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。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,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。
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。
4.根据权利要求3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。
5.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。
6.一种佩戴物推荐装置,其特征在于,所述方装置包括: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。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,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。
8.根据权利要求7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。
9.根据权利要求8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。
10.根据权利要求6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。
11.一种电子设备,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5中任一项所述的佩戴物推荐方法。
12.一种存储介质,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5中任一项所述的佩戴物推荐方法。