具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对申请的具体技术方案做进一步详细描述。以下实施例用于说明本申请，但不用来限制本申请的范围。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请。本文所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。

本申请实施例的信息推荐方法可应用于图1所示的信息推荐系统100，如图1所示，该信息推荐系统100包括：服务器10和客户端20。其中，服务器10和客户端20之间通过网络30进行通信。

本申请实施例提供的信息推荐方法应用于推荐设备，推荐设备可为服务器10，也可为客户端20。

所述推荐设备确定至少一个待推荐对象中每一个待推荐对象的推荐参数；所述推荐参数包括：所述用户浏览所述待推荐对象的情况下的生物特征；根据所述每一个待推荐对象对应的推荐参数确定所述待推荐对象的推荐值；所述推荐值与所述生物特征对应的第一权重相关，所述第一权重表征用户对在生物特征的条件下浏览的对象的感兴趣程度；基于每一个待推荐对象的推荐值，从所述至少一个待推荐对象中确定推荐对象。

在推荐设备为服务器10的情况下，服务器10将该推荐对象通过网络30发送至客户端20，由客户端20向用户展示推荐对象。

在推荐设备为客户端20的情况下，客户端20直接向用户展示推荐对象。

在实际应用中，推荐系统中还包括穿戴设备，所述穿戴设备能够检测用户的生物特征，且将检测的生物特征发送至推荐设备。

下面通过附图及具体实施例对本发明做进一步的详细说明。

图2为本申请实施例提供的一种信息推荐方法的实现流程示意图，该方法应用于推荐设备，如图2所示，该方法可以包括如下步骤：

S201、确定至少一个待推荐对象中每一个待推荐对象的推荐参数。

其中，所述推荐参数包括：所述用户浏览所述待推荐对象的情况下的生物特征。

生物特征可以包括：脉搏、心跳、脑电波、面部表情等中的一个或多个，由穿戴设备检测得到，其中，穿戴设备可以包括：移动手环、脑电波追踪仪器等中的一个或多个。

待推荐对象可以包括：商品、广告和新闻等。

在一示例中，当待推荐对象为商品时，用户在浏览商品，即待推荐对象时，推荐设备可以通过穿戴设备确定用户在浏览每一个待推荐对象时产生的生物特征。

本申请实施例中，穿戴设备检测用户的生物特征，并将检测的生物特征发送至推荐设备，使得推荐设备得到用户在浏览一个待推荐对象时的生物特征。

以穿戴设备为移动手环为例，用户佩戴移动手环浏览APP中的每一个待推荐对象时，移动手环在用户的浏览过程中监测脉搏、心跳等生物特征，再将监测到的生物特征发送至推荐设备，推荐设备接收移动手环发送的生物特征，从而可以使得推荐设备确定用户在浏览每一个待推荐对象时产生的脉搏、心跳生物特征。

本申请实施例中，待推荐对象的数量可为多个，推荐设备可获取每一待推荐对象的生物特征。

在一示例中，APP中显示有3个待推荐对象，这3个待推荐对象，包括：待推荐对象A、待推荐对象B和待推荐对象C，生物特征为脉搏，用户在浏览待推荐对象A时，推荐设备确定用户在浏览待推荐对象A时产生的脉搏为60次/分，用户在浏览待推荐对象B时，推荐设备确定用户在浏览待推荐对象B时产生的脉搏为70次/分，用户在浏览待推荐对象C时，推荐设备确定用户在浏览待推荐对象C时产生的脉搏为80次/分。

本申请实施例中，推荐参数还可以包括：点击量，加购量等其他信息。本申请实施例对推荐参数包括的内容不进行任何限定。

在实际应用中，推荐设备记录用户对待推荐对象的交互行为，得到交互数据，其中，交互行为可包括：点击、加购、收藏、分享、购买等。推荐设备在得到各待推荐对象的交互数据后，将交互数据保存在数据库中，这样，当用户再次浏览待推荐对象的过程中，推荐设备可将交互数据和用户浏览待推荐对象时的生物特征作为推荐参数。

S202、根据所述每一个待推荐对象对应的推荐参数确定所述待推荐对象的推荐值。

所述推荐值与所述生物特征对应的第一权重相关，所述第一权重表征用户对在生物特征的条件下浏览的对象的感兴趣程度。其中，第一权重越大，则表征用户对在生物特征的条件下浏览的对象的感兴趣程度越高，相应的，第一权重越小，则表征用户对在生物特征的条件下浏览的对象的感兴趣程度越低。

其中，在推荐参数仅包括生物特征的情况下，推荐设备可以根据一个待推荐对象的生物特征对应的第一权重确定该待推荐对象的推荐值。

在一示例中，生物特征包括：脉搏，待推荐对象包括：待推荐对象A，在脉搏为60次/分的情况下，与该60次/分对应的第一权重为0.3，当用户在浏览待推荐对象A时，推荐设备确定的用户在浏览该待推荐对象A时产生的脉搏为60次/分时，此时推荐设备可以根据60次/分，确定与该60次/分对应的第一权重为0.3，并根据该0.3，确定待推荐对象A的推荐值为0.3。

本申请实施例中，在推荐参数包括多种的情况下，可以基于各推荐参数对应的权重，确定待推荐对象的推荐值。

以推荐参数包括生物特征、点击量和加购量为例，可以根据生物特征对应的第一权重、点击量对应的权重，以及加购量对应的权重确定待推荐对象的推荐值。

在一示例中，推荐参数包括：脉搏为70次/分、点击量为20和加购量为30，待推荐对象包括：待推荐对象B，70次/分对应的第一权重为0.4，点击量为20对应的权重为0.2，加购量为30对应的权重为0.3，推荐设备可以根据脉搏70次/分对应的第一权重0.4、点击量20对应的权重0.2和加购量30对应的权重0.3，确定用户在浏览待推荐对象B时的推荐值。

S203、基于所述每一个待推荐对象的推荐值，从所述至少一个待推荐对象中确定推荐对象。

本申请实施例中，推荐设备可以将推荐值满足推荐条件的待推荐对象确定为推荐对象。

推荐条件可以包括：推荐值在阈值范围内。本申请实施例对阈值范围不进行任何限定。

在一示例中，待推荐对象包括：待推荐对象D、待推荐对象E和待推荐对象F，其中，待推荐对象D的推荐值为50，待推荐对象E的推荐值为30，待推荐对象F的推荐值为70，阈值范围为60至80，由于阈值范围为60至80，因此，推荐设备可以基于待推荐对象D的推荐值50、待推荐对象E的推荐值30和待推荐对象F的推荐值70，从这三个待推荐对象中确定待推荐对象F为待推荐对象F。

本申请实施例中，推荐条件还可以包括：至少一个推荐值中的最大的推荐值。

在一示例中，待推荐对象包括：待推荐对象H、待推荐对象I和待推荐对象G，其中，待推荐对象H的推荐值为60，待推荐对象I的推荐值为70，待推荐对象G的推荐值为80，由于待推荐对象G的推荐值80是这三个待推荐对象中最大的，因此，推荐设备可以从这三个待推荐对象中确定待推荐对象G为推荐对象。

本申请实施例提供一种信息推荐方法，确定至少一个待推荐对象中每一个待推荐对象的推荐参数；所述推荐参数包括：所述用户浏览所述待推荐对象的情况下的生物特征；根据所述每一个待推荐对象对应的推荐参数确定所述待推荐对象的推荐值；所述推荐值与所述生物特征对应的第一权重相关，所述第一权重表征用户对在生物特征的条件下浏览的对象的感兴趣程度；再基于每一个待推荐对象的推荐值，从所述至少一个待推荐对象中确定推荐对象。这样，在确定推荐对象的过程中，基于每一个待推荐对象的推荐值，从至少一个待推荐对象中确定推荐对象，由于推荐值与生物特征对应的第一权重相关的，且所述第一权重表征的是用户在生物特征的条件下浏览的对象的感兴趣程度，因此，在用户浏览待推荐对象的过程中，可以基于用户的生物特征向用户提供推荐对象，从而可以提高个性化推荐结果的精确度。

在一些实施例中，如图3所示，上述S201之前，所述方法还包括以下步骤：

S301、确定至少一个第一参考对象中每一所述第一参考对象的第二权重；

所述第二权重表征所述用户对所述第一参考对象的感兴趣程度。其中，第二权重越大，则表征用户对第一参考对象的感兴趣程度越高，相应的，第二权重越小，则表征用户对第一参考对象的感兴趣程度越低。

这里，第一参考对象为用于确定第一权重所显示的对象。

S302、确定所述至少一个第一参考对象中每一所述第一参考对象对应的生物特征；

S303、对于每一生物特征，确定所述至少一个第一参考对象中与所述生物特征对应的至少一个目标对象，根据所述至少一个目标对象的第二权重，确定所述生物特征对应的第一权重。

在一示例中，至少一个第一参考对象包括：SKU₁、SKU₂、SKU₃、SKU₄和SKU₅；SKU₁对应的脉搏为60次/分，SKU₂对应的脉搏为60次/分，SKU₃对应的脉搏为60次/分，SKU₄对应的脉搏为90次/分，SKU₅对应的脉搏为100次/分；对于脉搏60次/分，推荐设备可以从这5个第一参考对象中，确定与该60次/分对应的目标对象为SKU₁、SKU₂和SKU₃，并根据SKU₁的第二权重为0.4，SKU₂的第二权重为0.5，SKU₃的第二权重为0.6确定该60次/分对应的第一权重。

本申请实施例中，对于一个生物特征，推荐设备根据各目标对象的第二权重以及各目标对象对应的系数，确定该生物特征对应的第一权重。其中，各第二权重对应的系数可为根据实际需求进行设定。

当各第二权重的系数相等且系数之和为1时，则基于各目标对象的第二权重得到的第一权重为第二权重的均值。

在一示例中，根据生物特征为脉搏60次/分确定的至少一个目标对象包括：SKU₄和SKU₅；SKU₄的第二权重为0.7，SKU₅的第二权重为0.8，SKU₄的第二权重所占的比例为1/2，SKU₅的第二权重所占的比例为1/2；对于生物特征为脉搏60次/分，推荐设备可以根据SKU₄的第二权重0.7，该第二权重0.7所占的比例1/2，SKU₅的第二权重0.8，该第二权重0.8所占的比例1/2，确定与该80次/分对应的第一权重为0.75。

上述示例中，第一权重和第二权重的取值范围为0至1，在实际应用中，第一权重和第二权重的取值范围不进行任何限定，且第一权重和第二权重的取值范围可相同，也可不同。

在一些实施例中，上述S301，包括：

确定与用户存在交互行为的至少一个第二参考对象；对于所述至少一个第一参考对象中每一所述第一参考对象，根据所述至少一个第二参考对象中每一第二参考对象与所述第一参考对象的相关性，确定所述第一参考对象的第二权重。

这里，至少一个第二参考对象为用于确定第二权重所显示的对象。

本申请实施例中，用户在浏览至少一个第一参考对象时，推荐设备确定用户在浏览至少一个第一参考对象时的生物特征，如果用户点击了至少一个第一参考对象中的其中一个参考对象，那么用户点击的这个参考对象即为第二参考对象。

这里，对于至少一个第一参考对象中每一第一参考对象，对于至少一个第二参考对象中每一第二参考对象，第二参考对象与第一参考对象的相关性用于表征第二参考对象与第一参考对象是否相关，第二参考对象与第一参考对象相同、第二参考对象与第一参考对象的类别相近或属于同一类别等用于表征第二参考对象与第一参考对象的相关性程度。

在一示例中，若第二参考对象与第一参考对象相同，则第二参考对象与第一参考对象的相关性程度为高等；若第二参考对象与第一参考对象属于同一类别，则第二参考对象与第一参考对象的相关性程度为中等；若第二参考对象与第一参考对象的类别相近，则第二参考对象与第一参考对象的相关性程度低等。

本申请实施例不对相关性程度的取值范围进行限定，例如，高等的取值范围为0.8至1，中等的取值范围为0.6至0.8，低等的取值范围为0.5至0.6。

在一示例中，若第二参考对象和第一参考对象均为连衣裙，则可确定第二参考对象和第一参考对象相同，二者的相关性程度为高等。

在一些实施例中，根据所述至少一个第二参考对象中每一第二参考对象与所述第一参考对象的相关性，确定所述第一参考对象的第二权重，包括：

根据所述第二参考对象与所述第一参考对象的相关性程度对应的取值，确定所述第一参考对象的第二权重。

在一示例中，若第二参考对象与所述第一参考对象的相关性程度对应的取值为1，则确定第一参考对象的第二权重为1。

在一些实施例中，所述确定所述至少一个第一参考对象中每一所述第一参考对象对应的生物特征，包括：

确定每一所述第一参考对象的浏览时间；确定每一所述生物特征的获取时间；对于所述至少一个第一参考对象中每一所述第一参考对象，根据所述浏览时间和所述获取时间，确定所述第一参考对象对应的生物特征。

这里，用户在浏览第一参考对象时，客户端记录当前的时间，得到第一参考对象的浏览时间；移动手环记录当前的时间，得到生物特征的获取时间。

在推荐设备为服务器的情况下，如果是客户端得到第一参考对象的浏览时间后，那么客户端可以将该浏览时间发送至服务器；如果是移动手环得到生物特征的获取时间，那么移动手环可以将该获取时间发送至服务器。

在推荐设备为客户端的情况下，如果是客户端得到第一参考对象的浏览时间，那么客户端可以直接确定该浏览时间；如果是移动手环得到生物特征的获取时间，那么移动手环可以将该获取时间发送至客户端。

本申请实施例中，在至少一个第一参考对象包括5个第一参考对象的情况下，推荐设备根据浏览时间和获取时间，从这5个第一参考对象中，确定每一个第一参考对象对应的生物特征。

在浏览时间和获取时间相同的情况下，推荐设备根据相同的浏览时间和获取时间，从第一参考对象对应的生物特征。

在一示例中，第一参考对象为SKU₁，SKU₁的浏览时间为10：00，SKU₁的获取时间为10：00，SKU₁的生物特征为脉搏70次/分，由于SKU₁的浏览时间和获取时间相同，因此，推荐设备可以确定的生物特征为70次/分。

在浏览时间和获取时间的差值小于时间差阈值的情况下，推荐设备可以根据浏览时间和获取时间，确定第一参考对象对应的生物特征。

在一示例中，第一参考对象为SKU₂，SKU₂的浏览时间为11:00，脉搏1的获取时间为11：01，脉搏2的获取时间为11：05，时间差阈值为2分钟，由于11:00和11:01的时间差1分钟小于2分钟，因此，脉搏1是SKU₂对应的生物特征；11:00和11:05的时间差5分钟大于2分钟，因此，脉搏2不是SKU₂对应的生物特征。

对于同一第一参考对象，在确定有多个获取时间的情况下，推荐设备可以将最后一次获取时间所对应的生物特征作为第一参考对象对应的生物特征。

在一示例中，第一参考对象为SKU₃，第一次获取时间为11：02，获取的生物特征为70次/分，第二次获取时间为11：06，获取的生物特征为80次/分，由于最后一次获取时间为11:06，因此，推荐设备可以将获取时间11:06对应的生物特征80次/分作为SKU₃的生物特征。

对于同一参考对象，在确定有多个获取时间的情况下，推荐设备还可以分别将每一次获取时间对应的生物特征作为第一参考对象对应的生物特征。

在一示例中，第一参考对象为SKU₄，第一次获取时间为11：03，获取的生物特征为70次/分，第二次获取时间为11：07，获取的生物特征为80次/分，推荐设备可以分别将第一次获取时间11：03对应的生物特征70次/分作为SKU₄的生物特征和将第二次获取时间11：07对应的生物特征80次/分作为SKU₄的生物特征。

在一些实施例中，所述方法还包括：

确定所述用户的视线投射在屏幕上的位置；基于所述位置确定所述第一参考对象。

这里，推荐设备可以通过安装在摄像头和眼动跟踪仪，确定用户的视线投射在屏幕上的位置。这里，推荐设备采集用户浏览第一参考对象时的图像，并基于采集的图像来确定当前视线投射在屏幕上的位置，也可基于眼动跟踪仪追踪视线投射在屏幕上的位置。

本申请实施例中，一个位置可以对应一个第一参考对象，推荐设备可以基于用户的视线投射在屏幕上的位置，确定第一参考对象。

在一些实施例中，所述方法还包括：采集图像；所述图像中包括所述用户的眼睛；基于视线追踪模型对所述图像进行分析，确定所述用户的视线投射在所述屏幕上的位置。

本申请实施例中，推荐设备可以基于视线追踪模型，对包括用户的眼睛的图像进行分析，确定用户的视线投射在屏幕上的位置。

在一些实施例中，视线追踪模型的建立过程为：获取一个训练集合，该训练集合中包括图像和标签，该标签用于表示图像中包括的眼睛的实际位置，视线追踪模型对训练集合中包括的图像进行分析，得到眼睛的预测位置，视线追踪模型根据实际位置和预测位置，不断的对训练集合中包括的图像进行训练，从而确定视线追踪模型。

在一些实施例中，在上述S203之后，所述方法还包括：

接收针对所述推荐对象的交互信息；基于所述交互信息，确定所述用户对所述推荐对象的感兴趣程度；根据所述感兴趣程度，对所述生物特征对应的第一权重进行更新。

在一示例中，如果用户点击推荐对象了，那么可以确定用户对该推荐对象的感兴趣程度高；相应的，如果用户未点击推荐对象，那么可以确定用户对该推荐对象的感兴趣程度低。

本申请实施例中，如果用户对推荐对象感兴趣，那么可以增加生物特征对应的第一权重；相应的，如果用户对推荐对象不感兴趣，那么可以减小生物特征对应的第一权重。

在一示例中，生物特征对应的第一权重为0.4，如果用户对推荐对象感兴趣，那么可以将0.4增加为0.5；如果用户对推荐对象不感兴趣，那么可以将0.4减小为0.3。

本申请实施例提供的信息推荐方法，可以基于视线跟踪及用户心跳等用户生物特征波动反馈，判断用户兴趣，获取用户的隐性反馈，拓展用户兴趣特征，提升个性化推荐结果的精准性。

如图4所示，本申请实施例提供的信息推荐方法包括如下步骤：

S401、客户端利用视线跟踪，确定用户当前浏览的商品。

在用户使用手机过程中，将深度学习技术应用于视线跟踪任务中，使得用户可以不借助眼动跟踪仪等其他的硬件设备，仅依靠手机前置摄像头拍摄到的用户操作手机照片的图片，利用纯软件的方式预测用户视线在手机屏幕上的聚焦位置，知晓用户当前浏览到的商品。

这里，可以利用终端设备中的前置摄像头，记录用户的视线跟踪，利用视线跟踪，并基于深度学习网络模型，确定用户当前浏览的商品。

在一示例中，用户在浏览商品A时，该用户的眼睛可能会向上转动，此时，前置摄像头记录用户的眼睛的向上转动，即视线跟踪，并基于深度学习网络模型，从该深度学习网络模型中，确定用户的眼睛向上转动时所对应的位置是什么，再基于该位置与商品的对应关系，确定用户当前浏览的商品是什么。

S402、客户端获取用户生物反馈信息。

这里，可以利用移动手环等硬件穿戴设备，获取用户脉搏、心跳等生物反馈信息的波动数据，再将获取的生物反馈信息的波动数据发送至客户端。

S403、客户端将所述用户浏览的商品与所述生物反馈信息进行关联。

这里，用户在浏览商品时，移动手环将同步记录用户在浏览商品时产生的生物反馈信息，并将记录的生物反馈信息发送至客户端，客户端在接收到生物反馈信息后，将用户浏览的商品与生物反馈进行关联，也就是说，用户浏览的商品与用户浏览商品时的生物反馈信息一一对应。

将用户视线跟踪到商品的时间与用户产生脉搏、心跳等生物反馈的波动信息进行关联，确定用户是在浏览到哪个商品时，对应什么样波段的生物反馈信息。记录下X系列商品X＝{SKU₁，KU₂，…，SKU_n}出现时，发生的生物反馈信息S＝{S₁，S₂，…，S_n}的变化。

S404、客户端进行兴趣信号识别。

这里，客户端记录下X系列商品中用户最后发生交互行为如点击、收藏、加购、购买、分享等的商品并赋予商品不同的用户行为兴趣分值，将商品的用户行为兴趣分值与用户浏览X系列商品时的生物反馈信息S进行融合，按照用户兴趣分值的高低，来定义其对应的生物反馈信息值S＝{S₁，S₂，…，S_n}所匹配的用户兴趣，得到用户生物反馈信息的用户兴趣分值。

S405、客户端根据所述生物反馈信息，为所述用户的兴趣建模。

这里，客户端将用户浏览不同商品的脉搏、心跳波动等生物反馈信息的权重作为用户特征，根据代表的用户兴趣的强弱引入最终的商品个性化推荐模型，如可根据该特征进行相似相关推荐，如用户看到连衣裙时生物反馈信息的兴趣分值最高，则为用户推荐更多的连衣裙及连衣裙搭配的商品，引入最终的商品个性化推荐模型。

S406、客户端为所述用户进行个性化推荐。

这里，在建立商品个性化推荐模型后，可以根据该商品个性化推荐模型，为用户进行个性化推荐。

根据用户生物反馈信息兴趣信号的权重大小进行个性化推荐，观察用户商品兴趣信号作为变量的个性化推荐实验，是否对实验结果有正向作用，并不断优化训练模型精准性，如当前用户生物反馈信息兴趣信号的权重在商品个性化推荐模型为0.5，实验效果有轻微负向，则可考虑将权重调整为0.3。

本申请实施例中，可以利用用户的脑电波、面部表情等其他可以收集到的生物特征，在看到不同商品时的变化，作为用户的兴趣特征，引入个性化推荐模型，以补充从用户开始浏览商品，到用户最终与商品产生主动交互行为之前用户反馈的缺失，以提升个性化推荐的精准性。

图5为本申请实施例提供的一种信息推荐装置，如图5所示，该信息推荐装置500包括：

第一确定单元501，用于确定至少一个待推荐对象中每一个待推荐对象的推荐参数；所述推荐参数包括：所述用户浏览所述待推荐对象的情况下的生物特征；

第二确定单元502，用于根据所述每一个待推荐对象对应的推荐参数确定所述待推荐对象的推荐值；所述推荐值与所述生物特征对应的第一权重相关，所述第一权重表征用户对在生物特征的条件下浏览的对象的感兴趣程度；

第三确定单元503，用于基于所述每一个待推荐对象的推荐值，从所述至少一个待推荐对象中确定推荐对象。

在一些实施例中，所述信息推荐装置还包括：

处理单元，用于确定至少一个第一参考对象中每一所述第一参考对象的第二权重；所述第二权重表征所述用户对所述第一参考对象的感兴趣程度；

所述处理单元，还用于确定所述至少一个第一参考对象中每一所述第一参考对象对应的生物特征；

所述处理单元，还用于对于每一生物特征，确定所述至少一个第一参考对象中与所述生物特征对应的至少一个目标对象，根据所述至少一个目标对象的第二权重，确定所述生物特征对应的第一权重。

在一些实施例中，所述处理单元，还用于确定与用户存在交互行为的至少一个第二参考对象；

所述处理单元，还用于对于所述至少一个第一参考对象中每一所述第一参考对象，根据所述至少一个第二参考对象中每一第二参考对象与所述第一参考对象的相关性，确定所述第一参考对象的第二权重。

在一些实施例中，所述处理单元，还用于确定每一所述第一参考对象的浏览时间；

所述处理单元，还用于确定每一所述生物特征的获取时间；

所述处理单元，还用于对于所述至少一个第一参考对象中每一所述第一参考对象，根据所述浏览时间和所述获取时间，确定所述第一参考对象对应的生物特征。

在一些实施例中，所述处理单元，还用于确定所述用户的视线投射在屏幕上的位置；所述处理单元，还用于基于所述位置确定所述第一参考对象。

在一些实施例中，信息推荐装置500还包括：采集单元，用于采集图像；所述图像中包括所述用户的眼睛；所述处理单元，还用于基于视线追踪模型对所述图像进行分析，确定所述用户的视线投射在所述屏幕上的位置。

在一些实施例中，如图5所示，所述信息推荐装置500还包括：接收单元和更新单元；

所述接收单元，用于接收针对所述推荐对象的交互信息；

所述处理单元，还用于基于所述交互信息，确定所述用户对所述推荐对象的感兴趣程度；

所述更新单元，用于根据所述感兴趣程度，对所述生物特征对应的第一权重进行更新。

需要说明的是，本申请实施例提供的推荐装置所包括的各单元，可以通过电子设备中的处理器来实现；当然也可通过具体的逻辑电路实现；在实施的过程中，处理器可以为中央处理器(CPU，Central Processing Unit)、微处理器(MPU，Micro Processor Unit)、数字信号处理器(DSP，Digital Signal Processor)或现场可编程门阵列(FPGA，Field-Programmable Gate Array)等。

以上装置实施例的描述，与上述方法实施例的描述是类似的，具有同方法实施例相似的有益效果。对于本申请装置实施例中未披露的技术细节，请参照本申请方法实施例的描述而理解。

需要说明的是，本申请实施例中，如果以软件功能模块的形式实现上述的推荐方法，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。基于这样的理解，本申请实施例的技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献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)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read OnlyMemory，ROM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。这样，本申请实施例不限制于任何特定的硬件和软件结合。

本申请实施例还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述实施例中提供的推荐方法。其中，该电子设备可为客户端，也可为服务端。

本申请实施例提供一种存储介质，也就是计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中提供的推荐方法。

这里需要指出的是：以上存储介质和设备实施例的描述，与上述方法实施例的描述是类似的，具有同方法实施例相似的有益效果。对于本申请存储介质和设备实施例中未披露的技术细节，请参照本申请方法实施例的描述而理解。

需要说明的是，图6为本申请实施例电子设备的一种硬件实体示意图，如图6所示，所述电子设备600包括：一个处理器601、至少一个通信总线602、至少一个外部通信接口604和存储器605。其中，通信总线602配置为实现这些组件之间的连接通信。在一示例中，电子设备600还包括：用户接口603、其中，用户接口603可以包括显示屏，外部通信接口604可以包括标准的有线接口和无线接口。

存储器605配置为存储由处理器601可执行的指令和应用，还可以缓存待处理器601以及电子设备中各模块待处理或已经处理的数据(例如，图像数据、音频数据、语音通信数据和视频通信数据)，可以通过闪存(FLASH)或随机访问存储器(Random Access Memory，RAM)实现。

应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本申请的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一些实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定的特征、结构或特性可以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。应理解，在本申请的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，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，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。

上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，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全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

或者，本申请上述集成的单元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。基于这样的理解，本申请实施例的技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献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)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本申请的实施方式，但本申请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申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。