[发明专利]装修推荐信息生成方法、装置、存储介质及电子设备

说明书

本申请公开了一种装修推荐信息生成方法、装置、存储介质及电子设备，涉及计算科学技术。具体方案包括：获取目标用户的偏好信息和待装修房屋的房屋属性信息；根据所述目标用户的偏好信息，从至少一个用户类型中确定所述目标用户所属的目标用户类型；根据所述目标用户类型从预先训练得到的至少一个推荐模型中，确定目标推荐模型；所述目标推荐模型以属于所述目标用户类型的至少一个所述样本用户为样本进行训练得到；将所述房屋属性信息输入所述目标推荐模型，得到至少一个装修推荐信息。本申请可以更好地结合目标用户的偏好信息和房屋属性信息，既可以更好地发挥房屋的户型和特性，又可以得到满足用户的真实喜好的最合理化的装修推荐信息。

技术领域

本申请涉及计算科学技术，特别是涉及一种装修推荐信息生成方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

随着城市化的发展和推进，房屋装修装饰需求越来越大。在进行房屋装修时，用户偏好千差万别，不同房屋本身的物理特性也差别很大。现有技术中，通常以模板化的有限的几种装修效果图提供给用户选择，且有限的装修模板完全依赖于设计师的个人经验，这样提供的装修模板也完全受限于设计师的个人经验，往往很难真正发挥房屋的户型和特性，也无法得到满足用户的真实喜好的最合理化方案。

发明内容

有鉴于此，本申请的主要目的在于提供一种装修推荐信息生成方法，该方法可以摆脱设计师的个人经验限制，更好地结合了目标用户的偏好信息和房屋属性信息，既可以更好地发挥房屋的户型和特性，又可以得到满足用户的真实喜好的最合理化的装修推荐信息。

为了达到上述目的，本申请提出的技术方案为：

第一方面，本申请实施例提供了一种装修推荐信息生成方法，包括以下步骤：

获取目标用户的偏好信息和待装修房屋的房屋属性信息；

根据所述目标用户的偏好信息，从至少一个用户类型中确定所述目标用户所属的目标用户类型；

根据所述目标用户类型从预先训练得到的至少一个推荐模型中，确定目标推荐模型；所述目标推荐模型以属于所述目标用户类型的样本进行训练得到；

将所述房屋属性信息输入所述目标推荐模型，得到至少一个装修推荐信息。

一种可能的实施方式中，所述根据所述偏好信息，确定所述目标用户所属的用户类型的步骤，包括：

基于所述偏好信息提取偏好特征；

将所述偏好特征输入预先训练得到的聚类模型中，得到所述目标用户类型；所述聚类模型采用至少一个样本用户的历史偏好信息进行预先训练得到。

一种可能的实施方式中，所述基于所述偏好信息提取偏好特征的步骤之前，所述方法还包括对所述聚类模型进行训练的步骤：

获取至少一个样本用户及每个所述样本用户各自的历史偏好信息；

基于每个所述历史偏好信息分别提取历史偏好特征；

确定至少一个聚类，并随机确定每个所述聚类各自的聚类中心；

根据每个所述历史偏好特征，使用所述聚类模型分别确定属于每个所述聚类的样本用户；

分别针对每个所述聚类，根据属于该聚类的样本用户的历史偏好特征，更新该聚类的聚类中心；

判断是否满足迭代停止条件，当不满足所述迭代停止条件时，返回执行所述根据每个所述历史偏好特征，使用所述聚类模型分别确定属于每个所述聚类的样本用户的步骤；

当满足所述迭代停止条件时，将得到的每个所述聚类分别确定为所述用户类型。

一种可能的实施方式中，所述基于所述房屋属性信息提取房屋属性特征的步骤之前，所述方法还包括对所述推荐模型进行训练的步骤：