[发明专利]一种商品推荐方法及装置

说明书

本发明提供了一种商品推荐方法及装置，方法包括：获取用户的第一人脸图像；根据所述第一人脸图像确定所述用户的身份信息，根据所述身份信息确定推送给所述用户的商品推荐组合，所述商品推荐组合包括多个商品；将所述商品推荐组合中的商品逐一推送给所述用户，获取所述用户浏览推送的各个商品时的第二人脸图像；提取所述第二人脸图像中所述用户的笑容和头部摆动角度，根据所述笑容和所述头部摆动角度确定所述用户浏览推送的各个商品时的情绪指数，根据所述情绪指数对推送的各个商品进行评分；根据评分结果优化所述商品推荐组合中的商品。本发明的技术方案能够提高商品推荐的准确度和用户的使用体验。

技术领域

本发明涉及商品推荐技术领域，具体而言，涉及一种商品推荐方法及装置。

背景技术

随着电子商务的迅猛发展，提高用户的购物体验，越来越多的交易平台在购物界面向用户推荐商品，目前的商品推荐常采用基于协同过滤的推荐方法、基于内容过滤的推荐方法和基于关联规则过滤的推荐方法，上述推荐方法根据用户的身份特征或购物习惯进行商品推荐，为了判断推荐的商品是否符合用户的心意，需要用户手动操作来反馈是否对商品感兴趣，操作复杂，且准确度不高。

发明内容

本发明解决的问题是如何减少用户操作、提高商品推荐的准确性，以提高用户的使用体验。

为解决上述问题，本发明提供一种商品推荐方法及装置。

第一方面，本发明提供了一种商品推荐方法，包括：

获取用户的第一人脸图像；

根据所述第一人脸图像确定所述用户的身份信息，根据所述身份信息确定推送给所述用户的商品推荐组合，所述商品推荐组合包括多个商品；

将所述商品推荐组合中的商品逐一推送给所述用户，获取所述用户浏览推送的各个商品时的第二人脸图像；

提取所述第二人脸图像中所述用户的笑容和头部摆动角度，根据所述笑容和所述头部摆动角度确定所述用户浏览推送的各个商品时的情绪指数，根据所述情绪指数对推送的各个商品进行评分；

根据评分结果优化所述商品推荐组合中的商品。

可选地，所述根据所述第一人脸图像确定用户的身份信息，根据所述身份信息确定推荐给用户的商品组合包括：

提取所述第一人脸图像中的第一人脸特征数据；

比对所述第一人脸特征数据与数据库中的人脸注册信息，人脸注册信息与所述身份信息一一对应；

根据所述人脸注册信息确定所述第一人脸特征数据对应的所述身份信息，所述身份信息与历史商品推荐组合一一对应；

根据所述身份信息确定对应的所述历史商品推荐组合，并根据所述历史商品推荐组合确定当前商品推荐组合。

可选地，所述根据所述历史商品推荐组合确定当前商品推荐组合包括：

当所述历史商品推荐组合为空时，根据所述身份信息在数据库中确定所述用户的历史消费记录；

当在所述数据库中找到所述用户的所述历史消费记录时，根据所述历史消费记录确定所述当前商品推荐组合；

当在所述数据库中未找到所述用户的所述历史消费记录时，根据所述人脸特征数据确定所述用户对应的用户画像，根据所述用户画像确定所述当前商品推荐组合。

可选地，所述根据所述历史商品推荐组合确定当前商品推荐组合包括：

当所述历史商品推荐组合不为空时，根据所述历史商品推荐组合确定所述用户喜欢的商品；

确定数据库中各个商品与每个所述用户喜欢的商品之间的相似度；