【技术实现步骤摘要】
一种数据推荐方法、装置以及计算机可读存储介质
本专利技术涉及数据处理的
,尤其涉及一种数据推荐方法、装置以及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着计算机网络的不断发展,越来越多的实物走向电子化,例如纸质书籍逐渐趋向于电子书籍。计算机系统可以记录下用户针对电子书籍的阅读历史数据,通过该阅读历史数据向用户推荐同类型的电子书籍。但是,由于向用户推荐的电子书籍众多,因此,对电子书籍的推荐方式提出了更高的要求。现有技术中,在向用户推荐漫画类型的电子读物时,会在终端界面中显示推荐的漫画的推荐栏,以达到向用户推荐漫画的目的。其中,漫画的推荐栏中展示给用户的可视信息通常包括漫画封面以及漫画名称。由于用户很大可能对向其推荐的漫画的熟悉度不高,因此,仅仅通过漫画封面以及漫画名称向用户推荐漫画的准确性低,且漫画的推荐方式单一。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种数据推荐方法、装置以及计算机可读存储介质,可丰富图文电子读物的推荐方式,同时可提高图文电子读物的推荐准确性。本专利技术实施例一方面提供 ...
【技术保护点】
1.一种数据推荐方法,应用于服务器,其特征在于,包括:/n获取针对第一用户的目标图文电子读物;/n在所述目标图文电子读物的多个内容图像中,确定引导阅览图像;/n将所述目标图文电子读物中所述引导阅览图像所在的章节数据确定为目标章节数据;/n根据所述引导阅览图像和所述目标章节数据,生成用于向所述第一用户进行推送的推荐栏。/n
【技术特征摘要】
1.一种数据推荐方法,应用于服务器,其特征在于,包括:
获取针对第一用户的目标图文电子读物;
在所述目标图文电子读物的多个内容图像中,确定引导阅览图像;
将所述目标图文电子读物中所述引导阅览图像所在的章节数据确定为目标章节数据;
根据所述引导阅览图像和所述目标章节数据,生成用于向所述第一用户进行推送的推荐栏。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述在所述目标图文电子读物的多个内容图像中,确定引导阅览图像,包括:
确定所述目标图文电子读物的每个内容图像的图像质量评估参数;
根据所述每个内容图像的图像质量评估参数在所述多个内容图像中确定多个待选择图像;
确定每个待选择图像的色彩对比度,根据所述每个待选择图像的色彩对比度,从所述多个待选择图像中确定所述引导阅览图像。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述确定每个待选择图像的色彩对比度,根据所述每个待选择图像的色彩对比度,从所述多个待选择图像中确定所述引导阅览图像,包括:
确定所述每个待选择图像的色彩对比度,根据所述每个待选择图像的色彩对比度,从所述多个待选择图像中确定多个第一重点选择图像;
提取所述目标图文电子读物中的所有文本信息,根据所述所有文本信息确定所述目标图文电子读物的上下文主线信息;
根据所述上下文主线信息确定所述多个内容图像中的主线人脸数据;
识别每个第一重点选择图像中的所有人脸数据,将所述多个第一重点选择图像中包含所述主线人脸数据的第一重点选择图像,确定为所述引导阅览图像;每个引导阅览图像在所述目标图文电子读物中所在的章节数据相同。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述推荐栏中包括图像承载位;所述确定每个待选择图像的色彩对比度,根据所述每个待选择图像的色彩对比度,从所述多个待选择图像中确定所述引导阅览图像,包括:
确定所述每个待选择图像的色彩对比度,根据所述每个待选择图像的色彩对比度,从所述多个待选择图像中确定多个第二重点选择图像;
将所述多个第二重点选择图像中图像尺寸符合所述图像承载位的尺寸的第二重点选择图像,确定为所述引导阅览图像。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述确定每个待选择图像的色彩对比度,根据所述每个待选择图像的色彩对比度,从所述多个待选择图像中确定所述引导阅览图像,包括:
确定所述每个待选择图像的色彩对比度,根据所述每个待选择图像的色彩对比度,从所述多个待选择图像中确定第三重点选择图像;
若所述第三重点选择图像的尺寸符合所述图像承载位的尺寸,则将所述第三重点选择图像确定为所述引导阅览图像;
若所述第三重点选择图像的尺寸不符合所述图像承载位的尺寸,则根据所述图像承载位的尺寸截取所述第三重点选择图像,将截取之后的第三重点选择图像确定为所述引导阅览图像。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述在所述目标图文电子读物的多个内容图像中,确定引导阅览图像,包括:
统计针对所述多个内容图像中的每个内容图像的阅览行为信息;
根据所述阅览行为信息确定所述每个内容图像的热点关注指数;
根据所述每个内容图像的热点关注指数,从所述多个内容图像中确定所述引导阅览图像。
7.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述确定所述目标图文电子读物的每个内容图像的图像质量评估参数,包括:
获取样本图像数据;所述样本图像数据中包括多个训练图像;
确定每个训练图像的中心归一化亮度系数以及多方向归一化亮度系数;
根据所述中心归一化亮度系数以及所述多方向归一化亮度系数确定所述每个训练图像的特征向量;
将所述每个训练图像...
【专利技术属性】
技术研发人员:许阳寅,罗焱,
申请(专利权)人:腾讯科技深圳有限公司,
类型:发明
国别省市:广东;44
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。