CN108509584A - 封面图的选择方法、装置和计算机设备 - Google Patents

Abstract

本申请提出一种封面图的选择方法、装置和计算机设备，上述封面图的选择方法包括：获取待推荐图集；当待推荐图集已达到收敛状态时，获取待推荐图集中图片的图片质量，图片的图片质量与用户关注的图片质量的相似度，以及图片的兴趣点与用户关注的兴趣点的相似度；根据图片的图片质量，图片的图片质量与用户关注的图片质量的相似度，以及图片的兴趣点与用户关注的兴趣点的相似度，获得图片的评分；选择待推荐图集中评分最高的图片作为待推荐图集的封面图。本申请可以实现从待推荐图集的多张图片中选择一张图片质量最好，最符合用户兴趣点的图片作为封面图，从而吸引用户点击封面图进入图集，充分发挥封面图的作用，提高图集的点击率和分享量。

Description

封面图的选择方法、装置和计算机设备

技术领域

本申请涉及搜索技术领域，尤其涉及一种封面图的选择方法、装置和计算机设备。

背景技术

Feed是一种数据格式，用于给(订阅的)用户提供持续更新的内容，现有相关技术中，Feed流在推荐图集时，一般选择图集中的第一张图片作为封面图，也就是作为用户第一眼会看到的图片。由于一个待推荐的图集由多张图片组成，现有的推荐***往往会选择图集的第一张图作为封面图展示。

但第一张图不一定是被推荐图集中最清晰，最美观，最能吸引用户点击的图片，比如有一个图集有10张图片来描述一个风景区，也许第一张图片没有第五张更吸引人的眼球，也没有第五张清晰，美观，如果把第一张图片作为封面，可能并无法吸引用户点击，从而观看整个图集。

发明内容

本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本申请的第一个目的在于提出一种封面图的选择方法，以实现从待推荐图集的多张图片中选择一张图片质量最好，最符合用户兴趣点的图片作为封面图，从而吸引用户点击封面图进入图集，充分发挥封面图的作用，提高图集的点击率和分享量。

本申请的第二个目的在于提出一种封面图的选择装置。

本申请的第三个目的在于提出一种计算机设备。

本申请的第四个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。

为达上述目的，本申请第一方面实施例提出了一种封面图的选择方法，包括：获取待推荐图集；当所述待推荐图集已达到收敛状态时，获取所述待推荐图集中图片的图片质量，所述图片的图片质量与用户关注的图片质量的相似度，以及所述图片的兴趣点与用户关注的兴趣点的相似度；根据所述图片的图片质量，所述图片的图片质量与用户关注的图片质量的相似度，以及所述图片的兴趣点与用户关注的兴趣点的相似度，获得所述图片的评分；选择所述待推荐图集中评分最高的图片作为所述待推荐图集的封面图。

本申请实施例的封面图的选择方法中，获取待推荐图集之后，当上述待推荐图集已达到收敛状态时，获取上述待推荐图集中图片的图片质量，上述图片的图片质量与用户关注的图片质量的相似度，以及上述图片的兴趣点与用户关注的兴趣点的相似度，然后根据上述图片的图片质量，上述图片的图片质量与用户关注的图片质量的相似度，以及上述图片的兴趣点与用户关注的兴趣点的相似度，获得上述图片的评分，最后选择上述待推荐图集中评分最高的图片作为上述待推荐图集的封面图，从而可以实现从待推荐图集的多张图片中选择一张图片质量最好，最符合用户兴趣点的图片作为封面图，从而吸引用户点击封面图进入图集，充分发挥封面图的作用，提高图集的点击率和分享量。

为达上述目的，本申请第二方面实施例提出了一种封面图的选择装置，包括：获取模块，用于获取待推荐图集；以及当所述待推荐图集已达到收敛状态时，获取所述待推荐图集中图片的图片质量，所述图片的图片质量与用户关注的图片质量的相似度，以及所述图片的兴趣点与用户关注的兴趣点的相似度；评分获得模块，用于根据所述获取模块获取的所述图片的图片质量，所述图片的图片质量与用户关注的图片质量的相似度，以及所述图片的兴趣点与用户关注的兴趣点的相似度，获得所述图片的评分；选择模块，用于选择所述待推荐图集中评分最高的图片作为所述待推荐图集的封面图。

本申请实施例的封面图的选择装置中，获取模块获取待推荐图集之后，当上述待推荐图集已达到收敛状态时，获取上述待推荐图集中图片的图片质量，上述图片的图片质量与用户关注的图片质量的相似度，以及上述图片的兴趣点与用户关注的兴趣点的相似度，然后评分获得模块根据上述图片的图片质量，上述图片的图片质量与用户关注的图片质量的相似度，以及上述图片的兴趣点与用户关注的兴趣点的相似度，获得上述图片的评分，最后选择模块选择上述待推荐图集中评分最高的图片作为上述待推荐图集的封面图，从而可以实现从待推荐图集的多张图片中选择一张图片质量最好，最符合用户兴趣点的图片作为封面图，从而吸引用户点击封面图进入图集，充分发挥封面图的作用，提高图集的点击率和分享量。

为达上述目的，本申请第三方面实施例提出一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如上所述的方法。

为了实现上述目的，本申请第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的方法。

本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。

附图说明

本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为本申请封面图的选择方法一个实施例的流程图；

图2为本申请封面图的选择方法另一个实施例的流程图；

图3为本申请封面图的选择方法再一个实施例的流程图；

图4为本申请封面图的选择方法再一个实施例的流程图；

图5为本申请封面图的选择装置一个实施例的结构示意图；

图6为本申请封面图的选择装置另一个实施例的结构示意图；

图7为本申请计算机设备一个实施例的结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。

图1为本申请封面图的选择方法一个实施例的流程图，如图1所示，上述封面图的选择方法可以包括：

步骤101，获取待推荐图集。

步骤102，当上述待推荐图集已达到收敛状态时，获取上述待推荐图集中图片的图片质量，上述图片的图片质量与用户关注的图片质量的相似度，以及上述图片的兴趣点与用户关注的兴趣点的相似度。

其中，上述待推荐图集已达到收敛状态可以为：待推荐图集中每张图片的展现次数均大于或等于预设阈值，从而使图片的点击通过率(Click Through Rate；以下简称：CTR)有置信度。上述预设阈值的大小可以在具体实现时，根据***性能和/或实现需求等自行设定，本实施例对上述预设阈值的大小不作限定。

本实施例中，上述图片的图片质量包括上述图片的清晰度和美观度。在具体实现时，上述图片的清晰度和美观度可以通过调用视觉技术部的接口获得，上述图片的清晰度分为1，2，3，4档，上述图片的美观度也分为1，2，3，4档。

步骤103，根据上述图片的图片质量，上述图片的图片质量与用户关注的图片质量的相似度，以及上述图片的兴趣点与用户关注的兴趣点的相似度，获得上述图片的评分。

具体地，可以将上述图片的图片质量，上述图片的图片质量与用户关注的图片质量的相似度，以及上述图片的兴趣点与用户关注的兴趣点的相似度输入梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree；以下简称：GBDT)模型，获得上述图片的评分。

步骤104，选择上述待推荐图集中评分最高的图片作为上述待推荐图集的封面图。

本实施例中，上述图片的评分表示用户点击上述图片的概率，理论上来讲，评分越高，图片被用户点击的概率越高，因此可以将待推荐图集中的图片按照评分进行排序，选择评分最高的图片作为上述待推荐图集的封面图。

上述封面图的选择方法中，获取待推荐图集之后，当上述待推荐图集已达到收敛状态时，获取上述待推荐图集中图片的图片质量，上述图片的图片质量与用户关注的图片质量的相似度，以及上述图片的兴趣点与用户关注的兴趣点的相似度，然后根据上述图片的图片质量，上述图片的图片质量与用户关注的图片质量的相似度，以及上述图片的兴趣点与用户关注的兴趣点的相似度，获得上述图片的评分，最后选择上述待推荐图集中评分最高的图片作为上述待推荐图集的封面图，从而可以实现从待推荐图集的多张图片中选择一张图片质量最好，最符合用户兴趣点的图片作为封面图，从而吸引用户点击封面图进入图集，充分发挥封面图的作用，提高图集的点击率和分享量。

图2为本申请封面图的选择方法另一个实施例的流程图，如图2所示，本申请图1所示实施例步骤102中，获取上述图片的图片质量与用户关注的图片质量的相似度可以包括：

步骤201，计算上述图片最近一次被展现给用户的时刻与当前时刻的差值。

步骤202，获取与上述图片具有相同图片质量的图片被展现给用户的第一次数，以及获取与上述图片具有相同图片质量的图片被上述用户点击的第二次数。

具体地，用户点击某张图片时，会实时记录用户对图片质量的反馈，以上述图片质量为清晰度为例，用户点击了一张清晰度为2的图片，则将清晰度为2的图片被用户点击的次数加1，清晰度为2的图片被展现给用户的次数加1，并记录被点击的图片最新的展现时刻和点击时刻。如果给用户展现了清晰度为2的图片，用户并没有点击，则仅将清晰度为2的图片的被展现给用户的次数加1，并记录上述图片最新的展现时刻。

这样，在计算上述图片的图片质量与用户关注的图片质量的相似度时，仍以上述图片质量为清晰度为例，假设上述图片的清晰度为2，则需要获取清晰度为2的图片被展现给用户的第一次数，以及获取清晰度为2的图片被上述用户点击的第二次数。

步骤203，根据上述图片最近一次被展现给用户的时刻与当前时刻的差值、上述第一次数和上述第二次数计算上述图片的图片质量与用户关注的图片质量的相似度。

具体地，可以采用式(1)计算上述图片的图片质量与用户关注的图片质量的相似度。

式(1)中，s为上述图片的图片质量与用户关注的图片质量的相似度；click为第二次数；show为第一次数。

式(1)中，其中，short_term_day是参数，参考值是30，day_diff是上述图片最近一次被展现给用户的时刻与当前时刻的差值。

图3为本申请封面图的选择方法再一个实施例的流程图，如图3所示，本申请图1所示实施例步骤102中，获取上述图片的兴趣点与用户关注的兴趣点的相似度可以包括：

步骤301，将上述图片的兴趣点与上述用户关注的兴趣点进行匹配，获取上述图片的兴趣点中与上述用户关注的兴趣点所匹配的至少一个兴趣点。

其中，上述图片的兴趣点可以是上述图片的标签，用于描述上述图片。例如：一张杜鹃花的图片，那该图片的兴趣点可能是杜鹃花和/或花等。

上述用户关注的兴趣点是通过记录用户对展现的图片的反馈行为获得的。例如：给用户展现了一张杜鹃花的图片，如果用户点击了上述图片，则在用户关注的兴趣点中杜鹃花这个兴趣点下的点击次数加1，展现次数加1。每给用户展现一次图片，用户对展现的图片的反馈行为(例如：点击与否)都会被记录到用户关注的兴趣点下。

在获取上述图片的兴趣点与用户关注的兴趣点的相似度时，需要将上述图片的兴趣点与上述用户关注的兴趣点进行匹配，获取上述图片的兴趣点中与上述用户关注的兴趣点所匹配的至少一个兴趣点。

步骤302，针对上述至少一个兴趣点中的每个匹配兴趣点，获取具有上述匹配兴趣点的图片被展现给用户的第三次数，以及获取具有上述匹配兴趣点的图片被所述用户点击的第四次数。

步骤303，计算上述图片最近一次被展现给用户的时刻与当前时刻的差值。

步骤304，根据上述图片最近一次被展现给用户的时刻与当前时刻的差值、第三次数和第四次数，计算上述图片的上述匹配兴趣点与上述用户关注的上述匹配兴趣点的相似度。

本实施例中，针对上述至少一个兴趣点中的每个匹配兴趣点，均可以按照式(1)所示的方式计算上述图片的上述匹配兴趣点与上述用户关注的上述匹配兴趣点的相似度，需要注意的是，在计算上述图片的上述匹配兴趣点与上述用户关注的上述匹配兴趣点的相似度时，式(1)中的click为第四次数，show为第三次数。

步骤305，将计算获得的至少一个兴趣点中每个匹配兴趣点的相似度进行累加，获得上述图片的兴趣点与上述用户关注的兴趣点的相似度。

本实施例中，一个图片会有至少一个兴趣点，如果图片兴趣点与用户关注的兴趣点匹配上至少两个，则需要将每个匹配上的兴趣点的相似度累加起来，获得上述图片的兴趣点与上述用户关注的兴趣点的相似度。

图4为本申请封面图的选择方法再一个实施例的流程图，如图4所示，本申请图1所示实施例中，步骤101之后，还可以包括：

步骤401，当上述待推荐图集还未达到收敛状态时，在上述待推荐图集中随机选择一张图片作为上述待推荐图集的封面图。

其中，上述待推荐图集还未达到收敛状态可以为：上述待推荐图集中存在展现次数小于预设阈值的图片，这时，在选择上述待推荐图集的封面图时，需要在上述待推荐图集中随机选择一张图片作为上述待推荐图集的封面图，直到上述待推荐图集达到收敛状态。

上述封面图的选择方法可以实现从待推荐图集的多张图片中选择一张图片质量最好，最符合用户兴趣点的图片作为封面图，提高了图集的展现量和点击率，并且图集的分发量也有显著提升；另外，用户在Feed流的停留时长显著提升。

图5为本申请封面图的选择装置一个实施例的结构示意图，本申请实施例中的封面图的选择装置可以实现本申请实施例提供的封面图的选择方法。如图5所示，上述封面图的选择装置可以包括：获取模块51、评分获得模块52和选择模块53；

其中，获取模块51，用于获取待推荐图集；以及当上述待推荐图集已达到收敛状态时，获取上述待推荐图集中图片的图片质量，上述图片的图片质量与用户关注的图片质量的相似度，以及上述图片的兴趣点与用户关注的兴趣点的相似度；

其中，上述待推荐图集已达到收敛状态可以为：待推荐图集中每张图片的展现次数均大于或等于预设阈值，从而使图片的CTR有置信度。上述预设阈值的大小可以在具体实现时，根据***性能和/或实现需求等自行设定，本实施例对上述预设阈值的大小不作限定。

本实施例中，上述图片的图片质量包括上述图片的清晰度和美观度。在具体实现时，上述图片的清晰度和美观度可以通过调用视觉技术部的接口获得，上述图片的清晰度分为1，2，3，4档，上述图片的美观度也分为1，2，3，4档。

评分获得模块52，用于根据获取模块51获取的上述图片的图片质量，上述图片的图片质量与用户关注的图片质量的相似度，以及上述图片的兴趣点与用户关注的兴趣点的相似度，获得上述图片的评分。

本实施例中，评分获得模块52，具体用于将上述图片的图片质量，上述图片的图片质量与用户关注的图片质量的相似度，以及上述图片的兴趣点与用户关注的兴趣点的相似度输入GBDT模型，获得上述图片的评分。

选择模块53，用于选择上述待推荐图集中评分最高的图片作为上述待推荐图集的封面图。

本实施例中，上述图片的评分表示用户点击上述图片的概率，理论上来讲，评分越高，图片被用户点击的概率越高，因此选择模块53可以将待推荐图集中的图片按照评分进行排序，选择评分最高的图片作为上述待推荐图集的封面图。

上述封面图的选择装置中，获取模块51获取待推荐图集之后，当上述待推荐图集已达到收敛状态时，获取上述待推荐图集中图片的图片质量，上述图片的图片质量与用户关注的图片质量的相似度，以及上述图片的兴趣点与用户关注的兴趣点的相似度，然后评分获得模块52根据上述图片的图片质量，上述图片的图片质量与用户关注的图片质量的相似度，以及上述图片的兴趣点与用户关注的兴趣点的相似度，获得上述图片的评分，最后选择模块53选择上述待推荐图集中评分最高的图片作为上述待推荐图集的封面图，从而可以实现从待推荐图集的多张图片中选择一张图片质量最好，最符合用户兴趣点的图片作为封面图，从而吸引用户点击封面图进入图集，充分发挥封面图的作用，提高图集的点击率和分享量。

图6为本申请封面图的选择装置另一个实施例的结构示意图，与图5所示的封面图的选择装置相比，不同之处在于，图6所示的封面图的选择装置中，获取模块51可以包括：计算子模块511和次数获取子模块512；

其中，计算子模块511，用于计算上述图片最近一次被展现给用户的时刻与当前时刻的差值；

次数获取子模块512，用于获取与上述图片具有相同图片质量的图片被展现给用户的第一次数，以及获取与上述图片具有相同图片质量的图片被上述用户点击的第二次数；具体地，用户点击某张图片时，会实时记录用户对图片质量的反馈，以上述图片质量为清晰度为例，用户点击了一张清晰度为2的图片，则将清晰度为2的图片被用户点击的次数加1，清晰度为2的图片被展现给用户的次数加1，并记录被点击的图片最新的展现时刻和点击时刻。如果给用户展现了清晰度为2的图片，用户并没有点击，则仅将清晰度为2的图片的被展现给用户的次数加1，并记录上述图片最新的展现时刻。

这样，在计算子模块511计算上述图片的图片质量与用户关注的图片质量的相似度时，仍以上述图片质量为清晰度为例，假设上述图片的清晰度为2，则次数获取子模块512需要获取清晰度为2的图片被展现给用户的第一次数，以及获取清晰度为2的图片被上述用户点击的第二次数。

计算子模块511，还用于根据计算子模块511计算的上述图片最近一次被展现给用户的时刻与当前时刻的差值、次数获取子模块512获取的上述第一次数和上述第二次数计算上述图片的图片质量与用户关注的图片质量的相似度。

具体地，计算子模块511可以采用式(1)计算上述图片的图片质量与用户关注的图片质量的相似度。

本实施例中，获取模块51可以包括：匹配子模块513、次数获取子模块512和计算子模块511；

匹配子模块513，用于将上述图片的兴趣点与上述用户关注的兴趣点进行匹配，获取上述图片的兴趣点中与上述用户关注的兴趣点所匹配的至少一个兴趣点；其中，上述图片的兴趣点可以是上述图片的标签，用于描述上述图片。例如：一张杜鹃花的图片，那该图片的兴趣点可能是杜鹃花和/或花等。

上述用户关注的兴趣点是通过记录用户对展现的图片的反馈行为获得的。例如：给用户展现了一张杜鹃花的图片，如果用户点击了上述图片，则在用户关注的兴趣点中杜鹃花这个兴趣点下的点击次数加1，展现次数加1。每给用户展现一次图片，用户对展现的图片的反馈行为(例如：点击与否)都会被记录到用户关注的兴趣点下。

在获取上述图片的兴趣点与用户关注的兴趣点的相似度时，匹配子模块513需要将上述图片的兴趣点与上述用户关注的兴趣点进行匹配，获取上述图片的兴趣点中与上述用户关注的兴趣点所匹配的至少一个兴趣点。

次数获取子模块512，用于针对至少一个兴趣点中的每个匹配兴趣点，获取具有上述匹配兴趣点的图片被展现给用户的第三次数，以及获取具有上述匹配兴趣点的图片被上述用户点击的第四次数；

计算子模块511，用于计算上述图片最近一次被展现给用户的时刻与当前时刻的差值；以及根据上述图片最近一次被展现给用户的时刻与当前时刻的差值、次数获取子模块512获取的上述第三次数和上述第四次数，计算上述图片的上述匹配兴趣点与上述用户关注的上述匹配兴趣点的相似度；将计算获得的至少一个兴趣点中每个匹配兴趣点的相似度进行累加，获得上述图片的兴趣点与上述用户关注的兴趣点的相似度。

本实施例中，针对上述至少一个兴趣点中的每个匹配兴趣点，均可以按照式(1)所示的方式计算上述图片的上述匹配兴趣点与上述用户关注的上述匹配兴趣点的相似度，需要注意的是，计算子模块511在计算上述图片的上述匹配兴趣点与上述用户关注的上述匹配兴趣点的相似度时，式(1)中的click为第四次数，show为第三次数。

另外，一个图片会有至少一个兴趣点，如果图片兴趣点与用户关注的兴趣点匹配上至少两个，则计算子模块511需要将每个匹配上的兴趣点的相似度累加起来，获得上述图片的兴趣点与上述用户关注的兴趣点的相似度。

进一步地，选择模块53，还用于在获取模块51获取待推荐图集之后，当上述待推荐图集还未达到收敛状态时，在上述待推荐图集中随机选择一张图片作为上述待推荐图集的封面图。

其中，上述待推荐图集还未达到收敛状态可以为：上述待推荐图集中存在展现次数小于预设阈值的图片，这时，在选择模块53选择上述待推荐图集的封面图时，需要在上述待推荐图集中随机选择一张图片作为上述待推荐图集的封面图，直到上述待推荐图集达到收敛状态。

上述封面图的选择装置可以实现从待推荐图集的多张图片中选择一张图片质量最好，最符合用户兴趣点的图片作为封面图，提高了图集的展现量和点击率，并且图集的分发量也有显著提升；另外，用户在Feed流的停留时长显著提升。

图7为本申请计算机设备一个实施例的结构示意图，上述计算机设备可以包括存储器、处理器及存储在上述存储器上并可在上述处理器上运行的计算机程序，上述处理器执行上述计算机程序时，可以实现本申请实施例提供的封面图的选择方法。

其中，上述计算机设备可以为服务器，也可以为终端设备，上述终端设备可以为个人计算机(Personal Computer；以下简称：PC)或者笔记本电脑等智能终端设备，本实施例对上述计算机设备的具体形态不作限定。

图7示出了适于用来实现本申请实施方式的示例性计算机设备12的框图。图7显示的计算机设备12仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图7所示，计算机设备12以通用计算设备的形式表现。计算机设备12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，***存储器28，连接不同***组件(包括***存储器28和处理单元16)的总线18。

总线18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(Industry StandardArchitecture；以下简称：ISA)总线，微通道体系结构(Micro Channel Architecture；以下简称：MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(Video Electronics StandardsAssociation；以下简称：VESA)局域总线以及***组件互连(Peripheral ComponentInterconnection；以下简称：PCI)总线。

计算机设备12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计算机设备12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28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(Random Access Memory；以下简称：RAM)30和/或高速缓存存储器32。计算机设备12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***34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图7未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图7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：光盘只读存储器(Compact Disc Read OnlyMemory；以下简称：CD-ROM)、数字多功能只读光盘(Digital Video Disc Read OnlyMemory；以下简称：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18相连。存储器28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申请各实施例的功能。

具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如存储器28中，这样的程序模块42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42通常执行本申请所描述的实施例中的功能和/或方法。

计算机设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该计算机设备12交互的设备通信，和/或与使得该计算机设备12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22进行。并且，计算机设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(Local Area Network；以下简称：LAN)，广域网(Wide Area Network；以下简称：WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图7所示，网络适配器20通过总线18与计算机设备12的其它模块通信。应当明白，尽管图7中未示出，可以结合计算机设备12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。

处理单元16通过运行存储在***存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本申请实施例提供的封面图的选择方法。

本申请实施例还提供一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，上述计算机程序被处理器执行时可以实现本申请实施例提供的封面图的选择方法。

上述非临时性计算机可读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(Read Only Memory；以下简称：ROM)、可擦式可编程只读存储器(ErasableProgrammable Read Only Memory；以下简称：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申请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(LocalArea Network；以下简称：LAN)或广域网(Wide Area Network；以下简称：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)。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行***、装置或设备(如基于计算机的***、包括处理器的***或其他可以从指令执行***、装置或设备取指令并执行指令的***)使用，或结合这些指令执行***、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行***、装置或设备或结合这些指令执行***、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(Random AccessMemory；以下简称：RAM)，只读存储器(Read Only Memory；以下简称：ROM)，可擦除可编辑只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory；以下简称：EPROM)或闪速存储器，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(Compact Disc Read Only Memory；以下简称：CD-ROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行***执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(ProgrammableGate Array；以下简称：PGA)，现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array；以下简称：FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (14)

1.一种封面图的选择方法，其特征在于，包括：

获取待推荐图集；

当所述待推荐图集已达到收敛状态时，获取所述待推荐图集中图片的图片质量，所述图片的图片质量与用户关注的图片质量的相似度，以及所述图片的兴趣点与用户关注的兴趣点的相似度；

根据所述图片的图片质量，所述图片的图片质量与用户关注的图片质量的相似度，以及所述图片的兴趣点与用户关注的兴趣点的相似度，获得所述图片的评分；

选择所述待推荐图集中评分最高的图片作为所述待推荐图集的封面图。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图片的图片质量包括所述图片的清晰度和美观度。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述获取所述图片的图片质量与用户关注的图片质量的相似度包括：

计算所述图片最近一次被展现给用户的时刻与当前时刻的差值；

获取与所述图片具有相同图片质量的图片被展现给用户的第一次数，以及获取与所述图片具有相同图片质量的图片被所述用户点击的第二次数；

根据所述图片最近一次被展现给用户的时刻与当前时刻的差值、所述第一次数和所述第二次数计算所述图片的图片质量与用户关注的图片质量的相似度。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述图片的兴趣点与用户关注的兴趣点的相似度包括：

将所述图片的兴趣点与所述用户关注的兴趣点进行匹配，获取所述图片的兴趣点中与所述用户关注的兴趣点所匹配的至少一个兴趣点；

针对所述至少一个兴趣点中的每个匹配兴趣点，获取具有所述匹配兴趣点的图片被展现给用户的第三次数，以及获取具有所述匹配兴趣点的图片被所述用户点击的第四次数；

计算所述图片最近一次被展现给用户的时刻与当前时刻的差值；

根据所述图片最近一次被展现给用户的时刻与当前时刻的差值、所述第三次数和所述第四次数，计算所述图片的所述匹配兴趣点与所述用户关注的所述匹配兴趣点的相似度；

将计算获得的所述至少一个兴趣点中每个匹配兴趣点的相似度进行累加，获得所述图片的兴趣点与所述用户关注的兴趣点的相似度。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述图片的图片质量，所述图片的图片质量与用户关注的图片质量的相似度，以及所述图片的兴趣点与用户关注的兴趣点的相似度，获得所述图片的评分包括：

将所述图片的图片质量，所述图片的图片质量与用户关注的图片质量的相似度，以及所述图片的兴趣点与用户关注的兴趣点的相似度输入梯度提升决策树模型，获得所述图片的评分。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待推荐图集之后，还包括：

当所述待推荐图集还未达到收敛状态时，在所述待推荐图集中随机选择一张图片作为所述待推荐图集的封面图。

7.一种封面图的选择装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待推荐图集；以及当所述待推荐图集已达到收敛状态时，获取所述待推荐图集中图片的图片质量，所述图片的图片质量与用户关注的图片质量的相似度，以及所述图片的兴趣点与用户关注的兴趣点的相似度；

评分获得模块，用于根据所述获取模块获取的所述图片的图片质量，所述图片的图片质量与用户关注的图片质量的相似度，以及所述图片的兴趣点与用户关注的兴趣点的相似度，获得所述图片的评分；

选择模块，用于选择所述待推荐图集中评分最高的图片作为所述待推荐图集的封面图。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述图片的图片质量包括所述图片的清晰度和美观度。

9.根据权利要求7或8所述的装置，其特征在于，所述获取模块包括：

计算子模块，用于计算所述图片最近一次被展现给用户的时刻与当前时刻的差值；

次数获取子模块，用于获取与所述图片具有相同图片质量的图片被展现给用户的第一次数，以及获取与所述图片具有相同图片质量的图片被所述用户点击的第二次数；

所述计算子模块，还用于根据所述计算子模块计算的所述图片最近一次被展现给用户的时刻与当前时刻的差值、所述次数获取子模块获取的所述第一次数和所述第二次数计算所述图片的图片质量与用户关注的图片质量的相似度。

10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述获取模块包括：

匹配子模块，用于将所述图片的兴趣点与所述用户关注的兴趣点进行匹配，获取所述图片的兴趣点中与所述用户关注的兴趣点所匹配的至少一个兴趣点；

次数获取子模块，用于针对所述至少一个兴趣点中的每个匹配兴趣点，获取具有所述匹配兴趣点的图片被展现给用户的第三次数，以及获取具有所述匹配兴趣点的图片被所述用户点击的第四次数；

计算子模块，用于计算所述图片最近一次被展现给用户的时刻与当前时刻的差值；以及根据所述图片最近一次被展现给用户的时刻与当前时刻的差值、所述次数获取子模块获取的所述第三次数和所述第四次数，计算所述图片的所述匹配兴趣点与所述用户关注的所述匹配兴趣点的相似度；将计算获得的所述至少一个兴趣点中每个匹配兴趣点的相似度进行累加，获得所述图片的兴趣点与所述用户关注的兴趣点的相似度。

11.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，

所述评分获得模块，具体用于将所述图片的图片质量，所述图片的图片质量与用户关注的图片质量的相似度，以及所述图片的兴趣点与用户关注的兴趣点的相似度输入梯度提升决策树模型，获得所述图片的评分。

12.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，

所述选择模块，还用于在所述获取模块获取待推荐图集之后，当所述待推荐图集还未达到收敛状态时，在所述待推荐图集中随机选择一张图片作为所述待推荐图集的封面图。

13.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1-6中任一所述的方法。

14.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的方法。