本发明专利技术公开了一种基于颜色的用户与商品的匹配方法，包括：获取商品的颜色数据，所述颜色数据包括商品颜色的色相、明度以及纯度；根据所述颜色数据初始化色彩演算模型；所述色彩演算模型根据所述颜色数据计算得到所述商品的颜色意象标签；获取当前用户的类型标签，根据预定义的颜色意象标签与类型标签之间的匹配数据计算当前用户与所述商品之间的匹配度；根据所述匹配度对所述商品数据进行过滤。上述的方法将商品的颜色属性演算成对应的颜色意象标签，并进一步根据颜色意象标签来计算与当前用户之间的匹配度，整体的计算效率非常高，并且可以对呈现给用户的商品数据按匹配度进行排序，使得展现给用户的商品都是与用户匹配程度较高的商品。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及商品推荐技术，尤其涉及基于颜色的用户与商品的匹配方法及商品匹配推荐方法。
技术介绍
目前的电子商务已经发展的相当成熟，很多的用户都会直接在网上购买衣服、鞋帽等各种服饰商品，网上购物虽然方便，却有着无法现场试穿的缺点。在网上购买服饰等商品的时候主要通过浏览商家发布的图片来判断是否适合自己，然后买回来试穿，不合适的时候必须进行退货处理，由于商品的个人属性影响较大，造成退货率较高。如若能够在提升推荐给用户的商品与用户之间的匹配度，无疑会增加用户成功购买的几率，降低退货率。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种基于颜色的用户与商品的匹配方法及商品匹配推荐方法，可以为个人提供较高匹配度的商品推荐、商品数据派发功能。为了实现上述目的，本专利技术提供了如下技术方案：一种基于颜色的用户与商品的匹配方法，包括：获取商品的颜色数据，所述颜色数据包括商品颜色的色相、明度以及纯度；根据所述颜色数据初始化色彩演算模型；所述色彩演算模型根据所述颜色数据计算得到所述商品的颜色意象标签；获取当前用户的类型标签，根据预定义的颜色意象标签与类型标签之间的匹配数据计算当前用户与所述商品之间的匹配度；根据所述匹配度对所述商品数据进行过滤。一种基于颜色的商品搭配推荐方法，包括：建立颜色搭配规则，所述颜色搭配规则中的每条规则定义两种或以上颜色的属性区间，所述属性包括色相、明度及纯度；将所述颜色搭配规则与待搭配的商品的所有组合进行比较以过滤掉所有不可搭配的商品组合，从而获取可搭配的商品组合；根据可搭配的商品组合的颜色数据获取对应的颜色意象标签；获取当前用户的类型标签，根据预定义的颜色意象标签与类型标签之间的匹配数据计算当前用户与所述商品之间的匹配度；根据所述匹配度对所述可搭配的商品组合进行过滤。根据本实施例的技术方案，通过采用色彩演算模型，可以将商品的颜色属性演算成对应的颜色意象标签，并进一步根据颜色意象标签来计算与当前用户之间的匹配度，整体的计算效率非常高，并且可以对呈现给用户的商品数据按匹配度进行排序，使得展现给用户的商品都是与用户匹配程度较高的商品，方便用户选择与其自身更加匹配的商品，降低了退货率，而且能够提升用户购物体验。附图说明图1为本专利技术实施例提供的个性化商品匹配推荐系统的示意图。图2为图1的个性化商品匹配推荐系统的颜色子系统的示意图。图3为图2的颜色子系统采用的色相环的示意图。图4为图1的个性化商品匹配推荐系统的形状子系统的示意图。图5为图1的个性化商品匹配推荐系统的风格子系统的示意图。图6为图1的个性化商品匹配推荐系统建立的商品模型示意图。图7为图1的个性化商品匹配推荐的采用的用户模型的示意图。图8为实施例1提供的商品数据匹配推荐方法流程图。图9为实施例2提供的商品数据匹配推荐系统的框图。图10为实施例3提供的基于颜色的用户与商品的匹配方法的流程图。图11为实施例4提供的基于颜色的用户与商品的匹配系统的框图。图12为实施例5提供的基于颜色的商品搭配方法的流程图。图13为实施例6提供的基于颜色的商品搭配系统的框图。图14为实施例7提供的基于形状的用户与商品的匹配方法的流程图。图15为实施例8提供的基于形状的用户与商品的匹配系统的框图。图16为实施例9提供的基于形状的商品搭配方法的流程图。图17为实施例10提供的基于形状的商品搭配系统的框图。具体实施方式下面结合附图详细说明本专利技术的优选实施方式。图1出示本专利技术个性化商品匹配推荐系统的实施例结构示意图，如图1所示，本专利技术实施例提供一种个性化商品匹配推荐系统，包括：数据采集装置10、数据存储装置20、匹配推荐装置30、以及客户端40。数据采集装置10例如可为服务器、计算机、笔记本电脑、智能手机、便携式图像采集仪等，还可以是由客户端设备与服务器共同构成的数据采集系统。数据采集装置用于采集商品数据。采集的商品数据包括但并不限于商品的尺寸、图片、描述标签、名称、分类等。数据采集装置10采集的商品数据可以存储在数据存储装置20内。除了数据采集装置10采集的数据，数据存储装置20还可以存储其他数据，例如，用户数据，用户数据包括但并不限于用户的身材类型、体型数据、商品偏好数据、性别、年龄、职业、心理调查问卷结果等。体型数据包括但并不限于：五官的形状与尺寸、身高、体重、腰围、臀围、肩宽、臂长、腿长、臂粗、脖颈直径、腿形等一切有关于人形状态描述的数据。除了这些静态的数据，用户的体型数据还可以用三维模型来表达。人体的三维模型可以通过立体摄像头扫描获取。匹配推荐装置30内建商品的匹配推荐模型，用于根据商品数据与用户数据实现商品与用户之间的匹配以及商品与商品之间的匹配，从而实现个性化的商品数据派发服务，以将符合需求的数据发送给客户端40以供用户50查看。上述的匹配推荐模型可包括：颜色子系统31、形状子系统32、以及风格子系统33。其中，颜色子系统31用于依据颜色实现商品的匹配推荐，形状子系统32用于依据形状实现商品的匹配推荐，风格模型33用于依据产品的风格实现商品的匹配推荐。以下具体描述各模型的细节。参阅图2，颜色子系统31包括：颜色解析模块311、风格标签模块312以及用户匹配模块313、以及商品搭配模块314。颜色解析模块311用于解析商品的颜色以获取商品的各个维度的颜色数据。基础的颜色数据例如可包括每种颜色的色相、明度、纯度、所占的面积比例等。进一步地，颜色解析模块311还在基础颜色数据的基础上按预定义的模型计算附加的颜色属性值。色相，即各类色彩的相貌称谓，如大红、普蓝、柠檬黄等。色相是色彩的首要特征，是区别各种不同色彩的最准确的标准。任何黑白灰以外的颜色都有色相的属性，而色相也就是由原色、间色和复色来构成的。最初的基本色相为：红、橙、黄、绿、蓝、紫。在各色中间加插一两个中间色，其头尾色相，按光谱顺序为：红、橙红、黄橙、黄、黄绿、绿、绿蓝、蓝绿、蓝、蓝紫，紫。红紫、红和紫中再加个中间色，可制出十二基本色相。以此类推，可以获得更多的色相。色彩的明度是指色彩的明亮程度。各种有色物体由于它们反射光量的区别就产生颜色的明暗强弱。色彩的明度有两种情况：一是同一色相不同明度；二是各种颜色的不同明度。色彩的纯度是指色彩的纯净程度。它表示颜色中所含有色成分的比例，比例愈大，色彩愈纯，比例愈小，则色彩的纯度也愈低。除了三原色外，其他所有的颜色的纯度都不会高于100％。一般来说，在图像处理系统中，颜色值是用一种颜色体系如RGB、CMYK或者其他任意的颜色体系来表达的，根据这些颜色值，经过转换即可直接得到颜色的色相、明度以及纯度值。在一个具体的实施方式中，商品包括两种或三种颜色，颜色解析模块311还将该两种或三种颜色置于一个色相环上，可以理解，每种颜色对应于色相环上的一个点。颜色解析模块311可以计算相邻的两个颜色点的圆心角的绝对值|θ|。根据上述的基础颜色数据以及附加的颜色属性值，颜色解析模块311获取所述商品的颜色意象标签。颜色意象标签可包括：年龄标签、性别标签、着装场合标签、审美属性标签、以及情绪标签，其中：年龄标签例如可包括：儿童色、青年色、老年色、中年色等，其用于描述某个颜色是否适合该标签对应的年龄层的人。性别标签例如可包括：男性色、女性色等，其用于描述某个颜色是否适合该标签对本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于颜色的用户与商品的匹配方法，其特征在于，包括：获取商品的颜色数据，所述颜色数据包括商品颜色的色相、明度以及纯度；根据所述颜色数据初始化色彩演算模型；所述色彩演算模型根据所述颜色数据计算得到所述商品的颜色意象标签；获取当前用户的类型标签，根据预定义的颜色意象标签与类型标签之间的匹配数据计算当前用户与所述商品之间的匹配度；根据所述匹配度对所述商品数据进行过滤。
【技术特征摘要】
1.一种基于颜色的用户与商品的匹配方法，其特征在于，包括：获取商品的颜色数据，所述颜色数据包括商品颜色的色相、明度以及纯度；根据所述颜色数据初始化色彩演算模型；所述色彩演算模型根据所述颜色数据计算得到所述商品的颜色意象标签；获取当前用户的类型标签，根据预定义的颜色意象标签与类型标签之间的匹配数据计算当前用户与所述商品之间的匹配度；根据所述匹配度对所述商品数据进行过滤。2.如权利要求1所述的基于颜色的用户与商品的匹配方法，其特征在于，还包括：所述色彩演算模型将明度以纯度分别定义为多个连续的明度区间及纯度区间，获取所述商品的颜色数据所在明度区间以及纯度区间，并根据预定义的明度区间与纯度区的间组合与颜色意象标签之间的映射关系获取所述商品的颜色意象标签。3.如权利要求1所述的基于颜色的用户与商品的匹配方法，其特征在于，所述颜色意象标签包括：年龄标签、性别标签、着装场合标签、审美属性标签、以及情绪标签。4.如权利要求1所述的基于颜色的用户与商品的匹配方法，其特征在于，还包括：将色相环划分成多个依次相邻的子区间，而每个子区间又划分为多个次级子区间派；建立任意两个或三个次级子区间的颜色组合与颜色意象标签的映射表；当检测到所述颜色数据包括两种或三种颜色时，从所述映射表中查找对应的颜色意象标签。5.如权利要求1所述的基于颜色的用户与商品的匹配方法，其特征在于，还包括：建立颜色组合列表，该列表中的每个项目对应一个包括至少四种颜色的组合以及对应的颜色意象标签；当检测到所述颜色数据包括四种或以上的颜色时，将所述商品的颜色数据与所述颜色组合列表中的每个项目比较，当所述商品的颜色数据与所述列表中的某一个项目匹配时，给所述商品设定与该项目对应的颜色意向标签。6.一种基于颜色的商品搭配推荐方法，其特征在于，包括：建立颜色搭配规则，所述颜色搭配规则中的每条规则定义两种或以上颜色的属性...
【专利技术属性】
技术研发人员：向莉妮，
申请(专利权)人：向莉妮，
类型：发明
国别省市：广东;44
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