個性化商品推薦系統技術方案

本發明專利技術公開了一種個性化商品匹配推薦系統，包括：智能推薦終端以及與所述智能推薦終端相連的顯示屏及攝像頭；所述智能推薦終端采集個人的多個維度的個人屬性數據，根據個人屬性數據計算獲取個人風格類型數據；根據所述個人屬性數據、以及預定義的規則計算所述用戶與商品之間的匹配度以獲取匹配度最高的商品；對通過所述攝像頭采集的所述用戶圖像數據進行處理，生成所述匹配度最高的商品或者多商品組合施加于所述用戶后的效果圖；以及在所述顯示屏上顯示所述效果圖。本發明專利技術采集個人的多個維度的個人屬性數據，計算并向個人推薦匹配度最高的單一類型商品或多類型搭配組合商品，為用戶提供最優的造型指引，達到精準購物的目的，實用性高。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及電子商務
，尤其涉及個性化商品推薦系統。
技術介紹
目前已有的貨物核算推薦技術大部分仍然局限在人的外形數據進行核算，如了解人的身型等核算人體型適合的服裝款式，由于已有技術僅定位于女性局部外形數據，如體型尺碼進行簡單的服裝匹配，但是卻忽略了人們常年所形成的社會審美或性格內心審美等因素，則有時不僅不能有效完善匹配度、而且也是一種風險。
技術實現思路
針對現有技術的不足，本專利技術的目的在于提供一種商品匹配推薦系統，可以為個人提供較高匹配度的商品或組合商品搭配。一種個性化商品推薦系統，包括：智能推薦終端以及與所述智能推薦終端相連的顯示屏及攝像頭；所述智能推薦終端采集個人的多個維度的個人屬性數據，根據個人屬性數據計算獲取個人風格類型數據，所述個人屬性數據包括外觀屬性及社會心理屬性；獲取可用的商品清單，所述商品清單中的每個商品具有預先獲取的商品屬性數據以及商品風格類型數據；根據所述個人屬性數據、個人風格類型數據、商品屬性數據商品風格類型數據以及預定義的規則計算所述用戶與商品或者多商品組合之間的匹配度以獲取匹配度最高的商品或者多商品組合；對通過所述攝像頭采集的所述用戶圖像數據進行處理，生成所述匹配度最高的商品或者多商品組合施加于所述用戶后的效果圖；以及在所述顯示屏上顯示所述效果圖。在一個實施例中，所述顯示屏為鏡面顯示屏。在一個實施例中，所述系統包括至少二個安裝在不同角度的攝像頭，用于分別從不同角度拍攝所述用戶的圖像數據；所述智能推薦終端對通過所述攝像頭采集的所述用戶圖像數據進行處理，生成所述匹配度最高的商品或者多商品組合施加于所述用戶后的效果圖包括：首先根據不同角度拍攝的用戶的圖像數據建立所述用戶的三維模型，再將所述商品的模型施加在所述用戶的三維模型上。在一個實施例中，所述商品風格類型數據根據所述商品的商品屬性數據計算獲得，其中，商品屬性數據包括商品形狀數據、商品尺碼數據、商品顏色數據、商品材質數據、商品審美數據、商品使用場合數據、商品用戶年齡數據、商品色彩搭配數據、商品圖案數據、商品裝飾元素數據、商品工藝數據、商品風格數據、商品價格數據中的一種或多種；計算獲取商品風格類型數據時，設對應多個維度的商品屬性數據分別為G1，G2，G3，…，Gm，則G(G1，G2，G3，…，Gm)構成商品的風格類型數據，其中m為商品多重屬性的維度數。在一個實施例中，所述智能推薦終端根據所述個人屬性數據獲取所述用戶的個人風格類型數據包括：設對應多個維度的個人屬性采集數據分別為P1，P2，P3，…，Pn，則P(P1，P2，P3，…，Pn)構成個人的風格類型數據，其中n為個人多重屬性的維度數。在一個實施例中，所述顯示屏幕為觸控顯示屏，所述智能推薦終端還在通過所述觸控顯示屏接收用戶輸入的外觀屬性，以及在所述顯示屏上顯示調查問卷，根據用戶的問卷調查結果計算用戶的心理屬性，所述心理屬性包括性格數據、審美偏向數據、社會心理數據中的一種或多種；所述智能推薦終端在根據所述個人屬性數據計算獲取所述用戶的個人風格類型數據時同時包括外形維度以及心理維度。在一個實施例中，所述系統還包括與所述智能推薦終端網絡相連的移動電子終端；所述移動電子終端內存儲有所述用戶的個人屬性數據和/或個人風格類型數據，所述移動電子終端將所述個人屬性數據和/或個人風格類型數據同步給所述智能推薦終端以供計算用戶與商品和/或商品與商品之間的匹配度時使用。在一個實施例中，所述移動電子終端還將用戶選擇的商品同步給所述智能推薦終端，所述智能推薦終端在接收到所述移動電子終端同步的商品后還將該商品施加在顯示的用戶圖像數據中。在一個實施例中，所述智能推薦終端根據用戶的確認結果將用戶選擇的商品列表同步給所述移動電子終端，所述移動電子終端根據所述商品列表生成對應的訂單；或者所述智能推薦終端還根據用戶確認購買的操作直接生成對應的訂單。在一個實施例中，所述預定義的規則包括多條規則，每條規則定義匹配條件、匹配值計算模型、以及權重，所述匹配條件定義個人屬性數據、商品屬性數據、個人風格類型數據、或商品風格類型數據滿足的條件，所述匹配值計算模型定義一個固定的匹配值或者匹配值的計算公式，所述用戶與商品的匹配度根據每條規則的匹配值以及權重加權計算得到；所述智能推薦終端對該商品清單每種商品或者多商品組合計算匹配度，選取匹配度最高的商品或者多商品組合作為推薦匹配商品，所述多商品組合的匹配度通過商品組合內每個商品的匹配度加權計算得到。根據上述的技術方案，可以為個人提供較高匹配度的商品或組合商品搭配。附圖說明圖1為本專利技術實施例提供的商品匹配推薦系統的示意圖。圖2為本專利技術實施例提供的商品匹配推薦系統的智能推薦終端的示意圖。圖3為本專利技術實施例提供的商品匹配推薦系統的流程圖。具體實施方式下面結合附圖詳細說明本專利技術的優選實施方式。參閱圖1，本專利技術實施例提供一種個性化商品推薦系統1，其包括智能推薦終端10與移動電子終端20。智能推薦終端10連接有顯示屏30、以及多種傳感器，傳感器例如可包括攝像頭40、體重儀50以及身高檢測儀60。可以理解的是，體重儀50以及身高檢測儀60并不是必須的，而智能推薦終端10還可以連接更多的傳感器，例如顯微鏡或者皮膚檢測儀等。參閱圖2，其為智能推薦終端10的一個實施例的結構示意圖。智能推薦終端10包括一個或多個(圖中僅示出一個)存儲器11、處理器12、存儲控制器13、以及外設接口14。這些組件通過一條或多條通訊總線/信號線相互通訊。而上述的各種傳感器即可連接在所述外設接口14上。本領域普通技術人員可以理解，圖2所示的結構僅為示意，其并不對智能推薦終端10的結構造成限定。例如，智能推薦終端10還可包括比圖2所示更多或者更少的組件，或者具有與圖2所示不同的配置。圖2所示的各組件可以采用硬件、軟件或其組合實現。存儲器11可用于存儲軟件程序以及模塊，處理器12通過運行存儲在存儲器11內的軟件程序以及模塊，從而執行各種功能應用以及數據處理。存儲器11可包括高速隨機存儲器，還可包括非易失性存儲器，如一個或者多個磁性存儲裝置、閃存、或者其他非易失性固態存儲器。在一些實例中，存儲器11可進一步包括相對于處理器12遠程設置的存儲器，這些遠程設置的存儲器可以通過網絡連接至終端1。上述網絡的實例包括但不限于互聯網、企業內部網、局域網、移動通信網及其組合。處理器12以及其他可能的組件對存儲器11的訪問可在存儲智能推薦終端13的控制下進行。外設接口14將各種輸入/輸出裝置耦合至處理器12以及存儲器11。處理器12運行存儲器11內的各種軟件、指令以及執行終端1的各種功能以及進行數據處理。顯示屏30用于顯示信息、提供給用戶信息以及智能推薦終端的各種圖形接口。這些圖形用戶接口可以由圖形、文本、圖標、視頻和其任意組合來構成。在一個實例中，顯示屏30包括一個顯示面板。該顯示面板例如可為一個液晶顯示面板(LiquidCrystalDisplay，LCD)、有機發光二極管(OrganicLight-EmittingDiodeDisplay，OLED)顯示面板、電泳顯示面板(Electro-PhoreticDisplay,EPD)等。進一步地，在本實施例中本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種個性化商品推薦系統，其特征在于，包括：智能推薦終端以及與所述智能推薦終端相連的顯示屏及攝像頭；所述智能推薦終端采集個人的多個維度的個人屬性數據，根據個人屬性數據計算獲取個人風格類型數據，所述個人屬性數據包括外觀屬性及社會心理屬性；獲取可用的商品清單，所述商品清單中的每個商品具有預先獲取的商品屬性數據以及商品風格類型數據；根據所述個人屬性數據、個人風格類型數據、商品屬性數據商品風格類型數據以及預定義的規則計算所述用戶與商品或者多商品組合之間的匹配度以獲取匹配度最高的商品或者多商品組合；對通過所述攝像頭采集的所述用戶圖像數據進行處理，生成所述匹配度最高的商品或者多商品組合施加于所述用戶后的效果圖；以及在所述顯示屏上顯示所述效果圖。

【技術特征摘要】
1.一種個性化商品推薦系統，其特征在于，包括：智能推薦終端以及與所述智能推薦終端相連的顯示屏及攝像頭；所述智能推薦終端采集個人的多個維度的個人屬性數據，根據個人屬性數據計算獲取個人風格類型數據，所述個人屬性數據包括外觀屬性及社會心理屬性；獲取可用的商品清單，所述商品清單中的每個商品具有預先獲取的商品屬性數據以及商品風格類型數據；根據所述個人屬性數據、個人風格類型數據、商品屬性數據商品風格類型數據以及預定義的規則計算所述用戶與商品或者多商品組合之間的匹配度以獲取匹配度最高的商品或者多商品組合；對通過所述攝像頭采集的所述用戶圖像數據進行處理，生成所述匹配度最高的商品或者多商品組合施加于所述用戶后的效果圖；以及在所述顯示屏上顯示所述效果圖。2.如權利要求1所述的個性化商品推薦系統，其特征在于，所述顯示屏為鏡面顯示屏。3.如權利要求1所述的個性化商品推薦系統，其特征在于，所述系統包括至少二個安裝在不同角度的攝像頭，用于分別從不同角度拍攝所述用戶的圖像數據；所述智能推薦終端對通過所述攝像頭采集的所述用戶圖像數據進行處理，生成所述匹配度最高的商品或者多商品組合施加于所述用戶后的效果圖包括：首先
\t根據不同角度拍攝的用戶的圖像數據建立所述用戶的三維模型，再將所述商品的模型施加在所述用戶的三維模型上。4.如權利要求1所述的個性化商品推薦系統，其特征在于，所述商品風格類型數據根據所述商品的商品屬性數據計算獲得，其中，商品屬性數據包括商品形狀數據、商品尺碼數據、商品顏色數據、商品材質數據、商品審美數據、商品使用場合數據、商品用戶年齡數據、商品色彩搭配數據、商品圖案數據、商品裝飾元素數據、商品工藝數據、商品風格數據、商品價格數據中的一種或多種；計算獲取商品風格類型數據時，設對應多個維度的商品屬性數據分別為G1，G2，G3，…，Gm，則G(G1，G2，G3，…，Gm)構成商品的風格類型數據，其中m為商品多重屬性的維度數。5.如權利要求4所述的個性化商品推薦系統，其特征在于，所述智能推薦終端根據所述個人屬性數據獲取所述用戶的個人風格類型數據包括：設對應多個維度的個人屬性采集數據分別為P1，P2，P3，…，...

【專利技術屬性】
技術研發人員：向莉妮，
申請(專利權)人：向莉妮，
類型：發明
國別省市：廣東;44