一种基于图像的电商商品推荐方法及系统.pdf

(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CN112581232A(43)申请公布日2021.03.30(21)申请号202011553080.5(22)申请日2020.12.24(71)申请人崔亚鹏地址048000山西省晋城市城区西街办事处香坊圪塔13号(72)发明人崔亚鹏(74)专利代理机构北京酷爱智慧知识产权代理有限公司11514代理人卢蓉(51)Int.Cl.G06Q30/06(2012.01)权利要求书2页说明书6页附图2页(54)发明名称一种基于图像的电商商品推荐方法及系统(57)摘要本发明公开了一种基于图像的电商商品推荐方法及系统，方法包括：获取商品的AR模型；将所述AR模型与所述商品的商品属性进行关联；接收用户终端发送的用户购买需求；结合所述用户购买需求、用户信息和行为数据，生成商品购买推荐方案；将所述商品购买推荐方案及对应商品的商品属性发送给所述用户终端进行可视化显示；接收用户终端发送的用户购物清单。本方法实现了对用户多项消费行为的商品组合推荐，又可以实现试用的功能，用户可实现一次下单同时选中多个产品，电商平台可通过更加精准的计算和推荐方案实现销售利益最大化。CN112581232ACN112581232A权利要求书1/2页1.一种基于图像的电商商品推荐方法，其特征在于，包括：获取商品的AR模型；将所述AR模型与所述商品的商品属性进行关联；接收用户终端发送的用户购买需求；结合所述用户购买需求、用户信息和行为数据，生成商品购买推荐方案；将所述商品购买推荐方案及对应商品的商品属性发送给所述用户终端进行可视化显示；接收用户终端发送的用户购物清单。2.根据权利要求1所述的一种基于图像的电商商品推荐方法，其特征在于：生成所述商品的AR模型的方法具体包括：获取商品的商品数据；根据所述商品数据生成所述商品的AR模型。3.根据权利要求2所述的一种基于图像的电商商品推荐方法，其特征在于：所述商品数据包括商品尺寸、商品形状、商品配色和商品图像特征点信息。4.根据权利要求1所述的一种基于图像的电商商品推荐方法，其特征在于：所述用户购买需求包括关键词和现实场景特征信息，所述场景特征信息由所述用户终端识别所述用户拍摄的现实场景图片获取。5.根据权利要求4所述的一种基于图像的电商商品推荐方法，其特征在于：所述关键词包括用户想要购买的商品的名称、颜色、尺寸、型号和品牌中的至少一种。6.根据权利要求4所述的一种基于图像的电商商品推荐方法，其特征在于：所述现实场景特征信息包括人脸信息、人体图像特征点信息及使用场景信息。7.根据权利要求1所述的一种基于图像的电商商品推荐方法，其特征在于：所述用户信息包括性别、年龄和地域信息，所述行为数据包括浏览数据、收藏数据、转发数据、购买数据、评价数据和评星数据。8.根据权利要求1所述的一种基于图像的电商商品推荐方法，其特征在于：所述商品购买推荐方案包括商品推荐信息总列表与商品推荐信息子列表；所述商品推荐信息总列表中包含商品类型；所述商品推荐信息子列表包括与商品类型对应的具体商品推荐列表。9.一种基于图像的电商商品推荐系统，适用于权利要求1‑8任一项所述的商品推荐方法，其特征在于，所述系统包括：AR模型获取模块，用于获取商品的AR模型；属性关联模块，用于将所述AR模型与所述商品的商品属性进行关联；需求接收模块，用于接收用户终端发送的用户购买需求；推荐方案生成模块，用于结合所述用户购买需求、用户信息和行为数据，生成商品购买推荐方案；推荐方案发送模块，用于将所述商品购买推荐方案及对应商品的商品属性发送给所述用户终端进行可视化显示；购物清单接收模块，用于接收用户终端发送的用户购物清单。10.根据权利要求9所述的一种基于图像的电商商品推荐系统，其特征在于，所述电商2CN112581232A权利要求书2/2页商品推荐系统还包括：AR模型生成模块，用于获取商品的商品数据，并根据所述商品数据生成所述商品的AR模型。3CN112581232A说明书1/6页一种基于图像的电商商品推荐方法及系统技术领域[0001]本发明涉及计算机软件技术领域，具体涉及一种基于图像的电商商品推荐方法及系统。背景技术[0002]随着AR及大数据技术的不断发展，现阶段已经可以实现AR试衣、AR家具摆放，预测用户喜好等功能。[0003]但是在电商领域，产品种类多样化，并具有不同价格和品牌，在诸多因素影响下，消费者需要很长的时间筛选自己需要的单个、或者多个商品组合的购物方案，或者会有遗漏的消费需求，比如化妆品，零食，生活用品消耗后需要补充等，对于电商平台及商家而言是潜在消费用户的流失。发明内容[0004]针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种基于图像的电商商品推荐方法及系统，以解决背景技术中所提出的技术问题。[0005]第一