CN109190048B - 一种佩戴物推荐方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

一种佩戴物推荐方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明实施例公开了一种佩戴物推荐方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：在当前角度下获取当前用户的至少一个头像特征信息；根据所述当前用户的至少一个头像特征信息对所述当前用户进行头像评价分值预测，获取所述当前用户在所述当前角度下的头像评价分值预测结果；根据所述当前用户在所述当前角度下的头像评价分值预测结果确定所述当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物；将所述当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物推荐给所述当前用户。能够在不同的角度下为用户推荐更加合适的佩戴物，不但可以提高用户选择佩戴物的便捷性，还可以提高用户挑选佩戴物的效率。

Description

一种佩戴物推荐方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本发明实施例涉及互联网技术领域，尤其涉及一种佩戴物推荐方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
在社交活动中，佩戴物是一种无声的语言，佩戴适合的首饰不但可以增加魅力，还可以展现佩戴者的知识、阅历和审美品位。在现有的佩戴物推荐方法中，先获取当前用户的头像特征信息；然后根据当前用户的头像特征信息确定当前用户的目标头像佩戴物；再将当前用户的目标头像佩戴物推荐给当前用户。采用现有的佩戴物推荐方法，只能在预先确定的一个角度下为用户推荐佩戴物，无法在不同的角度下为用户推荐佩戴物。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供一种佩戴物推荐方法、装置、电子设备及存储介质，能够在不同的角度下为用户推荐更加合适的佩戴物，不但可以提高用户选择佩戴物的便捷性，还可以提高用户挑选佩戴物的效率。
第一方面，本发明实施例提供了一种佩戴物推荐方法，所述方法包括：
在当前角度下获取当前用户的至少一个头像特征信息；
根据所述当前用户的至少一个头像特征信息对所述当前用户进行头像评价分值预测，获取所述当前用户在所述当前角度下的头像评价分值预测结果；
根据所述当前用户在所述当前角度下的头像评价分值预测结果确定所述当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物；
将所述当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物推荐给所述当前用户。
在上述实施例中，所述根据所述当前用户的至少一个头像特征信息对所述当前用户进行头像评价分值预测，获取所述当前用户在所述当前角度下的头像评价分值预测结果，包括：
计算所述当前用户的各个头像特征信息对应的头像特征值；
根据各个头像特征信息对应的头像特征值对所述当前用户的各个头像特征信息进行要素预测；
根据各个头像特征信息的要素预测结果对所述当前用户进行头像评价分值预测，获取所述当前用户在所述当前角度下的头像评价分值预测结果。
在上述实施例中，所述根据各个头像特征信息对应的头像特征值对所述当前用户的各个头像特征信息进行要素预测，包括：
若各个头像特征信息对应的头像特征值在任意一个目标特征值区间内，则将所述任意一个目标特征值区间对应的要素参考结果确定为各个头像特征信息的要素预测结果；
若各个头像特征信息对应的头像特征值不在任意一个目标特征值区间内，则将预先确定的要素参考结果确定为各个头像特征信息的要素预测结果。
在上述实施例中，所述根据各个头像特征信息的要素预测结果对所述当前用户进行头像评价分值预测，获取所述当前用户在所述当前角度下的头像评价分值预测结果，包括：
在全部头像特征信息的要素预测结果中获取至少一个要素预测结果；
根据预先确定的各个要素预测结果对应的权重值将获取到的全部要素预测结果进行排序；
将获取到的全部要素预测结果的排序结果确定为当前用户的头像评价分值预测结果。
在上述实施例中，所述将所述当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物推荐给所述当前用户，包括：
计算各个目标头像佩戴物和与其对应的当前热点佩戴物的当前相关度；
若所述当前相关度大于预先设置的相关度阈值，则将所述当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物推荐给所述当前用户。。
第二方面，本发明实施例提供了一种佩戴物推荐装置，所述装置包括：获取模块、预测模块、确定模块和推荐模块；其中，
所述获取模块，用于在当前角度下获取当前用户的至少一个头像特征信息；
所述预测模块，用于根据所述当前用户的至少一个头像特征信息对所述当前用户进行头像评价分值预测，获取所述当前用户在所述当前角度下的头像评价分值预测结果；
所述确定模块，用于根据所述当前用户在所述当前角度下的头像评价分值预测结果确定所述当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物；
所述推荐模块，用于将所述当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物推荐给所述当前用户。
在上述实施例中，所述预测模块包括：计算子模块和预测子模块；其中，
所述计算子模块，用于计算所述当前用户的各个头像特征信息对应的头像特征值；
所述预测子模块，用于根据各个头像特征信息对应的头像特征值对所述当前用户的各个头像特征信息进行要素预测；根据各个头像特征信息的要素预测结果对所述当前用户进行头像评价分值预测，获取所述当前用户在所述当前角度下的头像评价分值预测结果。
在上述实施例中，所述预测子模块，具体用于若各个头像特征信息对应的头像特征值在任意一个目标特征值区间内，则将所述任意一个目标特征值区间对应的要素参考结果确定为各个头像特征信息的要素预测结果；若各个头像特征信息对应的头像特征值不在任意一个目标特征值区间内，则将预先确定的要素参考结果确定为各个头像特征信息的要素预测结果。
在上述实施例中，所述预测子模块，具体用于在全部头像特征信息的要素预测结果中获取至少一个要素预测结果；根据预先确定的各个要素预测结果对应的权重值将获取到的全部要素预测结果进行排序；将获取到的全部要素预测结果的排序结果确定为当前用户的头像评价分值预测结果。
在上述实施例中，所述推荐模块，具体用于计算各个目标头像佩戴物和与其对应的当前热点佩戴物的当前相关度；若所述当前相关度大于预先设置的相关度阈值，则将所述当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物推荐给所述当前用户。
第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；
存储器，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本发明任意实施例所述的佩戴物推荐方法。
第四方面，本发明实施例提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明任意实施例所述的佩戴物推荐方法。
本发明实施例提出了一种佩戴物推荐方法、装置、电子设备及存储介质，先在当前角度下获取当前用户的至少一个头像特征信息；根据当前用户的至少一个头像特征信息对当前用户进行头像评价分值预测，获取当前用户在当前角度下的头像评价分值预测结果；根据当前用户在当前角度下的头像评价分值预测结果确定当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物；最后将当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物推荐给当前用户。也就是说，在本发明的技术方案中，可以根据当前用户的至少一个头像特征信息对当前用户进行头像评价分值预测，获取当前用户在当前角度下的头像评价分值预测结果；然后根据当前用户在当前角度下的头像评价分值预测结果确定当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物。而在现有的佩戴物推荐方法中，只能在预先确定的一个角度下为用户推荐佩戴物，无法在不同的角度下为用户推荐佩戴物。因此，和现有技术相比，本发明实施例提出的佩戴物推荐方法、装置、电子设备及存储介质，能够在不同的角度下为用户推荐更加合适的佩戴物，不但可以提高用户选择佩戴物的便捷性，还可以提高用户挑选佩戴物的效率；并且，本发明实施例的技术方案实现简单方便、便于普及，适用范围更广。
附图说明
图1为本发明实施例一提供的佩戴物推荐方法的流程示意图；
图2为本发明实施例二提供的佩戴物推荐方法的流程示意图；
图3为本发明实施例三提供的佩戴物推荐方法的流程示意图；
图4为本发明实施例四提供的佩戴物推荐装置的第一结构示意图；
图5为本发明实施例四提供的佩戴物推荐装置的第二结构示意图；
图6为本发明实施例五提供的电子设备的结构示意图。
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内容。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的佩戴物推荐方法的流程示意图，该方法可以由佩戴物推荐装置或者电子设备来执行，该装置或者电子设备可以由软件和/或硬件的方式实现，该装置或者电子设备可以集成在任何具有网络通信功能的智能设备中。如图1所示，佩戴物推荐方法可以包括以下步骤：
S101、在当前角度下获取当前用户的至少一个头像特征信息。
在本发明的具体实施例中，电子设备可以在当前角度下获取当前用户的至少一个头像特征信息。具体地，电子设备可以获取当前用户在当前角度下对应的至少一个人脸图像；然后在当前用户对应的至少一个人脸图像中确定当前用户的人脸特征信息。例如，电子设备可以在当前角度下对当前用户进行拍照，获取当前用户在当前角度下对应的至少一个人脸照片；然后在当前用户对应的至少一个人脸照片中确定当前用户的人脸特征信息。
S102、根据当前用户的至少一个头像特征信息对当前用户进行头像评价分值预测，获取当前用户在当前角度下的头像评价分值预测结果。
在本发明的具体实施例中，电子设备可以根据当前用户的至少一个头像特征信息对当前用户进行头像评价分值预测，获取当前用户在当前角度下的头像评价分值预测结果。在本发明的具体实施例中，头像评价分值表示一个人靓丽的程度，因此，可以用头像评价分值来评价人物容貌，头像评价分值越高，表示人物越靓丽。具体地，电子设备可以先计算当前用户的各个头像特征信息对应的头像特征值；然后根据各个头像特征信息对应的头像特征值对当前用户的各个头像特征信息进行要素预测；再根据各个头像特征信息的要素预测结果对当前用户进行头像评价分值预测，获取当前用户在当前角度下的头像评价分值预测结果。
S103、根据当前用户在当前角度下的头像评价分值预测结果确定当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物。
在本发明的具体实施例中，电子设备可以根据当前用户在当前角度下的头像评价分值预测结果确定当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物。具体地，电子设备可以计算当前用户在当前角度下的头像评价分值预测结果与预先确定的各个目标头像佩戴物的匹配度，若当前用户在当前角度下的头像评价分值预测结果与预先确定的各个目标头像佩戴物的匹配度大于匹配度阈值，则将大于匹配度阈值的各个目标头像佩戴物确定为当前用户对应的目标头像佩戴物。
S104、将当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物推荐给当前用户。
在本发明的具体实施例中，电子设备可以将当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物推荐给当前用户。具体地，电子设备可以计算各个目标头像佩戴物和与其对应的当前热点佩戴物的当前相关度；若当前相关度大于预先设置的相关度阈值，则电子设备可以将当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物推荐给当前用户。
本发明实施例提出的佩戴物推荐方法，先在当前角度下获取当前用户的至少一个头像特征信息；根据当前用户的至少一个头像特征信息对当前用户进行头像评价分值预测，获取当前用户在当前角度下的头像评价分值预测结果；根据当前用户在当前角度下的头像评价分值预测结果确定当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物；最后将当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物推荐给当前用户。也就是说，在本发明的技术方案中，可以根据当前用户的至少一个头像特征信息对当前用户进行头像评价分值预测，获取当前用户在当前角度下的头像评价分值预测结果；然后根据当前用户在当前角度下的头像评价分值预测结果确定当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物。而在现有的佩戴物推荐方法中，只能在预先确定的一个角度下为用户推荐佩戴物，无法在不同的角度下为用户推荐佩戴物。因此，和现有技术相比，本发明实施例提出的佩戴物推荐方法，能够在不同的角度下为用户推荐更加合适的佩戴物，不但可以提高用户选择佩戴物的便捷性，还可以提高用户挑选佩戴物的效率；并且，本发明实施例的技术方案实现简单方便、便于普及，适用范围更广。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的佩戴物推荐方法的流程示意图。如图2所示，佩戴物推荐方法可以包括以下步骤：
S201、在当前角度下获取当前用户的至少一个头像特征信息。
在本发明的具体实施例中，电子设备可以在当前角度下获取当前用户的至少一个头像特征信息。具体地，电子设备可以获取当前用户在当前角度下对应的至少一个人脸图像；然后在当前用户对应的至少一个人脸图像中确定当前用户的人脸特征信息。例如，电子设备可以在当前角度下对当前用户进行拍照，获取当前用户在当前角度下对应的至少一个人脸照片；然后在当前用户对应的至少一个人脸照片中确定当前用户的人脸特征信息。
S202、计算当前用户的各个头像特征信息对应的头像特征值。
在本发明的具体实施例中，电子设备可以计算当前用户的各个头像特征信息对应的头像特征值。具体地，电子设备可以将当前用户的各个头像特征信息输入至预先确定的计算模型中，该计算模型可以计算出当前用户的各个头像特征信息对应的头像特征值。
S203、根据各个头像特征信息对应的头像特征值对当前用户的各个头像特征信息进行要素预测。
在本发明的具体实施例中，电子设备可以根据各个头像特征信息对应的头像特征值对当前用户的各个头像特征信息进行要素预测。具体地，若各个头像特征信息对应的头像特征值在任意一个目标特征值区间内，则将任意一个目标特征值区间对应的要素参考结果确定为各个头像特征信息的要素预测结果；若各个头像特征信息对应的头像特征值不在任意一个目标特征值区间内，则将预先确定的要素参考结果确定为各个头像特征信息的要素预测结果。
S204、根据各个头像特征信息的要素预测结果对当前用户进行头像评价分值预测，获取当前用户在当前角度下的头像评价分值预测结果。
在本发明的具体实施例中，电子设备可以根据各个头像特征信息的要素预测结果对当前用户进行头像评价分值预测，获取当前用户在当前角度下的头像评价分值预测结果。在本发明的具体实施例中，头像评价分值表示一个人靓丽的程度，因此，可以用头像评价分值来评价人物容貌，头像评价分值越高，表示人物越靓丽。具体地，电子设备可以在全部头像特征信息的要素预测结果中获取至少一个要素预测结果；根据预先确定的各个要素预测结果对应的权重值将获取到的全部要素预测结果进行排序；再将获取到的全部要素预测结果的排序结果确定为当前用户的头像评价分值预测结果。例如，电子设备可以在全部头像特征信息的要素预测结果中获取M个要素预测结果；分别为：要素预测结果1、要素预测结果2、…、要素预测结果M；其中，M为大于等于1的自然数，然后根据预先确定的要素预测结果1对应的权重值1、要素预测结果2对应的权重值2、…、要素预测结果M对应的权重值M将获取到的全部要素预测结果进行排序；再将获取到的全部要素预测结果的排序结果确定为当前用户的头像评价分值预测结果。
S205、根据当前用户在当前角度下的头像评价分值预测结果确定当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物。
在本发明的具体实施例中，电子设备可以根据当前用户在当前角度下的头像评价分值预测结果确定当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物。具体地，电子设备可以计算当前用户在当前角度下的头像评价分值预测结果与预先确定的各个目标头像佩戴物的匹配度，若当前用户在当前角度下的头像评价分值预测结果与预先确定的各个目标头像佩戴物的匹配度大于匹配度阈值，则将大于匹配度阈值的各个目标头像佩戴物确定为当前用户对应的目标头像佩戴物。
S206、将当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物推荐给当前用户。
在本发明的具体实施例中，电子设备可以将当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物推荐给当前用户。具体地，电子设备可以计算各个目标头像佩戴物和与其对应的当前热点佩戴物的当前相关度；若当前相关度大于预先设置的相关度阈值，则电子设备可以将当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物推荐给当前用户。
本发明实施例提出的佩戴物推荐方法，先在当前角度下获取当前用户的至少一个头像特征信息；根据当前用户的至少一个头像特征信息对当前用户进行头像评价分值预测，获取当前用户在当前角度下的头像评价分值预测结果；根据当前用户在当前角度下的头像评价分值预测结果确定当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物；最后将当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物推荐给当前用户。也就是说，在本发明的技术方案中，可以根据当前用户的至少一个头像特征信息对当前用户进行头像评价分值预测，获取当前用户在当前角度下的头像评价分值预测结果；然后根据当前用户在当前角度下的头像评价分值预测结果确定当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物。而在现有的佩戴物推荐方法中，只能在预先确定的一个角度下为用户推荐佩戴物，无法在不同的角度下为用户推荐佩戴物。因此，和现有技术相比，本发明实施例提出的佩戴物推荐方法，能够在不同的角度下为用户推荐更加合适的佩戴物，不但可以提高用户选择佩戴物的便捷性，还可以提高用户挑选佩戴物的效率；并且，本发明实施例的技术方案实现简单方便、便于普及，适用范围更广。
实施例三
图3为本发明实施例三提供的佩戴物推荐方法的流程示意图。如图3所示，佩戴物推荐方法可以包括以下步骤：
S301、在当前角度下获取当前用户的至少一个头像特征信息。
在本发明的具体实施例中，电子设备可以在当前角度下获取当前用户的至少一个头像特征信息。具体地，电子设备可以获取当前用户在当前角度下对应的至少一个人脸图像；然后在当前用户对应的至少一个人脸图像中确定当前用户的人脸特征信息。例如，电子设备可以在当前角度下对当前用户进行拍照，获取当前用户在当前角度下对应的至少一个人脸照片；然后在当前用户对应的至少一个人脸照片中确定当前用户的人脸特征信息。
S302、计算当前用户的各个头像特征信息对应的头像特征值。
在本发明的具体实施例中，电子设备可以计算当前用户的各个头像特征信息对应的头像特征值。具体地，电子设备可以将当前用户的各个头像特征信息输入至预先确定的计算模型中，该计算模型可以计算出当前用户的各个头像特征信息对应的头像特征值。
S303、根据各个头像特征信息对应的头像特征值对当前用户的各个头像特征信息进行要素预测。
在本发明的具体实施例中，电子设备可以根据各个头像特征信息对应的头像特征值对当前用户的各个头像特征信息进行要素预测。具体地，若各个头像特征信息对应的头像特征值在任意一个目标特征值区间内，则将任意一个目标特征值区间对应的要素参考结果确定为各个头像特征信息的要素预测结果；若各个头像特征信息对应的头像特征值不在任意一个目标特征值区间内，则将预先确定的要素参考结果确定为各个头像特征信息的要素预测结果。
S304、根据各个头像特征信息的要素预测结果对当前用户进行头像评价分值预测，获取当前用户在当前角度下的头像评价分值预测结果。
在本发明的具体实施例中，电子设备可以根据各个头像特征信息的要素预测结果对当前用户进行头像评价分值预测，获取当前用户在当前角度下的头像评价分值预测结果。在本发明的具体实施例中，头像评价分值表示一个人靓丽的程度，因此，可以用头像评价分值来评价人物容貌，头像评价分值越高，表示人物越靓丽。具体地，电子设备可以在全部头像特征信息的要素预测结果中获取至少一个要素预测结果；根据预先确定的各个要素预测结果对应的权重值将获取到的全部要素预测结果进行排序；再将获取到的全部要素预测结果的排序结果确定为当前用户的头像评价分值预测结果。例如，电子设备可以在全部头像特征信息的要素预测结果中获取M个要素预测结果；分别为：要素预测结果1、要素预测结果2、…、要素预测结果M；其中，M为大于等于1的自然数，然后根据预先确定的要素预测结果1对应的权重值1、要素预测结果2对应的权重值2、…、要素预测结果M对应的权重值M将获取到的全部要素预测结果进行排序；再将获取到的全部要素预测结果的排序结果确定为当前用户的头像评价分值预测结果。
S305、根据当前用户在当前角度下的头像评价分值预测结果确定当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物。
在本发明的具体实施例中，电子设备可以根据当前用户在当前角度下的头像评价分值预测结果确定当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物。具体地，电子设备可以计算当前用户在当前角度下的头像评价分值预测结果与预先确定的各个目标头像佩戴物的匹配度，若当前用户在当前角度下的头像评价分值预测结果与预先确定的各个目标头像佩戴物的匹配度大于匹配度阈值，则将大于匹配度阈值的各个目标头像佩戴物确定为当前用户对应的目标头像佩戴物。
S306、计算各个目标头像佩戴物和与其对应的当前热点佩戴物的当前相关度。
在本发明的具体实施例中，电子设备可以计算各个目标头像佩戴物和与其对应的当前热点佩戴物的当前相关度。具体地，电子设备可以将各个目标头像佩戴物的信息输入到预先确定的计算模型中，然后该计算模型可以确定出各个目标头像佩戴物和与其对应的当前热点佩戴物，然后再计算出各个目标头像佩戴物和与其对应的当前热点佩戴物的当前相关度。
S307、若当前相关度大于预先设置的相关度阈值，则将当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物推荐给当前用户。
在本发明的具体实施例中，若当前相关度大于预先设置的相关度阈值，则电子设备可以将当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物推荐给当前用户；若当前相关度小于或者等于预先设置的相关度阈值，则电子设备不会将当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物推荐给当前用户。
本发明实施例提出的佩戴物推荐方法，先在当前角度下获取当前用户的至少一个头像特征信息；根据当前用户的至少一个头像特征信息对当前用户进行头像评价分值预测，获取当前用户在当前角度下的头像评价分值预测结果；根据当前用户在当前角度下的头像评价分值预测结果确定当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物；最后将当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物推荐给当前用户。也就是说，在本发明的技术方案中，可以根据当前用户的至少一个头像特征信息对当前用户进行头像评价分值预测，获取当前用户在当前角度下的头像评价分值预测结果；然后根据当前用户在当前角度下的头像评价分值预测结果确定当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物。而在现有的佩戴物推荐方法中，只能在预先确定的一个角度下为用户推荐佩戴物，无法在不同的角度下为用户推荐佩戴物。因此，和现有技术相比，本发明实施例提出的佩戴物推荐方法，能够在不同的角度下为用户推荐更加合适的佩戴物，不但可以提高用户选择佩戴物的便捷性，还可以提高用户挑选佩戴物的效率；并且，本发明实施例的技术方案实现简单方便、便于普及，适用范围更广。
实施例四
图4为本发明实施例四提供的佩戴物推荐装置的第一结构示意图。如图4所示，本发明实施例所述的佩戴物推荐装置可以包括：获取模块401、预测模块402、确定模块403和推荐模块404；其中，
所述获取模块401，用于在当前角度下获取当前用户的至少一个头像特征信息；
所述预测模块402，用于根据所述当前用户的至少一个头像特征信息对所述当前用户进行头像评价分值预测，获取所述当前用户在所述当前角度下的头像评价分值预测结果；
所述确定模块403，用于根据所述当前用户在所述当前角度下的头像评价分值预测结果确定所述当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物；
所述推荐模块404，用于将所述当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物推荐给所述当前用户。
图5为本发明实施例四提供的佩戴物推荐装置的第二结构示意图。如图5所示，所述预测模块402包括：计算子模块4021和预测子模块4022；其中，
所述计算子模块4021，用于计算所述当前用户的各个头像特征信息对应的头像特征值；
所述预测子模块4022，用于根据各个头像特征信息对应的头像特征值对所述当前用户的各个头像特征信息进行要素预测；根据各个头像特征信息的要素预测结果对所述当前用户进行头像评价分值预测，获取所述当前用户在所述当前角度下的头像评价分值预测结果。
进一步的，所述预测子模块4022，具体用于若各个头像特征信息对应的头像特征值在任意一个目标特征值区间内，则将所述任意一个目标特征值区间对应的要素参考结果确定为各个头像特征信息的要素预测结果；若各个头像特征信息对应的头像特征值不在任意一个目标特征值区间内，则将预先确定的要素参考结果确定为各个头像特征信息的要素预测结果。
进一步的，所述预测子模块4022，具体用于在全部头像特征信息的要素预测结果中获取至少一个要素预测结果；根据预先确定的各个要素预测结果对应的权重值将获取到的全部要素预测结果进行排序；将获取到的全部要素预测结果的排序结果确定为当前用户的头像评价分值预测结果。
进一步的，所述推荐模块404，具体用于计算各个目标头像佩戴物和与其对应的当前热点佩戴物的当前相关度；若所述当前相关度大于预先设置的相关度阈值，则将所述当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物推荐给所述当前用户。
上述佩戴物推荐装置可执行本发明任意实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例提供的佩戴物推荐方法。
实施例五
图6为本发明实施例五提供的电子设备的结构示意图。图6示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性电子设备的框图。图6显示的电子设备12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，电子设备12以通用计算设备的形式表现。电子设备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(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。
电子设备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电子设备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(RAM)30和/或高速缓存存储器32。电子设备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发明各实施例的功能。
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通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
电子设备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电子设备12交互的设备通信，和/或与使得该电子设备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，电子设备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(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20通过总线18与电子设备12的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备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，例如实现本发明实施例所提供的佩戴物推荐方法。
实施例六
本发明实施例六提供了一种计算机存储介质。
本发明实施例的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(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)

1.一种佩戴物推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
在当前角度下获取当前用户的至少一个头像特征信息；
根据所述当前用户的至少一个头像特征信息对所述当前用户进行头像评价分值预测，获取所述当前用户在所述当前角度下的头像评价分值预测结果；
根据所述当前用户在所述当前角度下的头像评价分值预测结果确定所述当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物；
将所述当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物推荐给所述当前用户；
其中，所述根据所述当前用户的至少一个头像特征信息对所述当前用户进行头像评价分值预测，获取所述当前用户在所述当前角度下的头像评价分值预测结果，包括：
计算所述当前用户的各个头像特征信息对应的头像特征值；
根据各个头像特征信息对应的头像特征值对所述当前用户的各个头像特征信息进行要素预测；
根据各个头像特征信息的要素预测结果对所述当前用户进行头像评价分值预测，获取所述当前用户在所述当前角度下的头像评价分值预测结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各个头像特征信息对应的头像特征值对所述当前用户的各个头像特征信息进行要素预测，包括：
若各个头像特征信息对应的头像特征值在任意一个目标特征值区间内，则将所述任意一个目标特征值区间对应的要素参考结果确定为各个头像特征信息的要素预测结果；
若各个头像特征信息对应的头像特征值不在任意一个目标特征值区间内，则将预先确定的要素参考结果确定为各个头像特征信息的要素预测结果。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各个头像特征信息的要素预测结果对所述当前用户进行头像评价分值预测，获取所述当前用户在所述当前角度下的头像评价分值预测结果，包括：
在全部头像特征信息的要素预测结果中获取至少一个要素预测结果；
根据预先确定的各个要素预测结果对应的权重值将获取到的全部要素预测结果进行排序；
将获取到的全部要素预测结果的排序结果确定为当前用户的头像评价分值预测结果。
4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述将所述当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物推荐给所述当前用户，包括：
计算各个目标头像佩戴物和与其对应的当前热点佩戴物的当前相关度；
若所述当前相关度大于预先设置的相关度阈值，则将所述当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物推荐给所述当前用户。
5.一种佩戴物推荐装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块、预测模块、确定模块和推荐模块；其中，
所述获取模块，用于在当前角度下获取当前用户的至少一个头像特征信息；
所述预测模块，用于根据所述当前用户的至少一个头像特征信息对所述当前用户进行头像评价分值预测，获取所述当前用户在所述当前角度下的头像评价分值预测结果；
所述确定模块，用于根据所述当前用户在所述当前角度下的头像评价分值预测结果确定所述当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物；
所述推荐模块，用于将所述当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物推荐给所述当前用户；
其中，所述预测模块包括：计算子模块和预测子模块；其中，
所述计算子模块，用于计算所述当前用户的各个头像特征信息对应的头像特征值；
所述预测子模块，用于根据各个头像特征信息对应的头像特征值对所述当前用户的各个头像特征信息进行要素预测；根据各个头像特征信息的要素预测结果对所述当前用户进行头像评价分值预测，获取所述当前用户在所述当前角度下的头像评价分值预测结果。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于：
所述预测子模块，具体用于若各个头像特征信息对应的头像特征值在任意一个目标特征值区间内，则将所述任意一个目标特征值区间对应的要素参考结果确定为各个头像特征信息的要素预测结果；若各个头像特征信息对应的头像特征值不在任意一个目标特征值区间内，则将预先确定的要素参考结果确定为各个头像特征信息的要素预测结果。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于：
所述预测子模块，具体用于在全部头像特征信息的要素预测结果中获取至少一个要素预测结果；根据预先确定的各个要素预测结果对应的权重值将获取到的全部要素预测结果进行排序；将获取到的全部要素预测结果的排序结果确定为当前用户的头像评价分值预测结果。
8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于：
所述推荐模块，具体用于计算各个目标头像佩戴物和与其对应的当前热点佩戴物的当前相关度；若所述当前相关度大于预先设置的相关度阈值，则将所述当前用户对应的至少一个目标头像佩戴物推荐给所述当前用户。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储器，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至4中任一项所述的佩戴物推荐方法。
10.一种存储介质，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至4中任一项所述的佩戴物推荐方法。
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