一种基于大数据的共享平台智能推荐方法、系统及可读存储介质技术方案

技术编号:26376698 阅读:37 留言:0更新日期:2020-11-19 23:45
本发明专利技术涉及一种基于大数据的共享平台智能推荐方法、系统及可读存储介质,包括:通过人脸识别获取用户属性,提取特征值,并建立预设模型;根据大数据分析获取用户喜好信息,自动生成果蔬组合,得到组合信息;将组合信息与预设信息进行比较,得到偏差率;判断所述偏差率是否大于预设的偏差率阈值;若大于,则进行果蔬组合的调整,得到结果信息;将结果信息按照预定方式进行屏显,得到推荐屏显信息。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的共享平台智能推荐方法、系统及可读存储介质
本专利技术涉及一种共享平台智能推荐方法,尤其涉及一种基于大数据的共享平台智能推荐方法、系统及可读存储介质。
技术介绍
果汁机,就是用机械的方法将水果或蔬菜压榨成果汁的机器。一般果汁机的分类有几种,比较常见的两种是家用果汁机和商用果汁机,共享果汁售货机配合自动榨汁、智能清洗、自助售货智能硬件,根据市场上的水果类型,基本上能满足常见的水果榨汁,能够最大限度地满足不同口味的用户,一款智能设备兼容各类水果的取汁,更方便地满足用户使用习惯。目前的果汁机无法实现全自动智能化运行,用户使用过程中,无法通过大数据分析及历史交易记录进行智能推荐果蔬组合,此外无法通过分析用户的营养需求及健康信息进行制定相匹配的果蔬组合,平台推荐受众度不高,精准性较差。为了能够对果蔬组合搭配实现精准的控制,需要开发一款与其相匹配的系统进行控制,通过该系统能够针对不同的用户需求及个人健康信息进行推荐不同的果蔬组合搭配方案,并根据历史交易记录及用户喜好进行排序推荐屏显,但是在进行控制过程中,如何实现精准控本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于大数据的共享平台智能推荐方法,其特征在于,包括:/n通过人脸识别获取用户属性,提取特征值,并建立预设模型;/n根据大数据分析获取用户喜好信息,自动生成果蔬组合,得到组合信息;/n将组合信息与预设信息进行比较,得到偏差率;/n判断所述偏差率是否大于预设的偏差率阈值;/n若大于,则进行果蔬组合的调整,得到结果信息;/n将结果信息按照预定方式进行屏显,得到推荐屏显信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的共享平台智能推荐方法,其特征在于,包括:
通过人脸识别获取用户属性,提取特征值,并建立预设模型;
根据大数据分析获取用户喜好信息,自动生成果蔬组合,得到组合信息;
将组合信息与预设信息进行比较,得到偏差率;
判断所述偏差率是否大于预设的偏差率阈值;
若大于,则进行果蔬组合的调整,得到结果信息;
将结果信息按照预定方式进行屏显,得到推荐屏显信息。


2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的共享平台智能推荐方法,其特征在于:
推荐屏显信息与用户信息匹配并形成交易信息;
交易信息传输至数据库,数据库每增加N条交易信息时,得到修正信息;
根据修正信息反向修正购买次数排序前N位对应的果蔬类形成一个新的果蔬组合的推荐屏显类;
根据推荐屏显类反向修正推荐屏显信息与用户特征匹配度。


3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的共享平台智能推荐方法,其特征在于:根据大数据分析获取用户喜好信息,自动生成果蔬组合,得到组合信息;具体包括,
根据用户个人健康信息计算出用户的热量及营养需求,
获取果蔬热量及营养成分,根据用户需求筛选出推荐果蔬类,并生成果蔬组合进行显示。


4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的共享平台智能推荐方法,其特征在于:所述用户属性包括用户年龄、用户喜好、用户体重信息、用户禁忌信息或用户性别信息中的一种或两种以上的组合。


5.根据权利要求3所述的一种基于大数据的共享平台智能推荐方法,其特征在于:所述预设模型包括卷积神经网络模型,具体为:
通过大数据分析获取用户人群属性,通过云计算得到用户数据;
将用户数据输入卷积神经网络模型,通过大数据训练卷积神经网络模型,得到反馈信号,获取反馈信息;
根据反馈信息制定对应的果蔬组合信息。


6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的共享平台智能推荐方法,其特征在于:将结果信息按照预定方式进行屏显,得到屏显信息,还包括
将预设区域划分...

【专利技术属性】
技术研发人员:李衍太张文平
申请(专利权)人:苏州众智诺成信息科技有限公司
类型:发明
国别省市:江苏;32

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