基于人工智能的首饰搭配检测及推送方法技术

本发明专利技术涉及买方剖析研究技术领域，具体涉及一种基于人工智能的首饰搭配检测及推送方法，包括：确定用户的穿搭风格指标以及图像中人物与用户穿搭风格相似的目标图像；对比目标图像中人物的穿搭风格指标与用户的穿搭风格指标，以及目标图像中人物所佩戴的每种饰品与各种饰品对应同种特征标签的特征指标，在各种饰品中筛选出种子点饰品，根据用户感兴趣的饰品与种子点饰品对应同种特征标签的特征指标的差异，对用户感兴趣的饰品进行聚类，得到各个聚类簇；确定聚类簇中对应各种特征标签的用户关注程度，进而确定种子点饰品的推荐次序，并将种子点饰品推荐给用户。本发明专利技术可准确识别出用户合适的饰品，提高了饰品推荐合理性。提高了饰品推荐合理性。提高了饰品推荐合理性。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的首饰搭配检测及推送方法


[0001]本专利技术涉及买方剖析研究
，具体涉及基于人工智能的饰品搭配检测及推送方法。

技术介绍

[0002]首饰搭配作为目前人们日常生活中提升自己外在美的手段之一，与人们的生活息息相关，人们在购买首饰时，通常需要首饰售卖店为用户提供首饰搭配的个性化推荐。随着信息时代的快速发展，首饰搭配推荐也逐渐与人工智能相结合，智能化首饰专柜应运而生，其意在为用户推荐合适的首饰，以提高用户购买力，从而大幅度增大首饰销售量。
[0003]在进行首饰搭配推荐时，现有智能化首饰专柜通常是根据用户的当日穿搭并结合商家既定的热销商品，为用户推荐一种或者多种首饰。但是由于客户的喜好会受到年龄、心情等多种因素的影响，且会随着时间发生变化，通过单一的参考用户的当日穿搭，并不能够准确获取到用户真实的购买倾向，从而导致所推荐的首饰不能够满足客户的需要，推荐合理性较差。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于人工智能的首饰搭配检测及推送方法，用于解决现有饰品推荐不合理的问题。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种基于人工智能的首饰搭配检测及推送方法，包括以下步骤：根据用户的当前穿搭图像，确定用户的穿搭风格指标；在数据库中获取目标图像，并确定所述目标图像中人物的穿搭风格指标以及人物所佩戴的每种饰品对应各种特征标签的特征指标，所述目标图像中人物的穿搭风格与所述当前穿搭图像中用户的穿搭风格相似；确定待推荐的每种饰品对应各种特征标签的特征指标，根据所述目标图像中人物的穿搭风格指标与用户的穿搭风格指标的差异，以及所述目标图像中人物所佩戴的每种饰品与待推荐的每种饰品对应同一种特征标签的特征指标的差异，确定待推荐的每种饰品的作为种子点优先指标，并根据所述作为种子点优先指标，在待推荐的各种饰品中筛选出至少两个种子点饰品；根据待推荐的各种饰品的用户观察时长，在待推荐的各种饰品中确定用户感兴趣的饰品，并根据每个所述用户感兴趣的饰品与每个所述种子点饰品对应同一种特征标签的特征指标的差异，确定每个所述用户感兴趣的饰品与每个所述种子点饰品之间的相似程度指标，并根据所述相似程度指标，对所述用户感兴趣的饰品进行聚类，得到至少两个聚类簇；根据每个所述聚类簇中各个所述用户感兴趣的饰品对应同一种特征标签的特征指标的差异，以及各个所述用户感兴趣的饰品的用户观察时长，确定每个所述聚类簇中对
应各种特征标签的用户关注程度；根据所述用户关注程度，以及每个所述聚类簇中各个所述用户感兴趣的饰品与各个所述种子点饰品对应同一种特征标签的特征指标的差异，确定所述种子点饰品的推荐次序，并按照所述推荐次序，将所述种子点饰品推荐给用户。
[0006]进一步的，确定待推荐的每种饰品的作为种子点优先指标之前，该方法还包括：获取待推荐的各种饰品的推荐优先度，并根据所述推荐优先度，确定待推荐的各种饰品的推荐优先指标值，所述推荐优先度越高，所述推荐优先指标值的取值越大；根据待推荐的各种饰品的推荐优先指标值、所述目标图像中人物的穿搭风格指标与用户的穿搭风格指标的差异，以及所述目标图像中人物所佩戴的每种饰品与待推荐的每种饰品对应同一种特征标签的特征指标的差异，确定待推荐的每种饰品的作为种子点优先指标。
[0007]进一步的，确定待推荐的每种饰品的作为种子点优先指标，对应的计算公式为：其中，表示待推荐的第i种饰品的作为种子点优先指标；表示待推荐的第i种饰品的推荐优先指标值；表示用户的穿搭风格指标；表示所述目标图像中人物的穿搭风格指标；表示所述目标图像中人物所佩戴的第x种饰品对应第j种特征标签的特征指标；表示待推荐的第i种饰品对应第j种特征标签的特征指标；| |表示取绝对值符号；a表示所述目标图像中人物所佩戴的饰品的总数目；表示所述目标图像中人物所佩戴的第x种饰品与待推荐的第i种饰品对应相同特征标签的总数目；表示大于0的调节系数。
[0008]进一步的，确定每个所述用户感兴趣的饰品与每个所述种子点饰品之间的相似程度指标，对应的计算公式为：其中，表示第k个所述用户感兴趣的饰品与第n个所述种子点饰品之间的相似程度指标；表示第n个所述种子点饰品对应第j种特征标签的特征指标；表示第k个所述用户感兴趣的饰品对应第j种特征标签的特征指标；| |表示取绝对值符号；表示第k个所述用户感兴趣的饰品与第n个所述种子点饰品对应相同特征标签的总数目；表示大于0的调节系数。
[0009]进一步的，确定每个所述聚类簇中对应各种特征标签的用户关注程度，对应的计算公式为：
其中，表示第n个所述聚类簇中对应第j种特征标签的用户关注程度；表示第n个所述聚类簇中第z个所述用户感兴趣的饰品对应第j种特征标签的特征指标；表示第n个所述聚类簇中所有所述用户感兴趣的饰品对应第j种特征标签的特征指标的平均值；| |表示取绝对值符号；表示第n个所述聚类簇中第z个所述用户感兴趣的饰品的用户观察时长；表示第n个所述聚类簇中所有所述用户感兴趣的饰品的总数目；表示大于0的调节系数；表示归一化函数。
[0010]进一步的，确定所述种子点饰品的推荐次序，包括：将每个所述聚类簇中大于设定关注程度阈值的用户关注程度所对应的特征标签确定为用户喜爱特征标签，并将存在所述用户喜爱特征标签的所述聚类簇确定为目标聚类簇；根据每个所述目标聚类簇中各个所述用户感兴趣的饰品和每个所述种子点饰品对应同一种所述用户喜爱特征标签的特征指标的差异，确定各个所述种子点饰品所对应的用户喜爱特征标签数目；按照用户喜爱特征标签数目从大到小的顺序对所述种子点饰品进行排序，从而得到所述种子点饰品的推荐次序。
[0011]进一步的，确定各个所述种子点饰品所对应的用户喜爱特征标签数目，包括：计算每个所述目标聚类簇中各个所述用户感兴趣的饰品和每个所述种子点饰品对应同一种所述用户喜爱特征标签的特征指标的差值绝对值的累加和，从而得到特征指标差异值；确定每个所述目标聚类簇中每种所述用户喜爱特征标签所对应的特征指标差异值中的最小值，并将对应所述用户喜爱特征标签归类为所述最小值所对应的所述种子点饰品的用户喜爱特征标签；对各个所述种子点饰品所归类到的用户喜爱特征标签的数目进行统计，从而得到各个所述种子点饰品所对应的用户喜爱特征标签数目。
[0012]进一步的，在待推荐的各种饰品中筛选出至少两个种子点饰品，包括：根据待推荐的每种饰品的作为种子点优先指标，将设定数目个待推荐的饰品确定为种子点饰品，每个所述种子点饰品的作为种子点优先指标不小于不属于所述种子点饰品的其他待推荐的各种饰品的作为种子点优先指标。
[0013]进一步的，在待推荐的各种饰品中确定用户感兴趣的饰品，包括：根据待推荐的各种饰品的用户观察时长，将大于设定时长阈值的所述用户观察时长所对应的待推荐的饰品确定为用户感兴趣的饰品。
[0014]进一步的，对所述用户感兴趣的饰品进行聚类，得到至少两个聚类簇，包括：根据每个所述用户感兴趣的饰品与每个所述种子点饰品之间的相似程度指标，将每个所述用户感兴趣的饰品归类到其最大的相似程度指标所对应的所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的首饰搭配检测及推送方法，其特征在于，包括以下步骤：根据用户的当前穿搭图像，确定用户的穿搭风格指标；在数据库中获取目标图像，并确定所述目标图像中人物的穿搭风格指标以及人物所佩戴的每种饰品对应各种特征标签的特征指标，所述目标图像中人物的穿搭风格与所述当前穿搭图像中用户的穿搭风格相似；确定待推荐的每种饰品对应各种特征标签的特征指标，根据所述目标图像中人物的穿搭风格指标与用户的穿搭风格指标的差异，以及所述目标图像中人物所佩戴的每种饰品与待推荐的每种饰品对应同一种特征标签的特征指标的差异，确定待推荐的每种饰品的作为种子点优先指标，并根据所述作为种子点优先指标，在待推荐的各种饰品中筛选出至少两个种子点饰品；根据待推荐的各种饰品的用户观察时长，在待推荐的各种饰品中确定用户感兴趣的饰品，并根据每个所述用户感兴趣的饰品与每个所述种子点饰品对应同一种特征标签的特征指标的差异，确定每个所述用户感兴趣的饰品与每个所述种子点饰品之间的相似程度指标，并根据所述相似程度指标，对所述用户感兴趣的饰品进行聚类，得到至少两个聚类簇；根据每个所述聚类簇中各个所述用户感兴趣的饰品对应同一种特征标签的特征指标的差异，以及各个所述用户感兴趣的饰品的用户观察时长，确定每个所述聚类簇中对应各种特征标签的用户关注程度；根据所述用户关注程度，以及每个所述聚类簇中各个所述用户感兴趣的饰品与各个所述种子点饰品对应同一种特征标签的特征指标的差异，确定所述种子点饰品的推荐次序，并按照所述推荐次序，将所述种子点饰品推荐给用户。2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的首饰搭配检测及推送方法，其特征在于，确定待推荐的每种饰品的作为种子点优先指标之前，该方法还包括：获取待推荐的各种饰品的推荐优先度，并根据所述推荐优先度，确定待推荐的各种饰品的推荐优先指标值，所述推荐优先度越高，所述推荐优先指标值的取值越大；根据待推荐的各种饰品的推荐优先指标值、所述目标图像中人物的穿搭风格指标与用户的穿搭风格指标的差异，以及所述目标图像中人物所佩戴的每种饰品与待推荐的每种饰品对应同一种特征标签的特征指标的差异，确定待推荐的每种饰品的作为种子点优先指标。3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的首饰搭配检测及推送方法，其特征在于，确定待推荐的每种饰品的作为种子点优先指标，对应的计算公式为：其中，表示待推荐的第i种饰品的作为种子点优先指标；表示待推荐的第i种饰品的推荐优先指标值；表示用户的穿搭风格指标；表示所述目标图像中人物的穿搭风格指标；表示所述目标图像中人物所佩戴的第x种饰品对应第j种特征标签的特征指标；表示待推荐的第i种饰品对应第j种特征标签的特征指标；| |表示取绝对值符号；a表示所
述目标图像中人物所佩戴的饰品的总数目；表示所述目标图像中人物所佩戴的第x种饰品与待推荐的第i种饰品对应相同特征标签的总数目；表示大于0的调节系数。4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的首饰搭配检测及推送方法，其特征在于，确定每个所述用户感兴趣的饰品与每个所述种子点饰品之间的相似程度指标，对应的计算公式为：其中，表示第k个所述用户感兴趣的饰品与第n个所述种子点饰品之间的相似程度指标；表示第n个所述种子点饰品对应第j种特征标签的特征指标；表示第k个所述用...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡明，蔡兴国，王庆彦，雷长城，李卓，
申请(专利权)人：博洛尼智能科技青岛有限公司，
类型：发明
国别省市：