[发明专利]售货机器人的商品推荐方法及装置

权利要求书

1.一种售货机器人的商品推荐方法，其特征在于，包括：

获取当前用户信息，所述当前用户信息至少包括所述当前用户的面部图像；

根据所述当前用户信息识别出一个或多个用户特征；

将所述用户特征输入商品推荐模型，得到针对所述当前用户的所述售货机器人中商品的推荐指数，至少根据所述推荐指数向所述当前用户推荐商品；

根据所述当前用户购买推荐的商品的情况以及查看推荐的商品信息的情况，更新所述推荐指数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述用户特征包括性别、年龄、同行人和当前地点中的一种或多种。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户特征还包括历史商品购买记录；

所述获取当前用户信息之后，所述方法还包括：

根据所述当前用户的面部图像提取所述当前用户的面部特征；

将所述当前用户的面部特征与数据库中的用户标识特征比对，判断所述当前用户是否为老客户；

若所述当前用户为老客户，所述根据所述当前用户信息识别出一个或多个用户特征，进一步包括：

根据当前用户信息识别出一个或多个用户特征，所述用户特征包括当前用户的历史商品购买记录且历史商品购买记录不为空。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

所述当前用户信息还包括所述当前用户的语音信息；

所述获取当前用户信息之后，所述方法还包括：

根据所述当前用户的语音信息提取所述当前用户的声纹特征；

将所述当前用户的面部特征和声纹特征与数据库中的用户标识特征比对，判断所述当前用户是否为老客户。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

从实体商品上获取商品的信息并存储于数据库。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述至少根据所述推荐指数向所述当前用户推荐商品，进一步包括：

通过语音播放向所述当前用户推荐商品；

所述方法还包括：

获取所述当前用户的语音输入；

对所述语音输入进行语义识别，根据语义识别的结果确定用户指令，所述用户指令包括购买商品、查看推荐的商品信息、不查看推荐的商品信息、重新推荐商品和结束购物；

执行所述用户指令。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述商品推荐模型为图注意力网络模型；

所述方法还包括：

通过强化学习方法训练所述图注意力网络模型，以使所述图注意力网络模型学习到不同的商品特征和用户特征之间的关系，并根据所述关系得到针对所述当前用户的所述售货机器人中商品的推荐指数。

8.一种售货机器人的商品推荐装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取当前用户信息，所述当前用户信息至少包括所述当前用户的面部图像；

识别模块，用于根据所述当前用户信息识别出一个或多个用户特征；

推荐模块，用于将所述用户特征输入商品推荐模型，得到针对所述当前用户的所述售货机器人中商品的推荐指数，至少根据所述推荐指数向所述当前用户推荐商品；

更新模块，用于根据所述当前用户购买推荐的商品的情况以及查看推荐的商品信息的情况，更新所述推荐指数。

9.一种售货机器人，其特征在于，包括：机器人本体、处理器、存储器、通信接口和通信总线；

所述机器人本体用于放置商品；

所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；

所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如权利要求1-7任意一项所述的方法的操作。

10.一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令在售货机器人的商品推荐装置上运行时，使得售货机器人的商品推荐装置执行如权利要求1-7任意一项所述的方法的操作。