[發明專利]一種基于人臉檢索的好友推薦方法及系統

有效

• 申請號: 202010046983.8
• 申請日: 2020-01-16
• 公開（公告）號: CN111291625B
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發明（設計）人: 王凱;杜玉曉
• 申請（專利權）人: 廣東工業大學
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V10/762;G06F16/51;G06F16/9535;G06Q50/00
• 代理公司: 廣州粵高專利商標代理有限公司 44102
• 代理人: 張金福

本發明提出一種基于人臉檢索的好友推薦方法，包括：S1.將n個不同性別的人臉圖片組成人臉庫；S2.提取人臉圖片特征，組成人臉圖片特征向量；S3.對人臉圖片特征向量進行聚類；S4.對聚類后的人臉圖片特征向量的搜索空間進行層次劃分，建立數據索引；S5.根據用戶歷史檢索的人臉記錄，判斷用戶檢索人臉的性別，對應不同的人臉庫；S6.對每一個檢索的人臉記錄特征向量，判斷其屬于已經聚類的組別號l；S7.評判相似性；S8.判斷相似性是否滿足要求，若是，記錄在用戶推薦數據庫中；否則，舍棄。本發明還提出一種基于人臉檢索的好友推薦系統，克服了現有好友推薦系統及方法的召回率不高以及冷啟動的缺陷。

技術領域

本發明涉及社交網絡的好友推薦技術領域，更具體地，涉及一種基于人臉檢索的好友推薦方法及系統。

背景技術

隨著網絡技術的快速發展，互聯網成為由人構成的巨大社會結構，網絡社交成為人們日常生活中重要的社交元素。在網絡交友中，人們面對的是一塊塊電子屏幕，可以借助匿名ID充分享受在私人空間里的自由，脫離了許多在現實生活中交友受到的限制，同時使用這些社交應用，人們在了解自己所感興趣的最新資訊的同時可以發布個人狀態、觀看好友狀態、與好友互通信息、發送圖片及視頻等功能。為了更好地拓寬用戶社交圈并且通過新朋友獲取更多的信息資源，好友推薦成為社交網絡最為青睞的對象。

根據用戶間產生關聯的方式，網絡社交可分為主動社交和被動社交，主動社交一般是指用戶在線下屬于彼此認識的朋友、親人等，用戶主動的搜索用來標識用戶身份的唯一ID，查找添加成為網絡中的好友；被動社交是指用戶間并不認識，成為好友是因為社交應用系統的推薦，如附近的人、感興趣的人等功能，用戶無法主觀改變該推薦結果而只能被動的查看并添加。

當前，很多好友推薦系統及方法都依賴用戶之間的活躍程度，如果用戶的好友人數不夠多，那么無論是為其推薦其他好友還是將其推薦給其他人都變得很困難。例如，基于社交圖片的好友推薦系統在社交網絡中，用戶發布的社交狀態能夠即時快速體現用戶最近的興趣偏好信息，而社交圖片是網絡中傳遞信息的重要媒介，但用戶發布動態時的圖片并不一定會代表用戶的喜好，所以基于此生成的用戶興趣向量不準確，從而導致推薦結果的召回率不高，此外，用戶發布動態并不一定會發布圖片，這也會導致數據稀疏，影響推薦效果，而且對于新用戶，由于沒有足夠的用戶歷史數據，因此存在推薦冷啟動的問題。

綜上所述，提出一種提高召回率、減輕冷啟動的基于人臉檢索的好友推薦方法及系統十分有必要。

發明內容

為克服現有好友推薦系統及方法的召回率不高，且存在冷啟動的缺陷，本發明提出一種提高召回率、減輕冷啟動的基于人臉檢索的好友推薦方法及系統，旨在至少在一定程度上解決上述技術問題。

為了達到上述技術效果，本發明的技術方案如下：

一種基于人臉檢索的好友推薦方法，所述方法包括：

S1.將n個不同性別的人臉圖片分別存儲至對應的服務器，組成人臉庫；

S2.利用人臉特征提取模塊對每張人臉圖片的人臉區域進行特征提取，將提取到的特征組成人臉圖片特征向量；

S3.對n個不同性別的人臉圖片特征向量進行聚類；

S4.對聚類后的人臉圖片特征向量的搜索空間進行層次劃分，建立數據索引；

S5.根據用戶歷史檢索的人臉記錄，判斷用戶檢索人臉的性別，對應不同的人臉庫；

S6.對每一個檢索的人臉記錄特征向量，判斷其屬于已經聚類的組別號l；

S7.評判每一個檢索的人臉記錄特征向量與第l組聚類中每一個人臉特征向量的相似性；

S8.判斷相似性是否滿足要求，若是，將人臉庫中與用戶歷史檢索的人臉記錄相似的圖像，記錄在用戶推薦數據庫中；否則，舍棄。