衣物智能推荐方法与流程

1.本发明涉及智能计算技术领域，尤其涉及衣物智能推荐方法。


背景技术：

2.随着人们生活水平的提高和科技快速发展，伴随着服装种类爆炸式增长和流行风尚的不断变化，消费者由于时间原因或经验原因，总是找不到适合自己和搭配风格较好的衣物。在一些重要的场合，对服装也有一定的要求，但是，对于没有学过专业搭配的人来说，选择合适的搭配衣服特别头疼，经常需要耗费很多的时间来进行搭配，自己搭配不合理时又需要购入新衣服，造成冲动消费和家中服装大量囤积，或者需要花费请专业人员进行指导，费时费钱。


技术实现要素：

3.有鉴于此，本发明实施例提供一种衣物智能推荐方法，用于解决目前没有有效的衣物推荐方法根据用户现有服装针对场合进行推荐，费时费钱的问题。本发明能够根据用户已购买的衣物和将要出席的场合，合理、智能的向用户推荐衣物，不仅可以使人避免冲动消费，同时也节约个人时间和资源，增强了个人自信心，提高了个人魅力。
4.本发明实施例提供衣物智能推荐方法，包括：
5.获取用户拥有的每件衣物的衣物图片并存储，得到该用户的衣物图片集；
6.将所述用户拥有的所有衣物按照款式和颜色进行分类，对该用户的衣物图片集中的每件衣物图片添加款式标签和颜色标签；
7.接收所述用户的衣物推荐请求；所述衣物推荐请求包括目标场合；
8.判断所述衣物图片集中是否有目标款式标签；所述目标款式为基于历史大数据统计得到的在目标场合中出现次数最多的款式；
9.若所述衣物图片集中有目标款式标签，则继续判断具有目标款式标签的衣物图片中是否有目标颜色标签；所述目标颜色为基于历史大数据统计得到的在目标场合中出现次数最多的颜色；
10.若具有目标款式标签的衣物图片中有目标颜色标签，则将所述衣物图片集中具有目标款式标签及目标颜色标签的衣物图片推荐给所述用户。
11.在一可选实施例中，在所述判断具有目标款式标签的衣物图片中是否有目标颜色标签之后，还包括：
12.若具有目标款式标签的衣物图片中没有目标颜色标签，则计算所述衣物图片集中具有目标款式标签的衣物图片对应的各衣物颜色与所述目标颜色的相似度；
13.将当前计算出的相似度最高的颜色对应的具有目标款式标签的衣物图片推荐给所述用户。
14.在一可选实施例中，在将衣物图片推荐给用户之后，还包括：
15.记录本次所述用户选择的衣物及对应选择时间；
16.在所述判断所述衣物图片集中是否有目标款式标签之后，还包括：
17.若所述衣物图片集中没有目标款式标签，则根据记录的选择时间，将所述用户在本日之前h天内选择的衣物作为备选衣物；
18.统计所述用户在本日之前h天内选择每件备选衣物的选择次数；
19.计算每件备选衣物的衣物颜色与所述目标颜色的相似度；
20.根据所述用户在本日之前h天内选择每件备选衣物的选择次数以及备选衣物的衣物颜色与目标颜色的相似度，确定各备选衣物的推荐值；
21.将当前计算出的最高推荐值对应的备选衣物的衣物图片推荐给用户。
22.在一可选实施例中，在将衣物图片推荐给用户之后，记录本次所述用户选择的衣物及对应选择时间之前，还包括：
23.接收所述用户对推荐衣物的反馈；所述反馈包括满意和不满意；
24.判断所述反馈是否是满意，
25.若所述反馈是满意，则执行所述记录本次所述用户选择的衣物及对应选择时间的步骤；
26.若所述反馈是不满意，则执行所述根据记录的选择时间，将所述用户在本日之前h天内选择的衣物作为备选衣物的步骤。
27.在一可选实施例中，所述衣物推荐请求还包括用户性别特征值；所述目标款式包括男性目标款式和女性目标款式；
28.所述判断所述衣物图片集中是否有目标款式标签，包括：
29.根据第一公式计算所述衣物图片集中的每种款式与目标款式的匹配判定值；
30.判断计算出的匹配值判定值是否为0；
31.若计算出的匹配值判定值为0，则该匹配值判定值对应的款式为所述目标款式，所述衣物图片集中有目标款式标签；
32.若所述衣物图片集中的每种款式与目标款式的匹配判定值均不等于0，则所述衣物图片集中没有目标款式标签；
33.其中，所述第一公式为：
34.fi＝|[(1-a)
×
(d
m,max
)2 a
×
(d
w,max
)2]
10-[(di)2]
10
|
[0035]
所述第一公式中，fi表示所述衣物图片集中的第i种款式与目标款式的匹配判定值；a表示所述用户性别特征值，若所述用户为男性用户则a＝0，若所述用户为女性用户则a＝1；(d
m,max
)2表示男性目标款式名称的二进制形式；(d
w,max
)2表示女性目标款式名称的二进制形式；(di)2表示所述衣物图片集中的第i种款式的款式名称的二进制形式；[]
10
表示将括号内的数值转换为10进制数值；||表示求取绝对值。
[0036]
在一可选实施例中，根据以下第二公式计算两种颜色的相似度：
[0037][0038]
其中，λ(r,g,b)表示待计算颜色与目标颜色的相似度；(r,g,b)表示所述待计算颜色的rgb值；(r0,g0,b0)表示所述目标颜色的rgb值。
[0039]
在一可选实施例中，所述根据所述用户在本日之前h天内选择每件备选衣物的选
择次数以及备选衣物的衣物颜色与目标颜色的相似度，确定各备选衣物的推荐值，包括：
[0040]
根据以下第三公式计算每件备选衣物的推荐值：
[0041][0042]
其中，s
t
表示第t件备选衣物的推荐值；h
t
表示所述用户在本日之前h天内选择第t件备选衣物的选择次数；λ(r
t
,g
t
,b
t
)表示利用所述第二公式计算得到的第t件备选衣物的衣物颜色与所述目标颜色的相似度。
[0043]
在一可选实施例中，所述h的取值范围为7≤h≤30。
[0044]
本发明提供的衣物智能推荐方法，首先将用户拥有的所有衣服按照款式和颜色进行分类；接着根据用户将要出席的场合，选择出符合所述场合的款式和颜色的衣物；最后将选择出来的衣物推荐给用户。本发明能够根据用户已购买的衣物和将要出席的场合，合理、智能的向用户推荐衣物，不仅可以使人避免冲动消费，同时也节约个人时间和资源，增强了个人自信心，提高了个人魅力。
附图说明
[0045]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
[0046]
图1为本发明实施例提供的衣物智能推荐方法实施例一流程图；
[0047]
图2为本发明实施例提供的衣物智能推荐方法实施例二流程图。
具体实施方式
[0048]
下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。
[0049]
应当明确，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
[0050]
图1本发明实施例提供的衣物智能推荐方法实施例一流程图。如图1所述，所述方法包括以下步骤s101-s106:
[0051]
s101：获取用户拥有的每件衣物的衣物图片并存储，得到该用户的衣物图片集。
[0052]
本实施例中，将用户拥有的衣服制作成衣物图片集，后续推荐的衣物都是用户拥有的，将有效地避免用户冲动消费。
[0053]
s102：将所述用户拥有的所有衣物按照款式和颜色进行分类，对该用户的衣物图片集中的每件衣物图片添加款式标签和颜色标签。
[0054]
本实施例中，对于用户来说，衣物的款式和颜色最能体现衣物的特征，例如衣物是男款还是女款，短袖还是长袖等，颜色为黑色，还是红色，对于男生来说，其选择的衣物应该为男款，颜色一般选择为黑色。
[0055]
s103：接收所述用户的衣物推荐请求。
[0056]
其中，所述衣物推荐请求包括目标场合。
[0057]
本实施例中，已根据衣服的款式将储存的衣服照片按照款式进行了分类，将相同款式的衣服归为一类，然后用户输入需要出行的场合，此场合为选择衣物的重要依据，后续会根据所述需要出席的场合，选择合适衣物进行推荐，将有效地增强个人自信心，提高个人魅力。
[0058]
s104：判断所述衣物图片集中是否有目标款式标签，是则执行s105。
[0059]
其中，所述目标款式为基于历史大数据统计得到的在目标场合中出现次数最多的款式。
[0060]
本实施例中，根据大量历史数据中，关于用户将要出席场合的人物衣物图片得到关于所述场合的男性人物衣物中/女性人物衣物中出现次数最多的款式，然后根据用户的性别以及其对应出现次数最多的款式在用户款式分类中找到对应款式，从而使得推荐的衣服的款式更适合将要出席的场合。其中，历史数据包括了场合和款式的对应关系，其大数据的来源方式有多种，如：可以通过用户预先导入相关数据，也可以通过网络爬虫的技术，从网络上爬虫到各种场合的人物穿戴图片或穿戴推荐博文或时尚杂志等信息。
[0061]
s105：判断具有目标款式标签的衣物图片中是否有目标颜色标签，是则执行s106。
[0062]
其中，所述目标颜色为基于历史大数据统计得到的在目标场合中出现次数最多的颜色。
[0063]
本实施例中，根据用户出席的场合，选择了合适的款式衣服后，继续根据大量历史数据中，关于用户将要出席场合的人物衣物图片得到关于所述场合的男性人物衣物中/女性人物衣物中出现次数最多的颜色作为目标颜色，然后在合适的款式衣物中找到与目标颜色相同的衣服推荐给用户。其中，历史数据包括了场合与颜色的对应关系，其数据来源方式可以通过用户预先导入相关数据，也可以通过网络爬虫技术从网络上爬虫或者其他获取方式。
[0064]
s106：将所述衣物图片集中具有目标款式标签及目标颜色标签的衣物图片推荐给所述用户。
[0065]
本实施例中，根据用户出席的场合，在大量历史数据中得到关于所述场合的男性人物衣物中/女性人物衣物中出现次数最多的款式以及颜色，然后在用户已有的衣物中找到所述款式以及颜色对应的衣服进行推荐，不仅保证了推荐衣物款式合适，同时也保证了推荐衣物的颜色也正确。
[0066]
作为一可选实施例，所述衣物推荐请求还包括用户性别特征值；所述目标款式包括男性目标款式和女性目标款式，所述步骤s104，包括：
[0067]
s1041：根据第一公式计算所述衣物图片集中的每种款式与目标款式的匹配判定值。
[0068]
优选地，所述第一公式为：
[0069]fi
＝|[(1-a)
×
(d
m,max
)2 a
×
(d
w,max
)2]
10-[(di)2]
10
|
ꢀꢀꢀ
(1)
[0070]
所述第一公式中，fi表示所述衣物图片集中的第i种款式与目标款式的匹配判定值；a表示所述用户性别特征值，若所述用户为男性用户则a＝0，若所述用户为女性用户则a＝1；(d
m,max
)2表示男性目标款式名称的二进制形式，例如长袖，可以用00001111进行表示，如果款式名称较多，可以适当的增加二进制数值的长度；(d
w,max
)2表示女性目标款式名称的二进制形式；(di)2表示所述衣物图片集中的第i种款式的款式名称的二进制形式；[]
10
表示
将括号内的数值转换为10进制数值；||表示求取绝对值。
[0071]
本实施例中，根据所述用户的性别，在用户款式分类中找到用户将要去的场合中出现次数最多的款式的衣物，此款式衣物代表着在用户要去的场合中大部分人穿的款式样式，为后续推荐衣物奠定基础。
[0072]
s1042：判断计算出的匹配值判定值是否为0；是则执行s1043，否则执行s1044。
[0073]
本实施例中，若匹配值判定值fi＝0，则表示所述衣物图片集中的第i种款式是目标款式，接着就可以从具有目标款式标签的衣物图片中找目标颜色标签对应的衣物向用户推荐；若fi≠0，则表示所述衣物图片集中的第i种款式不是目标款式。
[0074]
s1043：该匹配值判定值对应的款式为所述目标款式，所述衣物图片集中有目标款式标签。
[0075]
s1044：所述衣物图片集中没有目标款式标签。
[0076]
本实施例提供的衣物智能推荐方法，首先将用户拥有的所有衣服按照款式和颜色进行分类；接着根据用户将要出席的场合，选择出符合所述场合的款式和颜色的衣物；最后将选择出来的衣物推荐给用户。本发明能够根据用户已购买的衣物和将要出席的场合，合理、智能的选择款式和颜色的衣物向用户推荐，不仅可以使人避免冲动消费，同时也节约个人时间和资源，增强了个人自信心，提高了个人魅力。
[0077]
图2本发明实施例提供的衣物智能推荐方法实施例二流程图。如图2所述，所述方法包括以下步骤s201-s214:
[0078]
s201：获取用户拥有的每件衣物的衣物图片并存储，得到该用户的衣物图片集。
[0079]
s202：将所述用户拥有的所有衣物按照款式和颜色进行分类，对该用户的衣物图片集中的每件衣物图片添加款式标签和颜色标签。
[0080]
s203：接收所述用户的衣物推荐请求。
[0081]
其中，所述衣物推荐请求包括目标场合。
[0082]
s204：判断所述衣物图片集中是否有目标款式标签，是则执行s205，否则执行s206。
[0083]
其中，所述目标款式为基于历史大数据统计得到的在目标场合中出现次数最多的款式。
[0084]
s205：判断具有目标款式标签的衣物图片中是否有目标颜色标签，是则执行s207，否则执行s208。
[0085]
s206：根据记录的选择时间，将所述用户在本日之前h天内选择的衣物作为备选衣物，并执行步骤s210。
[0086]
本实施例中，所述h的取值范围为7≤h≤30。当用户现有的衣物中没有将要出席场合的目标款式的衣服时，可以将用户最近一段时间内的衣服作为备选衣服，因为这些最近选择过的衣服必然是用户喜欢及/或最近天气适合的衣服，后续在衣物推荐过程中，可以将备选衣服推荐给用户，将有效地提高用户的体验。
[0087]
s207：将所述衣物图片集中具有目标款式标签及目标颜色标签的衣物图片推荐给所述用户，并执行步骤s214。
[0088]
s208：计算所述衣物图片集中具有目标款式标签的衣物图片对应的各衣物颜色与所述目标颜色的相似度。
[0089]
优选地，根据以下第二公式计算两种颜色的相似度：
[0090][0091]
其中，λ(r,g,b)表示待计算颜色与目标颜色的相似度，此相似度数值越大其对应的颜色相似程度就越高；(r,g,b)表示所述待计算颜色的rgb值；(r0,g0,b0)表示所述目标颜色的rgb值。
[0092]
本实施例中，根据用户衣物图像中衣物颜色的rgb值得到所述衣物颜色与用户将要出席的场合出现次数最多的颜色之间的相似度，进而保证了推荐的衣物颜色可以满足用户将要出席的场合。
[0093]
s209：将当前计算出的相似度最高的颜色对应的具有目标款式标签的衣物图片推荐给所述用户，并执行步骤s214。
[0094]
s210：统计所述用户在本日之前h天内选择每件备选衣物的选择次数。
[0095]
本实施例中，备选衣物的选择次数从客观上可以反映用户对备选衣服的喜爱程度，选择的次数越多，说明越喜欢。
[0096]
s211：计算每件备选衣物的衣物颜色与所述目标颜色的相似度。
[0097]
本实施例中，每件备选衣物的衣物颜色与所述目标颜色的相似度越高，说明越适合用户，出现相应的场合。例如，在出席葬礼的场合，比较合适的衣服颜色为黑色，但是没有黑色的情况下，可以选择接近的颜色，如深灰色，但是选择红色就非常的不合适。
[0098]
s212：根据所述用户在本日之前h天内选择每件备选衣物的选择次数以及备选衣物的衣物颜色与目标颜色的相似度，确定各备选衣物的推荐值。
[0099]
优选地，根据以下第三公式计算每件备选衣物的推荐值：
[0100][0101]
其中，s
t
表示第t件备选衣物的推荐值，t＝1,2,3,
…
,t，t为备选衣物的总数，即用户近期(本日之前h天内)已穿过的衣服总数；h
t
表示所述用户在本日之前h天内选择第t件备选衣物的选择次数；λ(r
t
,g
t
,b
t
)表示利用所述第二公式计算得到的第t件备选衣物的衣物颜色与所述目标颜色的相似度。
[0102]
本实施例中，根据近期用户已穿过的衣服及其穿过的天数以及与要出席的场合出现次数最多的颜色的相似程度，得到近期已穿过的衣服的推荐值，进而根据所述推荐值的最大值对应的衣服进行推荐，可以保证在服装颜色尽可能满足出行场合的要求下选择用户喜欢的衣物进行推荐，提高用户的体验感。
[0103]
s213：将当前计算出的最高推荐值对应的备选衣物的衣物图片推荐给用户。
[0104]
s214：记录本次所述用户选择的衣物及对应选择时间。
[0105]
本实施例中，记录用户选择的衣物及对应选择时间，便于后续分析用户最近喜欢穿的衣物，在衣物推荐过程中，保证了推荐衣物也是用户比较喜欢的，从而有效地提高了用户的穿衣体验。
[0106]
作为一可选实施例，所述步骤s207和s214之间，或者步骤s209与s214之间，还包括：
[0107]
s2131：接收所述用户对推荐衣物的反馈；
[0108]
其中，所述反馈包括满意和不满意。例如，可以通过预设的系统界面/窗口向用户推荐衣物图片，随后在该推荐界面/窗口中提供满意和不满意的反馈按钮，用户选择使用推荐方案进行穿搭，可以点击满意按钮以进行反馈，或者直接选择不满意按钮。则推荐系统通过满意/不满意按钮接收用户对推荐衣物的反馈。
[0109]
s2132：判断所述反馈是否是满意，是则执行s2133，否则执行s2134。
[0110]
s2133：执行步骤s214。
[0111]
s2134：返回执行步骤s206。
[0112]
本实施例中，根据所述用户的性别以及其对应出现次数最多的款式在所述用户款式分类中找到所述款式，并在所述款式中找到与出现次数最多的颜色相同的衣服进行推荐，若所述推荐的衣物用户不满意或者所述衣服已经不存在了，再或者所述用户款式分类中不存在所述款式，则将根据近期所述用户已穿过的衣服根据其穿过的天数以及与要出行的场合出现次数最多的颜色的相似程度，对近期已穿过的衣服进行推荐。
[0113]
本实施例提供的衣物智能推荐方法，根据用户已购买的衣物和将要出席的场合，合理、智能的选择款式和颜色的衣物向用户推荐，并且在用户推荐的衣物用户不满意或者所述衣服已经不存在了，再或者所述用户款式分类中不存在所述款式，则将根据近期所述用户已穿过的衣服及其穿过的天数以及与要出行的场合出现次数最多的颜色的相似程度，对近期已穿过的衣服进行推荐，不仅可以使人避免冲动消费，同时也节约个人时间和资源，推荐的衣服也是用户个人比较喜欢的，将有效的提高用户的满意度。
[0114]
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0115]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0116]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0117]
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。