[发明专利]信息推荐方法、装置和电子设备

说明书

本发明公开了一种信息推荐方法、装置和电子设备，其中，信息推荐方法包括：获取待推荐信息的文本特征和色调特征；根据文本特征和色调特征，基于预先训练的推荐模型获取候选信息；对候选信息进行排序，并根据排序结果输出推荐信息。本发明实施例的信息推荐方法、装置和电子设备，通过获取待推荐信息的文本特征和色调特征，再根据文本特征和色调特征，基于预先训练的推荐模型获取候选信息，然后对候选信息进行排序，并根据排序结果输出推荐信息，将文本特征和色调特征结合在一起，向用户推荐更符合需求的个性化信息。

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种信息推荐方法、装置和电子设备。

背景技术

随着互联网的高速发展，网络中的信息呈数量级增长，如何从海量的信息中向用户推荐符合需求的内容，是互联网内容平台重点关注的方向之一。目前，信息推荐系统主要是基于用户对浏览内容的历史行为以及浏览内容本身的语义理解，来获取用户对不同类别信息的偏好，从而向用户进行个性化推荐。但是，仅从上述维度进行考虑，并未对内容进行深挖，推荐的信息并不能准确地符合用户的需求。

发明内容

本发明提供一种信息推荐方法、装置和电子设备，以解决上述技术问题中的至少一个。

本发明实施例提供一种信息推荐方法，包括：获取待推荐信息的文本特征和色调特征；根据所述文本特征和所述色调特征，基于预先训练的推荐模型获取候选信息；对所述候选信息进行排序，并根据排序结果输出推荐信息。

可选的，获取待推荐信息的色调特征，包括：

获取所述待推荐信息的图片中每个像素的颜色值；

根据所述每个像素的颜色值计算出整张图片的色调均值；

计算所述每个像素的颜色值与所述色调均值的色差值；

确定所述色差值大于预设数值的像素属于主色调区；

若所述主色调区包含的像素数与所述整张图片的像素数的比值大于预设比值，则将属于所述主色调区的像素的色调均值作为所述色调特征；

否则，将所述整张图片的色调均值作为所述色调特征。

可选的，所述方法还包括：训练所述推荐模型。

可选的，训练所述推荐模型，包括：

获取信息样本的色调特征；

根据所述信息样本的色调特征，基于用户对所述信息样本的历史行为数据，训练所述推荐模型。

可选的，所述推荐模型包括GBDT决策树模型。

本发明另一实施例提供一种信息推荐装置，包括：第一获取模块，用于获取待推荐信息的文本特征和色调特征；

第二获取模块，用于根据所述文本特征和所述色调特征，基于预先训练的推荐模型获取候选信息；

输出模块，用于对所述候选信息进行排序，并根据排序结果输出推荐信息。

可选的，所述第一获取模块，用于：

获取所述待推荐信息的图片中每个像素的颜色值；

根据所述每个像素的颜色值计算出整张图片的色调均值；

计算所述每个像素的颜色值与所述色调均值的色差值；

确定所述色差值大于预设数值的像素属于主色调区；

若所述主色调区包含的像素数与所述整张图片的像素数的比值大于预设比值，则将属于所述主色调区的像素的色调均值作为所述色调特征；

否则，将所述整张图片的色调均值作为所述色调特征。