CN108763532A - 用于推送信息、展现信息的方法和设备 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了用于推送信息、展现信息的方法和设备。用于推送信息的方法的一具体实施方式包括：获取第一信息流数据，第一信息流数据包括第一图像数据；确定第一图像数据和与第一信息流数据的接收账户关联的第二信息流数据包括的第二图像数据之间的相似度；响应于相似度大于预设阈值，向接收账户登陆的终端设备推送与第一信息流数据关联的提醒信息。该实施方式提高了用户从信息流数据中获取信息的效率，有助于提升用户体验。

Description

用于推送信息、展现信息的方法和设备

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术领域，具体涉及用于推送信息、展现信息的方法和设备。

背景技术

随着网络科技的发展，目前许多产品，例如，RSS(Really Simple Syndication，简易信息聚合)、社交软件中的时间轴(timeline)，都使用了信息流(Feed)系统来发布信息流数据。信息流数据是指消息来源，也可被称为源料、馈送、信息提供、供稿、摘要、源、新闻订阅、网源等，网站可通过它将最新信息传播给用户，用户能够订阅网站的先决条件是网站可提供持续更新的信息。

目前，信息流(Feed)系统，例如社交软件的时间轴系统，关于信息流数据的提醒功能通常是当获取到新的信息流数据时，在特定区域，如用以被点击进入信息流显示界面的图标上，显示红点等标识，以提示用户存在新的未读信息流。

发明内容

本申请实施例提出了用于推送信息、展现信息的方法和设备。

第一方面，本申请的一些实施例提供了一种用于推送信息的方法，应用于网络设备，包括：获取第一信息流数据，第一信息流数据包括第一图像数据；确定第一图像数据和与第一信息流数据的接收账户关联的第二信息流数据包括的第二图像数据之间的相似度；响应于相似度大于预设阈值，向接收账户登陆的终端设备推送与第一信息流数据关联的提醒信息。

第二方面，本申请的一些实施例提供了一种用于展现信息的方法，应用于终端设备，包括：接收网络设备推送的与第一信息流数据关联的提醒信息，第一信息流数据包括第一图像数据，第一图像数据和终端设备上登陆的账户关联的第二信息流数据包括的第二图像数据之间的相似度大于预设阈值；展现提醒信息。第三方面，本申请的一些实施例提供了一种用于推送信息的装置，设置于网络设备，包括：获取单元，被配置成获取第一信息流数据，第一信息流数据包括第一图像数据；确定单元，被配置成确定第一图像数据和与第一信息流数据的接收账户关联的第二信息流数据包括的第二图像数据之间的相似度；推送单元，被配置成响应于相似度大于预设阈值，向接收账户登陆的终端设备推送与第一信息流数据关联的提醒信息。

第四方面，本申请的一些实施例提供了一种用于展现信息的装置，装置，设置于终端设备，包括：接收单元，被配置成接收网络设备推送的与第一信息流数据关联的提醒信息，第一信息流数据包括第一图像数据，第一图像数据和终端设备上登陆的账户关联的第二信息流数据包括的第二图像数据之间的相似度大于预设阈值；展现单元，被配置成展现提醒信息。

第五方面，本申请的一些实施例提供了一种网络设备，该网络设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序；当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。

第六方面，本申请的一些实施例提供了一种终端设备，该终端设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序；当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第二方面中任一实现方式描述的方法。

第七方面，本申请的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式描述的方法或实现如第二方面中任一实现方式描述的方法。

本申请的上述实施例提供的用于推送信息、展现信息的方法和设备，通过获取第一信息流数据，第一信息流数据包括第一图像数据，而后确定第一图像数据和与第一信息流数据的接收账户关联的第二信息流数据包括的第二图像数据之间的相似度，最后响应于相似度大于预设阈值，向接收账户登陆的终端设备推送与第一信息流数据关联的提醒信息，提高了用户从信息流数据中获取信息的效率，有助于减少信息获取的消耗，并减少遗漏所需信息的可能，有助于提高发现期望的信息的可能性。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本申请的一些可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本申请的用于推送信息的方法的一个实施例的流程图；

图3是终端设备的屏幕上显示的提醒信息的页面的示意图；

图4根据本申请的用于推送信息的方法的又一个实施例的流程图；

图5是根据本申请的用于展现信息的方法的一个实施例的流程图；

图6是是适于用来实现本申请的一些实施例的网络设备的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

图1示出了可以应用本申请的用于推送信息、展现信息的方法的示例性系统架构100。

如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、网络102和网络设备103。网络102用以在终端设备101和网络设备103之间提供通信链路的介质。网络102可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备101通过网络102与网络设备103交互，以接收或发送消息等。终端设备101上可以安装有各种客户端应用，例如，即时通讯类应用、电子商务类应用、无线接入点类应用等。终端设备101可以接收网络设备103推送的用于提示接收到第一信息流数据的提醒信息，第一信息流数据包括第一图像数据，第一图像数据和终端设备上登陆的账户关联的第二信息流数据包括的第二图像数据之间的相似度大于预设阈值；展现提醒信息。

终端设备101可以是硬件，也可以是软件。当终端设备101为硬件时，可以是支持即时通讯功能的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。当终端设备101为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

网络设备103可以是提供各种服务的网络设备，例如可以是即时通讯类应用的后台服务器。即时通讯类应用的后台服务器可以获取第一信息流数据，第一信息流数据包括第一图像数据；确定第一图像数据和与第一信息流数据的接收账户关联的第二信息流数据包括的第二图像数据之间的相似度；响应于相似度大于预设阈值，向接收账户登陆的终端设备101推送与第一信息流数据关联的提醒信息。

需要说明的是，网络设备103可以是硬件，也可以是软件。当网络设备103为硬件时，可以实现成多个网络设备组成的分布式网络设备群，也可以实现成单个网络设备。当网络设备103为软件时，可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

需要说明的是，本申请的一些实施例所提供的用于推送信息的方法可以由网络设备103执行，用于展现信息的方法可以由终端设备101执行。

应该理解，图1中的终端设备、网络和网络设备的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和网络设备。

继续参考图2，其示出了根据本申请的用于推送信息的方法的一个实施例的流程200。该用于推送信息的方法应用于网络设备，包括以下步骤：

步骤201，获取第一信息流数据。

在本实施例中，用于推送信息的方法运行于其上的网络设备(例如图1所示的网络设备103)可以获取第一信息流数据，第一信息流数据包括第一图像数据。上述网络设备中可以针对每个信息流数据的接收账户实时维护一个信息流数据队列，队列中的信息流数据可以根据其他账户发布信息流数据的情况进行更新，通常，该接收账户具有阅读该其他账户发布的信息流数据的权限。上述网络设备可以响应于第一信息流数据的发布者发布了第一信息流数据，获取第一信息流数据，也可以定时获取更新的第一信息流数据。

在一些实施例中，第一信息流数据可以包括：与接收账户存在好友关系的账户发布的信息流数据中尚未在接收账户登陆的终端设备上展现过的信息流数据。尚未在接收账户登陆的终端设备上展现过的信息流数据，可以包括上述网络设备已获取到，但尚未向接收账户推送的信息流数据；也可以包括已向接收账户推送，但尚未在终端展现过的信息流数据，与信息流数据关联的标记可以用于指示该信息流数据已读或未读。

在一些实施例中，第一信息流数据可以包括发布在即时通讯软件中的封闭式空间中的信息流数据；所述封闭式空间用于展示该即时通讯软件中的用户自身以及该用户的好友发布的信息流数据；在一些实施例中，即时通讯软件中的每个用户均对应一个封闭式空间，且该用户的封闭式空间中仅展示该用户自身发布的以及该用户的好友发布的信息流数据；在一些实施例中，仅该用户具有相应权限的来自好友的信息流数据才会展示在该用户具有阅读权限中，即并非该用户的好友发布的所有信息流数据均会发布在该用户的封闭式空间中。

在一些实施例中，用户可通过即时通讯软件中的预设功能来在该封闭式空间中发布信息流数据，该预设功能可以用于：发布用户动态数据；向与用户动态数据的发布账户存在好友关系的账户展现用户动态数据；获取与用户动态数据关联的互动操作数据，互动操作数据基于与用户动态数据发布账户的存在好友关系的账户针对用户动态数据的执行的互动操作产生；向与用户动态数据发布账户、互动操作的执行账户均存在好友关系的账户展现互动操作数据。用户动态数据可以包括文字、语音、图片、视频、链接等。互动操作可以包括评论、点赞等。通过对第一信息流数据的限定，使得信息的推送更富针对性，进一步提高了用户从信息流数据中获取信息的效率。

步骤202，确定第一图像数据和与第一信息流数据的接收账户关联的第二信息流数据包括的第二图像数据之间的相似度。

在本实施例中，在获取到第一信息流数据之后，网络设备可以确定第一图像数据和与第一信息流数据的接收账户关联的第二信息流数据包括的第二图像数据之间的相似度。与接收账户关联的第二信息流数据可以包括接收账户发布的信息流数据，或确定出接收账户对其内容较为感兴趣的信息流数据，例如，接收账户针对其执行过互动操作的信息流数据。

在一些实施例中，与第一信息流数据的接收账户关联的第二信息流数据可以包括以下至少一项：接收账户发布的信息流数据、接收账户收藏的信息流数据、接收账户评论的信息流数据、接收账户点赞的信息流数据。

在本实施例中，图像数据之间的相似度可以是图像整体的相似度，也可以是局部图像的相似度，相似度可以通过感知哈希算法(pHash)算法和尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform，SIFT)算法等确定，也可以利用图像特征提取算法，基于提取出的图像特征确定。

步骤203，响应于相似度大于预设阈值，向接收账户登陆的终端设备推送与第一信息流数据关联的提醒信息。

在本实施例中，在确定出第一图像数据和与第一信息流数据的接收账户关联的第二信息流数据包括的第二图像数据之间的相似度之后，网络设备可以响应于确定出的相似度大于预设阈值，向接收账户登陆的终端设备推送与第一信息流数据关联的提醒信息。预设阈值可以根据实际需要进行设置。与第一信息流数据关联的提醒信息可以包括用于提醒用户查看第一信息流数据的信息。

在一些实施例中，提醒信息可以包括跳转至与提醒信息关联的信息流数据的展示页面的统一资源定位符URL。用户可以通过点击与URL所对应的区域跳转至信息流数据的展示页面，以此，进一步提高了用户从信息流数据中获取信息的效率。

在一些实施例中，步骤203可以包括：响应于接收账户与用于发送提醒信息的服务账户之间是否存在关注关系，通过服务账户向接收账户登陆的终端设备推送与第一信息流数据关联的提醒信息。若用户不想受到此类提醒信息，可以取消对服务账户的关注，或进行相关设置，以此，进一步提升了用户体验。

在一些实施例中，用于推送信息的方法还可以包括：响应于相似度大于预设阈值，向第一信息流数据的发布账户登陆的终端设备推送与第二信息流数据关联的提醒信息。通过与第二信息流数据关联的提醒信息的推送，提高了第一信息流数据的发布用户的数据获取效率。

本实施例还提供了用于推送信息的方法的一个应用场景。具体地，账户B通过社交软件中的时间轴功能发布了第一信息流数据，与账户B存在好友关系的账户C为第一信息流数据的接收账户，社交软件后台的网络设备确定第一信息流数据包括第一图像数据和与账户C关联的第二信息流数据包括的第二图像数据之间的相似度，响应于相似度大于预设阈值，可以通过账户A向账户C登陆的终端设备推送与第一信息流数据关联的提醒信息，账户C登陆的终端设备显示网络设备推送的提醒信息，具体可以如图3所示。所述账户A为用于发送提醒信息的服务账户。

本申请的上述实施例提供的用于推送信息的方法，通过确定第一信息流数据包括第一图像数据和与第一信息流数据的接收账户关联的第二信息流数据包括的第二图像数据之间的相似度，响应于相似度大于预设阈值，向接收账户登陆的终端设备推送与第一信息流数据关联的提醒信息，提高了用户从信息流数据中获取信息的效率，有助于提升用户体验。

继续参考图4，其示出了根据本申请的用于推送信息的方法的又一个实施例的流程400。该用于推送信息的方法应用于终端设备，包括以下步骤：

步骤401，获取第一信息流数据。

步骤402，提取第一图像数据中至少一个图像区域的第一图像特征得到第一图像特征集合。

在本实施例中，在获取到第一信息流数据之后，用于推送信息的方法运行于其上的网络设备(例如图1所示的网络设备103)可以提取第一图像数据中至少一个图像区域的第一图像特征得到第一图像特征集合。上述电子设备可以首先分割第一图像数据得到至少一个图像区域，而后进行特征提取。可以根据实际需要确定分割方法，作为示例，分割方法可以包括：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。图像特征可以包括：颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征等，特征提取方法可以包括：傅里叶(Fourier)变换法、窗口Fourier变换(Gabor)法、小波变换法、最小二乘法、边界方向直方图法、基于卷积神经网络的特征提取等。

在一些实施例中，步骤402可以包括：对第一图像数据进行图像分割，生成至少一个图像区域；将至少一个图像区域输入至预先训练的图像特征提取模型，得到至少一个图像特征；将至少一个图像特征加入至第一图像特征集合。

在这里，图像分割可以包括把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。至少一个图像区域可以包括感兴趣目标所在的区域，感兴趣目标可以根据实际需要进行设置，例如，可以包括人物、建筑物、宠物等。上述网络设备可以将第一图像数据输入预先训练的机器学习模型，得到与图像中各个像素对应的区域为感兴趣目标所在区域的概率。机器学习模型的训练样本可以包括大量样本图像和样本图像的感兴趣目标所在区域的标注结果。机器学习模型可以采用卷积神经网络等模型。

作为示例，图像特征提取模型可以基于边缘检测、角点检测、尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform，SIFT)、主成分分析等算法建立；也可以基于卷积神经网络建立，具体的，可以预先通过大量的包含感兴趣目标的图像对卷积神经网络进行训练，使得训练后的卷积神经网络能够确定出具有区分度的图像特征的特征向量。

在一些实施例中，步骤402可以包括：将第一图像数据输入至预先训练的人脸检测模型，生成至少一个人脸图像区域；将至少一个人脸图像区域输入至预先训练的人脸特征提取模型，得到至少一个人脸图像特征；将至少一个人脸图像特征加入至第一图像特征集合。将人脸图像特征加入至第一图像特征集合，后续可以基于人脸图像特征确定第一图像数据和第二图像数据之间的相似度，实现了对第一图像数据和第二图像数据中是否存在同一人物的检测，使得信息的推送更富针对性，进一步提高了用户从信息流数据中获取信息的效率。

在这里，人脸检测模型可以是利用各种机器学习方法和训练样本对现有的机器学习模型(例如各种人工神经网络等)进行有监督训练而得到的。训练样本可以包括大量样本图像和样本图像的人脸图像区域标注结果。人脸特征提取模型基于卷积神经网络建立，具体的，可以预先通过大量的包含人脸的图像对卷积神经网络进行训练，使得训练后的卷积神经网络能够确定出具有区分度的人脸特征的特征向量。

步骤403，获取从第二图像数据中提取的至少一个图像区域的第二图像特征集合。

在本实施例中，上述网络设备可以在提取第一图像数据中至少一个图像区域的第一图像特征得到第一图像特征集合之前、之后或同时，获取从与第一信息流数据的接收账户关联的第二信息流数据包括的第二图像数据中提取的至少一个图像区域的第二图像特征集合。第二图像特征集合可以包括第二信息流数据发布时提取并存储的第二图像特征，也可以包括获取到第一信息流数据后提取的第二图像特征。第二图像特征具体的提取方法可以参照第一图像特征，在此不再赘述。

步骤404，根据第一图像特征集合与第二图像特征集合确定第一图像数据与第二图像数据之间的相似度。

在本实施例中，上述网络设备可以根据第一图像特征集合与第二图像特征集合确定第一图像数据与第二图像数据之间的相似度。第一图像特征集合中包括至少一个第一图像特征，第二图像特征集合中包括至少一个第二图像特征，可以根据第一图像特征集合与第二图像特征集合整体的相似度确定第一图像数据与第二图像数据之间的相似度，也可以根据第一图像特征集合与第二图像特征集合中部分图像特征的相似度确定第一图像数据与第二图像数据之间的相似度。作为示例，图像特征可以通过特征向量的形式体现，此时可以根据第一图像特征与第二图像特征之间的欧式距离或夹角的余弦值确定相似度。

在一些实施例中，步骤404可以包括：计算第一图像特征集合中第一图像特征与第二图像特征集合中第二图像特征之间的相似度；将计算出的最大的相似度确定为第一图像数据与第二图像数据之间的相似度。

作为示例，第一图像特征集合中包括图像区域1的第一图像特征、图像区域2的第一图像特征，第二图像特征集合中包括图像区域3的第二图像特征、图像区域4的第二图像特征；图像区域1的第一图像特征与图像区域3的第二图像特征之间的相似度为10％，图像区域1的第一图像特征与图像区域4的第二图像特征之间的相似度为89％，图像区域2的第一图像特征与图像区域3的第二图像特征之间的相似度为30％，图像区域2的第一图像特征与图像区域4的第二图像特征之间的相似度为30％，则第一图像数据与第二图像数据之间的相似度为89％。

这里，将最大的相似度确定为第一图像数据与第二图像数据之间的相似度，即确定是否推送提醒信息的依据可以包括图像数据之间是否包括同一目标物，以此进一步丰富了用于推送信息的方法，提升了用户体验。

步骤405，响应于相似度大于预设阈值，向接收账户登陆的终端设备推送与第一信息流数据关联的提醒信息。

在一些实施例中，提醒信息可以包括用于标注出最大的相似度涉及的第一图像特征所对应的图像区域的第一图像数据的信息，和/或，用于标注出最大的相似度涉及的第二图像特征所对应的图像区域第二图像数据的信息。这里，通过增加标注可以提高了用户从提醒信息中获取关键信息的效率，有助于提升用户体验。

在本实施例中，步骤401、405的具体操作可以参照图2所示的实施例中步骤201、203的操作，在此不再赘述。

从图4中可以看出，与图2对应的实施例相比，本实施例中的用于推送信息的方法的流程400中第一图像数据与第二图像数据之间的相似度是基于至少一个图像区域的图像特征集合生成的，即可以根据第一图像数据与第二图像数据中部分区域的相似度得到第一图像数据与第二图像数据之间的相似度，以此进一步丰富了信息推送方法。

继续参考图5，其示出了根据本申请的用于展现信息的方法的一个实施例的流程500。该用于推送信息的方法应用于网络设备，包括以下步骤：

步骤501，接收网络设备推送的用于提醒接收到第一信息流数据的提醒信息。

在本实施例中，用于推送信息的方法运行于其上的网络设备(例如图1所示的终端设备101)可以接收网络设备推送的用于提醒接收到第一信息流数据的提醒信息，第一信息流数据包括第一图像数据，第一图像数据和终端设备上登陆的账户关联的第二信息流数据包括的第二图像数据之间的相似度大于预设阈值。

在本实施例中，针对第一信息流数据的具体限定、确定第一图像数据和第二图像数据之间的相似度的具体操作以及接收网络设备推送的提醒信息的条件可以参照图2、图4所示的实施例，在此不再赘述。

步骤502，展现提醒信息。

在本实施例中，在接收到第一信息流数据之后，终端设备可以展现提醒信息。

本申请的上述实施例提供的用于展现信息的方法，通过接收并展现与第一信息流数据关联的提醒信息，提高了用户从信息流数据中获取信息的效率，有助于提升用户体验。

在本实施例中，上述电子设备可以接收网络设备主动向其推送的第一信息流数据，也可以响应于获取到指示查看第一信息流数据的操作，请求网络设备向其推送第一信息流数据，并展现接收到的第一信息流数据。

下面参考图6，其示出了适于用来实现本申请实施例的网络设备(例如图1所示的网络设备103)的计算机系统600的结构示意图。图6示出的网络设备或终端设备仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，计算机系统600包括中央处理单元(CPU)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有系统600操作所需的各种程序和数据。CPU 601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

以下部件连接至I/O接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至I/O接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)601执行时，执行本申请的方法中限定的上述功能。需要说明的是，本申请所述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请的操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向目标的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如”C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括获取单元、确定单元和推送单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，获取单元还可以被描述为“获取第一信息流数据”。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的网络设备或终端设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该网络设备或终端设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该网络设备或终端设备执行时，使得该网络设备：获取第一信息流数据，第一信息流数据包括第一图像数据；确定第一图像数据和与第一信息流数据的接收账户关联的第二信息流数据包括的第二图像数据之间的相似度；响应于相似度大于预设阈值，向接收账户登陆的终端设备推送与第一信息流数据关联的提醒信息。

以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (16)

1.一种用于推送信息的方法，应用于网络设备，包括：

获取第一信息流数据，所述第一信息流数据包括第一图像数据；

确定所述第一图像数据和与所述第一信息流数据的接收账户关联的第二信息流数据包括的第二图像数据之间的相似度；

响应于所述相似度大于预设阈值，向所述接收账户登陆的终端设备推送与所述第一信息流数据关联的提醒信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定所述第一图像数据与所述信息流数据的接收账户已发布的第二信息流数据包括的第二图像数据之间的相似度，包括：

提取所述第一图像数据中至少一个图像区域的第一图像特征得到第一图像特征集合；

获取从所述第二图像数据中提取的至少一个图像区域的第二图像特征集合；

根据所述第一图像特征集合与所述第二图像特征集合确定所述第一图像数据与所述第二图像数据之间的相似度。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述提取所述第一图像数据中至少一个图像区域的第一图像特征得到第一图像特征集合，包括：

对所述第一图像数据进行图像分割，生成至少一个图像区域；

将所述至少一个图像区域输入至预先训练的图像特征提取模型，得到至少一个图像特征；

将所述至少一个图像特征加入至所述第一图像特征集合。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述提取所述第一图像数据中至少一个图像区域的第一图像特征得到第一图像特征集合，包括：

将所述第一图像数据输入至预先训练的人脸检测模型，生成至少一个人脸图像区域；

将所述至少一个人脸图像区域输入至预先训练的人脸特征提取模型，得到至少一个人脸图像特征；

将所述至少一个人脸图像特征加入至所述第一图像特征集合。

5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述第一图像特征集合与所述第二图像特征集合确定所述第一图像数据与所述第二图像数据之间的相似度，包括：

计算所述第一图像特征集合中第一图像特征与所述第二图像特征集合中第二图像特征之间的相似度；

将计算出的最大的相似度确定为所述第一图像数据与所述第二图像数据之间的相似度。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一信息流数据，包括：

与所述接收账户存在好友关系的账户发布的信息流数据中尚未在所述接收账户登陆的终端设备上展现过的信息流数据。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述方法还包括：

响应于所述相似度大于预设阈值，向所述第一信息流数据的发布账户登陆的终端设备推送与所述第二信息流数据关联的提醒信息。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述与所述第一信息流数据的接收账户关联的第二信息流数据包括以下至少一项：所述接收账户发布的信息流数据、所述接收账户收藏的信息流数据、所述接收账户评论的信息流数据、所述接收账户点赞的信息流数据。

9.根据权利要求1或7所述的方法，其中，所述提醒信息包括跳转至与所述提醒信息关联的信息流数据的展示页面的统一资源定位符URL。

10.根据权利要求5所述的方法，其中，所述提醒信息包括用于标注出所述最大的相似度涉及的第一图像特征所对应的图像区域的第一图像数据的信息，和/或，用于标注出所述最大的相似度涉及的第二图像特征所对应的图像区域第二图像数据的信息。

11.根据权利要求1所述的方法，其中，所述向所述接收账户登陆的终端设备推送与所述第一信息流数据关联的提醒信息，包括：

响应于所述接收账户与用于发送提醒信息的服务账户之间是否存在关注关系，通过所述服务账户向所述接收账户登陆的终端设备推送与所述第一信息流数据关联的提醒信息。

12.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一信息流数据，包括发布在即时通讯软件中的封闭式空间中的信息流数据，所述封闭式空间用于展示该即时通讯软件中的用户自身以及该用户的好友发布的信息流数据。

13.一种用于展现信息的方法，应用于终端设备，包括：

接收网络设备推送的用于提示接收到第一信息流数据的提醒信息，所述第一信息流数据包括第一图像数据，所述第一图像数据和终端设备上登陆的账户关联的第二信息流数据包括的第二图像数据之间的相似度大于预设阈值；

展现所述提醒信息。

14.一种网络设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-12中任一所述的方法。

15.一种终端设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求13所述的方法。

16.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-12中任一所述的方法或实现如权利要求13所述的方法。