一种个性化推荐方法与系统的制作方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及机器学习领域，特别是涉及一种个性化推荐方法与系统。
【背景技术】
[0002]随着互联网技术的飞速发展，各种各样的应用平台和社交服务软件的出现，数据量日益增大，出现了所谓的信息超载问题，信息量的过大影响了人们的学习与工作的效率，为了解决这个难题，个性化推荐系统应运而生。
[0003]个性化推荐系统通过分析用户的行为，发现用户的个性化需求、兴趣等，然后将用户感兴趣的信息、产品推荐给用户。推荐系统主要依赖于大数据、数据挖掘和机器学习的算法。
[0004]尽管现在的搜索引擎功能日渐增多，以Google、百度为代表的各大搜索引擎不仅可以让用户通过输入关键词找到自己需要的信息，而且已经推出了根据图像进行搜索的功能。但是，如果用户无法准确描述自己需求的关键词，那么基于关键词的搜索就事倍功半了，目前还不能基于图像的搜索功能满足用户个性化的需求。
【发明内容】
[0005]有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种个性化推荐方法与系统，可以根据用户上传的图片进行个性化的UI配置推荐。
[0006]为实现上述目的，本发明提供了一种个性化推荐方法，包括:
[0007]获取用户上传的目标图像；
[0008]根据所述目标图像进行分析获取用户信息；
[0009]根据所述用户信息获取对应的关联规则，得到关联偏好后的用户偏好信息；
[0010]根据所述用户偏好信息在预设数据集中匹配相似度高于预设阈值的目标UI信息;
[0011]将所述目标UI信息向用户进行推送。
[0012]优选地，所述用户信息包括:
[0013]用户基本信息、图像信息和用户兴趣信息。
[0014]优选地，所述用户兴趣信息包括:
[0015]用户的偏好颜色、用户的偏好形状和用户的偏好风格。
[0016]优选地，所述目标UI信息包括UI样式信息和UI组件信息。
[0017]本发明还提供了一种个性化推荐系统，包括:
[0018]图像获取模块，用于获取用户上传的目标图像；
[0019]用户信息获取模块，用于根据所述目标图像进行分析获取用户信息；
[0020]偏好信息获取模块，用于根据所述用户信息获取对应的关联规则，得到关联偏好后的用户偏好信息；
[0021]匹配模块，用于根据所述用户偏好信息在预设数据集中匹配相似度高于预设阈值的目标UI信息;
[0022]推送模块，用于将所述目标UI信息向用户进行推送。
[0023]优选地，所述用户信息包括:
[0024]用户基本信息、图像信息和用户兴趣信息。
[0025]优选地，所述用户兴趣信息包括:
[0026]用户的偏好颜色、用户的偏好形状和用户的偏好风格。
[0027]优选地，所述目标UI信息包括UI样式信息和UI组件信息。
[0028]应用本发明提供的一种个性化推荐方法与系统，获取用户上传的目标图像；根据所述目标图像进行分析获取用户信息；根据所述用户信息获取对应的关联规则，得到关联偏好后的用户偏好信息；根据所述用户偏好信息在预设数据集中匹配相似度高于预设阈值的目标信息；将所述目标信息向用户进行推送，可以通过用户上传的图片进行用户偏好分析，得到符合用户个性化需求的UI信息推送给用户，实现用户个性化配置UI的需求。
【附图说明】
[0029]为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0030]图1为本发明一种个性化推荐方法实施例的流程图；
[0031]图2为本发明一种个性化推荐方法实施例的原理示意图；
[0032]图3为本发明一种个性化推荐系统的结构示意图。
【具体实施方式】
[0033]下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0034]本发明提供了一种个性化推荐方法，图1示出了本发明个性化推荐方法实施例的流程图，包括:
[0035]步骤S101:获取用户上传的目标图像；
[0036]首先获取用户上传的图像，作为目标图像。
[0037]步骤S102:根据所述目标图像进行分析获取用户信息；
[0038]根据用户上传的图像，利用机器学习、图像处理等知识分析用户的信息，包括:用户基本信息、图像信息和用户兴趣信息等，例如用户上传了本人某一次旅游的照片(海滩照)，可通过分析得到该用户基本信息，如年龄段，性别等；分析得到图像信息如颜色，形状，图片风格(轻松、严谨等)，分析得知用户兴趣信息，如该用户喜欢去自然风景区(海边)，还可包括其他信息:除了用户以外的其人、物的信息，如用户的朋友、用户的宠物等。
[0039]步骤S103:根据所述用户信息获取对应的关联规则，得到关联偏好后的用户偏好信息；
[0040]如上例所述，将将用户喜好与海边相关联，建立关联规则，系统自动记录关联后的用户偏好信息。可进一步，将此次用户的数据存入数据库(大数据集)。
[0041]步骤S104:根据所述用户偏好信息在预设数据集中匹配相似度高于预设阈值的目标UI信息；
[0042]根据用户偏好信息在数据库(大数据集)中匹配相似度高的UI信息，所述目标UI (User Interface)用户界面信息可具体包括UI样式信息和UI组件信息，如分析出用户喜爱购物，UI组件信息可包括购物类型的app等。
[0043]步骤S105:将所述目标UI信息向用户进行推送。
[0044]将UI样式信息或UI组件信息推荐给用户，方便用户进行个性化的UI设置。
[0045]本实施例的原理示意图如图2所示。
[0046]应用本实施例提供的一种个性化推荐方法，获取用户上传的目标图像；根据所述目标图像进行分析获取用户信息；根据所述用户信息获取对应的关联规则，得到关联偏好后的用户偏好信息；根据所述用户偏好信息在预设数据集中匹配相似度高于预设阈值的目标信息；将所述目标信息向用户进行推送，可以通过用