[發明專利]信息推薦方法、裝置和電子設備

有效

• 申請號: 201711433721.1
• 申請日: 2017-12-26
• 公開（公告）號: CN108052650B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 吳鴻煥;王海濤
• 申請（專利權）人: 百度在線網絡技術（北京）有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06F16/955
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 宋合成

1.一種文章的推薦方法，其特征在于，融入用戶對待推薦文章中的圖片的色調的喜好進行個性化推薦，所述色調包括暖色調、冷色調、中性色調，包括：

獲取所述待推薦文章的文本特征和色調特征；

根據所述文本特征和所述色調特征，基于預先訓練的推薦模型獲取候選文章，其中，每個用戶對色調的喜好，以及對內容的偏好是不同的，每個用戶均有對應的推薦模型；

對所述候選文章進行排序，并根據排序結果輸出推薦文章；

其中，所述推薦模型包括用戶模型和內容模型，所述用戶模型是基于用戶對文章樣本的歷史行為數據，計算出所述用戶的色調喜好分布，再結合用戶點擊過的文章樣本的文本語義所生成的，所述內容模型用于定義文章的文本語義和色調特征；

其中，所述獲取待推薦文章的色調特征，包括：

獲取所述待推薦文章的圖片中每個像素的顏色值；

根據所述每個像素的顏色值計算出整張圖片的色調均值；

計算所述每個像素的顏色值與所述色調均值的色差值；

確定所述色差值大于預設數值的像素屬于主色調區；

若所述主色調區包含的像素數與所述整張圖片的像素數的比值大于預設比值，則將屬于所述主色調區的像素的色調均值作為所述色調特征；否則，將所述整張圖片的色調均值作為所述色調特征；

所述方法包括：

訓練所述推薦模型，包括：獲取文章樣本的色調特征；根據所述文章樣本的色調特征，基于用戶對所述文章樣本的歷史行為數據，訓練所述推薦模型；其中，所述文章樣本包括正樣本和負樣本，所述正樣本是用戶點擊的文章圖片，所述負樣本是用戶瀏覽且不點擊的文章圖片。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述推薦模型包括GBDT決策樹模型。

3.一種文章的推薦裝置，其特征在于，融入用戶對待推薦文章中的圖片的色調的喜好進行個性化推薦，包括：

第一獲取模塊，用于獲取所述待推薦文章的文本特征和色調特征；

第二獲取模塊，用于根據所述文本特征和所述色調特征，基于預先訓練的推薦模型獲取候選文章，其中，每個用戶對色調的喜好，以及對內容的偏好是不同的，每個用戶均有對應的推薦模型；

輸出模塊，用于對所述候選文章進行排序，并根據排序結果輸出推薦文章；

其中，所述推薦模型包括用戶模型和內容模型，所述用戶模型是基于用戶對文章樣本的歷史行為數據，計算出所述用戶的色調喜好分布，再結合用戶點擊過的文章樣本的文本語義所生成的，所述內容模型用于定義文本語義和色調特征；

訓練模塊，用于訓練所述推薦模型，包括：獲取文章樣本的色調特征；根據所述文章樣本的色調特征，基于用戶對所述文章樣本的歷史行為數據，訓練所述推薦模型；其中，所述文章樣本包括正樣本和負樣本，所述正樣本是用戶點擊的文章圖片，所述負樣本是用戶瀏覽且不點擊的文章圖片；

其中，所述第一獲取模塊，用于：

獲取所述待推薦文章的圖片中每個像素的顏色值；

根據所述每個像素的顏色值計算出整張圖片的色調均值；

計算所述每個像素的顏色值與所述色調均值的色差值；

確定所述色差值大于預設數值的像素屬于主色調區；

若所述主色調區包含的像素數與所述整張圖片的像素數的比值大于預設比值，則將屬于所述主色調區的像素的色調均值作為所述色調特征；

否則，將所述整張圖片的色調均值作為所述色調特征。

4.如權利要求3所述的裝置，其特征在于，所述推薦模型包括GBDT決策樹模型。

5.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序被處理器執行時實現權利要求1~2任一項所述的文章的推薦方法。

6.一種電子設備，其特征在于，包括：

處理器；以及

存儲器，用于存儲所述處理器的可執行指令；

其中，所述處理器配置為經由執行所述可執行指令來執行權利要求1~2任一項所述的文章的推薦方法。