一种无人口红售货机的商品自动推荐方法及系统技术方案

本发明专利技术的一种无人口红售货机的商品自动推荐方法及系统，属于人工智能和计算机技术领域。主要步骤包括：建立用户个人特征向量和需求向量，并获取用户在上述向量中不同维度上的值；建立口红属性向量和其向量空间，并根据不同售货机中口红的特点，确定上述向量中不同维度上的值；根据不同用户维度的组合，确定一个口红维度上的推荐结果；判断推荐结果向量能否与口红属性向量空间匹配。本发明专利技术针对线下的无人口红售货机商品种类和数量少，难以挖掘用户偏好信息等特点，提出了一种基于逻辑推理的推荐方法，建立的逻辑规则包含非单调的逻辑语义，使售货机在用户的新信息出现时，可以不断调整推荐结果，并避免因缺货产生与推荐结果的矛盾。

【技术实现步骤摘要】
一种无人口红售货机的商品自动推荐方法及系统
本专利技术属于人工智能和计算机
，一种无人口红售货机的商品自动推荐方法及系统。
技术介绍
随着基于计算机和人工智能技术的无人售货系统应用的发展，能够准确、快速、便捷的基于无人售货系统做商品推荐成为该应用主要的扩展功能之一。传统的推荐方法基于大数据的应用，挖掘同一用户的多次购买信息和偏好信息等推荐相关产品。但是线下的无人售货系统，如无人口红售货机商品数量少，面对的常常是不同的随机用户，所以难于挖掘用户的偏好信息而不能准确和便捷地进行商品推荐。
技术实现思路
本专利技术的目的是，克服
技术介绍
存在的不足，提供一种无人口红售货机的商品自动推荐方法及系统。来满足人们在无人口红售货机上接收快速、准确、便捷的商品推荐，并适应售货机商品属性和数量有限的特点。本专利技术的技术问题通过以下技术方案解决：一种无人口红售货机的商品自动推荐方法，步骤包括：1)建立用户个人特征向量和需求向量，并获取用户在上述向量中不同维度上的值；所述向量是对相关知识的描述概念，个人特征向量包括年本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种无人口红售货机的商品自动推荐方法，步骤包括：/n1)建立用户个人特征向量和需求向量，并获取用户在上述向量中不同维度上的值；所述向量是对相关知识的描述概念，个人特征向量包括年龄、唇形、脸型和肤色四个维度，需求向量包括场合、持久度、润泽渡、预算和偏好五个维度；/n2)建立口红属性向量和其向量空间，并根据不同售货机中口红的特点，确定上述向量中不同维度上的值；口红属性向量包括颜色、类型和品牌三个维度；/n3)根据不同用户维度的组合，确定一个口红维度上的推荐结果；推荐结果的值是步骤2)中向量空间中已有的值，将不同维度上的推荐结果组合成推荐结果向量；/n4)判断推荐结果向量能否与口红属性向量空间匹...

【技术特征摘要】
1.一种无人口红售货机的商品自动推荐方法，步骤包括：
1)建立用户个人特征向量和需求向量，并获取用户在上述向量中不同维度上的值；所述向量是对相关知识的描述概念，个人特征向量包括年龄、唇形、脸型和肤色四个维度，需求向量包括场合、持久度、润泽渡、预算和偏好五个维度；
2)建立口红属性向量和其向量空间，并根据不同售货机中口红的特点，确定上述向量中不同维度上的值；口红属性向量包括颜色、类型和品牌三个维度；
3)根据不同用户维度的组合，确定一个口红维度上的推荐结果；推荐结果的值是步骤2)中向量空间中已有的值，将不同维度上的推荐结果组合成推荐结果向量；
4)判断推荐结果向量能否与口红属性向量空间匹配，若能匹配，则将推荐结果向量作为最终推荐的口红描述，若不匹配，则反馈售货机缺货。


2.根据权利要求1所述的一种无人口红售货机的商品自动推荐方法，其特征在于，步骤1)具体包括：将不同用户维度和口红维度，映射成逻辑程序对知识的表征形式。


3.根据权利要求1所述的一种无人口红售货机的商品自动推荐方法，其特征在于，步骤3)具体包括：
首先确定推理模型：在没有用户偏好信息时，根据年龄、唇形、脸型和肤色推荐口红颜色；根据场合、持久度和润泽渡推荐类型；根据预算推荐品牌；在有用户偏好信息时，根据相应的偏好推荐颜色、类型和品牌；
其次由非单调逻辑语义，定义模型规范：
建立表达式一：A(X,an)←F(X,f0,f1...fn)&～S(X).表示假定用户X没有偏好信息S，根据模型中不同条件的值，确定不同结论的值，F(X,f0,f1...fn)表示用户X，在不同用户维度上值的集合，A(X,an)表示在一个口红维度...

【专利技术属性】
技术研发人员：顾海军，王义功，刘浩予，杨昆，姜宗林，朱书村，黄台虎，苗欣，刘美琪，杨雪，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：吉林;22