一种基于大数据的养老辅助器具智能推荐算法制造技术

本发明专利技术公开了一种基于大数据的养老辅助器具智能推荐算法，包括如下步骤：根据库存中货品的属性，基于大数据技术获取S1中训练集数据的相近含义。本发明专利技术中，用于在购买养老辅助器具时，更高效匹配用户期望解决问题的养老辅助器具，用户在辅助器具销售系统搜索框输入需求相关的描述文字后，系统根据基于大数据的智能推荐养老辅助器具算法，该算法通过用户搜索的关键词于库存中货品属性之间的关联关系智能推荐更加准确和偏向用户需求的辅助器具，一方面减少用户浏览筛选的时间，另一方面增加了筛选的准确性和趋向性，使得筛选辅助器具更加人性化和智能化，提高产品的曝光率，让用户更加了解所需产品以及关联产品，能够选择更好的搭配是生活更便利。搭配是生活更便利。搭配是生活更便利。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的养老辅助器具智能推荐算法


[0001]本专利技术属于养老护理
，特别是涉及多一种基于大数据的养老辅助器具智能推荐算法。

技术介绍

[0002]养老服务指的是为老年人提供必要的生活服务，满足其物质生活和精神生活的基本需求，随着科技的发展和老龄化程度的进一步加深，产品的更新迭代和老人的需求之间的矛盾日渐增大，中间产生的信息差导致产品用户不了解、不清楚和没有购买，商家货品卖不出，销量不高，在当前大数据背景下，精准提供养老服务辅助器具有广泛的应用前景，通过运用互联网及对辅助器具进行大数据分析，推动货品需求于货品供应之间的有校对接；
[0003]现有辅助器具销售系统，该销售系统中有丰富的养老辅助器具设备，涉及到老弱病残障各方面的人群，便于用户登录系统根据关键词查询产品并购买合适自己的产品，利用这些辅助器具，解决了生活中的各种不便，提高了自理能力，减轻家人的负担
[0004]但现有搜索的关键词和产品描述大概意思一样但是不在产品描述中，不能返回产品信息，新产品上市或者有些产品不被用户了解，并不知道自己的情况需要什么产品辅助，在这种情况下只能依靠亲朋好友的辅助，给自己和身边的新朋好友在生活上造成极大的不便，对于一些独居老人，没有辅助器具的帮助，几乎不能维持正常的日常生活。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供了一种基于大数据的养老辅助器具智能推荐算法，解决了以上问题。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术是通过以下技术方案实现的：
[0007]本专利技术的一种基于大数据的养老辅助器具智能推荐算法，包括如下步骤：
[0008]S1、根据库存中货品的属性，每一个不同的养老器具货品作为一个独立的个体U，有自己的不同属性(t1,t2,t3
…
)，如材质、品牌、功能、价格、尺寸、颜色、重量、体积和可调节；
[0009]S2、基于大数据技术获取S1中训练集数据的相近含义；
[0010]S3、当前搜索关键词和历史搜索关键词S，当前搜索关键词历史搜索次数和根据S2的相似关键词匹配出关键词的历史搜索次数推荐用户偏好产品。
[0011]进一步地，所述货品属性的每个货品和它对应的属性作为一个节点，库存中的所有货品组成的N个节点集合形成一组训练集(t1,t2,t3
…
)(0<i<n)。
[0012]进一步地，所述相似度越高其距离越近，数值越大，形成一组训练集,通过训练该集合，得到一个关于货品属性与其相似值之间的协方差矩阵C。
[0013]进一步地，所述相近含义的训练集(d1,d2,d3
…
),这里的T是指S1中的训练集的每个属性值，每个属性和它对应的相似相近的词组成一个节点。
[0014]进一步地，所述当前搜索关键词和S2的训练集匹配出的产品为当前期望筛选的产品，根据当前搜索出的产品匹配搭配使用产品推荐给用户。
[0015]进一步地，所述整合库存中货品的各项属性，由协方差矩阵和距离计算公式计算了各货品之间属性之间的相似度。
[0016]本专利技术相对于现有技术包括有以下有益效果：
[0017]本专利技术中，用于在购买养老辅助器具时，更高效匹配用户期望解决问题的养老辅助器具，用户在辅助器具销售系统搜索框输入需求相关的描述文字后，系统会根据基于大数据的智能推荐养老辅助器具算法，该算法通过用户搜索的关键词于库存中货品属性之间的关联关系智能推荐更加准确和偏向用户需求的辅助器具，一方面减少用户浏览筛选的时间，另一方面增加了筛选的准确性和趋向性，使得筛选辅助器具更加人性化和智能化，提高产品的曝光率，让用户更加了解所需产品以及关联产品，能够选择更好的搭配是生活更便利。
[0018]当然，实施本专利技术的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
[0019]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0020]图1为本专利技术中一种适用于养老护理行业快捷高效生成商品方法的流程示意图；
[0021]图2为本专利技术中一种适用于养老护理行业快捷高效生成商品方法的货物搜索示意图；
[0022]图3为本专利技术中货物属性的示意图；
[0023]图4为本专利技术中货物属性相似值示意图。
具体实施方式
[0024]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0025]如图1
‑
图4所示，一种基于大数据的养老辅助器具智能推荐算法，包括如下步骤：
[0026]S1、根据库存中货品的属性，每一个不同的养老器具货品作为一个独立的个体U，有自己的不同属性(t1,t2,t3
…
)，如材质、品牌、功能、价格、尺寸、颜色、重量、体积和可调节；
[0027]S2、基于大数据技术获取S1中训练集数据的相近含义；
[0028]S3、当前搜索关键词和历史搜索关键词S，当前搜索关键词历史搜索次数和根据S2的相似关键词匹配出关键词的历史搜索次数推荐用户偏好产品；
[0029]针对目前养老辅助器具查找信息慢、不被了解等问题提出的一个解决方案，运用现下成熟的大数据技术对库存中的货品属性进行梳理和训练，在被查找时更加精确的返回用户想要查找的货品信息，和其他相关联的货品信息，以便用户搭配选择使用；
[0030]更加人性化的推荐用户可能想找的货品，当查找某一个属性是带出相似度高的相
关产品，而不是和搜索条件完全相同才展示出来；
[0031]推荐于搜索货品关联行强的搭配使用产品，减少用户选择上的困难症，和对相关货品消息闭塞的问题，让用户及时了解货品的最佳使用搭配，使用产品达到最佳效果。
[0032]其中，货品属性的每个货品和它对应的属性作为一个节点，库存中的所有货品组成的N个节点集合形成一组训练集(t1,t2,t3
…
)(0<i<n)。
[0033]其中，相似度越高其距离越近，数值越大，形成一组训练集,通过训练该集合，得到一个关于货品属性与其相似值之间的协方差矩阵C；
[0034][0035]其中，相近含义的训练集(d1,d2,d3
…
),这里的T是指S1中的训练集的每个属性值，每个属性和它对应的相似相近的词组成一个节点；
[0036]货品属性距离的均值为：
[0037]V＝(V1,V2,V3...V
n
)
T
[0038]计算不同货本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的养老辅助器具智能推荐算法，其特征在于，包括如下步骤：S1、根据库存中货品的属性，每一个不同的养老器具货品作为一个独立的个体U，有自己的不同属性(t1,t2,t3
…
)，如材质、品牌、功能、价格、尺寸、颜色、重量、体积和可调节；S2、基于大数据技术获取S1中训练集数据的相近含义；S3、当前搜索关键词和历史搜索关键词S，当前搜索关键词历史搜索次数和根据S2的相似关键词匹配出关键词的历史搜索次数推荐用户偏好产品。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的养老辅助器具智能推荐算法，其特征在于，所述货品属性的每个货品和它对应的属性作为一个节点，库存中的所有货品组成的N个节点集合形成一组训练集(t1,t2,t3
…
)(0<i<n)。3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁翔，蔡学良，周莹莹，吴海斌，朱文昊，张瑞，
申请(专利权)人：福寿康智慧医疗养老服务上海有限公司，
类型：发明
国别省市：