[发明专利]一种基于双重模型的用户情绪预测商品推荐方法及装置

权利要求书

1.一种基于双重模型的用户情绪预测商品推荐方法，其特征在于，应用于搭载有车载摄像头的共享电车，包括：

获取用户的第一图像信息，其中，所述第一图像信息用于指示所述用户在第一时间段内浏览的商品图像；

通过预设的第一模型，对所述第一图像信息进行情绪信息确定处理，以确定所述用户的情绪标签以及情绪等级；

通过预设的第二模型，对所述情绪标签以及情绪等级进行商品匹配处理，以得到目标商品信息；

通过预设路径将所述商品信息发送至所述用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过预设的第一模型，对所述第一图像信息进行情绪信息确定处理，以确定所述用户的情绪标签以及情绪等级包括：

基于所述第一图像信息，确定所述第一图像信息中的商品的属性信息，其中，所述属性信息包括所述商品的颜色信息、类型信息以及第一商品的被浏览频次信息，所述第一商品用于指示所述商品中包括的第一类型商品；

基于所述颜色信息、类型信息以及所述被浏览频次信息，通过所述第一模型，确定所述用户的情绪标签以及情绪等级。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过预设的第一模型，对所述第一图像信息进行情绪信息确定处理，以确定所述用户的情绪标签以及情绪等级包括：

通过所述第一模型，确定所述第一图像信息中包括的用户的商品浏览信息，其中，所述商品浏览信息单位时间内的商品类型以及商品数量；

在所述商品数量满足第一条件的情况下，确定目标商品的浏览时长以及浏览频率；

根据所述商品类型、浏览时长以及浏览频率，确定所述用户的情绪标签以及所述情绪等级。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述商品类型、浏览时长以及浏览频率，确定所述用户的情绪标签包括：

在所述浏览时长小于第一阈值，且所述浏览频率大于第二阈值的情况下，对第一时间段内的第一商品类型与第二时间段内的第二商品类型进行比较，其中，所述单位时间包括所述第一时间段以及所述第二时间段，且所述第一时间段与所述第二时间段相连续；

在所述第一商品类型与所述第二商品类型不一致的情况下，确定所述用户的情绪标签为第一标签。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过预设的第二模型，对所述情绪标签以及情绪等级进行商品匹配处理，以得到目标商品信息包括：

获取所述用户的历史信息，其中，所述历史信息包括所述用户的历史账户等级；

基于所述历史账户等级，通过预设的第二模型，对所述情绪标签以及情绪等级进行商品匹配处理，以得到所述目标商品信息。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述通过预设的第二模型，对所述情绪标签以及情绪等级进行商品匹配处理，以得到目标商品信息还包括：

获取所述用户的历史信息，其中，所述历史信息包括所述用户的历史消费金额信息；

基于所述历史消费金额信息，通过预设的第二模型，对所述情绪标签以及情绪等级进行商品匹配处理，以得到目标商品信息。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述通过预设的第二模型，对所述情绪标签以及情绪等级进行商品匹配处理，以得到目标商品信息还包括：

获取所述用户的历史信息，其中，所述历史信息包括所述用户的历史情绪标签以及历史情绪等级；

基于所述历史情绪标签以及所述历史情绪等级，通过预设的第二模型，对所述情绪标签以及情绪等级进行商品匹配处理，以得到目标商品信息。