[发明专利]基于家居空间的饰品推荐方法、系统、装置及介质在审
申请号: | 202110128580.2 | 申请日: | 2021-01-29 |
公开(公告)号: | CN112818229A | 公开(公告)日: | 2021-05-18 |
发明(设计)人: | 柯建生;戴振军 | 申请(专利权)人: | 广州极点三维信息科技有限公司 |
主分类号: | G06F16/9535 | 分类号: | G06F16/9535;G06F16/9038;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人: | 常柯阳 |
地址: | 510335 广东省广州市海珠区新港东路*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 家居 空间 饰品 推荐 方法 系统 装置 介质 | ||
1.基于家居空间的饰品推荐方法,其特征在于,包括以下步骤:
确定三维家居场景;
从所述三维家居场景中获取第一特征信息,构建得到第一数据集;
根据所述第一数据集,通过饰品组合推荐模型确定推荐饰品;
所述通过饰品组合推荐模型确定推荐饰品包括以下步骤:
根据所述第一数据集获取环境特征,根据所述环境特征与饰品类型的关联关系,确定所述饰品类型的嵌入向量;
根据所述环境特征、所述嵌入向量与饰品特征以及子空间进行融合,确定所述子空间中的推荐饰品。
2.根据权利要求1所述的基于家居空间的饰品推荐方法,其特征在于,所述第一特征信息包括子空间特征信息以及饰品特征信息;所述从所述三维家居场景中获取第一特征信息,构建得到第一数据集这一步骤,其具体为:
获取所述子空间特征信息以及所述饰品特征信息,构成二维数据表,根据所述二维数据表构成所述第一数据集。
3.根据权利要求2所述的基于家居空间的饰品推荐方法,其特征在于,从所述三维家居场景中获取第一特征信息,构建得到第一数据集这一步骤,其包括:
遍历样板房的文件目录,根据子空间标签提取得到所述子空间特征;并根据板房的文件目录,获取所述环境特征;
获取子空间的坐标,在所述坐标中确定饰品对象,遍历所述饰品对象,获取所述饰品特征信息;
根据所述环境特征、所述子空间特征以及所述饰品特征信息构建所述二维数据表。
4.根据权利要求3所述的基于家居空间的饰品推荐方法,其特征在于,所述从所述三维家居场景中获取第一特征信息,构建得到第一数据集这一步骤,其还包括:
对所述二维数据表进行特征工程处理;
所述特征工程处理包括:
去除所述二维数据表中噪声数据;将所述二维数据表的原始特征值进行转化得到特征矩阵。
5.根据权利要求4所述的基于家居空间的饰品推荐方法,其特征在于,所述特征矩阵包括环境饰品交互矩阵以及子空间饰品交互矩阵;所述将所述二维数据表的原始特征值进行转化得到特征矩阵,其包括:
当所述饰品对象处于样板房环境中,确定存在环境饰品交互行为,根据所述环境饰品交互行为生成所述环境饰品交互矩阵;
当所述饰品出现在所述子空间中,确定存在子空间饰品交互行为,根据所述子空间饰品交互行为生成所述子空间饰品交互矩阵。
6.根据权利要求2所述的基于家居空间的饰品推荐方法,其特征在于,所述根据所述第一数据集获取环境特征,根据所述环境特征与饰品类型的关联关系,确定所述饰品类型的嵌入向量这一过程,其包括:
根据所述环境特征的环境编号以及所述饰品类型得到潜在特征向量;
根据所述潜在特征向量得到所述饰品类型出现在所述子空间的第一概率;
根据所述第一概率、所述环境编号以及所述饰品类型,编码得到所述嵌入向量。
7.根据权利要求6所述的基于家居空间的饰品推荐方法,其特征在于,所述根据所述环境特征、所述嵌入向量与饰品特征以及子空间进行融合,确定所述子空间中的推荐饰品这一步骤,其包括:
根据所述嵌入向量进行替换空间特征向量以及饰品特征向量;
根据所述空间特征向量以及饰品特征向量训练得到神经网络模型;
根据所述神经网络模型以及所述子空间特征,输出得到所述子空间中的推荐饰品;
根据关联规则生成所述推荐饰品的组合。
8.基于家居空间的饰品推荐系统,其特征在于,包括:
数据采集单元,用于确定三维家居场景,从所述三维家居场景中获取第一特征信息,构建得到第一数据集;
数据处理单元,用于根据所述第一数据集,通过饰品组合推荐模型确定推荐饰品;所述通过饰品组合推荐模型确定推荐饰品包括以下步骤:
根据所述第一数据集获取环境特征,根据所述环境特征与饰品类型的关联关系,确定所述饰品类型的嵌入向量;
根据所述环境特征、所述嵌入向量与饰品特征以及子空间进行融合,确定所述子空间中的推荐饰品。
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