一种基于图像的商品推荐方法及系统技术方案

本发明专利技术实施例公开了一种基于图像的商品推荐方法及系统，属于互联网领域，能够适用于普通多目标场景，且可以获得较好的推荐效果。该方法包括以下步骤：获取图像，并对图像进行预处理；识别预处理后的图像中的目标区域；对识别出的目标区域进行聚合，生成多模态的内容描述；根据生成的内容描述，得到初步商品推荐结果；对得到的初步商品推荐结果进行合并，删除重复项，输出合并后的商品推荐结果。

An image based commodity recommendation method and system

The embodiment of the invention discloses a commodity recommendation method and system based on images, belonging to the field of the Internet, which can be applied to the ordinary multi target scene, and can obtain better recommendation effect. The method comprises the following steps: image acquisition, image preprocessing and image recognition; target area after pretreatment in the target area; identify the aggregate generation multi modal content description; description according to the generated content, preliminary recommendation results; the merger of preliminary recommendation results the remove duplicates, the combined output recommendation results.

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像的商品推荐方法及系统
本专利技术涉及互联网领域，尤其涉及电子商务中的基于图像的商品推荐方法及系统。
技术介绍
电商平台的推荐系统，能够根据用户过往数据等相关信息，自动为用户展示可能有兴趣的商品，大大提高了用户购买效率，增强了用户体验，已成为电商平台的重要组成部分。基于图像媒体数据的商品推荐方法，作为一种新兴的推荐方式，能够根据用户感兴趣的媒体视觉内容，挖掘和提供相应的推荐对象，无须用户文本输入。随着媒体内容分析技术的进步，其精度也日益提高。目前，基于图像的商品推荐方法，一般假设商品是图像中的主体内容，通过主体检测、特征提取、特征匹配或识别等，返回相应的商品信息或者相匹配的图像。然而这也决定了这些方法仅适用于单一主体的商品图像，对图像和用户的要求较严格，也不适用于随手拍摄或扫描的实际场合。同时其推荐结果完全依赖于单个商品实体的识别或匹配，而现有技术对于大范围商品图像的识别，仍然不具备很高的准确率。
技术实现思路
技术问题：本专利技术实施例所要解决的问题是：提供一种基于图像的商品推荐方法及系统，能够适用于普通多目标场景，且可以获得较好的推荐效果。技术方案：为解决以上技术问题，本专本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于图像的商品推荐方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取图像，并对图像进行预处理；识别预处理后的图像中的目标区域；对识别出的目标区域进行聚合，生成多模态的内容描述；根据生成的内容描述，得到初步商品推荐结果；对得到的初步商品推荐结果进行合并，删除重复项，输出合并后的商品推荐结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于图像的商品推荐方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取图像，并对图像进行预处理；识别预处理后的图像中的目标区域；对识别出的目标区域进行聚合，生成多模态的内容描述；根据生成的内容描述，得到初步商品推荐结果；对得到的初步商品推荐结果进行合并，删除重复项，输出合并后的商品推荐结果。2.按照权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的获取图像，并对图像进行预处理是指：通过移动终端获取图像，并对图像进行包括缩放和/或剪裁步骤的预处理。3.按照权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的识别预处理后的图像中的目标区域具体包括：检测图像中可能目标区域，并形成可能目标区域集合；对可能目标区域集合进行筛选，筛选出目标区域；利用图像分类器，对目标区域内的图像进行识别。4.按照权利要求3所述的方法，其特征在于，所述的利用图像分类器，对目标区域内的图像进行识别具体包括：对每个目标区域内图像，从中取出若干个亚区域图像，并将亚区域图像进行归一化，将其调整为与图像分类器训练时采用的相同尺寸，作为图像分类器的输入；从图像分类器输出的该图像属于各个类别的概率中选取概率最大的类别作为该图像所属类别。5.按照权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的对识别出的目标区域进行聚合，生成多模态的内容描述具体包括：将识别的每个目标区域与文字描述相对应，得到文字描述向量，作为该目标区域内容的文本标识，生成单目标文本描述；根据各个单目标文本描述之间的关联关系，将属于同一商品的单目标文本描述进行聚类，生成代表不同商品的聚类；判断每个聚类是否由单个商品区域构成，如果是，则抽取该单个商品区域的商品图像特征，生成图像特征内容描述；如果否，则将多个商品区域的文本内容描述标识进行合并，生成文本内容描述。6.按照权利要求5所述的方法，其特征在于，所述的根据生成的内容描述，得到初步商品推荐结果具体包括：如果生成的内容描述是文本内容描述标识，则生成初步商品推荐结果的过程为：在已有的商品文本描述标识集合中，寻找出与输入文本内容描述标识相似的商品文本描述标识，将相似的商品文本描述标识所对应的商品提取出来，构成相应的初步商品推荐结果列表，该列表里的结果按照相似度进行排序；如果生成的内容描述是图像内容描述标识，则生成初步商品推荐结果的过程为：在已有的同类商品的图像内容描述标识集合中，寻找出与输入图像内容描述标识相近的图像内容描述标识，将相似的图像内容描述标识所对应的商品提取出来，构成相应的初步商品推荐结果列表，该列表里的结果按照相似度进行排序。7.一种基于图像的商品推荐系统，其特征在于，该系统包括：移动终端：...

【专利技术属性】
技术研发人员：常江龙，冯玉玺，杨现，张波，陈雪峰，张侦，
申请(专利权)人：苏宁云商集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32