【技术实现步骤摘要】
商品推荐方法、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及人工智能领域，尤其涉及一种商品推荐方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
随着经济的发展，人们的物质水平不断提高，越来越多的商品出现在人们的眼前。伴随商品种类和品牌的大量增加，人们的消费也从原来单一商品转向多元商品。但是，人们在多元商品中选择的时候，面临商品过多信息过大而导致选择时间过长。互联网技术的迅速进步，使得人们在面对多元商品时可以使用计算机进行筛选，增加了大众在大型商场的购物效率。但是大型商场目前的对商品的筛选模式，还是以人们自己主动在计算机上搜索，针对的还是不特定的人。但是不同的客户存在不同的消费习惯与消费偏好，在大型商场中目前需要能针对具体的个人进行商品推荐的系统。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于解决在大型商场中无法针对具体个人进行智能商品推荐的技术问题。本专利技术第一方面提供了一种商品推荐方法，所述商品推荐方法包括：获取待解析的图像数据，并基于预置人脸识别算法，解析所述图像数据的特征，得到目标客户的历史消费数据...
【技术保护点】
1.一种商品推荐方法，其特征在于，包括步骤：/n获取待解析的图像数据，并基于预置人脸识别算法，解析所述图像数据的特征，得到目标客户的历史消费数据；/n判断所述历史消费数据是否为空；/n若所述历史消费数据为空，则随机输出预置商品编码目录中的商品编码，以及所述商品编码对应的价格信息和摆放位置信息；/n若所述历史消费数据不为空，则提取所述历史消费数据中的商品编码，得到商品编码集；/n从所述历史消费数据中抓取所述商品编码集中商品编码对应的价格信息和摆放位置信息，并输出所述商品编码、所述价格信息和所述摆放位置信息。/n
【技术特征摘要】
1.一种商品推荐方法，其特征在于，包括步骤：
获取待解析的图像数据，并基于预置人脸识别算法，解析所述图像数据的特征，得到目标客户的历史消费数据；
判断所述历史消费数据是否为空；
若所述历史消费数据为空，则随机输出预置商品编码目录中的商品编码，以及所述商品编码对应的价格信息和摆放位置信息；
若所述历史消费数据不为空，则提取所述历史消费数据中的商品编码，得到商品编码集；
从所述历史消费数据中抓取所述商品编码集中商品编码对应的价格信息和摆放位置信息，并输出所述商品编码、所述价格信息和所述摆放位置信息。
2.根据权利要求1所述的商品推荐方法，其特征在于，所述基于预置人脸识别算法，解析所述图像数据的特征，得到目标客户的历史消费数据包括：
根据预置人脸识别算法，判断所述图像数据中人脸图像是否存在；
若不存在，则随机输出预置商品编码目录中的商品编码，以及所述商品编码对应的价格信息和摆放位置信息；
若存在，则解析所述人脸图像，得到目标客户的历史消费数据。
3.根据权利要求2所述的商品推荐方法，其特征在于，所述解析所述人脸图像，得到目标客户的历史消费数据包括：
判断所述人脸图像中检测的人脸数量是否唯一；
若所述人脸数量是唯一，则提取所述人脸图像中的人脸数据，并解析所述人脸数据，得到目标客户的历史消费数据；
若所述人脸数量不是唯一，则计算所述人脸图像中人脸数据对应的面积数值，并解析面积数值最大的人脸数据，得到目标客户的历史消费数据。
4.根据权利要求1所述的商品推荐方法，其特征在于，所述提取所述历史消费数据中的商品编码，得到商品编码集包括：
统计所述历史消费数据中所有商品编码对应的记录频数；
根据所述记录频数，将所述历史消费数据中商品编码从大到小进行排列，得到频数排列数据集；
根据预置编码提取阈值，依排列顺序提取所述频数排列数据集中的商品编码，得到商品编码集。
5.根据权利要求4所述的商品推荐方法，其特征在于，所述根据预置编码提取阈值，依排列顺序提取所述频数排列数据集中的商品编码，得到商品编码集包括：
统计所述频数排列数据集中商品编码的数量，判断所述数量是否大于预置编码提取阈值；
若不大于所述编码提取阈值，则将所述频数排列数据集确认为商品编码集；
若大于所述编码提取阈值，则依所述记录频数从大到小提取所述排列...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾勇，乔国坤，周有喜，
申请(专利权)人：深圳市爱深盈通信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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