[发明专利]一种商品信息推荐方法及装置

说明书

本申请公开了一种商品信息推荐方法及装置，根据用户的人脸图像，获取用户的各特征信息；将各特征信息分别与商品进行匹配，在商品与任一特征信息相匹配时，对商品进行加权，并在各特征信息与商品完成匹配后，获取商品的权值；根据各商品的权值，对各商品进行排序，获得商品序列，并将商品序列推送到展示层。与现有技术相比，本申请通过人脸图像的多个特征数据与商品进行匹配，并根据匹配结果对商品加权后，根据最终的加权结果，确认向用户推送的商品信息，无需用户先进行视频浏览便可进行商品推荐，且采用多个特征数据进行加权的方式，避免由于单一特征识别导致误推荐的情况，提高商品推荐的精准度。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种商品信息推荐方法及装置。

背景技术

在用户图像建设不充分的情况下，现有技术中，通常采用人脸识别的方式进行商品推荐。现有的商品推荐方法，是通过获取用户观看广告视频时的面部表情，并根据面部表情确定用户观看的广告视频对应的商品的推荐优先级。

但在实现本发明的过程中，发现观看广告视频需耗费一定的时间，大部分用户的观看视频的时长较短，导致大部分时间并不能筛选出符合用户需求的商品进行推荐，使得商品推荐的精准度差，且用户当前情绪可能并非由商品所影响，因此采用表情识别这种单一的判断方式，容易出现误推荐的情况，进一步导致商品推荐的精准度差。

发明内容

本申请实施例所要解决的技术问题在于，提供一种商品信息推荐方法及装置，提高商品推荐的精准度。

为解决上述问题，本申请实施例提供一种商品信息推荐方法，适于在计算设备中执行，至少包括如下步骤：

根据用户的人脸图像，获取所述用户的各特征信息；其中，各所述特征信息包括所述用户性别、用户年龄和用户表情；

将各所述特征信息分别与商品进行匹配，在所述商品与任一所述特征信息相匹配时，对所述商品进行加权，并在各所述特征信息与商品完成匹配后，获取所述商品的权值；

根据各所述商品的权值，对各所述商品进行排序，获得商品序列，并将所述商品序列推送到展示层。

进一步的，所述根据用户当前的人脸图像，获取所述用户的多个特征信息，包括：

根据所述用户当前的人脸图像，识别人脸图像的各像素点；

将各所述像素点输入训练好的决策树，递归地根据各所述像素点对所述人脸图片进行分割，获取与人脸的各部位一一对应的各特征区域；

提取各所述特征区域的特征向量进行平均值计算，确定平均特征向量后，将所述平均特征向量与各所述特征向量连接，获取与各所述特征区域一一对应的各特征点集；其中，所述特征点集中包含多个特征点；

根据多个所述特征点集，获取所述用户的多个所述特征信息。

进一步的，所述将各所述特征信息分别与商品进行匹配，在所述商品与任一所述特征信息相匹配时，对所述商品进行加权，并在各所述特征信息与商品完成匹配后，获取所述商品的权值，包括：

将所述用户性别与所述商品进行匹配，在所述商品与所述用户性别相匹配时，对所述商品进行加权；以及

将所述用户年龄与所述商品进行匹配，在所述商品与所述用户年龄相匹配时，对所述商品进行加权；以及

将所述用户表情与所述商品进行匹配，在所述商品与所述用户表情相匹配时，对所述商品进行加权；以及

获取所述商品最终加权后的累加权重，作为所述商品的权值。

进一步的，所述用户性别包括男性和女性；

所述将所述用户性别与商品进行匹配，在所述商品与所述用户性别相匹配时，对所述商品进行加权，包括：