[发明专利]一种基于图片属性提取的用户商品信息推送方法及设备

权利要求书

1.一种基于图片属性提取的用户商品信息推送方法，其特征在于，所述方法包括：

获取触发推荐的指令；

根据上述指令提取商品属性，从用户兴趣库中搜索包括上述商品属性的目标商品；

形成推荐商品列表并向用户推送商品信息。

2.根据权利要求1所述的基于图片属性提取的用户商品信息推送方法，其特征在于，所述触发推荐的指令包括基于系统或商家的被动触发指令和基于用户的主动触发指令；

所述被动触发指令包括天气、时令、生日、节日或系统自定义特殊日期；

所述主动触发指令包括用户主动录入预设场景信息。

3.根据权利要求2所述的基于图片属性提取的用户商品信息推送方法，其特征在于，所述根据主动触发指令提取商品属性的步骤包括：

用户在电商平台输入预设场景信息，所述预设场景信息为图片、文本或图片与文本信息的组合；

利用预先训练的神经网络提取图片特征，获取与上述图片特征相对应的语义特征，将语义特征定义为目标商品属性；

所述主动触发指令提取商品属性还包括用户在电商平台输入预设场景信息中的文本信息所提取的商品属性。

4.根据权利要求1所述的基于图片属性提取的用户商品信息推送方法，其特征在于，所述用户兴趣库的创建方法包括：

根据用户在电商平台的图片搜索、浏览、购买和收藏记录，获取电商平台信息库中用户感兴趣商品的商品信息，制得用户/商品基础信息表，所述商品信息至少包括商品图片；

利用预先训练的神经网络提取用户/商品基础信息表中商品的图片特征，获取与上述图片特征相对应的语义特征，将语义特征定义为商品属性；

创建以商品属性为基本知识单元和以商品类别、商品属性类型之间的关联关系为框架的用户兴趣库。

5.根据权利要求1所述的基于图片属性提取的用户商品信息推送方法，其特征在于，所述从用户兴趣库中搜索包括商品属性的目标商品的具体方式为以根据触发指令提取的商品属性为关键词对用户兴趣库中的商品进行搜索；所述商品属性包括颜色、材料质地、品质、类型、风格、品牌、产地。

6.根据权利要求1所述的基于图片属性提取的用户商品信息推送方法，其特征在于，所述形成商品推荐列表的方式包括用户协同过滤和商品协同过滤。

7.根据权利要求6所述的基于图片属性提取的用户商品信息推送方法，其特征在于，所述用户协同过滤的具体方法包括：

利用用户兴趣库中商品的商品属性的文本信息对商品属性类别进行提取，确认用户的当前商品偏好；

定义目标用户的用户兴趣库中每一个商品属性值为该商品属性的基础标准值，计算其他用户兴趣库中相同商品属性的值与所述基础标准值的商，并定义这个商为相似度权重；

计算得到其他用户相对于目标用户的相似度权重，并确认其他用户的当前商品偏好；

获得目标用户相对于其他用户当前没有偏好的商品列表，依据计算得到其他用户相对于目标用户相似度权重进行排序，预测目标用户潜在商品偏好，得到推荐商品列表。

8.根据权利要求6所述的基于图片属性提取的用户商品信息推送方法，其特征在于，所述商品协同过滤包括：

将用户兴趣库中目标商品的图像及对应文字描述与电商平台信息库中的图像及对应文字描述进行比对，分别比较图像相似度和文字重复率，并定义图像相似度和文字重复率的加和为商品相似值；

依据计算得到商品近似值由高到低进行排序，得到推荐商品列表。