CN117932148A - 内容推荐方法、系统、设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种内容推荐方法、系统、设备及计算机可读存储介质，涉及增强现实技术领域。所述内容推荐方法应用于头戴式增强现实设备，所述内容推荐方法包括以下步骤：获取当前展示画面；将所述当前展示画面发送至用户智能终端，以使所述用户智能终端根据所述当前展示画面和智能指环针对所述当前展示画面的用户行为数据，生成用户偏好数据，并根据所述用户偏好数据对预设内容数据库进行匹配，筛选出目标推荐内容进行差异化标识后发送至所述头戴式增强现实设备；接收并展示差异化标识后的目标推荐内容。本申请解决了现有增强现实眼镜由于算力偏低难以实现精准地内容推荐的技术问题。

Description

内容推荐方法、系统、设备及计算机可读存储介质

技术领域

本申请涉及增强现实技术领域，尤其涉及一种内容推荐方法、系统、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

增强现实(Augmented Reality，AR)技术是一种将虚拟信息与真实世界巧妙融合的技术，通过将计算机生成的虚拟信息(如文字、图像、三维模型、音乐、视频等)模拟仿真后，向周围的真实环境添加、删除、强调和减弱信息，从而实现对真实世界的增强。

现有增强现实技术通常会采用增强现实眼镜的形式实现，然而增强现实眼镜由于体积限制，搭载的处理器性能偏低，在需要向用户推荐内容(如新闻、视频、菜谱等)时，通常只能采用简单的推送逻辑(如按照时效性、热度等)进行内容推荐，难以满足用户的个性化需求。即现有增强现实眼镜由于算力偏低难以实现精准地内容推荐。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种内容推荐方法，旨在解决现有增强现实眼镜由于算力偏低难以实现精准地内容推荐的技术问题。

为实现上述目的，第一方面，本申请提供一种内容推荐方法，应用于头戴式增强现实设备，所述内容推荐方法包括以下步骤：

获取当前展示画面；

将所述当前展示画面发送至用户智能终端，以使所述用户智能终端根据所述当前展示画面和智能指环针对所述当前展示画面的用户行为数据，生成用户偏好数据，并根据所述用户偏好数据对预设内容数据库进行匹配，筛选出目标推荐内容进行差异化标识后发送至所述头戴式增强现实设备；

接收并展示差异化标识后的目标推荐内容。

第二方面，本申请提供一种内容推荐方法，应用于智能指环，所述内容推荐方法包括以下步骤：

获取用户的手指运动信息；

根据所述手指运动信息，生成针对头戴式增强现实设备的当前展示画面的用户行为数据；

将所述用户行为数据发送至用户智能终端，以使所述用户智能终端根据所述当前展示画面和所述用户行为数据，生成用户偏好数据，并根据所述用户偏好数据对预设内容数据库进行匹配，筛选出目标推荐内容进行差异化标识后发送至所述头戴式增强现实设备进行展示。

第三方面，本申请提供一种内容推荐方法，应用于用户智能终端，所述内容推荐方法包括以下步骤：

接收头戴式增强现实设备的当前展示画面和智能指环针对所述当前展示画面的用户行为数据；

根据所述当前展示画面和所述用户行为数据，生成用户偏好数据；

根据所述用户偏好数据对预设内容数据库进行匹配，筛选出目标推荐内容；

将所述目标推荐内容进行差异化标识后发送至所述头戴式增强现实设备，以使所述头戴式增强现实设备对差异化标识后的目标推荐内容进行展示。

根据第三方面，所述根据所述当前展示画面和所述用户行为数据，生成用户偏好数据的步骤，包括：

根据所述用户行为数据和所述当前展示画面，识别出用户针对所述当前展示画面中各展示内容的操作指令；

根据所述展示内容的属性特征，以及所述操作指令所属的用户倾向，构建用户偏好矩阵作为用户偏好数据。

根据第三方面，或者以上第三方面的任意一种实现方式，在所述根据所述展示内容的属性特征，以及所述操作指令所属的用户倾向，构建用户偏好矩阵作为用户偏好数据的步骤之后，包括：

依次计算各用户偏好矩阵之间的相似度，得到相似度高于预设相似阈值的偏好矩阵对；

从各所述用户偏好矩阵中剔除所述偏好矩阵对中的任一用户偏好矩阵，得到新的用户偏好矩阵；

将新的用户偏好矩阵作为用户偏好数据。

根据第三方面，或者以上第三方面的任意一种实现方式，所述根据所述用户偏好数据对预设内容数据库进行匹配，筛选出目标推荐内容的步骤，包括：

根据所述用户偏好矩阵，依次对所述预设内容数据库中各待推荐内容进行匹配，得到各所述待推荐内容的匹配率；

将所述匹配率高于预设匹配阈值的待推荐内容作为目标推荐内容。

根据第三方面，或者以上第三方面的任意一种实现方式，所述将所述目标推荐内容进行差异化标识的步骤，包括：

获取所述目标推荐内容的匹配度；

根据所述匹配度所处的匹配等级，对所述目标推荐内容进行差异化高亮标识。

第四方面，本申请提供一种内容推荐系统，所述内容推荐系统包括：头戴式增强现实设备、智能指环和用户智能终端；

头戴式增强现实设备，用于获取当前展示画面，并将所述当前展示画面发送至用户智能终端；

智能指环，用于采集针对所述当前展示画面的用户行为数据，并将所述用户行为数据发送至用户智能终端；

用户智能终端，用于根据所述当前展示画面和所述用户行为数据，生成用户偏好数据；根据所述用户偏好数据对预设内容数据库进行匹配，筛选出目标推荐内容进行差异化标识后发送至头戴式增强现实设备；

头戴式增强现实设备，还用于对差异化标识后的目标推荐内容进行展示。

第五方面，本申请提供了一种内容推荐设备，所述内容推荐设备包括：存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序配置为实现如上所述的内容推荐方法的步骤。

第六方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储了计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行如上所述的内容推荐方法。

第七方面，本申请实施例提供了一种计算机程序，该计算机程序包括用于执行如上所述的内容推荐方法的指令。

本申请提出了一种内容推荐方法、系统、设备及计算机可读存储介质，通过获取当前展示画面；将所述当前展示画面发送至用户智能终端，以使所述用户智能终端根据所述当前展示画面和智能指环针对所述当前展示画面的用户行为数据，生成用户偏好数据，并根据所述用户偏好数据对预设内容数据库进行匹配，筛选出目标推荐内容进行差异化标识后发送至所述头戴式增强现实设备；接收并展示差异化标识后的目标推荐内容。由此本申请通过将头戴式增强现实设备的当前展示画面和智能指环针对所述当前展示画面的用户行为数据发送至用户智能终端，借助用户智能终端的算力完成目标推荐内容的筛选，从而算力偏低的增强现实眼镜也能实现精准地内容推荐，有效提高了用户体验。

附图说明

图1为本申请内容推荐方法第一实施例的流程示意图；

图2为本申请内容推荐方法第二实施例的流程示意图；

图3为本申请内容推荐方法第三实施例的流程示意图；

图4为本申请内容推荐系统的交互场景示意图；

图5为本申请内容推荐方法的时序示意图；

图6为本申请实施例方案涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。

本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。

本申请实施例的说明书和权利要求书中的术语“第一”和“第二”等是用于区别不同的对象，而不是用于描述对象的特定顺序。例如，第一目标对象和第二目标对象等是用于区别不同的目标对象，而不是用于描述目标对象的特定顺序。

在本申请实施例中，“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

请参照图1，图1为本申请内容推荐方法第一实施例的流程示意图。需要说明的是，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

本申请第一实施例提供一种内容推荐方法，应用于头戴式增强现实设备，所述内容推荐方法包括以下步骤：

步骤S100，获取当前展示画面；

本实施例中，需要说明的是，头戴式增强现实设备可以是增强现实眼镜、增强现实头盔等头戴式设备。所述当前展示画面为所述头戴式增强现实设备当前展示的画面，所述当前展示画面中可以包括真实环境中真实物体和虚拟内容。

本实施例可以通过对所述头戴式增强现实设备的可视范围内的真实环境进行图像采集，得到真实环境图像。并进一步获取所述头戴式增强现实设备投影的虚拟内容，将所述虚拟内容叠加至所述真实环境图像上，得到所述当前展示画面。所述当前展示画面中至少包括真实环境中的真实物体，当然还可以包括虚拟内容。作为一种示例，以菜谱推荐场景为例，所述当前展示画面中可以包括真实环境下的食材，还可以包括投影至所述头戴式增强现实设备的镜片上的口味标签、烹饪方式标签等虚拟内容。

步骤S200，将所述当前展示画面发送至用户智能终端，以使所述用户智能终端根据所述当前展示画面和智能指环针对所述当前展示画面的用户行为数据，生成用户偏好数据，并根据所述用户偏好数据对预设内容数据库进行匹配，筛选出目标推荐内容进行差异化标识后发送至所述头戴式增强现实设备；

本实施例中，需要说明的，所述用户智能终端为智能手机、平板电脑等设备，所述用户智能终端与所述头戴式增强现实设备之间通信连接，示例性地可以通过蓝牙或者Wi-Fi(Wireless-Fidelity，无线保真)进行通信。

本实施例可以通过蓝牙或者Wi-Fi将所述当前展示画面发送至用户智能终端。所述用户智能终端则可以接收所述当前展示画面，以及智能指环针对所述当前展示画面的用户行为数据。进而所述用户智能终端根据所述当前展示画面和所述用户行为数据，生成用户偏好数据，并根据所述用户偏好数据对预设内容数据库进行匹配，筛选出目标推荐内容进行差异化标识后发送至所述头戴式增强现实设备。示例性地，所述差异化标识可以以高亮、标识框、增加底色、增大字体等形式对所述目标推荐内容进行标识，由此便于用户快速识别出所述目标推荐内容。

步骤S300，接收并展示差异化标识后的目标推荐内容。

本实施例中，在所述头戴式增强现实设备接收到差异化标识后的目标推荐内容后，则可以在所述头戴式增强现实设备的镜片上投影差异化标识后的目标推荐内容。

在本申请第一实施例中，通过获取当前展示画面；将所述当前展示画面发送至用户智能终端，以使所述用户智能终端根据所述当前展示画面和智能指环针对所述当前展示画面的用户行为数据，生成用户偏好数据，并根据所述用户偏好数据对预设内容数据库进行匹配，筛选出目标推荐内容进行差异化标识后发送至所述头戴式增强现实设备；接收并展示差异化标识后的目标推荐内容。由此本申请通过将头戴式增强现实设备的当前展示画面和智能指环针对所述当前展示画面的用户行为数据发送至用户智能终端，借助用户智能终端的算力完成目标推荐内容的筛选，从而算力偏低的增强现实眼镜也能实现精准地内容推荐，有效提高了用户体验。

参照图2，图2为本申请内容推荐方法的第二实施例的流程示意图。

在本申请另一实施例中，与上述实施例相同或相似的内容，可以参考上文介绍，后续不再赘述。本申请第二实施例提供一种内容推荐方法，应用于智能指环，所述内容推荐方法包括以下步骤：

步骤S400，获取用户的手指运动信息；

步骤S500，根据所述手指运动信息，生成针对头戴式增强现实设备的当前展示画面的用户行为数据；

步骤S600，将所述用户行为数据发送至用户智能终端，以使所述用户智能终端根据所述当前展示画面和所述用户行为数据，生成用户偏好数据，并根据所述用户偏好数据对预设内容数据库进行匹配，筛选出目标推荐内容进行差异化标识后发送至所述头戴式增强现实设备进行展示。

本实施例中，需要说明的是，所述智能指环佩戴于用户的手指上，所述智能指环包括传感器组件(如加速度计、陀螺仪和磁力计等)。所述智能指环可以通过加速度计检测用户手指的运动和姿态变化，例如手指的摆动、旋转和挥动等，从而实现交互功能。所述智能指环与所述用户智能终端通信连接。

本实施例中所述智能指环可以通过加速度计采集用户的运动和姿态变化，得到手指运动信息。然后通过根据预设手指动作与操作指令之间的对应关系，将所述手指运动信息转化为相应的操作指令，并将所述操作指令作为针对头戴式增强现实设备的当前展示画面的用户行为数据。示例性地，以菜谱推荐场景为例，可以通过智能指环采集用户针对所述当前展示画面中真实环境下的食材、调味料等真实物体，以及口味标签、烹饪方式标签等虚拟内容的手指动作对应的操作指令作为所述用户行为数据，例如双击真实环境下的食材，则针对该食材的操作指令为选中；长按口味标签并向右滑走，则针对该口味标签的操作指令为删除。由此可以通过所述用户行为数据识别出用户对于食材、调味品、口味、烹饪方式等内容的偏好，用于为用户推荐匹配该偏好的菜谱。然后将所述用户行为数据发送至用户智能终端，以使所述用户智能终端根据所述当前展示画面和所述用户行为数据，生成用户偏好数据，并根据所述用户偏好数据对预设内容数据库进行匹配，筛选出目标推荐内容进行差异化标识后发送至所述头戴式增强现实设备进行展示。

本申请第二实施例中，通过获取用户的手指运动信息；根据所述手指运动信息，生成针对头戴式增强现实设备的当前展示画面的用户行为数据；将所述用户行为数据发送至用户智能终端，以使所述用户智能终端根据所述当前展示画面和所述用户行为数据，生成用户偏好数据，并根据所述用户偏好数据对预设内容数据库进行匹配，筛选出目标推荐内容进行差异化标识后发送至所述头戴式增强现实设备进行展示。本实施例通过智能指环针对所述头戴式增强现实设备的手指运动信息生成了对应的用户行为数据，由此用户智能终端可以根据智能指环发送的用户行为数据识别出用户对于所述当前展示画面中的真实物体、虚拟内容的偏好。

参照图3，图3为本申请内容推荐方法的第三实施例的流程示意图。

在本申请另一实施例中，与上述实施例相同或相似的内容，可以参考上文介绍，后续不再赘述。本申请第三实施例提供一种内容推荐方法，应用于用户智能终端，所述内容推荐方法包括以下步骤：

步骤A10，接收头戴式增强现实设备的当前展示画面和智能指环针对所述当前展示画面的用户行为数据；

步骤A20，根据所述当前展示画面和所述用户行为数据，生成用户偏好数据；

步骤A30，根据所述用户偏好数据对预设内容数据库进行匹配，筛选出目标推荐内容；

步骤A40，将所述目标推荐内容进行差异化标识后发送至所述头戴式增强现实设备，以使所述头戴式增强现实设备对差异化标识后的目标推荐内容进行展示。

本实施例中，需要说明的是，所述用户智能终端为智能手机、平板电脑等设备，所述用户智能终端分别与所述头戴式增强现实设备和所述智能指环通信连接。

本实施例通过在接收头戴式增强现实设备的当前展示画面和智能指环针对所述当前展示画面的用户行为数据之后，根据所述用户行为数据和所述当前展示画面，识别出用户针对所述当前展示画面中各展示内容的操作指令。所述展示内容包括环境下的真实物体，以及投影至所述头戴式增强现实设备的镜片上的虚拟内容。可以理解的是，不同的操作指令属于不同的用户倾向，示例性地，双击动作对应的操作指令为选中，则选中这一操作指令属于用户喜好倾向；长按向右滑走动作对应的操作指令为删除，则删除这一操作指令属于用户排斥倾向。根据所述展示内容的属性特征，以及所述操作指令所属的用户倾向，构建用户偏好矩阵作为用户偏好数据。进而可以根据所述用户偏好数据对预设内容数据库进行匹配，筛选出所述预设内容数据库中的目标推荐内容。将所述目标推荐内容进行差异化标识后发送至所述头戴式增强现实设备，以使所述头戴式增强现实设备对差异化标识后的目标推荐内容进行展示。示例性地，所述差异化标识可以以高亮、标识框、增加底色、增大字体等形式对所述目标推荐内容进行标识，由此便于用户快速识别出所述目标推荐内容。

在一些实施例中，步骤A20中所述根据所述当前展示画面和所述用户行为数据，生成用户偏好数据的步骤，包括：

步骤B10，根据所述用户行为数据和所述当前展示画面，识别出用户针对所述当前展示画面中各展示内容的操作指令；

步骤B20，根据所述展示内容的属性特征，以及所述操作指令所属的用户倾向，构建用户偏好矩阵作为用户偏好数据。

本实施例中，需要说明的是，所述当前展示画面中各展示内容包括环境下的真实物体，以及投影至所述头戴式增强现实设备的镜片上的虚拟内容。所述展示内容的属性特征包括名称、特性等描述所述展示内容的特征。以所述展示内容为真实环境下的食材为例，所述展示内容的属性特征包括名称(如茄子、豆角、辣椒等)、特性(如味道、新鲜度、主要营养成分、产地、稀有程度等)。

本实施例中，还需要说明的是，所述用户倾向可以包括用户喜好倾向和用户排斥倾向，不同的操作指令属于不同的用户倾向，示例性地，双击动作对应的操作指令为选中，则选中这一操作指令属于用户喜好倾向；长按向右滑走动作对应的操作指令为删除，则删除这一操作指令属于用户排斥倾向。

本实施例可以将所述用户行为数据中各操作指令分别与所述当前展示画面中各展示内容进行绑定，得到用户针对所述当前展示画面中各展示内容的操作指令。所述操作指令和所述展示内容之间的绑定关系可以根据所述当前展示画面中用户手指与所述展示内容的接触时刻与所述操作指令的输出时刻确定，即所述接触时刻与所述输出时刻匹配(如所述接触时刻与所述输出时刻一致或者时间差小于预设时差阈值)的展示内容与操作指令进行绑定。然后再根据所述展示内容的属性特征，以及所述操作指令所属的用户倾向，构建用户偏好矩阵作为用户偏好数据。示例性地，可以根据所述用户倾向，从所述展示内容中选取出用户倾向为用户喜好倾向的喜好展示内容的属性特征，并以所述喜好展示内容的属性特征对应的数值作为特征值，构建用户偏好矩阵。可以理解的是，各属性特征对应的数值为预先标定的数值。

在一些实施例中，在步骤B20中所述根据所述展示内容的属性特征，以及所述操作指令所属的用户倾向，构建用户偏好矩阵作为用户偏好数据的步骤之后，包括：

步骤C10，依次计算各用户偏好矩阵之间的相似度，得到相似度高于预设相似阈值的偏好矩阵对；

步骤C20，从各所述用户偏好矩阵中剔除所述偏好矩阵对中的任一用户偏好矩阵，得到新的用户偏好矩阵；

步骤C30，将新的用户偏好矩阵作为用户偏好数据。

本实施例在获得各用户偏好矩阵后，可以依次计算各用户偏好矩阵之间的相似度，示例性地，所述相似度计算公式如下所示：

其中，x为第x个用户偏好矩阵，y为第y个用户偏好矩阵。

由此可以计算得到各所述用户偏好矩阵之间的相似度，并将相似度高于预设相似阈值(如85％、90％、95％等)的一对用户偏好矩阵作为偏好矩阵对。然后则可以从各所述用户偏好矩阵中剔除所述偏好矩阵对中的任一用户偏好矩阵，得到新的用户偏好矩阵。将新的用户偏好矩阵作为用户偏好数据。由此本实施例通过在用户偏好矩阵与预设内容数据库进行匹配之前，先对用户偏好矩阵进行相似度计算，由此将相似度较高的用户偏好矩阵保留一个，剔除一个，从而有效减少了所述用户偏好数据中相似度较高用户偏好矩阵，进而可以在后续用户偏好矩阵与预设内容数据库匹配过程中大大减少所需的计算量和算力。

在一些实施例中，步骤A30中所述根据所述用户偏好数据对预设内容数据库进行匹配，筛选出目标推荐内容的步骤，包括：

步骤D10，根据所述用户偏好矩阵，依次对所述预设内容数据库中各待推荐内容进行匹配，得到各所述待推荐内容的匹配率；

步骤D20，将所述匹配率高于预设匹配阈值的待推荐内容作为目标推荐内容。

本实施例中，需要说明的是，所述预设内容数据库为预先设置存储有待推荐内容的数据库，可以理解的是，所述预设内容数据库中各待推荐内容也具备其对应的内容特征矩阵，所述内容特征矩阵由所述待推荐内容的属性特征构成。示例性地，为了保障所述预设内容数据库与所述用户偏好数据匹配的准确性，可以先对所述预设内容数据库中的待推荐内容进行预处理，包括数据清洗、去重、归一化操作。其中，所述归一化的计算公式如下：

其中，x为所述待推荐内容的属性特征。

本实施例可以将所述用户偏好矩阵，依次对所述预设内容数据库中各待推荐内容的内容特征矩阵进行匹配，计算得到各所述待推荐内容与所述用户偏好矩阵之间的匹配率。进而可以将所述匹配率高于预设匹配阈值(如70％、75％、80％等)的待推荐内容作为目标推荐内容。由此本实施例通过所述用户偏好矩阵从所述预设内容数据库中筛选出了符合用户喜好的目标推荐内容。

在一些实施例中，步骤A40中所述将所述目标推荐内容进行差异化标识的步骤，包括：

步骤E10，获取所述目标推荐内容的匹配度；

步骤E20，根据所述匹配度所处的匹配等级，对所述目标推荐内容进行差异化高亮标识。

本实施例中，需要说明的是，每个匹配等级对应一个匹配度区间，所述匹配度越高，所处的匹配等级也越高。所述差异化高亮标识可以包括亮度差异和颜色差异中的至少一种。

本实施例在获取所述目标推荐内容的匹配度后，则可以根据所述匹配度所处的匹配度区间得到所述匹配度所处的匹配等级。然后再根据所述匹配等级分别对所述目标推荐内容进行差异化高亮标识。示例性地，所述差异化高亮标识可以是所述匹配等级越高，所述高亮标识的亮度越高；所述差异化高亮标识还可以是所述匹配等级越高，所述高亮标识的颜色依次为绿-黄-红，或者是所述高亮标识的颜色依次加深。

本申请第三实施例中，通过接收头戴式增强现实设备的当前展示画面和智能指环针对所述当前展示画面的用户行为数据；根据所述当前展示画面和所述用户行为数据，生成用户偏好数据；根据所述用户偏好数据对预设内容数据库进行匹配，筛选出目标推荐内容；将所述目标推荐内容进行差异化标识后发送至所述头戴式增强现实设备，以使所述头戴式增强现实设备对差异化标识后的目标推荐内容进行展示。由此本实施例通过接收头戴式增强现实设备的当前展示画面和智能指环针对所述当前展示画面的用户行为数据，借助算力较强的用户智能终端完成目标推荐内容的筛选，从而算力偏低的增强现实眼镜也能实现精准地内容推荐，有效提高了用户体验。

参见图4，图4为本申请内容推荐系统的交互场景示意图。

如图4所示，本申请提供一种内容推荐系统，所述内容推荐系统包括：头戴式增强现实设备10、智能指环20和用户智能终端30；

头戴式增强现实设备10，用于获取当前展示画面，并将所述当前展示画面发送至用户智能终端30；

智能指环20，用于采集针对所述当前展示画面的用户行为数据，并将所述用户行为数据发送至用户智能终端30；

用户智能终端30，用于根据所述当前展示画面和所述用户行为数据，生成用户偏好数据；根据所述用户偏好数据对预设内容数据库进行匹配，筛选出目标推荐内容进行差异化标识后发送至头戴式增强现实设备10；

头戴式增强现实设备10，还用于对差异化标识后的目标推荐内容进行展示。

可选地，用户智能终端30，还用于：

根据所述用户行为数据和所述当前展示画面，识别出用户针对所述当前展示画面中各展示内容的操作指令；

根据所述展示内容的属性特征，以及所述操作指令所属的用户倾向，构建用户偏好矩阵作为用户偏好数据。

可选地，用户智能终端30，还用于：

依次计算各用户偏好矩阵之间的相似度，得到相似度高于预设相似阈值的偏好矩阵对；

从各所述用户偏好矩阵中剔除所述偏好矩阵对中的任一用户偏好矩阵，得到新的用户偏好矩阵；

将新的用户偏好矩阵作为用户偏好数据。

可选地，用户智能终端30，还用于：

根据所述用户偏好矩阵，依次对所述预设内容数据库中各待推荐内容进行匹配，得到各所述待推荐内容的匹配率；

将所述匹配率高于预设匹配阈值的待推荐内容作为目标推荐内容。

可选地，用户智能终端30，还用于：

获取所述目标推荐内容的匹配度；

根据所述匹配度所处的匹配等级，对所述目标推荐内容进行差异化高亮标识。

为了更加便于理解本实施例的内容推荐流程，参见图5，图5为本申请内容推荐方法的时序示意图。头戴式增强现实设备10通过获取当前展示画面，并将所述当前展示画面发送至用户智能终端30；与此同时，智能指环20通过加速度计采集用户的运动和姿态变化，得到手指运动信息。然后将所述手指运动信息转化为相应的操作指令，并将所述操作指令作为用户行为数据发送至用户智能终端30。智能终端30则可以根据所述当前展示画面和所述用户行为数据识别出用户偏好数据，然后再根据所述用户偏好数据从预设内容数据库中筛选出目标推荐内容，对目标推荐内容进行差异化标识，然后由头戴式增强现实设备10展示差异化标识的目标推荐内容。

本申请提供的内容推荐系统，采用上述各实施例中的内容推荐方法，解决了现有增强现实眼镜由于算力偏低难以实现精准地内容推荐的技术问题。与现有技术相比，本申请实施例提供的内容推荐系统的有益效果与上述实施例提供的内容推荐方法的有益效果相同，且该内容推荐系统中的其他技术特征与上述实施例方法公开的特征相同，在此不做赘述。

如图6所示，图6为本申请实施例方案涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。

示例性地，所述内容推荐设备可以是头戴式增强现实设备(如增强现实眼镜、增强现实头盔等)、智能指环或用户智能终端(如智能手机、平板电脑等)，用于实现上述内容推荐方法。

如图6所示，所述内容推荐设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。可选地，网络接口1004可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(Wireless-Fidelity，Wi-Fi)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)存储器，也可以是稳定的非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

本领域技术人员可以理解，图6中示出的设备结构并不构成对所述内容推荐设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图6所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及计算机程序。

在图6所示的设备中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接客户端，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的计算机程序，实现上述实施例提供的内容推荐方法中的操作。

此外，本申请实施例还提出一种计算机存储介质，所述计算机存储介质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上述实施例提供的内容推荐方法中的操作，具体步骤此处不再过多赘述。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体/操作/对象与另一个实体/操作/对象区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体/操作/对象之间存在任何这种实际的关系或者顺序；术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

对于设备实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的。可以根据实际的需要选择中的部分或者全部模块来实现本申请方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，电视机，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。

以上仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种内容推荐方法，其特征在于，应用于头戴式增强现实设备，所述内容推荐方法包括以下步骤：

获取当前展示画面；

将所述当前展示画面发送至用户智能终端，以使所述用户智能终端根据所述当前展示画面和智能指环针对所述当前展示画面的用户行为数据，生成用户偏好数据，并根据所述用户偏好数据对预设内容数据库进行匹配，筛选出目标推荐内容进行差异化标识后发送至所述头戴式增强现实设备；

接收并展示差异化标识后的目标推荐内容。

2.一种内容推荐方法，其特征在于，应用于智能指环，所述内容推荐方法包括以下步骤：

获取用户的手指运动信息；

根据所述手指运动信息，生成针对头戴式增强现实设备的当前展示画面的用户行为数据；

将所述用户行为数据发送至用户智能终端，以使所述用户智能终端根据所述当前展示画面和所述用户行为数据，生成用户偏好数据，并根据所述用户偏好数据对预设内容数据库进行匹配，筛选出目标推荐内容进行差异化标识后发送至所述头戴式增强现实设备进行展示。

3.一种内容推荐方法，其特征在于，应用于用户智能终端，所述内容推荐方法包括以下步骤：

接收头戴式增强现实设备的当前展示画面和智能指环针对所述当前展示画面的用户行为数据；

根据所述当前展示画面和所述用户行为数据，生成用户偏好数据；

根据所述用户偏好数据对预设内容数据库进行匹配，筛选出目标推荐内容；

将所述目标推荐内容进行差异化标识后发送至所述头戴式增强现实设备，以使所述头戴式增强现实设备对差异化标识后的目标推荐内容进行展示。

4.如权利要求3所述的内容推荐方法，其特征在于，所述根据所述当前展示画面和所述用户行为数据，生成用户偏好数据的步骤，包括：

根据所述用户行为数据和所述当前展示画面，识别出用户针对所述当前展示画面中各展示内容的操作指令；

根据所述展示内容的属性特征，以及所述操作指令所属的用户倾向，构建用户偏好矩阵作为用户偏好数据。

5.如权利要求4所述的内容推荐方法，其特征在于，在所述根据所述展示内容的属性特征，以及所述操作指令所属的用户倾向，构建用户偏好矩阵作为用户偏好数据的步骤之后，包括：

依次计算各用户偏好矩阵之间的相似度，得到相似度高于预设相似阈值的偏好矩阵对；

从各所述用户偏好矩阵中剔除所述偏好矩阵对中的任一用户偏好矩阵，得到新的用户偏好矩阵；

将新的用户偏好矩阵作为用户偏好数据。

6.如权利要求5所述的内容推荐方法，其特征在于，所述根据所述用户偏好数据对预设内容数据库进行匹配，筛选出目标推荐内容的步骤，包括：

根据所述用户偏好矩阵，依次对所述预设内容数据库中各待推荐内容进行匹配，得到各所述待推荐内容的匹配率；

将所述匹配率高于预设匹配阈值的待推荐内容作为目标推荐内容。

7.如权利要求3至6中任一项所述的内容推荐方法，其特征在于，所述将所述目标推荐内容进行差异化标识的步骤，包括：

获取所述目标推荐内容的匹配度；

根据所述匹配度所处的匹配等级，对所述目标推荐内容进行差异化高亮标识。

8.一种内容推荐系统，其特征在于，所述内容推荐系统包括：头戴式增强现实设备、智能指环和用户智能终端；

头戴式增强现实设备，用于获取当前展示画面，并将所述当前展示画面发送至用户智能终端；

智能指环，用于采集针对所述当前展示画面的用户行为数据，并将所述用户行为数据发送至用户智能终端；

用户智能终端，用于根据所述当前展示画面和所述用户行为数据，生成用户偏好数据；根据所述用户偏好数据对预设内容数据库进行匹配，筛选出目标推荐内容进行差异化标识后发送至头戴式增强现实设备；

头戴式增强现实设备，还用于对差异化标识后的目标推荐内容进行展示。

9.一种内容推荐设备，其特征在于，所述内容推荐设备包括：存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的内容推荐方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质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至7中任一项所述的内容推荐方法的步骤。