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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113643096A(43)申请公布日2021.11.12(21)申请号202110899896.1(22)申请日2021.08.06(71)申请人北京远舢智能科技有限公司地址101400北京市怀柔区渤海镇怀沙路536号(72)发明人李晓波(74)专利代理机构北京维正专利代理有限公司11508代理人李传亮(51)Int.Cl.G06Q30/06(2012.01)G06F16/9535(2019.01)G06F16/958(2019.01)权利要求书2页说明书7页附图1页(54)发明名称基于用户画像的商品推荐方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质(57)摘要本申请的实施例提供了基于用户画像的商品推荐方法、装置、设备和计算机可读存储介质。所述方法包括获取人脸图像信息和当前时间点;根据所述人脸图像信息调取该用户的历史购买模型;基于所述当前时间点以及历史购买模型向用户推荐商品。以此方式,可以根据每个用户的购买商品规律推荐不同的商品,提高用户的购物体验和购物效率。CN113643096ACN113643096A权利要求书1/2页1.一种基于用户画像的商品推荐方法,其特征在于,包括:获取人脸图像信息和当前时间点;根据所述人脸图像信息调取该用户的历史购买模型;基于所述当前时间点以及历史购买模型向用户推荐商品。2.根据权利要求1所述的基于用户画像的商品推荐方法,其特征在于,所述历史购买模型表征为:根据用户历史购买商品库中与当前时间点匹配的时间段内购买的商品生成一级商品库;根据所述一级商品库中商品的历史用户购买次数对商品进行降序排列;按照排列顺序选取预设数量的商品作为二级商品库;计算二级商品库中商品的意向购买日期与当前时间点所对应的当前日期的差值,根据所述差值的绝对值的大小对二级商品库中的商品进行升序排列。3.根据权利要求2所述的基于用户画像的商品推荐方法,其特征在于,所述意向购买时间点的计算方式为:根据用户购买同一商品的周期生成商品购买周期;根据所述商品购买周期与用户上次购买所述同一商品的购买日期确定所述意愿购买日期,意向购买日期=购买日期+购买周期。4.根据权利要求2所述的基于用户画像的商品推荐方法,其特征在于,所述生成一级商品库的方法还包括:根据预获取的用户对商品类别展示界面的关注点确定用户关注的商品类别,选取用户历史购买商品库中与当前时间点匹配的时间段内购买的商品中从属于所述商品类别的商品作为一级商品库。5.根据权利要求4所述的基于用户画像的商品推荐方法,其特征在于,若用户历史购买商品库中与当前时间点匹配的时间段内购买的商品中没有从属于所述商品类别的商品,则将用户历史购买商品库中与当前时间点匹配的时间段内购买的全部商品作为一级商品库。6.根据权利要求4所述的基于用户画像的商品推荐方法,其特征在于,将预获取的用户在商品类别展示界面中未关注的商品类别,作为反意向商品类别;将所述用户历史购买商品库中与当前时间点匹配的时间段内购买的商品中从属于反意向商品类别的商品删除后,作为所述一级商品库。7.根据权利要求1所述的基于用户画像的商品推荐方法,其特征在于,在所述获取人脸图像信息和当前时间点之后,包括:根据所述人脸图像信息判断历史用户信息中是否包含所述人脸图像信息,若否,则根据所述人脸图像信息生成特征信息,所述特征信息包括性别和年龄段;基于所述特征信息在历史用户信息中调取与所述特征信息匹配的用户群体的历史购买商品;根据所述历史购买商品的历史购买次数对商品降序排列,并推荐给用户。8.一种基于用户画像的商品推荐装置,其特征在于,包括:获取模块(201),用于获取人脸图像信息和当前时间点;2CN113643096A权利要求书2/2页调取模块(202),用于根据所述人脸图像信息调取该用户的历史购买模型;推荐模块(203),用于基于所述当前时间点以及历史购买模型向用户推荐商品。9.一种电子设备,包括存储器和处理器,所述存储器上存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1~7中任一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述程序被处理器执行时实现如权利要求1~7中任一项所述的方法。3CN113643096A说明书1/7页基于用户画像的商品推荐方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质技术领域[0001]本申请的实施例涉及智能售货技术领域,并且更具体地,涉及基于用户画像的商品推荐方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。背景技术[0002]面对面售货是当前主要的售货方式,用户在进入商店后可以在商品展示界面选取想要购买的商品,但是由于商店内商品的种类繁多,用户在选择的过程中会花费较多时间,购物效率较低。发明内容[0003]根