[发明专利]商品推荐方法、装置、服务器及存储介质

说明书

本发明实施例涉及一种商品推荐方法、装置、服务器及存储介质，所述方法包括：获取目标用户的人脸图像；基于所述人脸图像确定所述目标用户的当前进店状态；基于所述当前进店状态对所述目标用户进行商品推荐，由此方法可以识别不同用户的当前进店状态并根据当前进店状态针对性推荐商品，实现无导购的情况下精准地为用户推荐对应商品，节约时间并提升用户的购物体验度。

技术领域

本发明实施例涉及商品推荐领域，尤其涉及一种商品推荐方法、装置、服务器及存储介质。

背景技术

随着大数据在互联网和新零售领域的应用，商城的线上和线下相结合的销售方式变得越来越普遍，传统的线下实体店也迎来了新的营销革新。因线下实体店可以更加直观地接触和体验商品，因此消费者仍保有线下实体店消费的热情，尤其对于一些家电类的较大商品而言。

当消费者选择在线下实体店选购商品时，消费者多希望以无导购的自主选购的方式进行商品选购，然而，现有的无导购的自主选购商品的方式因没有导购员的推荐，可能使得消费者无法快速地从多种商品中精准选择出自己想要的商品，浪费消费者时间，降低消费者的体验度。

发明内容

鉴于此，为解决上述无导购形式不能精准推荐商品的技术问题，本发明实施例提供一种商品推荐方法、装置、服务器及存储介质。

第一方面，本发明实施例提供一种商品推荐方法，包括：

获取目标用户的人脸图像，所述目标用户为当前使用云货架展示终端的用户；

基于所述人脸图像确定所述目标用户的当前进店状态；

基于所述当前进店状态对所述目标用户进行商品推荐。

在一个可能的实施方式中，所述方法还包括：

确定用户数据库中是否存在与所述人脸图像相匹配的第一人脸图像，所述用户数据库中存储有历史进店用户的人脸图像；

若所述用户数据库中不存在与所述人脸图像相匹配的第一人脸图像，则确定所述目标用户的当前进店状态为首次进店；

若所述用户数据库中存在与所述人脸图像相匹配的第一人脸图像，则确定所述用户的当前进店状态为非首次进店。

在一个可能的实施方式中，所述方法还包括：

若所述目标用户的当前进店状态为首次进店，则向所述目标用户推荐预设商品。

在一个可能的实施方式中，所述方法还包括：

若所述目标用户的当前进店状态为非首次进店，则获取与所述第一人脸图像对应的目标线上账户信息；

基于所述目标线上账户信息获取所述目标用户的历史行为信息；

基于所述历史行为信息对所述目标用户进行商品推荐。

在一个可能的实施方式中，所述方法还包括：

若所述目标用户的当前进店状态为首次进店，则获取所述目标用户的线上账户信息；

将所述线上账户信息和所述目标用户的人脸图像的对应关系存储至所述用户数据库。

在一个可能的实施方式中，所述方法还还包括：

基于所述目标用户对商品的浏览行为确定所述商品的权重值；

将所述权重值大于等于第一阈值的商品作为目标商品，以及推荐所述目标用户体验所述目标商品。

第二方面，本发明实施例提供一种商品推荐装置，包括：

获取模块，用于获取目标用户的人脸图像；

确定模块，用于基于所述人脸图像确定所述目标用户的当前进店状态；