选地，分类单元进一步适于：将图片和/或帧图片分类到以下类别中的一种或多种：人物类别、生活类别、风景类别、美食类别、家居类别、文化艺术类别、科技类别。
可选地，确定模块进一步适于：通过对属于人物类别的图片和/或帧图片进行图像特征分析，确定用户的自然属性；
和/或，通过对属于非人物类别的图片和/或帧图片进行图像特征分析，确定用户的行为属性；
根据所述自然属性和/或所述行为属性确定所述用户的用户标签。
可选地，推荐模块进一步适于：统计待推荐用户的用户相册中相应分类的图片和/或视频数量；
依据图片和/或视频数量对待推荐用户进行排序，根据排序结果将待推荐用户推荐给用户。
可选地，推荐模块进一步适于：统计待推荐用户的用户相册中相应分类的图片和/或视频的更新时间；
依据更新时间对待推荐用户进行排序，根据排序结果将待推荐用户推荐给用户。
可选地，查找模块进一步适于：根据用户标签查找与用户标签相匹配的社区或群组；
推荐模块进一步适于：将查找到的社区或群组的账号信息推荐给用户。
可选地，推荐模块进一步适于：从待推荐用户中筛选出处于直播在线状态的主播或明星艺人；
将主播或明星艺人的直播房间信息推荐给用户。
根据本发明的又一方面，提供了一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，处理器、存储器和通信接口通过通信总线完成相互间的通信；
存储器用于存放至少一可执行指令，可执行指令使处理器执行上述基于相册的社交推荐方法对应的操作。
根据本发明的再一方面，提供了一种计算机存储介质，存储介质中存储有至少一可执行指令，可执行指令使处理器执行如上述基于相册的社交推荐方法对应的操作。
根据本发明提供的方案，由于用户相册中的图片和/或视频体现了用户的兴趣爱好等，因此，通过获取用户相册中的图片和/或视频，对用户相册中的图片和/或从视频中抽取的帧图片进行图像特征分析，再根据图像特征分析结果确定用户标签，利用用户标签查找与用户相匹配的待推荐用户，可以查找到与该用户具有相同兴趣爱好的人，提高了交友的成功率，而且避免了陌生用户之间沟通时经常出现的无话可说的尴尬现象。
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相册的社交推荐方法的流程示意图；
图2示出了根据本发明另一个实施例的基于相册的社交推荐方法的流程示意图；
图3示出了根据本发明一个实施例的基于相册的社交推荐装置的结构示意图；
图4示出了根据本发明另一个实施例的基于相册的社交推荐装置的结构示意图；
图5示出了根据本发明一个实施例的一种计算设备的结构示意图。
具体实施方式
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。
图1示出了根据本发明一个实施例的基于相册的社交推荐方法的流程示意图。如图1所示，该方法包括以下步骤：
步骤S100，获取用户相册中的图片和/或视频。
这里所说的用户相册中的图片或视频可以是用户自行拍摄的图片，也可以是用户在使用应用程序过程所获得的图片和/或视频，用户可以将所浏览到的图片或视频保存至用户相册中，例如从微信朋友圈下载的或从淘宝网站上保存的图片或视频，此外，还可以是用户利用屏幕截图功能所截取的图片。
步骤S101，对图片和/或从视频中抽取的帧图片进行图像特征分析，根据图像特征分析结果确定用户的用户标签。
在获取到用户相册中的图片和/或视频后，服务端对所获取到的图片和/或从视频中抽取的帧图片进行图像特征分析得到相应的图像特征分析结果，根据图像特征分析结果可以确定出用户的用户标签，在本实施例中，用户标签是对用户的描述，其简洁、准确的概括了用户的兴趣爱好等。
步骤S102，根据用户标签查找与用户相匹配的待推荐用户。
在确定出用户的用户标签后，可以根据用户标签查找与用户相匹配的待推荐用户，其中，待推荐用户是与该用户具有相同兴趣爱好的人。
步骤S103，将待推荐用户推荐给用户。
在查找到与用户相匹配的待推荐用户后，可以将待推荐用户推送给该用户，用户可以添加推送给其的待推荐用户为好友，通过添加好友的方式便于用户之间的沟通交流。
根据本发明上述实施例提供的方法，由于用户相册中的图片和/或视频体现了用户的兴趣爱好等，因此，通过获取用户相册中的图片和/或视频，对用户相册中的图片和/或从视频中抽取的帧图片进行图像特征分析，再根据图像特征分析结果确定用户标签，利用用户标签查找与用户相匹配的待推荐用户，可以查找到与该用户具有相同兴趣爱好的人，提高了交友的成功率，而且避免了陌生用户之间沟通时经常出现的无话可说的尴尬现象。
图2示出了根据本发明另一个实施例的基于相册的社交推荐方法的流程示意图。如图2所示，该方法包括以下步骤：
步骤S200，获取用户相册中的图片和/或视频。
本发明实施例中的用户相册可以是云端相册，也可以是客户端本地的相册，若是云端相册，则可以直接从云端服务器的云端相册中获取图片和/或视频；若是客户端本地的相册，则可以由客户端将用户相册中的图片和/或视频上传至服务端，如此，服务端便可以获取到用户相册中的图片和/或视频。
这里所说的用户相册中的图片或视频可以是用户自行拍摄的图片，也可以是用户在使用应用程序过程所获得的图片和/或视频，用户可以将所浏览到的图片或视频保存至用户相册中，例如从微信朋友圈下载的或从淘宝网站上保存的图片或视频，此外，还可以是用户利用屏幕截图功能所截取的图片。
步骤S201，对图片和/或从视频中抽取的帧图片进行分类。
众所周知，视频是由一帧一帧的帧图片组成的，为了便于后续进行图像特征分析，这里需要对获取到的视频进行解码处理，得到组成视频的帧图片。
步骤S200中所获取到的图片可能以百张或千张计，视频的长短又决定了解码处理后得到的帧图片的数量，也就是说，得到了大量的图片和/或帧图片，而这些图片和/或帧图片可能分属不同的类别，若对这些图片和/或帧图片不做任何处理，直接进行图像特征分析就会导致分析过程较为复杂，而且降低了分析的准确性，为了能够准确地确定用户的用户标签，在对图片和/或从视频中抽取的帧图片进行图像特征分析之前，还需要将图片和/或从视频中抽取的帧图片分类，例如，可以将图片和/或帧图片分类到以下类别中的一种或多种：人物类别、生活类别、风景类别、美食类别、家居类别、文化艺术类别、科技类别，具体地，可以根据图像信息在图片和/或帧图片中所反映的不同特征，将图片和/或帧图片划分为不同的类别。
步骤S202，按照类别分别对图片和/或帧图片进行图像特征分析。
在根据步骤S201将图片和/或从视频中抽取的帧图片划分为不同的类别之后，可以按照类别分别对图片和/或帧图片进行图像特征分析，举例说明，根据图像信息在图片和/或帧图片中所反映的不同特征将图片和/或帧图片划分为以下类别：人物类别、风景类别、美食类别、家居类别之后，可以一个类别一个类别的对图片和/或帧图片进行图像特征分析，例如，可以采用神经网络先对人物类别中的图片和/或帧图片进行图像特征分析，在对该类别中的图片和/或帧图片分析结束后，再对风景类别中的图片和/或帧图片进行图像特征分析，然后是对美食类别中的图片和/或帧图片进行图像特征分析，最后对家居类别中的图片和/或帧图片进行图像特征分析，这里仅是举例说明，不具有任何限定作用，本领域技术任何可以根据实际需要设定进行图像特征分析的类别顺序。按照类别对图片和/或帧图片进行图像特征分析，便于确定用户所有的用户标签，向用户推荐不同类别的用户。
步骤S203，通过对属于人物类别的图片和/或帧图片进行图像特征分析，确定用户的自然属性。
若在步骤S201中对图片和/或帧图片进行分类时，得到的分类包含人物类别，则通过对属于人物类别的图片和/或帧图片进行图像特征分析，可以确定用户的自然属性，其中，自然属性是对自然界事物面貌、规律、现象以及特征的本质的描述说明，是不受人的思想意志支配、调整来改变的部分的说明，用户的自然属性可以包括以下信息中的一种或多种：性别、年龄段、身高、体型、职业、行业等，这里仅仅是示例性说明，不具有任何限定作用。
步骤S204，通过对属于非人物类别的图片和/或帧图片进行图像特征分析，确定用户的行为属性。
本发明实施例中的生活类别、风景类别、美食类别、家居类别、文化艺术类别、科技类别可以统称为非人物类别，若在步骤S201中对图片和/或帧图片进行分类时，得到的分类为非人物类别，则通过对属于非人物类别的图片和/或帧图片进行图像特征分析，可以确定用户的行为属性，其中，行为属性是根据用户行为而确定的，用于表征用户行为特征，针对不同的用户行为所确定的行为属性不同，例如，通过对风景类别的图片和/或帧图片进行图像特征分析，确定出用户的旅游偏好，例如用户偏好自然风景或人文风景，用户的行为属性可能涉及以下方面：浏览偏好、旅游偏好、购物偏好、餐饮习惯等，这里仅是举例说明，不具有任何限定作用。
步骤S205，根据所述自然属性和所述行为属性确定所述用户的用户标签。
在根据步骤S203和步骤S204确定出用户的自然属性和行为属性后，可以根据自然属性和行为属性确定用户的用户标签，例如，行为属性涉及登山，则可以确定用户的用户标签为登山达人，这里仅是举例说明不具有任何限定作用。
在本发明实施例中，通过对图片和/或帧图片进行图像特征分析，可能仅确定了用户的自然属性或行为属性，这样可以仅根据自然属性或行为属性确定用户的用户标签。
步骤S206，根据用户标签查找与用户相匹配的待推荐用户。
在本发明实施例中，待推荐用户可以是以个人的形式呈现，也可以是以群组或社区的形式呈现。
对于个人而言，可以根据用户标签之间的匹配度查找与用户相匹配的待推荐用户，具体地，可以利用步骤S200-步骤S205中的方法对其他用户的用户相册中的图片和/或视频进行分析，确定出其他用户的用户标签，然后，将该用户的用户标签与其他用户的用户标签进行匹配，这里主要是依据该用户的用户标签查找与该用户的用户标签词义相同或相近或者与该用户的用户标签完全相同的用户标签，将查找到的用户标签对应的用户作为待推荐用户。
对于群组或社区而言，每个社区或群组一般都会有相应的描述信息或介绍信息等，因此，可以根据用户标签查询社区或群组的描述信息或介绍信息等，从而确定与用户标签相匹配的社区或群组，所查找的社区或群组中的用户即为待推荐用户。
步骤S207，将待推荐用户推荐给用户。
具体地，对于个人而言，本发明实施例可以采用以下两种方法进行推荐：
方法一：统计待推荐用户的用户相册中相应分类的图片和/或视频数量，依据图片和/或视频数量对待推荐用户进行排序，根据排序结果将待推荐用户推荐给用户，图片和/或视频数量体现了用户。
方法二：统计待推荐用户的用户相册中相应分类的图片和/或视频的更新时间；依据更新时间对待推荐用户进行排序，根据排序结果将待推荐用户推荐给用户。
图片和/或视频的数量可以表明用户的兴趣程度等，更新时间可以表明用户最近一段时间的关注度，根据图片和/或视频数量、更新时间对待推荐用户进行排序，能够保证向用户推荐的都是活跃度比较高的用户。
对于社区或群组而言，可以将查找到的社区或群组的账号信息推荐给用户，用户通过添加社区或群组账号的方式进入相应的社区或群组，在进入社区或群组之后，可以根据需要添加社区或群组中的用户，或者浏览社区或群组内的文件、图片等，通过向用户推荐社区或群组，能够避免用户一一添加待推荐用户而导致的操作繁琐的问题，另外，通过加入社区或群组能够便于多个用户沟通交流。
对于某些用户而言，该用户由于各种原因并不愿添加陌生人为好友，为了避免用户对于陌生人的抵触情绪，在本发明一种可选实施方式中，可以向用户推荐直播主播或明显艺人或网红，具体地，在查找到与用户相匹配的待推荐用户之后，可以从待推荐用户中筛选出处于直播在线状态的主播或明星艺人，其中，可以根据直播在线标识筛选出处于直播在线状态的主播或明星艺人，将筛选出的主播或明星艺人的直播房间信息推荐给用户，用户在获取到直播房间信息后，可以进入直播房间观看相应的直播。
根据本发明上述实施例提供的方法，用户相册中的图片和/或视频体现了用户的兴趣爱好，不同类别的图片和/或视频可以体现不同的兴趣爱好，因此，获取用户相册中的图片和/或视频后，对图片和/或从视频中抽取的帧图片进行分类，按照类别分别对图片和/或帧图片进行图像特征分析，通过对属于人物类别的图片和/或帧图片进行图像特征分析，确定用户的自然属性，通过对属于非人物类别的图片和/或帧图片进行图像特征分析，确定用户的行为属性，根据所述自然属性和所述行为属性确定所述用户的用户标签，利用用户标签查找与用户相匹配的待推荐用户，可以查找到与该用户具有相同兴趣爱好的人，而且向用户推荐不同兴趣爱好的人，提高了交友的成功率，克服了现有技术中仅依据单一因素向用户推荐用户而导致的成功率低的问题，而且避免了陌生用户之间无共同话语，导致沟通时经常出现的无话可说的尴尬现象。
图3示出了根据本发明一个实施例的基于相册的社交推荐装置的结构示意图。如图3所示，该装置包括：获取模块300、特征分析模块310、确定模块320、查找模块330、推荐模块340。
获取模块300，适于获取用户相册中的图片和/或视频。
特征分析模块310，适于对图片和/或从视频中抽取的帧图片进行图像特征分析。
确定模块320，适于根据图像特征分析结果确定用户的用户标签。
查找模块330，适于根据用户标签查找与用户相匹配的待推荐用户。
推荐模块340，适于将待推荐用户推荐给所述用户。
根据本发明上述实施例提供的装置，由于用户相册中的图片和/或视频体现了用户的兴趣爱好等，因此，通过获取用户相册中的图片和/或视频，对用户相册中的图片和/或从视频中抽取的帧图片进行图像特征分析，再根据图像特征分析结果确定用户标签，利用用户标签查找与用户相匹配的待推荐用户，可以查找到与该用户具有相同兴趣爱好的人，提高了交友的成功率，而且避免了陌生用户之间沟通时经常出现的无话可说的尴尬现象。
图4示出了根据本发明另一个实施例的基于相册的社交推荐装置的结构示意图。如图4所示，该装置包括：获取模块400、特征分析模块410、确定模块420、查找模块430、推荐模块440。
获取模块400，适于获取用户相册中的图片和/或视频。
特征分析模块410进一步包括：分类单元411和特征分析单元412。
其中，分类单元411，适于对图片和/或从视频中抽取的帧图片进行分类。
在本发明一种可选实施方式中，分类单元411进一步适于：将图片和/或帧图片分类到以下类别中的一种或多种：人物类别、生活类别、风景类别、美食类别、家居类别、文化艺术类别、科技类别。
特征分析单元412，适于按照类别分别对图片和/或帧图片进行图像特征分析。
确定模块420进一步适于：通过对属于人物类别的图片和/或帧图片进行图像特征分析，确定用户的自然属性；和/或，通过对属于非人物类别的图片和/或帧图片进行图像特征分析，确定用户的行为属性；根据所述自然属性和/或所述行为属性确定所述用户的用户标签。
查找模块430，适于根据用户标签查找与用户相匹配的待推荐用户。
推荐模块440，适于将待推荐用户推荐给用户。
在本发明一种可选实施方式中，推荐模块440进一步适于：统计待推荐用户的用户相册中相应分类的图片和/或视频数量；依据图片和/或视频数量对待推荐用户进行排序，根据排序结果将待推荐用户推荐给用户。
在本发明另一种可选实施方式中，推荐模块440进一步适于：统计待推荐用户的用户相册中相应分类的图片和/或视频的更新时间；依据更新时间对待推荐用户进行排序，根据排序结果将待推荐用户推荐给用户。
在本发明又一种可选实施方式中，查找模块430进一步适于：根据用户标签查找与用户标签相匹配的社区或群组；
推荐模块440进一步适于：将查找到的社区或群组的账号信息推荐给用户。
在本发明又一种可选实施方式中，推荐模块440进一步适于：从待推荐用户中筛选出处于直播在线状态的主播或明星艺人；将主播或明星艺人的直播房间信息推荐给用户。
根据本发明上述实施例提供的装置，用户相册中的图片和/或视频体现了用户的兴趣爱好，不同类别的图片和/或视频可以体现不同的兴趣爱好，因此，获取用户相册中的图片和/或视频后，对图片和/或从视频中抽取的帧图片进行分类，按照类别分别对图片和/或帧图片进行图像特征分析，通过对属于人物类别的图片和/或帧图片进行图像特征分析，确定用户的自然属性，通过对属于非人物类别的图片和/或帧图片进行图像特征分析，确定用户的行为属性，根据所述自然属性和所述行为属性确定所述用户的用户标签，利用用户标签查找与用户相匹配的待推荐用户，可以查找到与该用户具有相同兴趣爱好的人，而且向用户推荐不同兴趣爱好的人，提高了交友的成功率，克服了现有技术中仅依据单一因素向用户推荐用户而导致的成功率低的问题，而且避免了陌生用户无共同话语，导致沟通时经常出现的无话可说的尴尬现象。
本申请还提供了一种非易失性计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有至少一可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的基于相册的社交推荐方法。
图5示出了根据本发明一个实施例的一种计算设备的结构示意图，本发明具体实施例并不对计算设备的具体实现做限定。
如图5所示，该计算设备可以包括：处理器(processor)502、通信接口(Communications Interface)504、存储器(memory)506、以及通信总线508。
其中：
处理器502、通信接口504、以及存储器506通过通信总线508完成相互间的通信。
通信接口504，用于与其它设备比如客户端或其它服务器等的网元通信。
处理器502，用于执行程序510，具体可以执行上述基于相册的社交推荐方法实施例中的相关步骤。
具体地，程序510可以包括程序代码，该程序代码包括计算机操作指令。
处理器502可能是中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。计算设备包括的一个或多个处理器，可以是同一类型的处理器，如一个或多个CPU；也可以是不同类型的处理器，如一个或多个CPU以及一个或多个ASIC。
存储器506，用于存放程序510。存储器506可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
程序510具体可以用于使得处理器502执行上述任意方法实施例中的基于相册的社交推荐方法。程序510中各步骤的具体实现可以参见上述基于相册的社交推荐实施例中的相应步骤和单元中对应的描述，在此不赘述。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的设备和模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程描述，在此不再赘述。
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，尽管在此所述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基于相册的社交推荐设备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。
Claims (10)
1.一种基于相册的社交推荐方法，其包括：
获取用户相册中的图片和/或视频；
对所述图片和/或从视频中抽取的帧图片进行图像特征分析，根据图像特征分析结果确定所述用户的用户标签；
根据用户标签查找与所述用户相匹配的待推荐用户；
将所述待推荐用户推荐给所述用户。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对图片和/或从视频中抽取的帧图片进行图像特征分析进一步包括：
对所述图片和/或从视频中抽取的帧图片进行分类；
按照类别分别对图片和/或帧图片进行图像特征分析。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述对所述图片和/或从视频中抽取的帧图片进行分类进一步包括：将图片和/或帧图片分类到以下类别中的一种或多种：人物类别、生活类别、风景类别、美食类别、家居类别、文化艺术类别、科技类别。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其中，所述根据图像特征分析结果确定所述用户的用户标签进一步包括：
通过对属于人物类别的图片和/或帧图片进行图像特征分析，确定所述用户的自然属性；
和/或，通过对属于非人物类别的图片和/或帧图片进行图像特征分析，确定所述用户的行为属性；
根据所述自然属性和/或所述行为属性确定所述用户的用户标签。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其中，所述将待推荐用户推荐给所述用户进一步包括：
统计待推荐用户的用户相册中相应分类的图片和/或视频数量；
依据图片和/或视频数量对待推荐用户进行排序，根据排序结果将待推荐用户推荐给所述用户。
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其中，所述将待推荐用户推荐给所述用户进一步包括：
统计待推荐用户的用户相册中相应分类的图片和/或视频的更新时间；
依据更新时间对待推荐用户进行排序，根据排序结果将待推荐用户推荐给所述用户。
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其中，所述根据用户标签查找与所述用户相匹配的待推荐用户进一步包括：
根据用户标签查找与所述用户标签相匹配的社区或群组；
所述将待推荐用户推荐给所述用户进一步包括：
将查找到的社区或群组的账号信息推荐给所述用户。
8.一种基于相册的社交推荐装置，其包括：
获取模块，适于获取用户相册中的图片和/或视频；
特征分析模块，适于对所述图片和/或从视频中抽取的帧图片进行图像特征分析；
确定模块，适于根据图像特征分析结果确定所述用户的用户标签；
查找模块，适于根据用户标签查找与所述用户相匹配的待推荐用户；
推荐模块，适于将所述待推荐用户推荐给所述用户。
9.一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；
所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的基于相册的社交推荐方法对应的操作。
10.一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的基于相册的社交推荐方法对应的操作。
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|---|---|---|---|
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