CN111026975A - 基于视觉信息识别的信息检索方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于视觉信息识别的信息检索方法及装置，包括获取数据信息；识别分析所述数据信息中的内容，获取用户的兴趣点集合；根据所述兴趣点集合向用户推荐与所述兴趣点集合对应的相似用户以及生成与所述兴趣点集合对应的兴趣推荐列表；本发明将AI图像识别技术与用户视觉信息相结合，其中视觉信息在现阶段主要由照片和视频承载，其包括了时间，地点，视觉内容等信息，解析用户某一时刻的视觉信息与其过往视觉信息的集合，从而获得用户在某一场景下的需求与其详细的画像与喜好，从而跨越时间空间的限制，帮助用户更好地完成人与人，人与内容，人与服务的连接。

Description

基于视觉信息识别的信息检索方法及装置

技术领域

本发明属于图像分析技术领域，具体涉及一种基于视觉信息识别的信息检索方法及装置。

背景技术

目前主流的社交网络大致可以分为两类，一类以微信为代表，以通讯作为核心功能并辅助朋友圈完成人与人的链接，并通过公众号、小程序等体系完成人与内容，人与服务等链接。另一类以陌陌，探探为代表，以地理位置与颜值作为主要的卖点从而激发用户的荷尔蒙完成陌生男女之间的链接。

微信在人与人链接方面主要解决的是线下关系的线上维护，而线下关系的产生首先会受到时间空间的限制，其次会受到两者之间相互了解与真实契合度的限制，因此，即使微信中有一些真正的好友，其依旧是在时空限制后的一个小概率事件。因此，其产品设计并没有真正解决用户发现与自己的兴趣爱好相契合的好友的问题。

陌陌，探探等是以颜值与地理位置为卖点的陌生人社交软件，看似解决了发现新人的问题，但其只是简单的显示地理位置与颜值照片的设计，更多的是激发了用户的荷尔蒙需求。这类软件可以满足用户的仅仅是在荷尔蒙驱使下打发无聊的时光，并不能帮助其发现真正与自己的兴趣爱好相契合的朋友。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于视觉信息识别的信息检索方法及装置，以解决现有技术中无法找到兴趣爱好与自己契合的朋友的问题。

为实现以上目的，本发明采用如下技术方案：一种基于视觉信息识别的信息检索方法，包括：

获取数据信息；

识别分析所述数据信息中的内容，获取用户的兴趣点集合；

根据所述兴趣点集合向用户推荐与所述兴趣点集合对应的相似用户以及生成与所述兴趣点集合对应的兴趣推荐列表。

进一步的，所述数据信息，包括：

相册中的历史图像数据、摄像头拍摄的实时图像数据、用户输入语音信息或者用户输入文字信息；

其中历史图像数据和实时图像数据包括：照片或视频。

进一步的，所述识别分析所述数据信息中的内容，获取用户的兴趣点集合，包括：

采用视觉分析器对数据信息进行识别，获取信息内容；

通过所述信息内容，获取用户的兴趣点集合；

所述兴趣点集合包括至少一个兴趣点。

进一步的，所述数据信息包括：

拍摄时间、拍摄地点、风景图像、人物图像、动物图像、文字信息、语音信息。

进一步的，所述根据所述兴趣点集合向用户推荐所述兴趣点集合对应的相似用户以及生成与所述兴趣点集合对应的兴趣推荐列表，包括：

将所述兴趣点集合发送至服务器，所述服务器中设有兴趣点信息；

所述服务器将兴趣点集合与兴趣点信息进行匹配，将匹配成功的相似用户推荐给用户；

所述服务器还用于根据兴趣点集合生成与所述兴趣点集合对应的兴趣推荐列表。

进一步的，所述服务器将所述兴趣点集合与所述兴趣点信息进行匹配，将匹配成功的相似用户推荐给用户，包括：

确定兴趣点集合与兴趣点信息的匹配度；

当所述匹配度大于第一预设匹配度阈值时，匹配成功；

当所述匹配度小于第一预设匹配度阈值时，匹配失败。

进一步的，当所述匹配度大于预设匹配度阈值时，匹配成功，包括：

向相似用户打招呼并发送兴趣点；

确定用户分享的朋友圈分享内容与相似用户分享的朋友圈分享内容的匹配度；

当所述匹配度大于第二预设匹配度阈值时，匹配成功，所述用户与所述相似用户可查看对方分享的匹配成功的朋友圈分享内容并进行互动；

当所述匹配度小于第二预设匹配度阈值时，匹配失败，所述用户与所述相似用户屏蔽对方查看自己分享的匹配失败的朋友圈分享内容。

进一步的，所述兴趣点集合包括下列兴趣点之一或组合：

历史足迹、生活城市、年龄性别、社会圈层。

进一步的，还包括：

当用户对相似用户感兴趣时，可对相似用户进行点亮操作；

当所述用户与所述相似用户双向点亮后，所述用户的朋友圈分享内容与所述相似用户的朋友圈分享内容相互公开。

本申请实施例提供一种基于视觉信息识别的信息检索装置，包括：

获取模块，用于获取数据信息；

分析模块，用于识别分析所述数据信息中的内容，获取用户的兴趣点集合；

推荐模块，用于根据所述兴趣点集合向用户推荐与所述兴趣点集合对应的相似用户以及生成与所述兴趣点集合对应的兴趣推荐列表。

本发明采用以上技术方案，能够达到的有益效果包括：

本申请将AI图像识别技术与用户视觉信息相结合，其中视觉信息在现阶段主要由照片和视频承载，其包括了时间，地点，视觉内容等信息，解析用户某一时刻的视觉信息与其过往视觉信息的集合，从而获得用户在某一场景下的需求与其详细的画像与喜好。从而跨越时间空间的限制，帮助用户更好地完成人与人(找到契合的朋友)，人与内容(内容推荐与场景化内容匹配)，人与服务(场景化服务推荐)的连接。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一种基于视觉信息识别的信息检索方法的步骤示意图；

图2为本发明一种基于视觉信息识别的信息检索装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明的技术方案进行详细的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施方式，都属于本发明所保护的范围。

下面结合附图介绍本申请实施例中提供的一个具体的基于视觉信息识别的信息检索方法及装置。

如图1所示，本申请实施例中提供的基于视觉信息识别的信息检索方法，包括：

S101，获取数据信息；

首先，用户可以通过智能终端选择数据信息，其中数据信息可以是图片、视频、文字或者语音，例如：用户可以选择手机相册中的一个图片或者一个视频，用户还可以手动输入文字内容或者语音内容。

S102，识别分析所述数据信息中的内容，获取用户的兴趣点集合；

当用户选择数据信息后，服务器识别分析数据信息中包含的内容，例如：当数据信息是图片或视频时，服务器可以识别分析图片或视频的详细信息，可以是拍摄的地理位置信息、拍摄时间、图片中包含人物或动物，还可以是一些场景，例如：演唱会，足球场等，抑或是一些物体，例如吉他，口琴等；也可以是ocr识别，例如拍了一本书，识别其中的文字等。服务器中预设有个人样本库，服务器通过识别图片或视频中的详细信息可对个人样本库进行修正，其中个人样本库中存储有个人照片，服务器根据详细信息可对照片进行修正，对用户的面貌等进行修正。当数据信息是文字时，服务器可以分析文字内容进行搜索，获取用户的兴趣点集合；例如，当图片中包含冲浪者，大海，蓝天，沙滩等内容是，获取用户的兴趣点为冲浪、在这个沙滩上冲过浪的人、沙滩、大海等。

S103，根据所述兴趣点集合向用户推荐与所述兴趣点集合对应的相似用户以及生成与所述兴趣点集合对应的兴趣推荐列表。

根据用户的兴趣点，服务器可以向用户推荐与冲浪有关的内容，例如：在这个沙滩上冲过浪的人以及他们分享过的照片与食品、冲浪俱乐部以及这个俱乐部的活动等。用户可以通过推荐点亮相似用户。其中点亮操作类似于现有技术中的收藏或星标。

基于视觉信息识别的信息检索方法的工作原理为：获取数据信息，识别分析所述数据信息中的内容，获取用户的兴趣点集合，根据所述兴趣点集合向用户推荐与所述兴趣点集合对应的相似用户以及生成与所述兴趣点集合对应的兴趣推荐列表。

一些实施例中，所述数据信息，包括：

相册中的历史图像数据、摄像头拍摄的实时图像数据、用户输入语音信息或者用户输入文字信息；

其中历史图像数据和实时图像数据包括：照片或视频。

具体的，本申请可基于单图分析获得用户多层爱好，例如猫狗等照片可以分析出其喜欢宠物；钢铁侠手办的照片可以分析出其喜欢漫威，并且喜欢收集手办；泰国海底潜的照片，可以分析出用户在哪个时间去过泰国，并且很可能是一个潜水爱好者。本申请还通过多图获得更完整用户画像，从中提取时间，地点，图像内容等信息，从而综合分析获得用户的足迹，喜好，甚至是年龄和用户社会圈层等。

一些实施例中，所述识别分析所述数据信息中的内容，获取用户的兴趣点集合，包括：

采用视觉分析器对数据信息进行识别，获取信息内容；

通过所述信息内容，获取用户的兴趣点集合；

所述兴趣点集合包括至少一个兴趣点。

具体的，当用户分享一个数据信息后，其中数据信息可以是照片或视频，服务器会提取数据信息中的详细信息，包括但不限于地理位置，拍摄时间，详细内容，详细内容可以是照片或视频里包含的内容，用户信息(包括但不限于年龄，性别，城市，足迹，圈层等)。基于数据信息与服务器中分析的其他用户的用户图片或视频等，将其推荐给最适合的人。从而提供有效互动的概率与质量，其中互动包括点亮、冒泡、点赞、留言、打招呼等。

需要说明的是，所述数据信息包括：

拍摄时间、拍摄地点、风景图像、人物图像、动物图像、文字信息、语音信息。

作为一个具体的实施方式，用户在深圳西冲看到一个人在冲浪，举起手机，便可以看到附近喜欢冲浪的爱好者，他们分享的照片和视频，附近的冲浪俱乐部以及俱乐部举办的活动。并且可以直接唤起与人，内容，服务的互动。除此之外，用户可以直接搜索，我想找一个在望京喜欢冲浪，喜欢弹吉他的小哥哥。

一些实施例中，所述根据所述兴趣点集合向用户推荐所述兴趣点集合对应的相似用户以及生成与所述兴趣点集合对应的兴趣推荐列表，包括：

将所述兴趣点集合发送至服务器，所述服务器中设有兴趣点信息；

所述服务器将兴趣点集合与兴趣点信息进行匹配，将匹配成功的相似用户推荐给用户；

所述服务器还用于根据兴趣点集合生成与所述兴趣点集合对应的兴趣推荐列表。

具体的，本申请基于当前场景与内容，结合用户分享的信息内容确定用户的兴趣点集合，服务器将兴趣点集合与兴趣点信息进行匹配，为其推荐最适合的人内容与服务。这里的内容可以是别人分享的照片或视频，也可以是与此关联的用户或社群。其中分享的照片或视频必须与用来解析的照片匹配度达到一定程度才可以被展示出来。需要说明的是，本申请服务器分析过的数据信息均保存到服务器中，作为数据补充下一次的数据信息分析。

一些实施例中，所述服务器将所述兴趣点集合与所述兴趣点信息进行匹配，将匹配成功的相似用户推荐给用户，包括：

确定兴趣点集合与兴趣点信息的匹配度；

当所述匹配度大于第一预设匹配度阈值时，匹配成功；

当所述匹配度小于第一预设匹配度阈值时，匹配失败。

具体的，用户在浏览自己相册中的图片、视频时，可对喜欢的图片或视频进行“印”记操作，存入印记库中，类似于现有技术中的关注，这样用户拥有自己的印记库，服务器可根据用户的“印”记内容推荐相关的内容给用户。例如：用户a在咖啡店看到一只小猫，拍了一张照片，只需要“印”记这个照片，之后有其他人在附近拍摄了猫咪都可以看得到。

本申请中服务器中预存有第一预设匹配度阈值，其中第一预设匹配度阈值为80％，也就是说当用户的兴趣点集合与其他用户的兴趣点信息匹配度超过80％，或者用户的印记库中内容与其他用户的印记库中内容匹配度超过80％。用户浏览的信息均是与其关注内容相关的信息。可以是同一时间拍摄的，同一地点拍摄的，相似的内容等等。与此同时，内容的展示逻辑也会根据用户之间的社会层次，内容之间的关联度等多重维度进行综合打分排序。用户分享信息到服务器，每两份印记之间都有一个匹配度计算，若用户a分享的印记与用户b关注印记中的某一张照片匹配度超过预设匹配度阈值，此内容便可以被用户b所看到。至于是否会出现在用户b的feeds流当中，这还取决于判断此内容在用户b所有可读内容中排名是否较高。

本申请中提供的技术方案在用户通过视觉内容实时获取更丰富信息的同时，也获取了更加完整的用户画像。并且此过程不设计内容分享，因此也不会有隐私公开的风险。

一些实施例中，当所述匹配度大于预设匹配度阈值时，匹配成功，包括：

向相似用户打招呼并发送兴趣点；

确定用户分享的朋友圈分享内容与相似用户分享的朋友圈分享内容的匹配度；

当所述匹配度大于第二预设匹配度阈值时，匹配成功，所述用户与所述相似用户可查看对方分享的匹配成功的朋友圈分享内容并进行互动；

当所述匹配度小于第二预设匹配度阈值时，匹配失败，所述用户与所述相似用户屏蔽对方查看自己分享的匹配失败的朋友圈分享内容。

具体的，本申请中在发现相同兴趣点的分享内容后可以冒泡，在发现相似好友后可以向对方打招呼。

基于分享内容的冒泡。冒泡功能可以理解为点赞，但我们为了让此过程更有价值，用户在冒泡的时候会将自己所关注印记中与此最匹配的印记留在此条内容下。例如，用户a分享了一张宠物猫的照片，用户b关注了宠物猫的照片并看到了a分享的宠物猫，冒泡后，用户a不仅仅可以收到用户b的冒泡信息，还可以看到用户b的宠物猫，以此表达用户b也是一个相同类型的人。

打招呼，与冒泡原理相同，用户a分享照片，若用户b看到了此条内容，便可以基于此条内容直接唤起聊天与用户a打招呼。此时也会把自己关注印记中与a所分享印记最匹配的那份印记写入招呼消息一同发送给a。此过程在首条招呼消息中既表达了我对你感兴趣，也表达了我们是同一类人。大大提升了招呼消息的价值。

需要说明的是，在发现具有相同兴趣爱好的分享内容或相似用户后仅仅可以查看对方朋友圈中具有相同兴趣点的分享内容二队其他内容是看不到的。只有在双方成为好友后才能查看朋友圈的所有分享内容。例如，用户分享一张5月1号在泰国潜水的照片，所有看到此内容的人都是与此有关联的人，即5月1号也在泰国旅游的人，喜欢潜水的人等。而非像微信朋友圈那样，所有好友均可以看到。

本申请解决了因为固定好友关系累计从而造成的社交分享压力。用户在微信朋友圈中分享内容时，时常会顾虑此内容是否适合其老板看，父母看，或者是同事看，因此大量内容无法分享。而看朋友圈的人，同样会因为大量于自己不关心的内容出现，从而造成有效信息获取的效率低下。

一些实施例中，所述兴趣点集合包括下列兴趣点之一或组合：

历史足迹、生活城市、年龄性别、社会圈层。

一些实施例中，本申请提供的基于视觉信息识别的信息检索方法还包括：

当用户对相似用户感兴趣时，可对相似用户进行点亮操作；

当所述用户与所述相似用户互相点亮后，所述用户的朋友圈分享内容与所述相似用户的朋友圈分享内容相互公开。

具体的，当用户a查看用户b的主页时，在用户b分享的所有印记中，用户a只能看到与其关注的所有印记中相匹配的部分。从而进一步降低了用户分享内容时的压力。当用户a与用户b互相点亮后，可以看到其分享的所有内容，互相也可以进行聊天。需要进一步说明的是，当用户只是其中一方点亮或均未点亮时，在互相聊天时，用户只能连续发3条消息给对方，如果在3条消息后，对方没有回复，则不能再发，如果对方有回复，则可以继续发送。

传统方式中，很多男生一上来就向女生发出好友申请，此时女生并不能感受到尊重，并且希望女生通过其申请，带来了不好的体验与感受。本申请中使用双向点亮的逻辑，点亮代表我对你感兴趣，但是不要求你做任何事情。这样，即使一个男生看到一个女生的第一刻就点亮了她，女生不仅不会觉得自己有压力，反而会觉得自己有魅力，别人喜欢自己。

本申请可以让用户时时刻刻都可以看到这个世界上与自己有关联的人分享的内容。或者说更像是自己过往一生在世界上留下的印记，而与这些印记有关的人、内容、事物会不断地出现在feeds流当中。本申请可以让用户在此平台上更愿意分享自己的照片，从而提供开放的数据。

本申请在无隐私压力的情况下，用户不断地解析与关注内容，从而可以获得更准确的用户画像与喜好。除此之外，用户可以自由地分享内容，本申请提供了一个对平台完全开放，对其他用户半开放的数据体系。因此我们可以构建更多的场景与服务。用户还可以通过语音或文字的形式，直接形容自己想找的人。例如用户搜索“我想找一个去年五月份去过泰国潜水，并且喜欢弹吉他的小哥哥”。我们便会将“去年5月”，“泰国”，“潜水”作为一个匹配信息对用户分享的照片进行搜索，将“吉他”作为另一个匹配信息进行搜索，如果两个匹配信息都由同一个用户分享，我们便将此用户所谓满足条件的结果进行返回。

关于用户匹配，每个用户都关注与分享了多条信息，在此逻辑下，服务器将用户所有相关的印记中的内容进行组合，从而形成用户完整的画像。在画像与画像之间的匹配便成为用户之间的匹配度，每日会为用户推荐与之最匹配的人。例如泰国旅行，潜水，冲浪，火锅，生活城市等，均会成为匹配标准，从而在全世界中找到与用户兴趣爱好最默契的人。

如图2所示，本申请实施例提供了一种基于视觉信息识别的信息检索装置，包括：

获取模块1，用于获取数据信息；

分析模块2，用于识别分析所述数据信息中的内容，获取用户的兴趣点集合；

推荐模块3，用于根据所述兴趣点集合向用户推荐与所述兴趣点集合对应的相似用户以及生成与所述兴趣点集合对应的兴趣推荐列表。

本申请能够在茫茫人海中为你找到属于你的万分之一，基于你过往的足迹，喜爱的内容，和社会圈层匹配最适合的人。例如，服务器会为你推荐几位与你一样，去年5月份去过泰国，今年3月份去过巴厘岛，热爱旅行，喜爱弹吉他，热爱美食等的朋友。

综上所述，本发明提供基于视觉信息识别的信息检索方法及装置，将AI图像识别技术与用户视觉信息相结合，其中视觉信息在现阶段主要由照片和视频承载，其包括了时间，地点，视觉内容等信息，解析用户某一时刻的视觉信息与其过往视觉信息的集合，从而获得用户在某一场景下的需求与其详细的画像与喜好。从而跨越时间空间的限制，帮助用户更好地完成人与人(找到契合的朋友)，人与内容(内容推荐与场景化内容匹配)，人与服务(场景化服务推荐)的连接。

可以理解的是，上述提供的方法实施例与上述的方法实施例对应，相应的具体内容可以相互参考，在此不再赘述。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的方法。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令方法的制造品，该指令方法实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种基于视觉信息识别的信息检索方法，其特征在于，包括：

获取数据信息；

识别分析所述数据信息中的内容，获取用户的兴趣点集合；

根据所述兴趣点集合向用户推荐与所述兴趣点集合对应的相似用户以及生成与所述兴趣点集合对应的兴趣推荐列表。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据信息，包括：

相册中的历史图像数据、摄像头拍摄的实时图像数据、用户输入语音信息或者用户输入文字信息；

其中历史图像数据和实时图像数据包括：照片或视频。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别分析所述数据信息中的内容，获取用户的兴趣点集合，包括：

采用视觉分析器对数据信息进行识别，获取信息内容；

通过所述信息内容，获取用户的兴趣点集合；

所述兴趣点集合包括至少一个兴趣点。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据信息包括：

拍摄时间、拍摄地点、风景图像、人物图像、动物图像、文字信息、语音信息。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述兴趣点集合向用户推荐所述兴趣点集合对应的相似用户以及生成与所述兴趣点集合对应的兴趣推荐列表，包括：

将所述兴趣点集合发送至服务器，所述服务器中设有兴趣点信息；

所述服务器将兴趣点集合与兴趣点信息进行匹配，将匹配成功的相似用户推荐给用户；

所述服务器还用于根据兴趣点集合生成与所述兴趣点集合对应的兴趣推荐列表。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述服务器将所述兴趣点集合与所述兴趣点信息进行匹配，将匹配成功的相似用户推荐给用户，包括：

确定兴趣点集合与兴趣点信息的匹配度；

当所述匹配度大于第一预设匹配度阈值时，匹配成功；

当所述匹配度小于第一预设匹配度阈值时，匹配失败。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，当所述匹配度大于预设匹配度阈值时，匹配成功，包括：

向相似用户打招呼并发送兴趣点；

确定用户分享的朋友圈分享内容与相似用户分享的朋友圈分享内容的匹配度；

当所述匹配度大于第二预设匹配度阈值时，匹配成功，所述用户与所述相似用户可查看对方分享的匹配成功的朋友圈分享内容并进行互动；

当所述匹配度小于第二预设匹配度阈值时，匹配失败，所述用户与所述相似用户屏蔽对方查看自己分享的匹配失败的朋友圈分享内容。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述兴趣点集合包括下列兴趣点之一或组合：

历史足迹、生活城市、年龄性别、社会圈层。

9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，还包括：

当用户对相似用户感兴趣时，可对相似用户进行点亮操作；

当所述用户与所述相似用户双向点亮后，所述用户的朋友圈分享内容与所述相似用户的朋友圈分享内容相互公开。

10.一种基于视觉信息识别的信息检索装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取数据信息；

分析模块，用于识别分析所述数据信息中的内容，获取用户的兴趣点集合；

推荐模块，用于根据所述兴趣点集合向用户推荐与所述兴趣点集合对应的相似用户以及生成与所述兴趣点集合对应的兴趣推荐列表。

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