一种线下商品推荐方法、装置和电子设备.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CN111028029A(43)申请公布日2020.04.17(21)申请号201811179599.4(22)申请日2018.10.10(71)申请人深圳云天励飞技术有限公司地址518000广东省深圳市龙岗区园山街道龙岗大道8288号深圳大运软件小镇17栋1楼(72)发明人王逸峰张兆丰黄轩汤先锋邱念王孝宇(74)专利代理机构深圳益诺唯创知识产权代理有限公司44447代理人肖婉萍(51)Int.Cl.G06Q30/06(2012.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书2页说明书13页附图5页(54)发明名称一种线下商品推荐方法、装置和电子设备(57)摘要本发明实施例提供一种线下商品推荐方法、装置和电子设备，该方法包括：获取来访客户的视觉信息；从所述视觉信息中提取视觉特征信息；将所述视觉特征信息添加至所述来访客户的历史记录，以得到所述来访客户的商品推荐矩阵，所述商品推荐矩阵包括所述来访客户的商品购买记录和身份属性中至少一项；基于所述商品推荐矩阵向所述来访客户推荐商品。本发明实施例能够能够提高商品推荐准确率。CN111028029ACN111028029A权利要求书1/2页1.一种线下商品推荐方法，其特征在于，包括：获取来访客户的视觉信息；从所述视觉信息中提取视觉特征信息；将所述视觉特征信息添加至所述来访客户的历史记录，以得到所述来访客户的商品推荐矩阵，所述商品推荐矩阵包括所述来访客户的商品购买记录和身份属性中至少一项；基于所述商品推荐矩阵向所述来访客户推荐商品。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述视觉特征信息包括所述来访客户的至少一个物品信息；所述将所述视觉特征信息添加至所述来访客户的历史记录，包括：将所述至少一个物品信息添加到所述来访客户的历史记录中的商品购买记录。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述商品推荐矩阵为商品购买矩阵，所述商品购买矩阵包括多个客户的商品购买记录，所述多个客户包括所述来访客户；所述基于所述商品推荐矩阵向所述来访客户推荐商品，包括：提取所述商品购买矩阵中每个矩阵单元的购买数量值，根据每个矩阵单元的购买数量值得到每个矩阵单元的置信度，其中，所述置信度与购买数量值成正相关；根据所述置信度获取第一评分矩阵，所述第一评分矩阵包括商品评分；基于所述第一评分矩阵向所述来访客户推荐商品。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述置信度获取第一评分矩阵，包括：将所述商品购买矩阵中非0矩阵单元中的购买数量值进行归1处理，得到商品隐式矩阵；对所述商品隐式矩阵进行矩阵分解，以得到客户隐性因子矩阵和商品隐性因子矩阵，其中，所述客户隐性因子矩阵包括所述商品隐式矩阵中所述多个客户的数量，所述商品隐性因子矩阵包括所述商品隐式矩阵中多个商品的数据；根据所述置信度、所述客户隐性因子矩阵和所述商品隐性因子矩阵，获取所述第一评分矩阵。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述置信度、所述客户隐性因子矩阵和所述商品隐性因子矩阵，获取所述第一评分矩阵，包括：将所述客户隐性因子矩阵和所述商品隐性因子矩阵进行相乘，得到隐式目标矩阵，在所述隐式目标矩阵的每个矩阵单元上添加相应的所述置信度，以得到所述第一评分矩阵。6.如权利要求要求1所述的方法，其特征在于，所述视觉特征信息包括所述来访客户的至少一个物品信息和身份属性信息；所述将所述视觉特征信息添加至所述来访客户的历史记录，包括：将所述至少一个物品信息添加到所述来访客户的历史记录中的商品购买记录，以及将所述身份属性信息添加到所述来访客户的历史记录中的身份属性信息。7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述商品推荐矩阵包括：客户信息矩阵、商品信息矩阵和商品购买矩阵，其中，所述客户信息矩阵包括多个客户的身份属性信息，所述商品信息矩阵包括多个商品的商品属性信息，所述商品购买矩阵包括多个客户的商品购买记录，所述多个客户包括所述来访客户；2CN111028029A权利要求书2/2页所述基于所述商品推荐矩阵向所述来访客户推荐商品，包括：将所述客户信息矩阵和所述商品购买矩阵进行联合矩阵分解，得到客户隐性因子矩阵，其中，所述客户隐性因子矩阵包括所述商品购买矩阵中所述多个客户的数量；将所述商品信息矩阵和所述商品购买矩阵进行联合矩阵分解，得到商品隐性因子矩阵，其中，所述客户隐性因子矩阵包括所述商品购买矩阵中多个商品的数据；将所述客户隐性因子矩阵和所述商品隐性因子矩阵进行相乘，得到第二评分矩阵，所述第二评分矩阵包括商品评分；基于所述第二评分矩阵向所述来访客户推荐商品。8.一种线下商品推荐装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取来访客户的视觉信息；提取模块，用于从所述视觉信息中提取视觉特征信息；添加模块，