[发明专利]多媒体数据的推荐方法和处理方法、装置、设备及可读介质

说明书

本申请实施例提供了一种多媒体数据的推荐方法和处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质，涉及多媒体处理领域。其中，所述推荐方法包括：对用户脸部图像进行情绪识别，获得用户的情绪信息；确定与所述用户的情绪信息对应的至少一种多媒体属性信息；基于所述多媒体属性信息，确定与所述情绪信息匹配的待推荐多媒体数据。通过本申请实施例，能够快速高效地为用户推荐与用户即时情绪匹配的多媒体数据。

技术领域

本申请实施例涉及多媒体处理领域，尤其涉及一种多媒体数据的推荐方法和处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质。

背景技术

随着计算机技术的发展，越来越多的多媒体平台和多媒体应用提供了基于用户的浏览历史和行为记录等信息进行各种个性化推荐的功能。以音频类客户端应用为例，音频类客户端应用的个性化推荐方法根据用户的兴趣和行为特点，帮助用户在海量音频中快速发现自己喜欢或可能喜欢的音频，提高用户黏性，促进音频播放和付费。

在现有技术中，多媒体数据的推荐方法包括基于人口统计学的推荐方法、基于协同过滤的推荐方法，以及基于内容的推荐方法。其中，基于人口统计学的推荐方法是根据推荐系统的用户基本信息发现用户的相关程度，然后将相似用户喜爱的多媒体数据推荐给当前用户。基于内容的推荐方法是在推荐引擎出现之初，应用最为广泛的推荐机制，其核心思想是根据推荐多媒体数据或内容的元数据，发现多媒体数据或者内容的相关性，然后基于用户以往的喜好记录，推荐给用户相似的多媒体数据。基于协同过滤的推荐方法是现今应用最为广泛的推荐机制，典型的方法是基于用户的协同过滤推荐，基本原理是：根据所有用户对多媒体数据或者信息的偏好，发现与当前用户口味和偏好相似的“邻居”用户群，在一般的应用中是采用计算“K-邻居”的算法；然后，基于这K个邻居的历史偏好信息，为当前用户进行推荐。

然而，当用户具有试图满足用户即时情绪的多媒体消费需求时，由于没有主动捕捉用户的情绪，通过现有的多媒体数据的推荐方法很难快速高效地为用户推荐与用户即时情绪匹配的多媒体数据，而且人的情绪波动周期比较短，对具有试图满足用户即时情绪的多媒体消费需求的用户的多媒体数据的推荐应该做到快速识别、快速触达、快速消费。由此可见，如何快速高效地为用户推荐与用户即时情绪匹配的多媒体数据成为当前亟待解决的技术问题。

发明内容

本申请的目的在于提出一种多媒体数据的推荐方法和处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质，用于解决现有技术中存在的如何快速高效地为用户推荐与用户即时情绪匹配的多媒体数据的技术问题。

根据本申请实施例的第一方面，提供了一种多媒体数据的推荐方法。所述方法包括：对用户脸部图像进行情绪识别，获得用户的情绪信息；确定与所述用户的情绪信息对应的至少一种多媒体属性信息；基于所述多媒体属性信息，确定与所述情绪信息匹配的待推荐多媒体数据。

根据本申请实施例的第二方面，提供了一种多媒体数据的推荐装置。所述装置包括：识别模块，用于对用户脸部图像进行情绪识别，获得用户的情绪信息；第一确定模块，用于确定与所述用户的情绪信息对应的至少一种多媒体属性信息；第二确定模块，用于基于所述多媒体属性信息，确定与所述情绪信息匹配的待推荐多媒体数据。

根据本申请实施例的第三方面，提供了一种多媒体数据的处理方法。所述方法包括：调用图像采集装置采集用户图像；获取根据所述用户图像确定的目标多媒体数据，所述目标多媒体数据根据用户情绪信息对应的多媒体属性信息确定，所述用户情绪信息通过对用户图像进行情绪识别获得；在多媒体数据客户端增加所述目标多媒体数据的显示元素。

根据本申请实施例的第四方面，提供了一种多媒体数据的推荐方法。所述方法包括：对用于发布用户数据的发布数据源中的用户数据进行情绪识别，获得用户情绪信息；确定与所述用户情绪信息对应的至少一种多媒体属性信息；基于所述多媒体属性信息，确定与所述用户情绪信息匹配的待推荐多媒体数据。