CN108537620A - 一种穿衣搭配推荐方法及*** - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种穿衣搭配推荐方法及***，其中，该方法包括步骤：S1、获取平台用户的个人基本信息；S2、判断是否接收该平台用户上传的个人搭配方案，若是，则将所述个人搭配方案公开至平台并获取其他平台用户的用户评价；S3、根据所述用户评价优劣对该平台用户进行奖励。本发明通过让所有的平台用户都参与到推荐中，平台用户通过实际的穿搭效果进行评价使推荐穿衣搭配更加合理化，实现为平台用户推荐不仅适合自己还能紧跟潮流趋势的穿衣搭配；通过评审点赞等用户评价的优劣状态进行奖励的方式，能有效提高用户的购买积极性，同时为商家提供更好的盈利和服务平台。

Description

一种穿衣搭配推荐方法及***
技术领域
本发明涉及网络技术领域，尤其涉及一种穿衣搭配推荐方法及***
背景技术
随着用户对于自身搭配的关注度不断提高以及受潮流趋势的影响，用户更加希望在大数据时代获得既适合自己又能引领时尚潮流的穿衣搭配。现有穿衣搭配推荐通常是根据用户本身的数据加上外在因素例如天气、环境等因素给用户推荐的穿衣搭配，这种方式存在两个问题，一是用户本身没有拥有推荐搭配，这样是否存在因为身形等因素穿上不好看的情况；二是所有的推荐都是通过计算得出来的，以及计算所基于的资源是有限的，所以推荐的结果也是有限的，且随着人们不断改变的审美观，潮流的变化也越来越快，仅仅通过数据为用户进行穿衣推荐尤显得薄弱无力，用户希望获得适合自己同时能跟上时尚变化趋势的推荐方案
公开号为CN102917135A专利提供了一种推荐平台用户穿衣搭配的方法及装置，所述方法包括：在接收到平台用户发出的推荐穿衣搭配的指令时，获取当前的天气信息；判断所述平台用户是否为前M次发出所述指令，所述M为预设的大于零的整数阈值；若否，根据所述当前的天气信息和预先存储的穿着信息与天气信息的映射关系，判断所述当前的天气信息与所述预先存储的天气信息之间的差别是否在预设范围内；若是，计算所述当前的天气信息与所述在预设范围内的预先存储的天气信息之间的立体距离；将所述立体距离在预设第一阈值内的预先存储的天气信息对应的穿着信息推荐给所述平台用户。但是，该发明对于不同用户的推荐方案没有特定的推荐形式，用户可能因为身形等原因而出现不合适或不好看等情况，且没有考虑流行趋势，不能满足用户穿出时尚感的需求。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术的缺陷，提供一种穿衣搭配推荐方法及***，可以实现搭配推荐的更加合理化，为平台用户推荐不仅适合自己还能紧跟潮流趋势的穿衣搭配，同时能有效提高用户的购买积极性，且为商家提供更好的盈利和服务平台。
为了实现以上目的，本发明采用以下技术方案：
一种穿衣搭配推荐方法，包括步骤：
S1、获取平台用户的个人基本信息；
S2、判断是否接收该平台用户上传的个人搭配方案，若是，则将所述个人搭配方案公开至平台并获取其他平台用户的用户评价；
S3、根据所述用户评价优劣对该平台用户进行奖励；
其中，S3至少包括：
判断所述用户评价的优评是否达到第一阈值且劣评是否低于第二阈值，若是，则对所述平台用户进行奖励，否则，不予奖励。
优选的，还包括步骤：
根据所述个人基本信息为所述平台用户推荐穿衣搭配方案，并获取所述平台用户评价。
优选的，还包括步骤：
根据第一预设算法计算各个平台用户的个人基本信息差异性；
根据所述个人基本信息差异性对所述平台用户进行分类；
统计各个类别的平台用户对推荐穿衣搭配方案的用户评价，并根据所述用户评价的优劣进行排序。
优选的，还包括步骤：
判断是否接收到新的平台用户注册信息，若是，则根据第二预设算法将所述新的平台用户划入已有平台用户类别；
为所述新的平台用户推荐所在平台用户类别中用户评价最优的推荐穿衣搭配方案。
优选的，还包括步骤：
获取当日的天气信息及平台用户所处的地理信息；
根据所述个人信息及所述天气信息、地理信息为所述平台用户推荐穿衣搭配，并获取用户评价。
相应的，还提供一种穿衣搭配推荐***，包括：
第一获取信息模块，用于获取平台用户的个人基本信息；
判断评价模块，用于判断是否接收该平台用户上传的个人搭配方案，若是，则将所述个人搭配方案公开至平台并获取其他平台用户的用户评价；
奖励模块，用于根据所述用户评价优劣对该平台用户进行奖励；
其中，所述奖励模块至少包括判断阈值单元，用于判断所述用户评价的优评是否达到第一阈值且劣评是否低于第二阈值，若是，则对所述平台用户进行奖励，否则，不予奖励。
优选的，还包括：
第一推荐模块，用于根据所述个人基本信息为所述平台用户推荐穿衣搭配方案并获取所述平台用户评价。
优选的，还包括：
计算模块，用于根据第一预设算法计算各个平台用户的个人基本信息差异性；
分类模块，用于根据所述个人基本信息差异性对所述平台用户进行分类；
统计排序模块，用于统计各个类别的平台用户对推荐穿衣搭配方案的用户评价，并根据所述用户评价的优劣进行排序。
优选的，还包括：
判断划入模块，用于判断是否接收到新的平台用户注册信息，若是，则根据第二预设算法将所述新的平台用户划入已有平台用户类别；
第二推荐模块，用于为所述新的平台用户推荐所在平台用户类别中用户评价最优的推荐穿衣搭配方案。
优选的，还包括：
第二获取信息模块，用于获取当日的天气信息及平台用户所处的地理信息；
第二推荐模块，用于根据所述个人信息及所述天气信息、地理信息为所述平台用户推荐穿衣搭配，并获取用户评价。
与现有技术相比，本发明通过让所有的平台用户都参与到推荐中，这样以实际的搭配方式进行推荐，同时推荐搭配又能促进更多更好的实际搭配，为用户推荐不仅适合自己还能紧跟潮流趋势的穿衣搭配；另外，通过评审点赞等用户评价的优劣状态进行奖励的方式，用户积极的参与到推荐中也能更好的做好推荐，且能有效提高用户的购买积极性，同时为商家提供更好的盈利和服务平台。
附图说明
图1为实施例一提供的一种穿衣搭配推荐方法流程图；
图2为实施例一提供的一种穿衣搭配推荐***结构图；
图3为实施例二提供的一种穿衣搭配推荐方法流程图；
图4为实施例二提供的一种穿衣搭配推荐***结构图。
具体实施方式
以下是本发明的具体实施例并结合附图，对本发明的技术方案作进一步的描述，但本发明并不限于这些实施例。
实施例一
本实施例提供一种穿衣搭配推荐方法，如图1所示，包括步骤：
S11、获取平台用户的个人基本信息；
S12、判断是否接收该平台用户上传的个人搭配方案，若是，则将所述个人搭配方案公开至平台，并获取其他平台用户的用户评价；
S13、根据所述用户评价优劣对该平台用户进行奖励；
其中，步骤S13至少包括：
判断所述用户评价的优评是否达到第一阈值且劣评是否低于第二阈值，若是，则对所述平台用户进行奖励，否则，不予奖励。
随着用户对于自身搭配的关注度不断提高以及受潮流趋势的影响，用户更加希望在大数据时代获得既适合自己又能引领时尚潮流的穿衣搭配。现有穿衣搭配推荐通常是根据用户本身的数据加上外在因素例如天气、环境等因素给用户推荐的穿衣搭配，这种方式存在两个问题，一是用户本身没有拥有推荐搭配，这样是否存在因为身形等因素穿上不好看的情况；二是所有的推荐都是通过计算得出来的，以及计算所基于的资源是有限的，所以推荐的结果也是有限的，且随着人们不断改变的审美观，潮流的变化也越来越快，仅仅通过数据为用户进行穿衣推荐尤显得薄弱无力。
针对现有问题，本实施例通过让所有的平台用户都参与到推荐中，这样以实际的搭配方式进行推荐，同时推荐搭配又能促进更多更好的实际搭配，为用户推荐不仅适合自己还能紧跟潮流趋势的穿衣搭配，另外，通过评审点赞等用户评价的优劣状态进行奖励的方式，用户积极的参与到推荐中也能更好的做好推荐，且能有效提高用户的购买积极性，同时为商家提供更好的盈利和服务平台。
本实施例需要用户pc或者移动设备(手机、平板电脑等)下载安装推荐搭配的应用，步骤S11获取平台用户的个人基本信息,其中，所述个人基本信息包括个人身体指标信息，例如年龄、性别、身高、体重、三围、肤色等信息，品牌喜好信息，风格匹配信息及消费信息等，这些数据可以随着用户自身的变化进行更新。
步骤S12判断是否接收该平台用户上传的个人搭配方案，若是，则将所述个人搭配方案公开至平台并获取其他平台用户的用户评价。用户不仅仅可以享受被推荐的搭配方案，还可以通过拍照或者小视频等方法进行个人搭配推荐，通过将个人搭配推荐上传至平台，其他平台用户可以对此进行点评，让所有平台用户都可以参与进搭配推荐中，使搭配推荐更加合理、优质。
步骤S13根据所述用户评价优劣对该平台用户进行奖励，为了鼓励用户在平台提供优质的搭配推荐方案，本实施例通过用户评价的优劣判断该穿搭推荐的受喜爱强度，平台也将给相应的推荐者给予奖励，用户获得奖励便会对穿搭在参与推荐的过程中获得成就感以此提高用户的积极性，同时也有利于平台商户提供更优质的服装，例如给推荐者返利。步骤S13至少包括：判断所述用户评价的优评是否达到第一阈值且劣评是否低于第二阈值，若是，则对所述平台用户进行奖励，否则，不予奖励。其他平台用户浏览了用户上传的穿衣搭配方案后可以对该方案作出实时性点评，当该用户上传的穿衣搭配方案好评数量达到第一阈值且劣评数量小于第二阈值时，平台对该平台用户进行奖励，奖励方式可以是返利或者礼品等，可有效提高平台用户的积极性，且实现促进用户间对于推荐方案的交流，同时提高平台穿衣搭配方案的推荐质量。
优选的，还包括步骤：
根据所述个人基本信息为所述平台用户推荐穿衣搭配方案并获取所述平台用户评价。
根据所述个人基本信息为所述平台用户推荐穿衣搭配方案并获取所述平台用户的用户评价。根据用户的个人基本信息为用户推荐最贴近的搭配，用户可以对推荐的搭配进行评价例如点赞、评论，这些评价将会被记录到***的服务器中，以促进平台改善穿衣搭配推荐方案。
优选的，还包括步骤：
根据第一预设算法计算各个平台用户的个人基本信息差异性；
根据所述个人基本信息差异性对所述平台用户进行分类；
统计各个类别的平台用户对推荐穿衣搭配方案的用户评价，并根据所述用户评价的优劣进行排序。
由于平台用户较多且各有各特点，但是也各有各的相同之处，为了实现对不同用户提出针对性的推荐方案同时简化平台的数据计算量、统计量，本实施例通过对平台用户进行分类，根据第一预设算法计算各个平台用户的个人基本信息差异性，第一预设算法可以是平均值算法、特征值算法对平台用户个人基本信息的各项指标进行计算用户基本信息的差异性大小，也可以利用K-means算法的原理对平台用户进行聚类，将差异性最小的用户分进一个列表，例如身高、体重、风格等在一定范围内的用户分进同一类，并为同一类用户推荐相同或相近的搭配方案，可以大幅度减少平台的计算量，同时获取各个类别的用户的用户评价，并对推荐方案的优评、劣评数量进行排序。
优选的，还包括步骤：
判断是否接收到新的平台用户注册信息，若是，则根据第二预设算法将所述新的平台用户划入已有平台用户类别；
为所述新的平台用户推荐所在平台用户类别中用户评价最优的推荐穿衣搭配方案。
当有新的用户加入平台，根据新用户的个人基本信息通过第二预设算法将该新用户划分到已有的用户类别，第二预设算法可以采用平均值等算法，算出与已有类别最接近的数值，则将其划分到该最接近数值的类别中，再为该用户推荐虽在类别中获得搭配推荐好评率最高的服装搭配，通过该方式可以迅速为新用户推荐适合自己的、引领潮流的服饰。
相应的，本实施例还提供一种穿衣搭配推荐***，如图2所示，包括：
第一获取信息模块11，用于获取平台用户的个人基本信息；
判断评价模块12，用于判断是否接收该平台用户上传的个人搭配方案，若是，则将所述个人搭配方案公开至平台并获取其他平台用户的用户评价；
奖励模块13，用于根据所述用户评价优劣对该平台用户进行奖励；
其中，所述奖励模块13至少包括：
判断阈值单元，用于判断所述用户评价的优评是否达到第一阈值且劣评是否低于第二阈值，若是，则对所述平台用户进行奖励，否则，不予奖励。
优选的，还包括：
第一推荐模块，用于根据所述个人基本信息为所述平台用户推荐穿衣搭配方案并获取所述平台用户评价。
优选的，还包括：
计算模块，用于根据第一预设算法计算各个平台用户的个人基本信息差异性；
分类模块，用于根据所述个人基本信息差异性对所述平台用户进行分类；
统计排序模块，用于统计各个类别的平台用户对推荐穿衣搭配方案的用户评价，并根据所述用户评价的优劣进行排序。
优选的，还包括：
判断划入模块，用于判断是否接收到新的平台用户注册信息，若是，则根据第二预设算法将所述新的平台用户划入已有平台用户类别；
第二推荐模块，用于为所述新的平台用户推荐所在平台用户类别中用户评价最优的推荐穿衣搭配方案。
优选的，还包括：
第二获取信息模块，用于获取当日的天气信息及平台用户所处的地理信息；
第二推荐模块，用于根据所述个人信息及所述天气信息、地理信息为所述平台用户推荐穿衣搭配。
优选的，所述个人信息包括个人身体指标信息，品牌喜好信息及风格匹配信息，所述个人搭配方案包括服装尺寸、品牌、风格。
本实施例通过让所有的平台用户都参与到推荐中，这样以实际的搭配方式进行推荐，同时推荐搭配又能促进更多更好的实际搭配，为用户推荐不仅适合自己还能紧跟潮流趋势的穿衣搭配；另外，通过评审点赞等用户评价的优劣状态进行奖励的方式，用户积极的参与到推荐中也能更好的做好推荐，且能有效提高用户的购买积极性，同时为商家提供更好的盈利和服务平台。
实施例二
本实施例提供一种穿衣搭配推荐方法，与实施例一不同的是，本实施例根据用户所处的地理位置和当日的天气情况为用户推荐最适合用户的服装，可以保持时尚感的同时，适应天气的冷暖，如图3所示，包括步骤：
S21、获取平台用户的个人基本信息；
S22、获取当日的天气信息及平台用户所处的地理信息；
S23、根据所述个人基本信息及所述天气信息、地理信息为所述平台用户推荐穿衣搭配方案，并获取所述平台用户评价；
S24、判断是否接收该平台用户上传的个人搭配方案，若是，则将所述个人搭配方案公开至平台并获取其他平台用户的用户评价；
S25、根据所述用户评价优劣对该平台用户进行奖励；
其中，步骤S24至少包括：
判断所述用户评价的优评是否达到第一阈值且劣评是否低于第二阈值，若是，则对所述平台用户进行奖励，否则，不予奖励。
平台可以设置定位功能，通过获取用户的地理位置，再通过服务器的天气预报获取当日的天气信息和所处地理环境，例如用户所处地点下雨且在海拔较高的山上，则不适宜为用户推荐白裙子、白裤子，而应当为用户推荐牛仔裤或黑色裤裙，根据天气信息和地理环境为用户推荐更加适合用户穿搭的服装。
优选的，还包括步骤：
根据第一预设算法计算各个平台用户的个人基本信息差异性；
根据所述个人基本信息差异性对所述平台用户进行分类；
统计各个类别的平台用户对推荐穿衣搭配方案的用户评价，并根据所述用户评价的优劣进行排序。
优选的，还包括步骤：
判断是否接收到新的平台用户注册信息，若是，则根据第二预设算法将所述新的平台用户划入已有平台用户类别；
为所述新的平台用户推荐所在平台用户类别中用户评价最优的推荐穿衣搭配方案。
优选的，所述个人信息包括个人身体指标信息，品牌喜好信息及风格匹配信息，所述个人搭配方案包括服装尺寸、品牌、风格。
相应的，还提供一种穿衣搭配推荐***，包括：
第一获取信息模块21，用于获取平台用户的个人基本信息；
第二获取信息模块22，用于获取当日的天气信息及平台用户所处的地理信息；
第二推荐模块23，用于根据所述个人信息及所述天气信息、地理信息为所述平台用户推荐穿衣搭配并获取所述平台用户评价
判断评价模块24，用于判断是否接收该平台用户上传的个人搭配方案，若是，则将所述个人搭配方案公开至平台并获取其他平台用户的用户评价；
奖励模块25，用于根据所述用户评价优劣对该平台用户进行奖励；
其中，所述奖励模块24至少包括：判断阈值单元，用于判断所述用户评价的优评是否达到第一阈值且劣评是否低于第二阈值，若是，则对所述平台用户进行奖励，否则，不予奖励。
优选的，还包括：
计算模块，用于根据第一预设算法计算各个平台用户的个人基本信息差异性；
分类模块，用于根据所述个人基本信息差异性对所述平台用户进行分类；
统计排序模块，用于统计各个类别的平台用户对推荐穿衣搭配方案的用户评价的优劣并进行排序。
优选的，还包括：
判断划入模块，用于判断是否接收到新的平台用户注册信息，若是，则根据第二预设算法将所述新的平台用户划入已有平台用户类别；
第二推荐模块，用于为所述新的平台用户推荐所在平台用户类别中用户评价最优的推荐穿衣搭配方案。
优选的，所述个人信息包括个人身体指标信息，品牌喜好信息及风格匹配信息，所述个人搭配方案包括服装尺寸、品牌、风格。
本实施例通过根据用户所处的地理位置和当日的天气情况为用户推荐更加适合用户的穿搭服装，可以使用户的穿衣搭配在生活中更加实用。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (10)

1.一种穿衣搭配推荐方法，其特征在于，包括步骤：
S1、获取平台用户的个人基本信息；
S2、判断是否接收该平台用户上传的个人搭配方案，若是，则将所述个人搭配方案公开至平台并获取其他平台用户的用户评价；
S3、根据所述用户评价优劣对该平台用户进行奖励；
其中，S3至少包括判断所述用户评价的优评是否达到第一阈值且劣评是否低于第二阈值，若是，则对所述平台用户进行奖励，否则，不予奖励。
2.如权利要求1所述的一种穿衣搭配推荐方法，其特征在于，还包括步骤：
根据所述个人基本信息为所述平台用户推荐穿衣搭配方案，并获取所述平台用户评价。
3.如权利要求2所述的一种穿衣搭配推荐方法，其特征在于，还包括步骤：
根据第一预设算法计算各个平台用户的个人基本信息差异性；
根据所述个人基本信息差异性对所述平台用户进行分类；
统计各个类别的平台用户对推荐穿衣搭配方案的用户评价，并根据所述用户评价的优劣进行排序。
4.如权利要求3所述的一种穿衣搭配推荐方法，其特征在于，还包括步骤：
判断是否接收到新的平台用户注册信息，若是，则根据第二预设算法将所述新的平台用户划入已有平台用户类别；
为所述新的平台用户推荐所在平台用户类别中用户评价最优的推荐穿衣搭配方案。
5.如权利要求1所述的一种穿衣搭配推荐方法，其特征在于，还包括步骤：
获取当日的天气信息及平台用户所处的地理信息；
根据所述个人信息及所述天气信息、地理信息为所述平台用户推荐穿衣搭配，并获取用户评价。
6.一种穿衣搭配推荐***，其特征在于，包括：
第一获取信息模块，用于获取平台用户的个人基本信息；
判断评价模块，用于判断是否接收该平台用户上传的个人搭配方案，若是，则将所述个人搭配方案公开至平台并获取其他平台用户的用户评价；
奖励模块，用于根据所述用户评价优劣对该平台用户进行奖励；其中，所述奖励模块至少包括判断阈值单元，用于判断所述用户评价的优评是否达到第一阈值且劣评是否低于第二阈值，若是，则对所述平台用户进行奖励，否则，不予奖励。
7.如权利要求6所述的一种穿衣搭配推荐***，其特征在于，还包括：
第一推荐模块，用于根据所述个人基本信息为所述平台用户推荐穿衣搭配方案并获取所述平台用户评价。
8.如权利要求7所述的一种穿衣搭配推荐***，其特征在于，还包括：
计算模块，用于根据第一预设算法计算各个平台用户的个人基本信息差异性；
分类模块，用于根据所述个人基本信息差异性对所述平台用户进行分类；
统计排序模块，用于统计各个类别的平台用户对推荐穿衣搭配方案的用户评价，并根据所述用户评价的优劣进行排序。
9.如权利要求8所述的一种穿衣搭配推荐***，其特征在于，还包括：
判断划入模块，用于判断是否接收到新的平台用户注册信息，若是，则根据第二预设算法将所述新的平台用户划入已有平台用户类别；
第二推荐模块，用于为所述新的平台用户推荐所在平台用户类别中用户评价最优的推荐穿衣搭配方案。
10.如权利要求6所述的一种穿衣搭配推荐***，其特征在于，还包括：
第二获取信息模块，用于获取当日的天气信息及平台用户所处的地理信息；
第二推荐模块，用于根据所述个人信息及所述天气信息、地理信息为所述平台用户推荐穿衣搭配，并获取用户评价。
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