[发明专利]一种广告推荐方法、设备、系统、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种广告推荐方法，其特征在于，包括：

获取第一时刻顾客的第一图像数据；

使用深度学习算法识别所述第一图像数据中顾客的年龄、性别、情绪特征、状态特征、时尚特征，所述年龄、性别、情绪特征、状态特征、时尚特征作为商品推荐因子；

根据所述商品推荐因子以及已构建的商品推荐模型选择向所述顾客展示商品库中对应的商品广告；

向所述顾客展示所述商品广告；

其中，所述已构建的商品推荐模型为决策树模型和/或多元回归模型，所述商品推荐因子为所述商品推荐模型的自变量，所述商品库中的商品为所述商品推荐模型的因变量。

2.如权利要求1所述广告推荐方法，其特征在于，还包括：

获取所述顾客的购物信息；

将所述购物信息与所述商品广告中的商品进行对比，确认向所述顾客展示的商品广告是否有效。

3.如权利要求2所述广告推荐方法，其特征在于，获取所述顾客的购物信息之前还包括：

存储所述第一图像数据，获取第二时刻所述顾客的第二图像数据，所述第二时刻为所述顾客购买商品付款的时间段，通过所述第二时刻的时间对比，把所述顾客的第二图像数据和所述顾客的购物信息进行实时对应；

再将所述第二图像数据与所述第一图像数据比对确定所述顾客。

4.如权利要求2所述广告推荐方法，其特征在于，还包括：

基于所述第二图像对应的购物信息与所述第一图像相对应的所述商品广告中的商品的对比结果优化所述已构建的商品推荐模型。

5.一种广告推荐设备，其特征在于，包括：

第一数据获取模块，用于获取第一时刻顾客的第一图像数据；

计算模块，用于使用深度学习算法识别所述第一图像数据中顾客的年龄、性别、情绪特征、状态特征、时尚特征，所述年龄、性别、情绪特征、状态特征、时尚特征作为商品推荐因子；并且用于根据所述商品推荐因子以及已构建的商品推荐模型选择向所述顾客展示商品库中对应的商品广告；

广告展示模块，向所述顾客展示所述商品广告；

其中，所述已构建的商品推荐模型为决策树模型和/或多元回归模型，所述商品推荐因子为所述商品推荐模型的自变量，所述商品库中的商品为所述商品推荐模型的因变量。

6.如权利要求5所述广告推荐设备，其特征在于，还包括：

第一信息获取模块，用于获取所述顾客的购物信息；

第一信息比较模块，用于将所述购物信息与所述商品广告中的商品进行实时对比，确认向所述顾客展示的商品广告是否有效。

7.如权利要求6所述广告推荐设备，其特征在于，还包括：

第一数据存储模块，用于存储所述第一图像数据；

第二数据获取模块，用于获取第二时刻所述顾客的第二图像数据，所述第二时刻为所述顾客购买商品付款的时间段，通过所述第二时刻的时间对比，把所述顾客的第二图像数据和所述顾客的购物信息进行实时对应；

第二信息比较模块，用于将所述第二图像数据与所述第一图像数据比对确定所述顾客。

8.如权利要求6所述广告推荐设备，其特征在于，所述计算模块还用于基于所述第二图像对应的购物信息与所述第一图像相对应的所述商品广告中的商品的对比结果优化所述已构建的商品推荐模型。