054]若该情绪信息指示开心，则确定音乐类型为欢快；
[0055]若该情绪信息指示生气，则确定音乐类型为轻缓；
[0056]若该情绪信息指示惊讶，则确定音乐类型为抒情。
[0057]需说明的是，以上仅仅为示例，应当理解的是，其实现还可以包括其他的方式，在此不再赘述。
[0058](3)获取属于该音乐信息类型的音乐信息；
[0059]例如，可以在本地(即该音乐信息推荐装置所在的终端)获取属于该音乐信息类型的音乐信息，或者，也可以从服务器获取属于该音乐信息类型的音乐信息，比如，向服务器发送携带该音乐信息类型的信息获取请求，然后，接收服务器根据该信息获取请求返回的首乐?目息，等等。
[0060]其中，该音乐信息可以是音乐，比如歌曲、音乐电视(MTV，Music Televis1n)或视频，也可以是音乐相关的其他资讯。
[0061]可选的，为了进一步提高推荐的精准性，在获取音乐信息时，也可以将用户兴趣作为考量之一，比如，根据用户的兴趣标签确定用户的兴趣范围，然后，在该范围内，获取属于该音乐信息类型的音乐信息。即步骤“获取属于该音乐信息类型的音乐信息”之前，该音乐信息推荐方法还可以包括:
[0062]获取用户兴趣标签；
[0063]则此时，步骤“获取属于该音乐信息类型的音乐信息”具体可以为:在用户兴趣标签所指示的范围内，获取属于该音乐信息类型的音乐信息。
[0064](4)向用户推荐获取到的音乐信息。
[0065]例如，可以通过消息或弹窗等方式向用户推荐该音乐信息，比如歌曲或音乐资讯等，若该终端应用为电台，还可以直接播放该音乐信息，比如歌曲。
[0066]由上可知，本实施例采用在接收到用户的访问请求时，获取用户的脸部特征信息和眼球信息，根据该脸部特征信息和眼球信息确定用户的情绪信息，然后基于该情绪信息向用户推荐音乐信息；由于该方案在推荐音乐信息如歌曲时，可以充分考虑到用户当前的情绪，比如开心或悲伤等，因此，相对于现有仅仅依据用户的历史兴趣来进行推荐的方案而言，所推荐的信息会更加适合用户当前的状态，可以提高推荐的精准性，改善推荐效果，此夕卜，还可以增加其趣味性，提尚用户提尚。
[0067]实施例二、
[0068]根据实施例一所描述的方法，以下将举例作进一步详细说明。
[0069]在本实施例中，将以该音乐信息推荐装置具体可以集成在终端中，且音乐信息具体为音乐为例进行说明。其中，集成的方式可以有多种，比如，可以作为该终端一功能模块集成在终端中，也可以以软体的形式安装在终端中。
[0070]如图2所示，一种音乐信息推荐方法，具体流程可以如下:
[0071]201、终端接收到用户的访问请求时，获取用户的脸部特征信息和眼球信息。
[0072]例如，当确定用户打开音乐相关的终端应用，如音乐播放器或电台时，获取用户的脸部特征信息和眼球信息。
[0073]其中，该脸部特征信息可以包括用户的五官的特征信息，比如用户的嘴角是否向上、用户的嘴角是否向下、或用户的嘴巴是否张开、是否有泪水，等等。眼球信息可以包括瞳孔状态信息和眼睛动作信息，比如睁大眼睛或闭眼等。
[0074]202、终端分析该眼球信息，得到瞳孔状态信息和眼睛动作信息。
[0075]例如，具体可以调用信息分析进程，利用该信息分析进程对该眼球信息进行分析，分别得到瞳孔状态信息和眼睛动作信息，比如，可以确定瞳孔是放大状态还是缩小状态，以及是睁大眼睛还是闭上眼睛，等等。
[0076]203、终端基于该瞳孔状态信息和/或眼睛动作信息、以及脸部特征信息估算用户的情绪，得到情绪信息。
[0077]其中，估算的方式可以有多种，具体可以根据实际应用的需求进行设置，比如，可以如下:
[0078]若该瞳孔状态信息指示当前瞳孔小于预设瞳孔(即瞳孔处于缩小状态)，且该脸部特征信息指示用户的嘴角向下，则确定用户当前的情绪为悲伤，生成指示悲伤的情绪信息；和/或，
[0079]若该瞳孔状态信息指示当前瞳孔大于预设瞳孔(即瞳孔处于放大状态)，且该脸部特征信息指示用户的嘴角向上，则确定用户当前的情绪为开心，生成指示开心的情绪信息；和/或，
[0080]若该眼睛动作信息为眯眼，且该脸部特征信息指示用户的嘴角向上，则确定用户当前的情绪为开心，生成指示开心的情绪信息；和/或，
[0081]若该眼睛动作信息为睁大眼睛，且该脸部特征信息指示用户的嘴巴张开，则确定用户当前的情绪为惊讶，生成指示惊讶的情绪信息；和/或，
[0082]若该眼睛动作信息为闭眼，且该脸部特征信息指示用户的嘴角向下，则确定用户当前的情绪为悲伤，生成指示悲伤的情绪信息；和/或，
[0083]若该瞳孔状态信息指示当前瞳孔大于预设瞳孔，且眼睛动作信息为睁大眼睛，且该脸部特征信息指示用户的嘴角向下，则确定用户当前的情绪为生气，生成指示生气的情绪信息。
[0084]其中，预设瞳孔指的是该用户在正常状态下的瞳孔大小，可以预先设置在该音乐信息推荐装置中。
[0085]此外，除了上述估算情绪信息的方式之外，也可以将该用户的喜怒哀乐等情绪所对应的瞳孔状态信息、眼睛动作信息、以及脸部特征信息等信息进行预存，以作为校验样本，然后，在需要估算用户的情绪信息时，将用户当前的瞳孔状态信息、眼睛动作信息、以及脸部特征信息等与该校验样本进行匹配，将最为接近的一种校验样本所对应的情绪作为相应的情绪信息，等等，在此不再赘述。
[0086]204、终端获取预置推荐策略，并根据该预置推荐策略，确定与该情绪信息对应的音乐信息类型。
[0087]其中，该推荐策略可以根据实际应用的需求或用户的喜好进行设置，比如，可以设置当用户悲伤时，为其推荐较为轻缓的音乐，当用户开心时，为其推荐较为欢快的音乐，当用户生气时，向其推荐较为明快的音乐，以平复其心情，而当用户惊讶时，为其推荐较为抒情的音乐，等等，即步骤“确定与该情绪信息对应的音乐信息类型”具体可以如下:
[0088]若该情绪信息指示悲伤，则确定音乐类型为轻缓；
[0089]若该情绪信息指示开心，则确定音乐类型为欢快；
[0090]若该情绪信息指示生气，则确定音乐类型为明快；
[0091]若该情绪信息指示惊讶，则确定音乐类型为抒情。
[0092]需说明的是，上述仅仅为示例，应当理解的是，也可以根据用户的喜好设置其他的推荐策略，比如，在用户悲伤时，为其推荐较为明快的音乐，等等。此外，还需说明的是，音乐类型除了可以按照明快、欢快、轻缓和抒情等划分方式之外，也可以按照其他的划分方式来进行推荐，比如，可以设置在用户处于某种情绪时，为其推荐某种具体音乐形式，比如爵士、流行歌曲等的音乐信息，或者，也可以推荐某部分歌星的音乐，等等，具体可由用户根据自身的喜欢进行设置，在此不再赘述。
[0093]205、终端获取用户兴趣标签。
[0094]其中，该兴趣标签可以是用户设置的，例如，用户可以预先为自己选择兴趣标签，比如爵士、流行音乐或摇滚等，或者也可以是中文或外文，等等，合作而和，该兴趣标签也可以根据用户的行为数据估算而得到，具体的估算方法可参见现有技术，在此不再赘述。
[0095]206、终端在用户兴趣标签所指示的范围内，获取属于该音乐信息类型的音乐。
[0096]例如，可以从本地(即该终端)确定用户兴趣标签所指示的范围内，然后从该范围内获取属于该音乐信息类型的音乐，或者，也可以从服务器获取属于该音乐信息类型的音乐，比如，向服务器发送携带该音乐信息类型的信息获取请求，然后，接收由服务器根据该信息获取请求，在用户兴趣标签所指示的范围内获取相应的音乐，并返回给终端，等等。
[0097]比如，若用户的兴趣标签为“流行音乐”，则当用户悲伤时，可以从“流行音乐”所对应的音乐库中挑选较为轻缓的音乐推荐给用户，而当用户生气时，则可以从流行音乐中挑选较为明快的音乐推荐给用户，等等。
[0098]207、终端向用户推荐获取到的音乐。
[0099]例如，终端可以通过消息向用户推荐该音乐，也可以通过弹窗等方式向用户推荐该音乐，此外，若该终端应用为电台，还可以直接播放该音乐，等等。
[0100]由上可知，本实施例的终端在接收到用户的访问请求时，可以获取用户的脸部特征信息和眼球信息，然后根据该脸部特征信息和眼球信息确定用户的情绪信息，比如确定用户是悲伤、开心还是生气，等等，再然后，基于该情绪信息向用户推荐相应的音乐，比如在悲伤时向用户推荐轻缓的音乐，在开心时推荐较为明快的音乐，等等；由于该方案在推荐音乐信息如歌曲时，可以充分考虑到用户当前的情绪，比如开心或悲伤等，因此，相对于现有仅仅依据用户的历史兴趣来进行推荐的方案而言，所推荐的信息会更加适合用户当前的状态，可以提高推荐的精准性，改善推荐效果，此外，还可以增加其趣味性，提高用户提高。
[0101]实施例三、
[0102]为了更好地实施以上