CN108289230A - 一种电视购物内容的推荐方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例公开了一种电视购物内容的推荐方法、装置、设备和存储介质。所述方法包括：通过人脸识别技术检测当前用户的人脸特征，向电视服务端发送包含所述当前用户的人脸特征的登录指令，其中所述登录指令用于指示所述电视服务端执行如下操作：依据所述当前用户的人脸特征确定当前用户所属的当前人群类别以及当前用户的当前购物兴趣点，并依据所述当前人群类别以及当前购物兴趣点确定当前用户的购物资源；获取所述电视服务端推送的购物资源。本发明实施例可以实现更加精准、个性化和人性化的电视购物资源的推荐，提高用户电视购物体验效果。

Description

一种电视购物内容的推荐方法、装置、设备和存储介质
技术领域
本发明实施例涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种电视购物内容的推荐方法、装置、设备和存储介质。
背景技术
电视作为家庭休闲娱乐中心，随着智能电视的普及，电视购物也逐渐得到了更为广泛的用户的青睐。电视购物是一种常见的家庭购物模式，包括电视购物视频节目及电视的购物商城的图文展示。
目前电视购物内容的推送方式主要有两种：一种是购物频道的直播形式；另一种是购物广告图文内容在智能电视中作为版块进行展示。但是不管是哪种形态，电视购物的展示均为统一的展示，由于观看电视的用户在性别、年龄、兴趣点等方面均有不同，这样统一的展示并不能给用户带来更多的新鲜感，无法抓住用户当下所需并根据不同人的不同属性、不同兴趣点进行精准的推荐这直接导致用户对电视购物依然存在排斥及死板的印象。另一方面，随着生活节奏的加快以及个人移动设备越来越多的占用了人们的碎片化时间，人们长久驻足观看电视购物内容的时间也大幅度降低，除非能第一瞬间抓住观看者的兴趣点和需求点，否则，观看者很可能转身就去玩手机。并且，现有的电视购物内容的推送仅仅是为了让用户浏览广告，用户不能直接进行购买，也不能根据用户的购买记录进行个性化的推荐，造成用户购买体验差。
如何能在短时间内精准的抓取到用户的信息，并推送符合用户兴趣点的电视购物内容，是非常值得进一步研究和改进的。
发明内容
本发明实施例提供了一种电视购物内容的推荐方法、装置、设备和存储介质，可以实现更加精准、个性化和人性化的电视购物资源的推荐，提高用户电视购物体验效果。
第一方面，本发明实施例提供了一种电视购物内容的推荐方法，包括：
通过人脸识别技术检测当前用户的人脸特征，向电视服务端发送包含所述当前用户的人脸特征的登录指令，其中所述登录指令用于指示所述电视服务端执行如下操作：依据所述当前用户的人脸特征确定当前用户所属的当前人群类别以及当前用户的当前购物兴趣点，并依据所述当前人群类别以及当前购物兴趣点确定当前用户的购物资源；
获取所述电视服务端推送的购物资源。
第二方面，本发明实施例还提供了一种电视购物内容的推荐方法，包括：
获取电视客户端上报的登录指令，其中所述登录指令中包含所述电视客户端通过人脸识别技术检测得到的当前用户的人脸特征；
依据所述当前用户的人脸特征确定当前用户所属的当前人群类别以及当前用户的当前购物兴趣点；
依据所述当前人群类别以及当前购物兴趣点确定当前用户的购物资源，并将确定的购物资源推送给所述电视客户端。
第三方面，本发明实施例还提供了一种电视购物内容的推荐装置，设置于电视客户端，该装置包括：
指令发送模块，用于通过人脸识别技术检测当前用户的人脸特征，向电视服务端发送包含所述当前用户的人脸特征的登录指令，其中所述登录指令用于指示所述电视服务端执行如下操作：依据所述当前用户的人脸特征确定当前用户所属的当前人群类别以及当前用户的当前购物兴趣点，并依据所述当前人群类别以及当前购物兴趣点确定当前用户的购物资源；
推送获取模块，用于获取所述电视服务端推送的购物资源。
第四方面，本发明实施例还提供了一种电视购物内容的推荐装置，设置于电视服务端，该装置包括：
指令获取模块，用于获取电视客户端上报的登录指令，其中所述登录指令中包含所述电视客户端通过人脸识别技术检测得到的当前用户的人脸特征；
兴趣点模块，用于依据所述当前用户的人脸特征确定当前用户所属的当前人群类别以及当前用户的当前购物兴趣点；
推送模块，用于依据所述当前人群类别以及当前购物兴趣点确定当前用户的购物资源，并将确定的购物资源推送给所述电视客户端。
第五方面，本发明实施例还提供了一种设备，所述设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面所述的电视购物内容的推荐方法或者实现如第一方面所述的电视购物内容的推荐方法以及第二方面所述的电视购物内容的推荐方法。
第六方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面所述的电视购物内容的推荐方法或者实现如第一方面所述的电视购物内容的推荐方法以及第二方面所述的电视购物内容的推荐方法。
本发明实施例通过电视客户端进行人脸识别并发送包含人脸特征的登录指令给电视服务端，电视服务端依据当前用户的人脸特征确定当前用户的人群类别和购物兴趣点，从而确定当前用户的购物资源，并将购物资源推送给电视客户端，电视客户端获取当前用户的购物资源。本发明实施例提供的技术方案可以针对不同的用户提供更加精准、个性化和人性化的电视购物资源的推荐，提高用户电视购物体验效果。
附图说明
图1为本发明实施例一中的一种电视购物内容的推荐方法的流程图；
图2为本发明实施例二中的一种电视购物内容的推荐方法的流程图；
图3为本发明实施例三中的一种电视购物内容的推荐方法的整体流程图；
图4为本发明实施例四中的一种电视购物内容的推荐装置的结构示意图；
图5为本发明实施例五中的一种电视购物内容的推荐装置的结构示意图；
图6为本发明实施例六中的设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1为本发明实施例一中的一种电视购物内容的推荐方法的流程图，本实施例可适用于电视购物内容推荐的情况，该方法可以由设置于电视客户端的电视购物内容的推荐装置来执行，该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，例如，该装置可配置于设备中。该方法具体可以包括：
步骤110、通过人脸识别技术检测当前用户的人脸特征，向电视服务端发送包含所述当前用户的人脸特征的登录指令，其中所述登录指令用于指示所述电视服务端执行如下操作：依据所述当前用户的人脸特征确定当前用户所属的当前人群类别以及当前用户的当前购物兴趣点，并依据所述当前人群类别以及当前购物兴趣点确定当前用户的购物资源。
其中，所述人脸识别技术是指利用分析比较的计算机技术识别人脸，是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频进行识别，首先判断其是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息，并依据这些信息进一步提取每个人脸中所具有的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。
所述人脸特征可以为通过人脸识别技术对当前用户进行检测和分析出的包括性别、年龄、精神状态、表情面貌、人种、配件状态等多个维度的基本属性信息，例如年龄可以划分成6个年龄段，每10年为一个年龄段；性别为男或女；精神状态可以划分成极好、良好、一般和极差4个状态；人种可以划分为白种人、黄种人、黑种人和棕种人4个人种。
所述购物兴趣点可以为电视服务端在根据电视购物资源的素材预设的初始兴趣点的基础上不断更新调整得到的。具体的，预设初始兴趣点的过程可以为：电视服务端可以批量上传电视购物资源的素材，包括视频素材、商城素材及其对应的展示海报，并依据素材的内容和广告主要针对的目标人群，为每个素材增加一个或多个预设兴趣点。根据时下性，对素材赋予不同的权重值，例如为重点推广的购物资源的素材附以较大的权重值。所述人群类别可以为电视服务端预先根据性别和年龄等特性将人群划分为不同的类别，例如年轻女性和中年男性等等。并针对不同的人群类别，为每一类的人群类别选择其符合的兴趣点。
具体的，当用户在电视客户端的人脸登录页面进行登录时，可以通过人脸识别技术检测当前用户的人脸特征，并向电视服务端发送包含所述当前用户的人脸特征的登录指令，其中所述登录指令用于指示所述电视服务端执行如下操作：依据所述当前用户的人脸特征确定当前用户所属的当前人群类别以及当前用户的当前购物兴趣点，并依据所述当前人群类别以及当前购物兴趣点确定当前用户的购物资源，其中，所述购物资源可以包括带有购物电话或购物二维码的购物视频、购物商场和购物海报等用户可以直接进行购买的资源。
在本实施例中，当电视客户端检测到用户创建事件时，可以打开摄像头采集当前用户的人脸图像并获取该人脸图像，通过人脸识别技术提取所述人脸图像的人脸特征，将所述人脸特征作为新用户的人脸特征发送给所述电视服务端进行用户的创建。其中，所述摄像头采集的区域可以为电视前方周长3米的120度扇形区域。
步骤120、获取所述电视服务端推送的购物资源。
具体的，获取所述电视服务端推送的购物资源并展示给用户，用户可以对所述购物资源进行操作。若用户有购物记录时，也可以将购物相关的信息，如物理信息等，展示给用户。
在本实施例中，可以获取当前用户对电视服务端推送的购物资源的使用行为数据，并将所述使用行为数据上报所述电视服务端，以使所述电视服务端依据所述使用行为数据和电视客户端所关联的家庭账户中其他用户的使用行为数据更新当前用户的购物兴趣点。其中，所述使用行为数据可以包括用户行为路径、电视购物宣传广告展示次数、落焦次数、点击进入次数、观看时长和购买记录等数据。所述家庭账户中可以设置多个用户。
需要说明的是，所述电视客户端和所述电视服务端可以同时集成在一个智能电视中，也可以电视客户端设置在智能电视中，电视服务端设置在后台服务器中。
本实施例通过电视客户端进行人脸识别并发送包含人脸特征的登录指令给电视服务端，电视服务端依据当前用户的人脸特征确定当前用户的人群类别和购物兴趣点，从而确定当前用户的购物资源，并将购物资源推送给电视客户端，电视客户端获取当前用户的购物资源。本实施例提供的技术方案将人脸识别技术和大数据统计分析与电视购物资源的推荐相结合，可以针对不同的用户提供更加精准和个性化的电视购物资源的推荐，提高用户电视购物体验效果。
实施例二
图2为本发明实施例二中的一种电视购物内容的推荐方法的流程图，本实施例可适用于电视购物内容推荐的情况，该方法可以由设置于电视服务端的电视购物内容的推荐装置来执行，该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，例如，该装置可配置于设备中。该方法具体可以包括：
步骤210、获取电视客户端上报的登录指令，其中所述登录指令中包含所述电视客户端通过人脸识别技术检测得到的当前用户的人脸特征。
步骤220、针对电视客户端所关联的家庭账户中每一用户，依据该用户的使用行为数据以及该家庭账户中其他用户的使用行为数据生成该用户的购物兴趣点。
其中，智能电视可以设置以家庭为单位的账户，所述家庭账户中可以设置多个用户，例如一个家庭中若有5个人，则家庭账户中可以设置5个用户。在用户登录之前，可以预先创建家庭账户中的各个用户，并将各个用户的人脸特征分别一一对应记录，并记录各个用户的使用行为数据。所述使用行为数据可以包括用户行为路径、电视购物宣传广告展示次数、落焦次数、点击进入次数、观看时长和购买记录等数据。
具体的，针对电视客户端所关联的家庭账户中每一用户，电视服务端可以依据该用户的使用行为数据以及该家庭账户中其他用户的使用行为数据生成该用户的购物兴趣点。示例性的，针对家庭账户中的A用户，若以购买记录为例进行说明，A购买过电脑，则会生成有关电脑周边产品的兴趣点，并且若家庭账户中的B用户购买过手机，则也会对A用户生成有关手机周边产品的兴趣点，以便A用户方便地可以为家庭账户中的B用户购买产品；同理，若以点击进入次数为例进行说明，若B用户点击进入手机相关的页面多次而无购买记录，则可以为A用户生成有关手机的兴趣点，以便A用户方便地可以为家庭账户中的B用户购买手机。
在本实施例中，家庭账户中用户的使用行为数据会互相影响对方的兴趣点的生成，从而对不同用户推荐的电视购物资源产生影响，可以提高推荐的人性化和个性化。
步骤230、依据所述当前用户的人脸特征确定当前用户所属的当前人群类别以及当前用户的当前购物兴趣点。
具体的，步骤230可以包括步骤231和步骤232。
步骤231、将所述当前用户的人脸特征与所述电视客户端所关联的家庭账户中各用户的人脸特征进行匹配。
具体的，可以将当前用户的人脸特征和所述电视客户端所关联的家庭账户中各用户的人脸特征进行对比检测，若相似度的值高于预设的值，则可以确定匹配成功，进入步骤232；若相似度的值低于预设的值，则可以确定匹配失败，进入步骤240。
步骤232、将匹配成功的用户所属的人群类别确定为所述当前人群类别，并将匹配成功的用户的购物兴趣点确定为所述当前购物兴趣点。
具体的，若匹配成功，则可以将家庭账户中匹配成功的用户所属的人群类别确定为所述当前人群类别，并将匹配成功的用户的购物兴趣点确定为所述当前购物兴趣点。
步骤240、若匹配失败，则为所述电视客户端创建新用户，并将所述当前用户的人脸特征作为所述新用户的人脸特征。
具体的，若当前用户与家庭账户中的各用户匹配失败，则用户可以选择是否进行新用户的创建，若该用户属于该家庭成员中的一个，则可以进行新用户的创建，并将电视客户端发送的当前用户的人脸特征作为所述新用户的人脸特征进行存储。该用户为新用户时，电视服务端可以仅仅根据该用户的人脸特征确定其人群类别及购物兴趣点，并进行购物资源的推荐，同时接收电视客户端记录的该用户的使用行为数据。
若该用户不属于当前家庭成员中的一个，则可以不进行新用户的创建，该用户可以游客的身份进行智能电视的使用，例如仅仅针对该用户的人脸特征确定其人群类别及购物兴趣点，并进行购物资源的推荐，但是电视客户端不会记录该用户的使用行为数据，该用户的购物资源的推荐与当前家庭的其他用户无关。
由于新用户是家庭账户中的一个，其购物兴趣点会受家庭账户中其他用户的影响，从而推荐的购物资源也与家庭中其他用户相关，使得推荐更加人性化。
步骤250、依据所述当前人群类别以及当前购物兴趣点确定当前用户的购物资源，并将确定的购物资源推送给所述电视客户端。
具体的，电视服务端可以依据所述当前人群类别以及当前购物兴趣点确定当前用户的购物资源，并将确定的购物资源推送给所述电视客户端，其中确定的购物资源优选的为当前权重值最高的购物资源。若用户有购物记录时，也可以将购物相关的信息，如物流信息等，发送给所述电视客户端。
在本实施例中，电视服务端可以获取所述电视客户端上报的所述当前用户的使用行为数据，并可以依据所述使用行为数据和所述电视客户端所关联的家庭账户中其他用户的使用行为数据更新所述当前用户的购物兴趣点，使得推送更加精准。
本实施例通过电视客户端进行人脸识别并发送包含人脸特征的登录指令给电视服务端，电视服务端当前用户的人脸特征与所述电视客户端所关联的家庭账户中各用户的人脸特征进行匹配，将匹配成功的用户所属的人群类别和购物兴趣点确定为所述当前人群类别和当前购物兴趣点，从而确定当前用户的购物资源，并将购物资源推送给电视客户端，电视客户端获取当前用户的购物资源。本实施例提供的技术方案将人脸识别技术和大数据统计分析与电视购物资源的推荐相结合，并将家庭账户中各个用户的推荐相互影响，可以针对不同的用户提供更加精准和个性化的电视购物资源的推荐，并且可以提高推荐的人性化，提高用户电视购物体验效果。
实施例三
本实施例可以上述实施例为基础，提供一种示例，对电视购物内容的推荐方法的整体流程进行说明。图3为本发明实施例三中的一种电视购物内容的推荐方法的整体流程图，电视客户端和电视服务端可以同时集成在一个智能电视中，相应的，本实施例的方法具体包括：
步骤301、获取摄像头采集的人脸图像。
在本实施例中，所述摄像头可以设置在智能电视中的，所述智能电视可以为基于Android***的智能电视。
具体的，当用户在电视客户端的人脸登录页面进行登录时，可以打开摄像头采集当前用户的人脸图像，所述电视客户端获取该人脸图像。
步骤302、人脸识别及人脸特征提取。
具体的，电视客户端通过人脸识别技术识别检测当前用户的人脸图像，对当前用户的人脸特征进行提取。
步骤303、发送登录指令。
具体的，电视客户端可以向电视服务端发送包含所述当前用户的人脸特征的登录指令，所述登录指令用于指示电视服务端执行如下操作：依据所述当前用户的人脸特征确定当前用户所属的当前人群类别以及当前用户的当前购物兴趣点，并依据所述当前人群类别以及当前购物兴趣点确定当前用户的购物资源。电视客户端发送登录指令给电视服务端，电视服务端执行步骤306。
步骤304、获取推送的购物资源。
具体的，电视客户端可以获取电视服务端在步骤310中推送的当前用户的购物资源并展示给用户。
步骤305、获取使用行为数据并发送。
具体的，电视客户端可以获取当前用户对电视服务端推送的购物资源的使用行为数据，并将所述使用行为数据上报所述电视服务端，以使所述电视服务端依据所述使用行为数据和电视客户端所关联的家庭账户中其他用户的使用行为数据更新当前用户的购物兴趣点。其中，所述使用行为数据可以包括用户行为路径、电视购物宣传广告展示次数、落焦次数、点击进入次数、观看时长和购买记录等数据。电视客户端将当前用户的使用行为数据发送给电视服务端，电视服务端执行步骤312。
其中，步骤301至步骤305可以在电视客户端中执行。
步骤306、获取上报的登录指令。
具体的，电视服务端可以获取电视客户端在步骤303中上报的包含当前用户的人脸特征的登录指令。
步骤307、针对每一用户，依据该用户的使用行为数据以及该家庭账户中其他用户的使用行为数据生成该用户的购物兴趣点。
具体的，电视服务端预先针对家庭账户中的每一用户，可以对存储的该用户的使用行为数据和家庭账户中其他用户的使用行为数据进行统计分析，生成该用户的购物兴趣点。
步骤308、将当前的人脸特征与家庭账户中各用户的人脸特征进行匹配。
具体的，电视服务端可以将所述登录指令中的当前用户的人脸特征与家庭账户中的各用户的人脸特征进行匹配，判断当前用户是否属于已有的用户，当匹配成功，则执行步骤309，匹配失败，则执行步骤311。
步骤309、匹配成功则确定当前的人群类别及购物兴趣点。
具体的，若匹配成功，将匹配成功的用户所属的人群类别确定为当前用户的人群类别，并将匹配成功的用户的购物兴趣点确定为当前用户的购物兴趣点。
步骤310、根据当前的人群类别及购物兴趣点确定购物资源并进行推送。
具体的，电视服务端根据当前用户的人群类别及购物兴趣点可以确定对应的购物资源并推送给电视客户端，电视客户端执行步骤304。
步骤311、匹配失败则创建新用户。
具体的，若当前用户与家庭账户中的各用户匹配失败，则用户可以选择是否进行新用户的创建，若该用户属于该家庭成员中的一个，则可以进行新用户的创建，并将所述登录指令中的当前用户的人脸特征作为所述新用户的人脸特征进行存储。该用户为新用户时，电视服务端可以仅仅根据该用户的人脸特征确定其人群类别及购物兴趣点，并进行购物资源的推荐，同时接收电视客户端记录的该用户的使用行为数据。
若该用户不属于当前家庭成员中的一个，则可以不进行新用户的创建，该用户可以游客的身份进行智能电视的使用，例如仅仅针对该用户的人脸特征确定其人群类别及购物兴趣点，并进行购物资源的推荐，但是电视客户端不会记录该用户的使用行为数据，该用户的购物资源的推荐与当前家庭的其他用户无关。
由于新用户是家庭账户中的一个，其购物兴趣点会受家庭账户中其他用户的影响，从而推荐的购物资源也与家庭中其他用户相关，使得推荐更加人性化。
步骤312、获取上报的使用行为数据，并依据使用行为数据更新购物兴趣点。
具体的，电视服务端可以获取电视客户端在步骤305中上报的所述当前用户的使用行为数据，并可以依据所述使用行为数据和所述电视客户端所关联的家庭账户中其他用户的使用行为数据更新所述当前用户的购物兴趣点，使得推送更加精准。
其中，步骤306至步骤312可以在电视服务端中执行。
本实施例通过电视客户端进行人脸识别并发送包含人脸特征的登录指令给电视服务端，电视服务端当前用户的人脸特征与所述电视客户端所关联的家庭账户中各用户的人脸特征进行匹配，将匹配成功的用户所属的人群类别和购物兴趣点确定为所述当前人群类别和当前购物兴趣点，从而确定当前用户的购物资源，并将购物资源推送给电视客户端，电视客户端获取当前用户的购物资源。本实施例提供的技术方案将人脸识别技术和大数据统计分析与电视购物资源的推荐相结合，并将家庭账户中各个用户的推荐相互影响，可以针对不同的用户提供更加精准和个性化的电视购物资源的推荐，并且可以提高推荐的人性化，提高用户的电视购物体验效果。
实施例四
图4为本发明实施例四中的一种电视购物内容的推荐装置的结构示意图，该推荐装置可以设置于电视客户端，具体可以包括：
指令发送模块410，用于通过人脸识别技术检测当前用户的人脸特征，向电视服务端发送包含所述当前用户的人脸特征的登录指令，其中所述登录指令用于指示所述电视服务端执行如下操作：依据所述当前用户的人脸特征确定当前用户所属的当前人群类别以及当前用户的当前购物兴趣点，并依据所述当前人群类别以及当前购物兴趣点确定当前用户的购物资源；
推送获取模块420，用于获取所述电视服务端推送的购物资源。
进一步的，该装置还可以包括兴趣点更新模块，所述兴趣点更新模块具体可以用于：
在获取所述电视服务端推送的购物资源之后，获取当前用户的使用行为数据，并将所述使用行为数据上报所述电视服务端，以使所述电视服务端依据所述使用行为数据和电视客户端所关联的家庭账户中其他用户的使用行为数据更新当前用户的购物兴趣点。
进一步的，该装置还可以包括用户创建模块，所述用户创建模块具体可以用于：
在检测到用户创建事件时，获取摄像头采集的人脸图像；提取所述人脸图像的人脸特征，将所述人脸特征作为新用户的人脸特征发送给所述电视服务端。
本发明实施例提供的电视购物内容的推荐装置可执行本发明实施例一和实施例三所提供的电视购物内容的推荐方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例五
图5为本发明实施例五中的一种电视购物内容的推荐装置的结构示意图，该推荐装置可以设置于电视服务端，具体可以包括：
指令获取模块510，用于获取电视客户端上报的登录指令，其中所述登录指令中包含所述电视客户端通过人脸识别技术检测得到的当前用户的人脸特征；
兴趣点模块520，用于依据所述当前用户的人脸特征确定当前用户所属的当前人群类别以及当前用户的当前购物兴趣点；
推送模块530，用于依据所述当前人群类别以及当前购物兴趣点确定当前用户的购物资源，并将确定的购物资源推送给所述电视客户端。
进一步的，所述兴趣点模块520可以包括：
兴趣点匹配单元，用于将所述当前用户的人脸特征与所述电视客户端所关联的家庭账户中各用户的人脸特征进行匹配；将匹配成功的用户所属的人群类别确定为所述当前人群类别，并将匹配成功的用户的购物兴趣点确定为所述当前购物兴趣点。
进一步的，所述兴趣点模块520还可以包括：
兴趣点生成单元，用于在将所述当前用户的人脸特征与所述电视客户端所关联的家庭账户中各用户的人脸特征进行匹配之前，针对电视客户端所关联的家庭账户中每一用户，依据该用户的使用行为数据以及该家庭账户中其他用户的使用行为数据生成该用户的购物兴趣点。
进一步的，所述兴趣点模块520还可以包括：
用户创建单元，用于在将所述当前用户的人脸特征与所述电视客户端所关联的家庭账户中各用户的人脸特征进行匹配之后，若匹配失败，则为所述电视客户端创建新用户，并将所述当前用户的人脸特征作为所述新用户的人脸特征。
进一步的，该装置还可以包括：
兴趣点更新模块，用于获取所述电视客户端上报的所述当前用户的使用行为数据，并依据所述使用行为数据和所述电视客户端所关联的家庭账户中其他用户的使用行为数据更新所述当前用户的购物兴趣点。
本发明实施例提供的电视购物内容的推荐装置可执行本发明实施例二和实施例三所提供的电视购物内容的推荐方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例六
图6为本发明实施例六中的设备的结构示意图。图6示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性设备612的框图。图6显示的设备612仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图6所示，设备612以通用计算设备的形式表现。设备612的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器616，***存储器628，连接不同***组件(包括***存储器628和处理器616)的总线618。
总线618表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，***总线，图形加速端口，处理器616或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及***组件互连(PCI)总线。
设备612典型地包括多种计算机***可读介质。这些介质可以是任何能够被设备612访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
***存储器628可以包括易失性存储器形式的计算机***可读介质，例如随机存取存储器(RAM)630和/或高速缓存存储器632。设备612可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机***存储介质。仅作为举例，存储***634可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图6未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图6中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM，DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线618相连。存储器628可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块642的程序/实用工具640，可以存储在例如存储器628中，这样的程序模块642包括但不限于操作***、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块642通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
设备612也可以与一个或多个外部设备614(例如键盘、指向设备、显示器624等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该设备612交互的设备通信，和/或与使得该设备612能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口622进行。并且，设备612还可以通过网络适配器620与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器620通过总线618与设备612的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合设备612使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID***、磁带驱动器以及数据备份存储***等。
处理器616通过运行存储在***存储器628中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明实施例所提供的电视购物内容的推荐方法，该方法包括：
通过人脸识别技术检测当前用户的人脸特征，向电视服务端发送包含所述当前用户的人脸特征的登录指令，其中所述登录指令用于指示所述电视服务端执行如下操作：依据所述当前用户的人脸特征确定当前用户所属的当前人群类别以及当前用户的当前购物兴趣点，并依据所述当前人群类别以及当前购物兴趣点确定当前用户的购物资源；
获取所述电视服务端推送的购物资源。
需要说明的是，电视客户端和电视服务端可以同时集成在一个设备中，可以实现本发明实施例一、实施例二和实施例三所提供的电视购物内容的推荐方法；也可以电视客户端单独设置在设备中，电视服务端设置在后台服务器中，可以实现本发明实施例一所提供的电视购物内容的推荐方法。
实施例七
本发明实施例七还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例所提供的电视购物内容的推荐方法，该方法包括：
通过人脸识别技术检测当前用户的人脸特征，向电视服务端发送包含所述当前用户的人脸特征的登录指令，其中所述登录指令用于指示所述电视服务端执行如下操作：依据所述当前用户的人脸特征确定当前用户所属的当前人群类别以及当前用户的当前购物兴趣点，并依据所述当前人群类别以及当前购物兴趣点确定当前用户的购物资源；
获取所述电视服务端推送的购物资源。
需要说明的是，电视客户端和电视服务端可以同时集成在一个设备中，此时，所述计算机程序可以执行本发明实施例一、实施例二和实施例三所提供的电视购物内容的推荐方法；也可以电视客户端单独设置在设备中，电视服务端设置在后台服务器中，此时，所述计算机程序可以执行本发明实施例一所提供的电视购物内容的推荐方法。
本发明实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如”C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种电视购物内容的推荐方法，其特征在于，包括：
通过人脸识别技术检测当前用户的人脸特征，向电视服务端发送包含所述当前用户的人脸特征的登录指令，其中所述登录指令用于指示所述电视服务端执行如下操作：依据所述当前用户的人脸特征确定当前用户所属的当前人群类别以及当前用户的当前购物兴趣点，并依据所述当前人群类别以及当前购物兴趣点确定当前用户的购物资源；
获取所述电视服务端推送的购物资源。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述电视服务端推送的购物资源之后，还包括：
获取当前用户的使用行为数据，并将所述使用行为数据上报所述电视服务端，以使所述电视服务端依据所述使用行为数据和电视客户端所关联的家庭账户中其他用户的使用行为数据更新当前用户的购物兴趣点。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述登录指令指示所述电视服务端依据所述当前用户的人脸特征确定当前用户所属的当前人群类别以及当前用户的当前购物兴趣点，包括：
所述登录指令指示所述电视服务端将所述当前用户的人脸特征与所述电视客户端所关联的家庭账户中各用户的人脸特征进行匹配；并将匹配成功的用户所属的人群类别确定为所述当前人群类别，并将匹配成功的用户的购物兴趣点确定为所述当前购物兴趣点。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述登录指令还用于指示所述电视服务端在将所述当前用户的人脸特征与所述电视客户端所关联的家庭账户中各用户的人脸特征进行匹配之前，还执行如下操作：
针对电视客户端所关联的家庭账户中每一用户，依据该用户的使用行为数据以及该家庭账户中其他用户的使用行为数据生成该用户的购物兴趣点。
5.一种电视购物内容的推荐方法，其特征在于，包括：
获取电视客户端上报的登录指令，其中所述登录指令中包含所述电视客户端通过人脸识别技术检测得到的当前用户的人脸特征；
依据所述当前用户的人脸特征确定当前用户所属的当前人群类别以及当前用户的当前购物兴趣点；
依据所述当前人群类别以及当前购物兴趣点确定当前用户的购物资源，并将确定的购物资源推送给所述电视客户端。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：
获取所述电视客户端上报的所述当前用户的使用行为数据，并依据所述使用行为数据和所述电视客户端所关联的家庭账户中其他用户的使用行为数据更新所述当前用户的购物兴趣点。
7.一种电视购物内容的推荐装置，其特征在于，包括：
指令发送模块，用于通过人脸识别技术检测当前用户的人脸特征，向电视服务端发送包含所述当前用户的人脸特征的登录指令，其中所述登录指令用于指示所述电视服务端执行如下操作：依据所述当前用户的人脸特征确定当前用户所属的当前人群类别以及当前用户的当前购物兴趣点，并依据所述当前人群类别以及当前购物兴趣点确定当前用户的购物资源；
推送获取模块，用于获取所述电视服务端推送的购物资源。
8.一种电视购物内容的推荐装置，其特征在于，包括：
指令获取模块，用于获取电视客户端上报的登录指令，其中所述登录指令中包含所述电视客户端通过人脸识别技术检测得到的当前用户的人脸特征；
兴趣点模块，用于依据所述当前用户的人脸特征确定当前用户所属的当前人群类别以及当前用户的当前购物兴趣点；
推送模块，用于依据所述当前人群类别以及当前购物兴趣点确定当前用户的购物资源，并将确定的购物资源推送给所述电视客户端。
9.一种设备，其特征在于，所述设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-4中任一项所述的电视购物内容的推荐方法；或者，实现如权利要求1-4中任一项所述的电视购物内容的推荐方法以及权利要求5或6所述的电视购物内容的推荐方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一项所述的电视购物内容的推荐方法；或者，实现如权利要求1-4中任一项所述的电视购物内容的推荐方法以及权利要求5或6所述的电视购物内容的推荐方法。
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