[发明专利]一种基于视频分析的商品推荐方法、装置、设备和介质

说明书

本发明公开了一种基于视频分析的商品推荐方法，包括：建立商品领域本体，并将商品类别、商品实例以及商品关联以图形的形式表示；通过消费者基本信息、消费者兴趣本体以及消费者兴趣度表示潜在消费者模型；根据消费者兴趣本体在商品领域本体中获取已评分的商品实例；通过商品之间的相似关联、互补关联和情景关联结合商品关联规则数据，在商品领域本体中获取与消费者兴趣本体中已评分的商品实例有关联的商品形成推荐商品候选集；根据推荐商品候选集中商品与消费者兴趣本体的相似关联、互补关联和情景关联预测对商品实例的兴趣度，并根据兴趣度向潜在消费者推荐商品实例。本发明还公开了一种装置、设备和介质。本发明可以实现商品的有效推荐。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，更具体地，特别是指一种基于视频分析的商品推荐方法、装置、设备和介质。

背景技术

近年来，随着通信网络、电子交易平台和社会化媒体技术的快速发展，在网络平台上产生了大量的信息。对于消费者而言，信息缺乏无法理性决策，信息过量同样会使决策陷入困境，因此有必要提高消费者信息查询和分析的效率。

通过推荐系统及其导航功能，决策者能在大量的网络商品信息中快速搜寻满足自身需求的商品，节约信息搜寻的成本，这在一定程度上有助于消费者摆脱由于“信息过载”所带来的决策困境。这将导致用户兴趣本体与推荐对象实例之间相似度计算的准确性受到影响分析了音乐领域和建筑领域中的不同对象及这些对象之间的语义关联关系，构建了一个有向图，即跨领域的语义概念模型，并在该有向图的基础上，分析不同领域对象之间的语义关联关系并进行知识推理，将不同领域的对象或知识推荐给消费者，实现跨领域的推荐。

但传统忽略了互补关联对象的推荐，未从推荐对象间互补性关联和情景关联的角度来进行问题的综合分析，导致推荐的商品大多不是用户心仪的商品，而且有的商品推荐系统，在不经用户同意的情况下，随意搜取用户的信息，侵害了用户的权益，因此需要改进。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例的目的在于提供一种基于视频分析的云计算自动商品推荐方法以解决上述提出的问题。

基于上述目的，本发明一方面提供了一种基于视频分析的商品推荐方法，该方法包括：

建立商品领域本体，并将商品类别、商品实例以及商品关联以图形的形式表示；

建立潜在消费者模型，通过消费者基本信息、消费者兴趣本体以及消费者兴趣度表示潜在消费者模型；

根据消费者兴趣本体在商品领域本体中获取已评分的商品实例；

通过商品之间的相似关联、互补关联和情景关联结合商品关联规则数据，在商品领域本体中获取与消费者兴趣本体中已评分的商品实例有关联的商品，并形成推荐商品候选集；

根据推荐商品候选集中商品与消费者兴趣本体的相似关联、互补关联和情景关联预测潜在消费者对商品实例的兴趣度，并根据兴趣度向潜在消费者推荐商品实例。

在本发明的基于视频分析的商品推荐方法的一些实施方式中，方法还包括：

通过潜在消费者感兴趣的概念集合、潜在消费者之间的社交网络关系、概念之间或潜在消费者之间的属性关系以及潜在消费者感兴趣的商品实例集合表示消费者兴趣本体。

在本发明的基于视频分析的商品推荐方法的一些实施方式中，方法还包括：

通过潜在消费者对商品实例的偏好值表示潜在消费者对商品实例的消费者兴趣度。

在本发明的基于视频分析的商品推荐方法的一些实施方式中，根据推荐商品候选集中商品与消费者兴趣本体的相似关联、互补关联和情景关联预测潜在消费者对商品实例的兴趣度，并根据兴趣度向潜在消费者推荐商品实例还包括：