CN110941766B - 一种信息推送的方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种信息推送的方法、装置、计算机设备及存储介质，其中，该方法包括：确定目标推荐词；获取目标推荐词对应的N个候选媒体素材，从N个候选媒体素材中提取M个候选推荐图片；其中，M大于或等于N；基于候选推荐图片之间的相似度，从候选推荐图片中确定目标推荐图片；将目标推荐词和目标推荐图片进行关联，发送给终端。采用上述方案，通过文本和图片的联合展示方式实现信息推送，从而提升展示效果，使得展示效果更形象化，便于用户选择。

Description

一种信息推送的方法、装置、计算机设备及存储介质

技术领域

本公开涉及计算机处理技术领域，具体而言，涉及一种信息推送的方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

目前，为了提升用户的搜索效率，在用户向搜索框中输入关键词之前，可以在搜索区域中自动为用户推荐搜索词，如果推荐的该搜索词能够引起用户的兴趣，那么用户就可以通过直接点击该搜索词以得到对应的搜索结果。

可知，现有的搜索词推送方法仅对搜索词进行推送，展示效果较为单一。

发明内容

本公开实施例至少提供一种信息推送的方案，通过文本和图片的联合展示方式实现信息推送，从而提升展示效果，使得展示效果更形象化，便于用户选择。

主要包括以下几个方面：

第一方面，本公开实施例提供了一种信息推送的方法，所述方法包括：

确定目标推荐词；获取所述目标推荐词对应的N个候选媒体素材，从所述N个候选媒体素材中提取M个候选推荐图片；其中，M大于或等于N；

基于所述候选推荐图片之间的相似度，从所述候选推荐图片中确定目标推荐图片；

将所述目标推荐词和所述目标推荐图片进行关联，发送给终端。

一种可选的实施方式中，所述基于所述候选推荐图片之间的相似度，从所述候选推荐图片中确定目标推荐图片，包括：

基于所述候选推荐图片之间的相似度，将M个候选推荐图片进行分组，得到至少一个候选推荐图片集合；

按照所述候选推荐图片集合内包括的候选推荐图片的数量，对所述至少一个候选推荐图片集合进行排序；

将排序最高的第一候选推荐图片集合确定为目标推荐图片集合；

从所述目标推荐图片集合中选取出所述目标推荐图片。

一种可选的实施方式中，若所述排序最高的第一候选推荐图片集合的个数大于等于2，所述将排序最高的第一候选推荐图片集合确定为目标推荐图片集合，包括：

分别获取所述第一候选推荐图片集合中各候选推荐图片出自于的候选媒体素材，确定各所述第一候选推荐图片集合对应的至少一个候选媒体素材；

基于各所述第一候选推荐图片集合对应的至少一个候选媒体素材与所述目标推荐词的相关性，从所述第一候选推荐图片集合中确定所述目标推荐图片集合。

一种可选的实施方式中，所述基于各所述第一候选推荐图片集合对应的至少一个候选媒体素材与所述目标推荐词的相关性，从所述第一候选推荐图片集合中确定所述目标推荐图片集合，包括：

针对每个所述第一候选推荐图片集合，确定其对应的所述至少一个候选媒体素材包括的所述第一候选推荐集合中的所述候选推荐图片的数量，分别生成各所述至少一个候选媒体素材的权重；

基于各所述第一候选推荐图片集合对应的至少一个候选媒体素材与所述目标推荐词的相关性，以及各所述至少一个候选媒体素材的权重，从所述第一候选推荐图片集合中确定所述目标推荐图片集合。

一种可选的实施方式中，所述基于所述候选推荐图片之间的相似度，将M个候选推荐图片进行分组，得到至少一个候选推荐图片集合，包括：

针对M个候选推荐图片中的任一候选推荐图片，将该候选推荐图片，和与该候选推荐图片之间的相似度满足预设条件的其它候选推荐图片，组成候选推荐图片集合；

其中，所述预设条件包括以下条件至少之一：

相似度大于第一阈值；

组成的候选推荐图片集合中除该候选推荐图片外的其它不同的候选推荐图片与该候选推荐图片之间的相似度相同。

一种可选的实施方式中，所述从所述目标推荐图片集合中选取出所述目标推荐图片，包括：

确定所述目标推荐图片集合中的任一候选推荐图片与其它候选推荐图片之间的相似度，得到所述目标推荐图片集合对应的相似度集合；

若所述相似度集合中相似度的数量为1，或者所述相似度集合中相似度的数量大于等于2、且各所述相似度之间的差值绝对值小于或等于第二阈值，则将所述目标推荐图片集合中的任一候选推荐图片，确定为所述目标推荐图片；

若所述相似度集合中相似度的数量大于等于2、且各所述相似度之间的差值绝对值大于所述第二阈值，则将所述目标推荐图片集合中相同相似度的候选推荐图片归属至同一个分组，得到至少一个目标推荐图片子集；按照所述目标推荐图片子集内包括的候选推荐图片的数量，对所述至少一个目标推荐图片子集进行排序；将排序最高的目标推荐图片子集中的任一候选推荐图片，确定为所述目标推荐图片。

一种可选的实施方式中，若所述目标推荐图片子集为多个；将排序最高的目标推荐图片子集中的任一候选推荐图片，确定为所述目标推荐图片，包括：

针对各个目标推荐图片子集中的任一目标推荐图片子集，确定该目标推荐图片子集中包括的任一候选推荐图片所属候选媒体素材在N个候选媒体素材中的排名结果；根据各个候选推荐图片所属候选媒体素材在N个候选媒体素材中的排名结果，确定该目标推荐图片子集在所述各个目标推荐图片子集中的排名结果；

将排名最高的目标推荐图片子集中的任一目标推荐图片，确定为所述目标推荐图片。

一种可选的实施方式中，按照如下步骤确定候选推荐图片之间的相似度：

针对两个候选推荐图片中的一个候选推荐图片，从该候选推荐图片中提取图片指纹特征；

基于提取的图片指纹特征之间的相似度，确定两个候选推荐图片之间的相似度。

一种可选的实施方式中，所述获取所述目标推荐词对应的N个候选媒体素材，包括：

根据所述目标推荐词获取对应的媒体素材；

按照相关度由大到小的顺序对所述媒体素材进行排名；

将前N个名次的所述媒体素材确定为所述目标推荐词对应的N个候选媒体素材。

一种可选的实施方式中，所述候选媒体素材包括候选视频，所述从所述N个候选媒体素材中提取M个候选推荐图片，包括：

将N个候选视频包括的全部候选图片确定为M个候选推荐图片；或者，

对所述N个候选视频中的任一候选视频按照预设截取时长和/或预设截取位置进行截取，得到截取后的候选视频，并将截取后的N个候选视频包括的全部候选图片确定为M个候选推荐图片；或者，

从所述N个候选视频中的任一候选视频包括的全部候选图片中提取关键帧候选图片，将提取的所述N个候选视频中的关键帧候选图片确定为M个候选推荐图片。

一种可选的实施方式中，所述候选媒体素材包括网页内容；按照如下步骤确定所述目标推荐词对应的N个候选媒体素材：

抓取与所述目标推荐词对应的N个网页内容；所述N个网页内容中携带有M个候选推荐图片；

按照如下步骤从所述N个候选媒体素材中提取M个候选推荐图片：

从所述N个网页内容中提取M个候选推荐图片。

第二方面，本公开还提供了一种信息推送的方法，所述方法包括：

接收目标推荐词和目标推荐图片；所述目标推荐图片为基于M个候选推荐图片之间的相似度，从各个所述候选推荐图片中确定的，其中，所述M个候选推荐图片提取自N个候选媒体素材，M大于或等于N；

将所述目标推荐词和所述目标推荐图片进行关联展示。

第三方面，本公开还提供了一种信息推送的装置，所述装置包括：

获取模块，用于确定目标推荐词；获取所述目标推荐词对应的N个候选媒体素材，从所述N个候选媒体素材中提取M个候选推荐图片；其中，M大于或等于N；

确定模块，用于基于所述候选推荐图片之间的相似度，从所述候选推荐图片中确定目标推荐图片；

推送模块，用于将所述目标推荐词和所述目标推荐图片进行关联，发送给终端。

第四方面，本公开还提供了一种信息推送的装置，所述装置包括：

接收模块，用于接收目标推荐词和目标推荐图片；所述目标推荐图片为基于M个候选推荐图片之间的相似度，从各个所述候选推荐图片中确定的，其中，所述M个候选推荐图片提取自N个候选媒体素材，M大于或等于N；

展示模块，用于将所述目标推荐词和所述目标推荐图片进行关联展示。

第五方面，本公开还提供了一种计算机设备，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当计算机设备运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如第一方面及其各种实施方式中任一所述的信息推送的方法的步骤。

第六方面，本公开还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如第一方面及其各种实施方式中任一所述的信息推送的方法的步骤。

采用上述方案，服务器首先确定目标推荐词，然后获取该目标推荐词对应的N个候选媒体素材，并能够基于候选推荐图片之间的相似度，从M个候选推荐图片中确定目标推荐图片，最后可以将目标推荐词和目标推荐图片进行关联后发送给终端进行展示，这样，终端可以同时对目标推荐词和目标推荐图片进行展示，相对仅进行搜索词的推荐，该方案利用目标推荐图片提升了展示效果，另外，由于该目标推荐图片是从目标推荐词对应的候选媒体素材中提取的，因此，目标推荐图片与目标推荐词之间将存在较大的相关性，这将进一步提升展示效果，使得展示效果更形象化，便于用户选择。

为使本公开的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，此处的附图被并入说明书中并构成本说明书中的一部分，这些附图示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于说明本公开的技术方案。应当理解，以下附图仅示出了本公开的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1示出了本公开实施例一所提供的一种信息推送的方法的流程图；

图2(a)～2(b)示出了本公开实施例一所提供的信息推送的方法的具体应用示意图；

图3示出了本公开实施例一所提供的一种信息推送的方法中，选取目标推荐图片的具体方法的流程图；

图4示出了本公开实施例一所提供的一种信息推送的方法中，确定目标推荐图片集合的具体方法的流程图；

图5示出了本公开实施例一所提供的一种信息推送的方法中，确定目标推荐图片的具体方法的流程图；

图6示出了本公开实施例一所提供的一种信息推送的方法中，确定目候选媒体素材的具体方法的流程图；

图7示出了本公开实施例二所提供的一种信息推送的方法的流程图；

图8示出了本公开实施例三所提供的一种信息推送的装置的示意图；

图9示出了本公开实施例三所提供的另一种信息推送的装置的示意图；

图10示出了本公开实施例四所提供的一种计算机设备的示意图；

图11示出了本公开实施例四所提供的另一种计算机设备的示意图。

具体实施方式

为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本公开实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本公开的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本公开的范围，而是仅仅表示本公开的选定实施例。基于本公开的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。

经研究发现，相关技术中，可以在用户向搜索框中输入关键词之前，可以在搜索区域中自动为用户推荐搜索词，这样，用户就可以通过直接点击该搜索词以得到对应的搜索结果，然而，仅推荐搜索词的推送方法，展示效果较为单一，无法满足用户日益提升的搜索需求。

基于上述研究，本公开提供了一种信息推送的方案，其通过文本和图片的联合展示方式实现信息推送，从而提升展示效果，使得展示效果更形象化，便于用户选择，更能满足用户的搜索需求。

针对以上方案所存在的缺陷，均是发明人在经过实践并仔细研究后得出的结果，因此，上述问题的发现过程以及下文中本公开针对上述问题所提出的解决方案，都应该是发明人在本公开过程中对本公开做出的贡献。

下面将结合本公开中附图，对本公开中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本公开的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本公开的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本公开的范围，而是仅仅表示本公开的选定实施例。基于本公开的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

为便于对本实施例进行理解，首先对本公开实施例所公开的一种信息推送的方法进行详细介绍，本公开实施例所提供的信息推送的方法的执行主体一般为具有一定计算能力的计算机设备，该计算机设备例如包括：服务器或其它处理设备。在一些可能的实现方式中，该信息推送的方法可以通过处理器调用存储介质中存储的计算机可读指令的方式来实现。

下面以执行主体为服务器为例对本公开实施例提供的信息推送的方法加以说明。

实施例一

参见图1所示，为本公开实施例一提供的信息推送的方法的流程图，所述方法包括步骤S101～S103，其中：

S101、确定目标推荐词；获取目标推荐词对应的N个候选媒体素材，从N个候选媒体素材中提取M个候选推荐图片；其中，M大于或等于N；

S102、基于候选推荐图片之间的相似度，从候选推荐图片中确定目标推荐图片；

S103、将目标推荐词和目标推荐图片进行关联，发送给终端。

这里，本公开实施例提供的信息提送的方法中，服务器在确定目标推荐词之后，可以确定与该目标推荐词对应的候选媒体素材，并从候选媒体素材中提取候选推荐图片，然后可以基于候选推荐图片之间的相似度，确定目标推荐图片，最后可以将上述目标推荐词以及关联的目标推荐图片发送给终端，这样，终端可以同时对目标推荐词及目标推荐图片进行展示，利用目标推荐图片的视觉反应效果，提升了整体的展示效果。

为了便于实现不同用户的不同搜索需求，这里的目标推荐词可以是基于搜索热度信息生成的，以便用户能够了解当下热度更高的信息，还可以是基于终端的历史搜索记录信息生成的，以便能够满足不同用户的个性化需求。

在本公开实施例中，可以仅为终端确定与搜索热度信息相关的目标推荐词，还可以仅为终端确定针对其搜索记录的目标推荐词，还可以为终端确定包括上述两种类型的目标推荐词，本公开实施例对此不做具体的限制。在具体应用中，可以通过获取终端预设的搜索方式来确定采用上述哪一种目标推荐词的确定方式。

其中，上述目标推荐词可以为一个，也可以为多个。在具体应用中，本公开实施例中的服务器可以是在确定终端上设置的搜索应用程序(Application，APP)被打开后，自动确定的目标推荐词，还可以是在接收到终端发送的目标推荐词展示指令之后确定的目标推荐词。

上述目标推荐词展示指令可以是终端响应目标触发操作之后，向服务器发起的，这里的目标触发操作可以是用户利用终端呈现的搜索显示界面上设置的搜索按钮进行的，也即，在搜索按钮被用户触发之后，可以利用终端与服务器之间的通信通道，向服务器发送目标推荐词展示指令。上述触发操作可以是单击、双击、长按等操作，本公开实施例对此不做具体的限制。

为了提升信息搜索的时效性，上述目标推荐词可以随着搜索时间的推移而得到更新。例如，在历史时刻内确定用户的历史搜索记录信息与汽车驾驶相关，这时，其目标推荐词可以是包括汽车驾驶的文本。随着搜索时间的向前推移，若出现了热度较高的汽车美容，在服务器将汽车美容推送给终端之后，可能会引起用户的兴趣，从而提升了用户对汽车美容的搜索，这时，在用户再次触发目标推荐词展示指令之后，便可以将汽车美容这一文本确定为该用户的目标推荐词。

本公开实施例中，在为终端确定目标推荐词的同时，还可以为终端确定与目标推荐词关联的目标推荐图片，该目标推荐图片可以是基于M个候选推荐图片之间的相似度，从各个候选推荐图片中确定的。

其中，上述M个候选推荐图片可以提取自N个候选媒体素材，M大于或等于N，也即，本公开实施例从任一个候选媒体素材中至少可以提取一个候选推荐图片。上述候选媒体素材可以是视频素材、还可以是网页素材、还可以是其它包含有图片的多媒体素材，本公开实施例对此不做具体的限制。另外，由于该候选媒体素材是与目标推荐词对应的，因此，从候选媒体素材中提取出的目标推荐图片将与目标推荐词之间存在较大的关联性，从而进一步提升展示效果。

基于上述确定的目标推荐词和目标推荐图片，本公开实施例提供的信息推送的方法可以将上述目标推荐词和目标推荐图片进行关联，而后发送至终端。这样，终端便可以同时展示每个目标推荐词和对应的目标推荐图片，这时，若确定用户执行了针对各个目标推荐词中的一个目标推荐词的目标选择操作，便可以向服务器发起搜索请求，而后能够接收服务器基于搜索请求反馈的媒体素材，并能够进行媒体素材的展示。这里的媒体素材与上述候选媒体素材的内容相似，在此不做赘述。

为了便于理解本公开实施例提供的信息推送的方法，接下来结合图2(a)～2(b)进行示例说明。

如图2(a)所示，为服务器在确定并发送与3个目标推荐词分别对应的目标推荐图片至终端之后，终端所呈现的第一搜索显示界面。在第一搜索显示界面上，大侦探皮卡丘为一个目标推荐词，其左边设置的图片即为目标推荐图片。在用户选择大侦探皮卡丘这一目标推荐词之后，服务器即可以基于终端的搜索请求反馈媒体素材，并能够进行媒体素材的展示，如图2(b)所示。

值得说明的是，上述有关搜索按钮的设置位置、目标推荐图片相对目标推荐词的相对位置仅是一个具体的示例，在实际的应用中，可以基于不同的应用需求进行设置，这里不做具体限制。

考虑到基于候选推荐图片之间的相似度确定目标推荐图片作为本公开实施例实现信息推送的关键步骤，接下来可以结合图3进行具体说明。

如图3所示，上述确定目标推荐图片的步骤具体包括：

S301、基于候选推荐图片之间的相似度，将M个候选推荐图片进行分组，得到至少一个候选推荐图片集合；

S302、按照候选推荐图片集合内包括的候选推荐图片的数量，对至少一个候选推荐图片集合进行排序；

S303、将排序最高的第一候选推荐图片集合确定为目标推荐图片集合；

S304、从目标推荐图片集合中选取出目标推荐图片。

这里，本公开实施例首先可以基于候选推荐图片之间的相似度将M个候选推荐图片进行分组，得到多个候选推荐图片集合，而后从各个候选推荐图片集合中选取出候选推荐图片的数量最多的第一候选推荐图片集合作为目标推荐图片集合以实现目标推荐图片的选取。由于选取出的目标推荐图片集合能够确保相同或相似图像的数量最大化，从而能够进一步确保选取出的目标推荐图片与目标推荐词之间的关联程度，提升展示效果。

其中，本公开实施例中，可以基于候选推荐图片之间的相似度对M个候选推荐图片进行分组，也即，针对每个候选推荐图片，可以将该候选推荐图片，以及与该张候选推荐图片之间的相似度满足预设条件的其它候选推荐图片确定一个候选推荐图片集合。

其中，上述预设条件可以是相似度大于第一阈值，也即，可以将与待分组的候选推荐图片的相似度较大的其它候选推荐图片与待分组的候选推荐图片划分为一组；上述预设条件还可以是组成的候选推荐图片集合中除该张候选推荐图片外的其它不同的候选推荐图片与该张候选推荐图片之间的相似度相同，也即，可以将与待分组的候选推荐图片的相似度相同的其它候选推荐图片与待分组的候选推荐图片划分为一组。

在对候选推荐图片进行分组并得到至少一个候选推荐图片集合之后，可以基于每个候选推荐图片集合内包括的候选推荐图片的数量，对至少一个候选推荐图片集合进行排序，并能够将排序最高的第一候选推荐图片集合确定为目标推荐图片集合。

其中，排序最高的第一候选推荐图片集合可以有一个，也可以有多个。在第一候选推荐图片集合为多个时，可以基于第一候选推荐图片集合对应的至少一个候选媒体素材与目标推荐词的相关性，从多个第一候选推荐图片集合中确定目标推荐图片集合。

本公开实施例中，有关第一候选推荐图片集合对应的每个候选媒体素材与目标推荐词的相关性，可以基于候选媒体素材对应的特征信息确定其与目标推荐词之间的相关性。

例如，在候选视频作为候选媒体素材时，可以基于候选视频的摘要信息、视频内容等特征信息与目标推荐词之间的相关性来确定每个候选视频与目标推荐词之间的相关性，在一个候选视频的摘要信息中包含有上述目标推荐词时，可以确定该候选视频与目标推荐词的相关性比较大，反之则较小。再如，在网页内容作为候选媒体素材时，可以通过查找网页内容建立的倒排索引等方式来确定每个网页内容与目标推荐词之间的相关性。

为了便于理解上述有关基于候选媒体素材与目标推荐词的相关性从多个第一候选推荐图片集合中确定目标推荐图片集合的过程，接下来以候选视频作为候选媒体素材，结合一个具体的示例进行说明。

例如，存在10个候选视频以及两个排序最高的第一候选推荐图片集合，一个第一候选推荐图片集合中各候选推荐图片出自于候选视频A、候选视频B、候选视频C，分别对应的排名结果是1、2、3，另一个第一候选推荐图片集合中各候选推荐图片出自于候选视频C、候选视频D、候选视频F，分别对应的排名结果时3、4、5，由于第一候选推荐图片集合中的各个候选视频可以是按序排列的，排序越高，其对应的相关性也就越大，因此，可以将排名结果处于1、2、3的第一候选推荐图片集合确定为目标推荐图片集合。

考虑到不同的第一候选推荐图片集合可能出自于不同的候选视频，也可能出自于相同的候选视频，在不同的第一候选推荐图片集合出自于相同的候选视频时，可以结合每个第一候选推荐图片集合对应的至少一个候选媒体素材的权重(对应出现候选推荐图片的数量)来确定目标推荐图片集合。

如图4所示，可以按照如下步骤确定目标推荐图片集合。

S401、针对每个第一候选推荐图片集合，确定其对应的至少一个候选媒体素材包括的第一候选推荐集合中的候选推荐图片的数量，分别生成各至少一个候选媒体素材的权重；

S402、基于各第一候选推荐图片集合对应的至少一个候选媒体素材与目标推荐词的相关性，以及各至少一个候选媒体素材的权重，从第一候选推荐图片集合中确定目标推荐图片集合。

这里，针对每个第一候选推荐图片集合，首先可以基于该第一候选推荐图片集合对应的至少一个候选媒体素材包括的第一候选推荐集合中的候选推荐图片的数量，分别生成各至少一个候选媒体素材的权重，也即，所含候选推荐图片数量越多的第一候选推荐图片集合，其所对应的至少一个候选媒体素材的权重也就越高。

这样，结合各第一候选推荐图片集合对应的至少一个候选媒体素材与目标推荐词的相关性，以及各至少一个候选媒体素材的权重，即可以从第一候选推荐图片集合中选取出相关性最佳、权重最大的目标推荐图片集合。

在确定出目标推荐图片集合之后，可以从目标推荐图片集合中选取出目标推荐图片。本公开实施例中，首先可以基于目标推荐图片集合中每个候选推荐图片与其它每个候选推荐图片之间的相似度，得到目标推荐图片集合对应的相似度集合，然后可以基于相似度集合所包括的至少一个相似度的数量、大小来选取目标推荐图片。接下来通过如下两个方面进行具体描述。

第一方面：本公开实施例在确定出至少一个相似度为同一个相似度(即对应相似度集合中相似度的数量为1)时，可以将目标推荐图片集合中的任意一个候选推荐图片，确定为目标推荐图片。除此之外，在确定出至少一个相似度为多个相似度、且不同相似度之间的差值绝对值小于或等于第二阈值(也即，对应相似度集合中相似度的数量大于等于2，且各个相似度比较接近)时，也可以将目标推荐图片集合中的任意一个候选推荐图片，确定为目标推荐图片。

第二方面，本公开实施例在确定出至少一个相似度为多个相似度、且不同相似度之间的差值绝对值大于第二阈值(也即，对应相似度集合中相似度的数量大于等于2，且各个相似度相差较大)时，可以对目标推荐图片集合再次进行分组，得到多个目标推荐图片子集，而后从各个目标推荐图片子集中选取出候选推荐图片的数量最多的目标推荐图片子集作为目标推荐图片子集以实现目标推荐图片的选取。如图5所示，上述选取目标推荐图片的过程可以按照如下步骤实现：

S501、将目标推荐图片集合中相同相似度的候选推荐图片归属至同一个分组，得到至少一个目标推荐图片子集；

S502、按照目标推荐图片子集内包括的候选推荐图片的数量，对至少一个目标推荐图片子集进行排序；

S503、将排序最高的目标推荐图片子集中的任一候选推荐图片，确定为目标推荐图片。

这里，可以首先基于目标推荐图片集合中任意两个候选推荐图片之间的相似度，将对应的相似度相同的候选推荐图片归属至同一个目标推荐图片子集，而后将包括候选推荐图片的数量最多的目标推荐图片子集中的任意一个候选推荐图片，确定为目标推荐图片。

其中，本公开实施例提供的信息推送的方法中，任意两个候选推荐图片之间的相似度可以基于两个候选推荐图片中提取的图片指纹特征之间的相似度来确定，也即，图片指纹特征越相似，对应的相似度也就越高。

本公开实施例中的图片指纹特征作为图片的标识特征，可以利用图片哈希(hash)原理来实现，也即，可以将一个候选推荐图片作为输入，应用hash函数之后，可以基于图片视觉计算出图片的hash值，而相似图片其hash值也是相似的。这样，本公开实施例即可以基于任意两个候选推荐图片之间的hash值相似度来确定两个候选推荐图片之间的相似度。

本公开实施例中，排序最高的目标推荐图片子集可以有一个，也可以有多个。在目标推荐图片子集为多个时，可以首先针对各个目标推荐图片子集中的任一目标推荐图片子集，确定该目标推荐图片子集中包括的任一候选推荐图片所属候选媒体素材在N个候选媒体素材中的排名结果，然后根据各个候选推荐图片所属候选视频在N个候选媒体素材中的排名结果，确定该目标推荐图片子集在各个目标推荐图片子集中的排名结果，最后将排名最高的目标推荐图片子集中的任一目标推荐图片，确定为目标推荐图片。

本公开实施例中，N个候选媒体素材可以是按序排列的，这样，一旦确定一个目标推荐图片子集中包括的任一候选推荐图片所属候选媒体素材在N个候选媒体素材中的排名结果之后，即可以确定该目标推荐图片子集在各个目标推荐图片子集中的排名结果。

例如，存在10个候选媒体素材以及两个目标推荐图片子集，一个目标推荐图片子集中包括的每个候选推荐图片所属候选媒体素材在10个候选媒体素材中的排名结果分布在第1名至第5名，另一个目标推荐图片子集中包括的每个候选推荐图片所属候选媒体素材在10个候选媒体素材中的排名结果分布在第6名至第10名，这时，可以将排名结果分布在第1名至第5名的目标推荐图片子集确定为最终的目标推荐图片子集，可以从该最终的目标推荐图片子集中选取目标推荐图片。

考虑到本公开实施例提供的信息推送的方法中确定的N个候选媒体素材可以是按序排列的，这里，如图6所示，可以按照如下方式确定N个候选媒体素材：

S601、根据目标推荐词获取对应的媒体素材；

S602、按照相关度由大到小的顺序对媒体素材进行排名；

S603、将前N个名次的媒体素材确定为目标推荐词对应的N个候选媒体素材。

这里，首先可以根据目标推荐词获取对应的媒体素材，然后可以基于相关度由大到小的顺序对媒体素材进行排名，最后可以将前N个名次的媒体素材确定为目标推荐词对应的N个候选媒体素材。

其中，上述根据目标推荐词获取的媒体素材可以是从离线数据库中获取的，也可以是在终端发起搜索请求之后，实时获取的各终端在搜索APP的显示界面上展示的媒体素材，本公开实施例对此不做具体的限制。

在获取到媒体素材之后，可以基于媒体素材的特征信息确定目标推荐词与媒体素材之间的相关度，相关度越大，其对应的媒体素材的排名也就越高，利用排序结果即可以确定目标推荐词对应的N个候选媒体素材。

有关媒体素材的具体表现形式以及确定媒体素材与目标推荐词之间的相关度的过程，具体可以参见上述有关候选媒体素材的具体表现形式以及确定候选媒体素材与目标推荐词之间的相关度的相关描述内容，在此不再赘述。

本公开实施例提供的信息推送的方法中，不同的候选媒体素材，其提取候选推荐图片的方式也不同，接下来分别通过如下两个方面对候选视频作为候选媒体素材以提取候选推荐图片的方法，以及对候选网页内容作为候选媒体素材以提取候选推荐图片的方案进行说明。

第一方面，在确定候选视频作为候选媒体素材时，可以直接对候选视频进行分帧处理，将得到的全部候选图片确定为候选推荐图片；还可以对候选视频按照预设截取时长和/或预设截取位置进行截取，得到截取后的候选视频，并将截取后的候选视频包括的全部候选图片确定为候选推荐图片，例如，针对一个视频总长为5s的候选视频，可以截取前2秒的候选视频进行候选推荐图片的提取；还可以基于关键帧提取方式从候选视频包括的全部候选图片中提取关键帧候选图片，而后将提取的关键帧候选图片确定为候选推荐图片，本公开实施例中的关键帧提取方式可以是基于一个候选视频中包括的全部候选图片的底层特征，如图像颜色特征、图像纹理特征、图像形状特征等特征进行提取，可以是图片中包括的角色或者物体运动或变化中的关键动作所处的那些帧。

第二方面，在确定网页内容作为候选媒体素材时，可以首先抓取与目标推荐词对应的N个网页内容；N个网页内容中携带有M个候选推荐图片，而后从N个网页内容中提取M个候选推荐图片。

本公开实施例中，可以基于网络爬虫技术爬取与每个目标推荐词对应的网页内容，该网页内容中包含的关键信息与目标推荐词的相关度越大，其对应的排名也越高。

实施例二

如图7所示，为本公开实施例二提供的一种信息推送的方法流程图，该方法的执行主体可以是终端，上述信息推送的方法包括如下步骤：

S701、接收目标推荐词和目标推荐图片；目标推荐图片为基于M个候选推荐图片之间的相似度，从各个候选推荐图片中确定的，其中，M个候选推荐图片提取自N个候选媒体素材，M大于或等于N；

S702、将目标推荐词和目标推荐图片进行关联展示。

这里，终端在接收到目标推荐词和目标推荐图片之后，即可以进行关联展示。

有关目标推荐图片的确定过程参见实施例一中的相关描述，在此不再赘述。有关目标推荐词和目标推荐图片的关联展示形式可以如图2(a)所示。

本公开实施例中的终端还可以基于用户针对目标推荐词的选择操作，展示相应的媒体素材，也即，服务器在确定用户针对目标推荐词和目标图标推荐图片发出的搜索请求之后，可以向终端反馈媒体素材，以便终端进行素材展示。

其中，有关媒体素材的展示过程参见实施例一中的相关描述，在此不再赘述，有关媒体素材的展示方式可以如图2(b)所示。

实施例三

基于上述实施例，本公开实施例还提供了信息推送的装置，下述各种装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。

如图8所示，为本公开实施例三提供的一种信息推送的装置示意图，装置包括：

获取模块801，用于确定目标推荐词；获取目标推荐词对应的N个候选媒体素材，从N个候选媒体素材中提取M个候选推荐图片；其中，M大于或等于N；

确定模块802，用于基于候选推荐图片之间的相似度，从候选推荐图片中确定目标推荐图片；

推送模块803，用于将目标推荐词和目标推荐图片进行关联，发送给终端。

在一种实施方式中，确定模块802，用于按照如下步骤从候选推荐图片中确定目标推荐图片：

基于候选推荐图片之间的相似度，将M个候选推荐图片进行分组，得到至少一个候选推荐图片集合；

按照候选推荐图片集合内包括的候选推荐图片的数量，对至少一个候选推荐图片集合进行排序；

将排序最高的第一候选推荐图片集合确定为目标推荐图片集合；

从目标推荐图片集合中选取出目标推荐图片。

在一种实施方式中，若排序最高的第一候选推荐图片集合的个数大于等于2，确定模块802，用于按照如下步骤将排序最高的第一候选推荐图片集合确定为目标推荐图片集合：

分别获取第一候选推荐图片集合中各候选推荐图片出自于的候选媒体素材，确定各第一候选推荐图片集合对应的至少一个候选媒体素材；

基于各第一候选推荐图片集合对应的至少一个候选媒体素材与目标推荐词的相关性，从第一候选推荐图片集合中确定目标推荐图片集合。

在一种实施方式中，确定模块802，用于按照如下步骤从第一候选推荐图片集合中确定目标推荐图片集合：

针对每个第一候选推荐图片集合，确定其对应的至少一个候选媒体素材包括的第一候选推荐集合中的候选推荐图片的数量，分别生成各至少一个候选媒体素材的权重；

基于各第一候选推荐图片集合对应的至少一个候选媒体素材与目标推荐词的相关性，以及各至少一个候选媒体素材的权重，从第一候选推荐图片集合中确定目标推荐图片集合。

在一种实施方式中，确定模块802，用于按照如下步骤得到至少一个候选推荐图片集合：

针对M个候选推荐图片中的任一候选推荐图片，将该候选推荐图片，和与该候选推荐图片之间的相似度满足预设条件的其它候选推荐图片，组成候选推荐图片集合；

其中，预设条件包括以下条件至少之一：

相似度大于第一阈值；

组成的候选推荐图片集合中除该候选推荐图片外的其它不同的候选推荐图片与该候选推荐图片之间的相似度相同。

在一种实施方式中，确定模块802，用于按照如下步骤从目标推荐图片集合中选取出目标推荐图片：

确定目标推荐图片集合中的任一候选推荐图片与其它候选推荐图片之间的相似度，得到目标推荐图片集合对应的相似度集合；

若相似度集合中相似度的数量为1，或者相似度集合中相似度的数量大于等于2、且各相似度之间的差值绝对值小于或等于第二阈值，则将目标推荐图片集合中的任一候选推荐图片，确定为目标推荐图片；

若相似度集合中相似度的数量大于等于2、且各相似度之间的差值绝对值大于第二阈值，则将目标推荐图片集合中相同相似度的候选推荐图片归属至同一个分组，得到至少一个目标推荐图片子集；按照目标推荐图片子集内包括的候选推荐图片的数量，对至少一个目标推荐图片子集进行排序；将排序最高的目标推荐图片子集中的任一候选推荐图片，确定为目标推荐图片。

在一种实施方式中，若目标推荐图片子集为多个；确定模块802，用于按照如下步骤确定目标推荐图片：

针对各个目标推荐图片子集中的任一目标推荐图片子集，确定该目标推荐图片子集中包括的任一候选推荐图片所属候选媒体素材在N个候选媒体素材中的排名结果；根据各个候选推荐图片所属候选媒体素材在N个候选视频中的排名结果，确定该目标推荐图片子集在各个目标推荐图片子集中的排名结果；

将排名最高的目标推荐图片子集中的任一目标推荐图片，确定为目标推荐图片。

在一种实施方式中，确定模块802用于按照如下步骤确定候选推荐图片之间的相似度：

针对两个候选推荐图片中的一个候选推荐图片，从该候选推荐图片中提取图片指纹特征；

基于提取的图片指纹特征之间的相似度，确定两个候选推荐图片之间的相似度。

在一种实施方式中，获取模块801，用于按照如下步骤获取目标推荐词对应的N个候选媒体素材：

根据目标推荐词获取对应的媒体素材；

按照相关度由大到小的顺序对媒体素材进行排名；

将前N个名次的媒体素材确定为目标推荐词对应的N个候选媒体素材。

在一种实施方式中，候选媒体素材包括候选视频，获取模块801，用于按照如下步骤从N个候选媒体素材中提取M个候选推荐图片：

将N个候选视频包括的全部候选图片确定为M个候选推荐图片；或者，

对N个候选视频中的任一候选视频按照预设截取时长和/或预设截取位置进行截取，得到截取后的候选视频，并将截取后的N个候选视频包括的全部候选图片确定为M个候选推荐图片；或者，

从N个候选视频中的任一候选视频包括的全部候选图片中提取关键帧候选图片，将提取的N个候选视频中的关键帧候选图片确定为M个候选推荐图片。

在一种实施方式中，候选媒体素材包括网页内容；获取模块801，用于按照如下步骤确定M个候选推荐图片：

抓取与目标推荐词对应的N个网页内容；N个网页内容中携带有M个候选推荐图片；

从N个网页内容中提取M个候选推荐图片。

如图9所示，为本公开实施例三提供的另一种信息推送的装置示意图，装置包括：

接收模块901，用于接收目标推荐词和目标推荐图片；目标推荐图片为基于M个候选推荐图片之间的相似度，从各个候选推荐图片中确定的，其中，M个候选推荐图片提取自N个候选媒体素材，M大于或等于N；

展示模块902，用于将目标推荐词和目标推荐图片进行关联展示。

实施例四

本公开实施例四所提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，还可以是终端，在服务器作为计算机设备时，如图10所示，该计算机设备包括：处理器1001、存储介质1002和总线1003，存储介质1002存储有处理器1001可执行的机器可读指令(比如图8中的信息推送的装置中获取模块801、确定模块802以及推送模块803对应的执行指令等)，当计算机设备运行时，处理器1001与存储介质1002之间通过总线1003通信，机器可读指令被处理器1001执行时执行如下处理：

确定目标推荐词；获取目标推荐词对应的N个候选媒体素材，从N个候选媒体素材中提取M个候选推荐图片；其中，M大于或等于N；

基于候选推荐图片之间的相似度，从候选推荐图片中确定目标推荐图片；

将目标推荐词和目标推荐图片进行关联，发送给终端。

一种可选的实施方式中，上述处理器1001执行的指令中，基于候选推荐图片之间的相似度，从候选推荐图片中确定目标推荐图片，包括：

基于候选推荐图片之间的相似度，将M个候选推荐图片进行分组，得到至少一个候选推荐图片集合；

按照候选推荐图片集合内包括的候选推荐图片的数量，对至少一个候选推荐图片集合进行排序；

将排序最高的第一候选推荐图片集合确定为目标推荐图片集合；

从目标推荐图片集合中选取出目标推荐图片。

一种可选的实施方式中，若排序最高的第一候选推荐图片集合的个数大于等于2，上述处理器1001执行的指令中，将排序最高的第一候选推荐图片集合确定为目标推荐图片集合，包括：

分别获取第一候选推荐图片集合中各候选推荐图片出自于的候选媒体素材，确定各第一候选推荐图片集合对应的至少一个候选媒体素材；

基于各第一候选推荐图片集合对应的至少一个候选媒体素材与目标推荐词的相关性，从第一候选推荐图片集合中确定目标推荐图片集合。

一种可选的实施方式中，上述处理器1001执行的指令中，基于各第一候选推荐图片集合对应的至少一个候选媒体素材与目标推荐词的相关性，从第一候选推荐图片集合中确定目标推荐图片集合，包括：

针对每个第一候选推荐图片集合，确定其对应的至少一个候选媒体素材包括的第一候选推荐集合中的候选推荐图片的数量，分别生成各至少一个候选媒体素材的权重；

基于各第一候选推荐图片集合对应的至少一个候选媒体素材与目标推荐词的相关性，以及各至少一个候选媒体素材的权重，从第一候选推荐图片集合中确定目标推荐图片集合。

一种可选的实施方式中，上述处理器1001执行的指令中，基于候选推荐图片之间的相似度，将M个候选推荐图片进行分组，得到至少一个候选推荐图片集合，包括：

针对M个候选推荐图片中的任一候选推荐图片，将该候选推荐图片，和与该候选推荐图片之间的相似度满足预设条件的其它候选推荐图片，组成候选推荐图片集合；

其中，预设条件包括以下条件至少之一：

相似度大于第一阈值；

组成的候选推荐图片集合中除该候选推荐图片外的其它不同的候选推荐图片与该候选推荐图片之间的相似度相同。

一种可选的实施方式中，上述处理器1001执行的指令中，从目标推荐图片集合中选取出目标推荐图片，包括：

确定目标推荐图片集合中的任一候选推荐图片与其它候选推荐图片之间的相似度，得到目标推荐图片集合对应的相似度集合；

若相似度集合中相似度的数量为1，或者相似度集合中相似度的数量大于等于2、且各相似度之间的差值绝对值小于或等于第二阈值，则将目标推荐图片集合中的任一候选推荐图片，确定为目标推荐图片；

若相似度集合中相似度的数量大于等于2、且各相似度之间的差值绝对值大于第二阈值，则将目标推荐图片集合中相同相似度的候选推荐图片归属至同一个分组，得到至少一个目标推荐图片子集；按照目标推荐图片子集内包括的候选推荐图片的数量，对至少一个目标推荐图片子集进行排序；将排序最高的目标推荐图片子集中的任一候选推荐图片，确定为目标推荐图片。

一种可选的实施方式中，若目标推荐图片子集为多个；上述处理器1001执行的指令中，将排序最高的目标推荐图片子集中的任一候选推荐图片，确定为目标推荐图片，包括：

针对各个目标推荐图片子集中的任一目标推荐图片子集，确定该目标推荐图片子集中包括的任一候选推荐图片所属候选媒体素材在N个候选媒体素材中的排名结果；根据各个候选推荐图片所属候选媒体素材在N个候选媒体素材中的排名结果，确定该目标推荐图片子集在各个目标推荐图片子集中的排名结果；

将排名最高的目标推荐图片子集中的任一目标推荐图片，确定为目标推荐图片。

一种可选的实施方式中，上述处理器1001执行的指令中，按照如下步骤确定候选推荐图片之间的相似度：

针对两个候选推荐图片中的一个候选推荐图片，从该候选推荐图片中提取图片指纹特征；

基于提取的图片指纹特征之间的相似度，确定两个候选推荐图片之间的相似度。

一种可选的实施方式中，上述处理器1001执行的指令中，获取目标推荐词对应的N个候选媒体素材，包括：

根据目标推荐词获取对应的媒体素材；

按照相关度由大到小的顺序对媒体素材进行排名；

将前N个名次的媒体素材确定为目标推荐词对应的N个候选媒体素材。

一种可选的实施方式中，候选媒体素材包括候选视频，上述处理器1001执行的指令中，从N个候选媒体素材中提取M个候选推荐图片，包括：

将N个候选视频包括的全部候选图片确定为M个候选推荐图片；或者，

对N个候选视频中的任一候选视频按照预设截取时长和/或预设截取位置进行截取，得到截取后的候选视频，并将截取后的N个候选视频包括的全部候选图片确定为M个候选推荐图片；或者，

从N个候选视频中的任一候选视频包括的全部候选图片中提取关键帧候选图片，将提取的N个候选视频中的关键帧候选图片确定为M个候选推荐图片。

一种可选的实施方式中，候选媒体素材包括网页内容；上述处理器1001执行的指令中，按照如下步骤确定目标推荐词对应的N个候选媒体素材：

抓取与目标推荐词对应的N个网页内容；N个网页内容中携带有M个候选推荐图片；

按照如下步骤从N个候选媒体素材中提取M个候选推荐图片：

从N个网页内容中提取M个候选推荐图片。

在终端作为计算机设备时，如图11所示，该计算机设备包括：处理器1101、存储介质1102和总线1103，存储介质1102存储有处理器1101可执行的机器可读指令(比如图9中的信息推送的装置中接收模块901以及展示模块902对应的执行指令等)，当计算机设备运行时，处理器1101与存储介质1102之间通过总线1103通信，机器可读指令被处理器1101执行时执行如下处理：

接收目标推荐词和目标推荐图片；目标推荐图片为基于M个候选推荐图片之间的相似度，从各个候选推荐图片中确定的，其中，M个候选推荐图片提取自N个候选媒体素材，M大于或等于N；

将目标推荐词和目标推荐图片进行关联展示。

本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器1001运行时执行上述实施例一提供的信息推送的方法的步骤，或者处理器1101运行时执行上述实施例二提供的信息推送的方法的步骤。

具体地，该存储介质能够为通用的存储介质，如移动磁盘、硬盘等，该存储介质上的计算机程序被运行时，能够执行上述信息推送的方法，从而解决相关技术中仅对搜索词进行推荐所存在的展示效果差的问题，进而达到通过文本和图片的联合展示方式实现信息推送，从而提升展示效果的效果。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的***和装置的具体工作过程，可以参考方法实施例中的对应过程，本公开中不再赘述。在本公开所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的***、装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本公开各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，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单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本公开的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本公开各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上仅为本公开的具体实施方式，但本公开的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本公开揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本公开的保护范围之内。因此，本公开的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (16)

1.一种信息推送的方法，其特征在于，所述方法包括：

确定目标推荐词；获取所述目标推荐词对应的N个候选媒体素材，从所述N个候选媒体素材中提取M个候选推荐图片；其中，M大于或等于N；所述候选媒体素材包括视频素材、网页素材、包含有图片的多媒体素材；

基于所述候选推荐图片之间的相似度，从所述候选推荐图片中确定目标推荐图片；其中，所述目标推荐图片用于辅助选择所述目标推荐词，以基于所述目标推荐词发起搜索；

将所述目标推荐词和所述目标推荐图片进行关联，发送给终端。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述候选推荐图片之间的相似度，从所述候选推荐图片中确定目标推荐图片，包括：

基于所述候选推荐图片之间的相似度，将M个候选推荐图片进行分组，得到至少一个候选推荐图片集合；

按照所述候选推荐图片集合内包括的候选推荐图片的数量，对所述至少一个候选推荐图片集合进行排序；

将排序最高的第一候选推荐图片集合确定为目标推荐图片集合；

从所述目标推荐图片集合中选取出所述目标推荐图片。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，若所述排序最高的第一候选推荐图片集合的个数大于等于2，所述将排序最高的第一候选推荐图片集合确定为目标推荐图片集合，包括：

分别获取所述第一候选推荐图片集合中各候选推荐图片出自于的候选媒体素材，确定各所述第一候选推荐图片集合对应的至少一个候选媒体素材；

基于各所述第一候选推荐图片集合对应的至少一个候选媒体素材与所述目标推荐词的相关性，从所述第一候选推荐图片集合中确定所述目标推荐图片集合。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于各所述第一候选推荐图片集合对应的至少一个候选媒体素材与所述目标推荐词的相关性，从所述第一候选推荐图片集合中确定所述目标推荐图片集合，包括：

针对每个所述第一候选推荐图片集合，确定其对应的所述至少一个候选媒体素材包括的所述第一候选推荐集合中的所述候选推荐图片的数量，分别生成各所述至少一个候选媒体素材的权重；

基于各所述第一候选推荐图片集合对应的至少一个候选媒体素材与所述目标推荐词的相关性，以及各所述至少一个候选媒体素材的权重，从所述第一候选推荐图片集合中确定所述目标推荐图片集合。

5.根据权利要求2-4任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述候选推荐图片之间的相似度，将M个候选推荐图片进行分组，得到至少一个候选推荐图片集合，包括：

针对M个候选推荐图片中的任一候选推荐图片，将该候选推荐图片，和与该候选推荐图片之间的相似度满足预设条件的其它候选推荐图片，组成候选推荐图片集合；

其中，所述预设条件包括以下条件至少之一：

相似度大于第一阈值；

组成的候选推荐图片集合中除该候选推荐图片外的其它不同的候选推荐图片与该候选推荐图片之间的相似度相同。

6.根据权利要求2-4任一项所述的方法，其特征在于，所述从所述目标推荐图片集合中选取出所述目标推荐图片，包括：

确定所述目标推荐图片集合中的任一候选推荐图片与其它候选推荐图片之间的相似度，得到所述目标推荐图片集合对应的相似度集合；

若所述相似度集合中相似度的数量为1，或者所述相似度集合中相似度的数量大于等于2、且各所述相似度之间的差值绝对值小于或等于第二阈值，则将所述目标推荐图片集合中的任一候选推荐图片，确定为所述目标推荐图片；

若所述相似度集合中相似度的数量大于等于2、且各所述相似度之间的差值绝对值大于所述第二阈值，则将所述目标推荐图片集合中相同相似度的候选推荐图片归属至同一个分组，得到至少一个目标推荐图片子集；按照所述目标推荐图片子集内包括的候选推荐图片的数量，对所述至少一个目标推荐图片子集进行排序；将排序最高的目标推荐图片子集中的任一候选推荐图片，确定为所述目标推荐图片。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，若所述目标推荐图片子集为多个；将排序最高的目标推荐图片子集中的任一候选推荐图片，确定为所述目标推荐图片，包括：

针对各个目标推荐图片子集中的任一目标推荐图片子集，确定该目标推荐图片子集中包括的任一候选推荐图片所属候选媒体素材在N个候选媒体素材中的排名结果；根据各个候选推荐图片所属候选媒体素材在N个候选媒体素材中的排名结果，确定该目标推荐图片子集在所述各个目标推荐图片子集中的排名结果；

将排名最高的目标推荐图片子集中的任一目标推荐图片，确定为所述目标推荐图片。

8.根据权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，按照如下步骤确定候选推荐图片之间的相似度：

针对两个候选推荐图片中的一个候选推荐图片，从该候选推荐图片中提取图片指纹特征；

基于提取的图片指纹特征之间的相似度，确定两个候选推荐图片之间的相似度。

9.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标推荐词对应的N个候选媒体素材，包括：

根据所述目标推荐词获取对应的媒体素材；

按照相关度由大到小的顺序对所述媒体素材进行排名；

将前N个名次的所述媒体素材确定为所述目标推荐词对应的N个候选媒体素材。

10.根据权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述候选媒体素材包括候选视频，所述从所述N个候选媒体素材中提取M个候选推荐图片，包括：

将N个候选视频包括的全部候选图片确定为M个候选推荐图片；或者，

对所述N个候选视频中的任一候选视频按照预设截取时长和/或预设截取位置进行截取，得到截取后的候选视频，并将截取后的N个候选视频包括的全部候选图片确定为M个候选推荐图片；或者，

从所述N个候选视频中的任一候选视频包括的全部候选图片中提取关键帧候选图片，将提取的所述N个候选视频中的关键帧候选图片确定为M个候选推荐图片。

11.根据权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述候选媒体素材包括网页内容；按照如下步骤确定所述目标推荐词对应的N个候选媒体素材：

抓取与所述目标推荐词对应的N个网页内容；所述N个网页内容中携带有M个候选推荐图片；

按照如下步骤从所述N个候选媒体素材中提取M个候选推荐图片：

从所述N个网页内容中提取M个候选推荐图片。

12.一种信息推送的方法，其特征在于，所述方法包括：

接收目标推荐词和目标推荐图片；所述目标推荐图片为基于M个候选推荐图片之间的相似度，从各个所述候选推荐图片中确定的，其中，所述M个候选推荐图片提取自N个候选媒体素材，M大于或等于N，所述N个候选媒体素材是与所述目标推荐词对应的；所述目标推荐图片用于辅助选择所述目标推荐词，以基于所述目标推荐词发起搜索；所述候选媒体素材包括视频素材、网页素材、包含有图片的多媒体素材；

将所述目标推荐词和所述目标推荐图片进行关联展示。

13.一种信息推送的装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于确定目标推荐词；获取所述目标推荐词对应的N个候选媒体素材，从所述N个候选媒体素材中提取M个候选推荐图片；其中，M大于或等于N；所述候选媒体素材包括视频素材、网页素材、包含有图片的多媒体素材；

确定模块，用于基于所述候选推荐图片之间的相似度，从所述候选推荐图片中确定目标推荐图片；其中，所述目标推荐图片用于辅助选择所述目标推荐词，以基于所述目标推荐词发起搜索；

推送模块，用于将所述目标推荐词和所述目标推荐图片进行关联，发送给终端。

14.一种信息推送的装置，其特征在于，所述装置包括：

接收模块，用于接收目标推荐词和目标推荐图片；所述目标推荐图片为基于M个候选推荐图片之间的相似度，从各个所述候选推荐图片中确定的，其中，所述M个候选推荐图片提取自N个候选媒体素材，M大于或等于N，所述N个候选媒体素材是与所述目标推荐词对应的；所述目标推荐图片用于辅助选择所述目标推荐词，以基于所述目标推荐词发起搜索；所述候选媒体素材包括视频素材、网页素材、包含有图片的多媒体素材；

展示模块，用于将所述目标推荐词和所述目标推荐图片进行关联展示。

15.一种计算机设备，其特征在于，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当计算机设备运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1至12任一所述的信息推送的方法的步骤。

16.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至12任一所述的信息推送的方法的步骤。