CN109165997A - 一种线下购物推荐内容的生成方法及装置 - Google Patents

Abstract

本说明书提供一种线下购物推荐内容的生成方法及装置。所述方法包括：通过获取表征线下用户的产品喜好的个性化信息，并基于获取到的个性化信息分析获得线下用户的关注业务类型，基于所述关注业务类型、所述线下用户所在的购物场所的商家信息，可以生成线下推荐内容。本说明书实施例，实现了线下购物场景中，用户个性化内容的准确推荐。

Description

一种线下购物推荐内容的生成方法及装置

技术领域

本说明书属于互联网技术领域，尤其涉及一种线下购物推荐内容的生成方法及装置。

背景技术

随着互联网技术的发展，使用网络平台进行线上购物的用户越来越多，但是仍有许多用户选择线下购物。

个性化推荐是实现精准营销的一种重要方式，被广泛应用于线上购物环境，为顾客和商户都带来了便利。现有技术中，个性化推荐算法通常是基于用户线上信息(如：线上历史浏览记录)生成推荐内容。但是，对于线下购物场景，现有的线下导购终端的推荐内容通常是固定的，页面切换通常也是定时的。如何为用户推荐有效的线下推荐内容，是本领域亟需解决的技术问题。

发明内容

本说明书目的在于提供一种线下购物推荐内容的生成方法、装置、***，实现了线下购物场景中，用户个性化内容的准确推荐。

一方面本说明书实施例提供了一种线下购物推荐内容的生成方法，包括：

获取线下用户的个性化信息，所述个性化信息包括表征线下用户产品喜好的数据信息；

根据所述个性化信息确定所述线下用户的关注业务类型；

基于所述关注业务类型、所述线下用户所在的购物场所的商家信息，生成线下推荐内容。

进一步地，所述方法的另一个实施例中，所述获取线下用户的个性化信息包括：

利用线下导购终端获取所述线下用户的用户图像信息，将所述用户图像信息作为所述个性化信息；

相应地，所述根据所述个性化信息确定所述线下用户的关注业务类型，包括：

根据所述用户图像信息，获取所述线下用户的风格信息，所述风格信息至少包括下述中的至少一种：服饰风格、服饰品牌、性别、年龄；

根据所述风格信息，确定所述线下用户的关注业务类型。

进一步地，所述方法的另一个实施例中，所述获取用户的个性化信息包括：

获取所述线下用户在所述线下导购终端中的视线轨迹数据和/或交互信息，将所述视线轨迹数据和/或所述交互信息作为所述个性化信息；

相应地，所述根据所述个性化信息确定所述线下用户的关注业务类型，包括：

根据所述线下导购终端的显示内容，以及根据所述视线轨迹数据、所述交互信息中的至少一种，确定所述线下用户的关注业务类型。

进一步地，所述方法的另一个实施例中，所述根据所述个性化信息确定所述线下用户的关注业务类型，基于所述关注业务类型生成线下推荐内容，包括：

若所述线下用户的数量大于一个，则：

根据各线下用户对应的个性化信息确定各线下用户的共同关注业务类型，基于所述共同关注业务类型、所述线下用户所在的购物场所的商家信息，生成共同线下推荐内容；

或，根据所述线下用户对应个性化信息，将所述线下用户进行分组，根据各组内线下用户对应的个性化信息、所述线下用户所在的购物场所的商家信息，生成各组对应的小组线下推荐内容。

进一步地，所述方法的另一个实施例中，所述方法还包括：将所述线下推荐内容按照预设规则显示在所述线下导购终端的显示界面，所述预设规则包括：

将所述线下用户对应的线下推荐内容分别显示在所述线下导购终端的显示界面的不同区域；

或，若生成的线下推荐内容为所述共同线下推荐内容，则将所述共同线下推荐内容显示在所述线下导购终端的显示界面；

或，若生成的线下推荐内容为所述小组线下推荐内容，则将各组对应的小组线下推荐内容显示在所述线下导购终端的显示界面的不同区域。

进一步地，所述方法的另一个实施例中，所述获取线下用户的个性化信息包括：

根据所述线下用户对应的用户终端连接的网络和/或蓝牙信息，获取所述线下用户的行踪轨迹信息，将所述行踪轨迹信息作为所述个性化信息；

相应地，所述根据所述个性化信息确定所述线下用户的关注业务类型，包括：

根据所述行踪轨迹信息和所述线下用户所在的购物场所的地图信息，获取所述线下用户的关注商家信息；

根据所述线下用户的关注商家信息，确定所述线下用户的关注业务类型。

进一步地，所述方法的另一个实施例中，所述获取线下用户的个性化信息包括：

获取所述线下用户对应的用户终端的设备信息；

根据所述设备信息，获取所述线下用户的历史记录信息，将所述历史记录信息作为所述个性化信息，所述历史记录信息包括线上历史记录信息和/或线下历史记录交易信息。

进一步地，所述方法的另一个实施例中，所述获取线下用户的个性化信息包括：

利用所述线下用户预设范围内的语音采集设备，获取所述线下用户的语音交流信息，将所述语音交流信息作为所述个性化信息。

进一步地，所述方法的另一个实施例中，所述获取线下用户的个性化信息包括：

获取所述线下用户的关联用户信息，所述关联用户信息包下述至少一种：所述线下用户的关联用户对应的用户图像信息、语音交流信息、历史记录信息、行踪轨迹信息。

进一步地，所述方法的另一个实施例中，所述方法还包括：

采用下述中的至少一种方式将生成的所述线下推荐内容推荐给所述线下用户：

基于所述线下用户的地理位置，若所述线下用户在所述购物场所预设范围内，将所述线下推荐内容发送至所述线下用户对应的用户终端；

所述线下用户离开所述购物场所的预设时间后或指定的时间节点，将所述线下推荐内容发送至所述线下用户对应的用户终端。

进一步地，所述方法的另一个实施例中，所述方法还包括：

根据所述线下用户的用户图像信息，获取所述线下用户的情感状态；

根据所述情感状态判断所述线下用户对生成的所述线下推荐内容是否感兴趣，若不感兴趣，则调整所述线下推荐内容。

另一方面，本说明书提供了线下购物推荐内容的生成装置线下购物推荐内容的生成装置，包括：

个性化信息获取模块，用于获取线下用户的个性化信息，所述个性化信息包括表征线下用户产品喜好的数据信息；

关注业务确定模块，用于根据所述个性化信息确定所述线下用户的关注业务类型；

推荐内容生成模块，用于基于所述关注业务类型、所述线下用户所在的购物场所的商家信息，生成线下推荐内容。

进一步地，所述装置的另一个实施例中，所述个性化信息获取模块具体用于：

利用线下导购终端获取所述线下用户的用户图像信息，将所述用户图像信息作为所述个性化信息；

相应地，所述关注业务确定模块具体用于：

根据所述用户图像信息，获取所述线下用户的风格信息，所述风格信息至少包括下述中的至少一种：服饰风格、服饰品牌、性别、年龄；

根据所述风格信息，确定所述线下用户的关注业务类型。

进一步地，所述装置的另一个实施例中，所述个性化信息获取模块还用于：

获取所述线下用户在所述线下导购终端中的视线轨迹数据和/或交互信息，将所述视线轨迹数据和/或所述交互信息作为所述个性化信息；

相应地，所述关注业务确定模块具体用于：

根据所述线下导购终端的显示内容，以及根据所述视线轨迹数据、所述交互信息中的至少一种，确定所述线下用户的关注业务类型。

进一步地，所述装置的另一个实施例中，所述关注业务确定模块具体用于在所述线下用户的数量大于一个时，则根据各线下用户对应的个性化信息确定各线下用户的共同关注业务类型；

相应地，所述推荐内容显示模块具体用于基于所述共同关注业务类型、所述线下用户所在的购物场所的商家信息，生成共同线下推荐内容；

或者，所述关注业务确定模块具体用于在所述线下用户的数量大于一个时，根据所述线下用户对应个性化信息，将所述线下用户进行分组；

相应地，所述推荐内容显示模块具体用于根据各组内线下用户对应的个性化信息、所述线下用户所在的购物场所的商家信息，生成各组对应的小组线下推荐内容。

进一步地，所述装置的另一个实施例中，所述装置还包括推荐内容显示模块用于：将所述线下推荐内容按照预设规则显示在所述线下导购终端的显示界面，所述预设规则包括：

将所述线下用户对应的线下推荐内容分别显示在所述线下导购终端的显示界面的不同区域；

或，若生成的线下推荐内容为所述共同线下推荐内容，则将所述共同线下推荐内容显示在所述线下导购终端的显示界面；

或，若生成的线下推荐内容为所述小组线下推荐内容，则将各组对应的小组线下推荐内容显示在所述线下导购终端的显示界面的不同区域。

进一步地，所述装置的另一个实施例中，所述个性化信息获取模块具体用于：

根据所述线下用户对应的用户终端连接的网络和/或蓝牙信息，获取所述线下用户的行踪轨迹信息，将所述行踪轨迹信息作为所述个性化信息；

相应地，所述关注业务确定模块具体用于：

根据所述行踪轨迹信息和所述线下用户所在的购物场所的地图信息，获取所述线下用户的关注商家信息；

根据所述线下用户的关注商家信息，确定所述线下用户的关注业务类型。

进一步地，所述装置的另一个实施例中，所述个性化信息获取模块具体用于：

获取所述线下用户对应的用户终端的设备信息；

根据所述设备信息，获取所述线下用户的历史记录信息，将所述历史记录信息作为所述个性化信息，所述历史记录信息包括线上历史记录信息和/或线下历史记录交易信息。

进一步地，所述装置的另一个实施例中，所述个性化信息获取模块具体用于：

利用所述线下用户预设范围内的语音采集设备，获取所述线下用户的语音交流信息，将所述语音交流信息作为所述个性化信息。

进一步地，所述装置的另一个实施例中，所述个性化信息获取模块具体用于：

获取所述线下用户的关联用户信息，所述关联用户信息包下述至少一种：所述线下用户的关联用户对应的用户图像信息、语音交流信息、历史记录信息、行踪轨迹信息。

进一步地，所述装置的另一个实施例中，所述装置还包括推荐内容发送模块，用于采用下述中的至少一种方式将生成的所述线下推荐内容推荐给所述线下用户：

基于所述线下用户的地理位置，若所述线下用户在所述购物场所预设范围内，将所述线下推荐内容发送至所述线下用户对应的用户终端；

所述线下用户离开所述购物场所的预设时间后或指定的时间节点，将所述线下推荐内容发送至所述线下用户对应的用户终端。进一步地，所述装置的另一个实施例中，所述装置还包括：推荐内容更新模块，用于：

根据所述线下用户的用户图像信息，获取所述线下用户的情感状态；

根据所述情感状态判断所述线下用户对生成的所述线下推荐内容是否满意，若不满意，则调整所述线下推荐内容。

再一方面，本说明书提供了线下购物推荐内容生成设备，包括：至少一个处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现上述线下购物推荐内容的生成方法。

又一方面，本说明书提供了线下购物推荐内容的生成***，包括：包括至少一个处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现上述线下购物推荐内容的生成方法。

本说明书提供的线下购物推荐内容的生成方法、装置、电子设备、***，通过获取表征线下用户的产品喜好的个性化信息，并基于获取到的个性化信息分析获得线下用户的关注业务类型，进一步根据确定的关注业务类型生成线下推荐内容。实现了线下购物场景中，用户个性化内容的准确推荐，为线下购物的用户提供感兴趣的商品或商家等信息，可以减少用户搜索商品或商家的时间，提高了用户线下购物体验，同时提高了线下商品的推广力度。还可以实现不同的用户生成不同的线下推荐内容，提高了线下推荐内容生成的灵活性。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书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说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本说明书一个实施例中线下购物推荐内容的生成方法的流程示意图；

图2是本说明书一个实施例中线下购物终端线下推荐内容生成方法的场景示意图；

图3是本说明书一个实施例中基于用户行为的线下推荐内容生成的场景示意图；

图4是本说明书一个实施例中基于信息迁移的线下推荐内容生成的场景示意图；

图5是本说明书提供的线下购物推荐内容的生成装置一个实施例的模块结构示意图；

图6是本说明书又一个实施例中线下购物推荐内容的生成装置的结构示意图；

图7是本说明书又一个实施例中线下购物推荐内容的生成装置的结构示意图；

图8是本说明书又一个实施例中线下购物推荐内容的生成装置的结构示意图；

图9是应用本发明实施例的一种线下购物推荐内容生成服务器的硬件结构框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，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他实施例，都应当属于本说明书保护的范围。

虽然线上购物方便了人们的生活，但是，线下购物能够让用户看到、摸到甚至试用、试穿实际的商品，让用户对商品有比较深入的了解，并且，线下购物也是一种休闲娱乐的方式，仍有许多用户选择线下购物。线下购物的商品种类、商家等也比较多，如何为用户推荐出适合用户或者用户可能比较感兴趣的内容，成为比较重要的问题。

本说明书一个实施例中提供了一种线下购物推荐内容的生成方法，通过获取表征线下用户产品喜好的个性化信息，基于线下用户的个性化信息为线下用户生成线下推荐内容。本说明书实施例提供的方法比较简单，实现了线下购物个性化内容的推荐，可以减少线下购物用户搜索商品的时间，满足了线下购物用户的购物需求，提高了用户线下购物的体验。

具体的，图1是本说明书一个实施例中线下购物推荐内容的生成方法的流程示意图，如图1所示，本说明书一个实施例中提供的线下购物推荐内容的生成方法的整体过程可以包括：

步骤102、获取线下用户的个性化信息，所述个性化信息包括表征线下用户产品喜好的数据信息。

本说明书一个实施例中，线下用户可以表示区别于线上购物的用户，即区别于通过互联网，在网络购物平台上购物的用户，具体可以表示在实体店、商场、超市等购物场所逛街或购物的用户。产品喜好可以表示用户对哪些产品可能比较关注或比较感兴趣，如：用户喜欢吃的食物、喜欢购买的品牌、可能需要购买的产品等。个性化信息可以包括表征线下用户产品喜好的数据信息，如：用户的历史购物记录、或通过大数据分析获得的用户比较感兴趣的品牌或商品数据等。本说明书实施例中的个性化信息可以包括线下用户的用户图像信息、语音交流信息、行踪轨迹信息、历史记录信息等，用户图像信息中可以获得用户的穿衣风格、喜欢的品牌、年龄、性别等，语音交流信息可以获得用户对哪些商品、品牌、商家等比较感兴趣，行踪轨迹信息可以获得用户经常购物的场所，历史记录信息可以表示用户历史购买、浏览的商品，因此，用户图像信息、语音交流信息、行踪轨迹信息、历史记录均可以表征用户的产品喜好。

步骤104、根据所述个性化信息确定所述线下用户的关注业务类型。

本说明书实施例中，在获得线下用户的个性化信息后，可以通过对获得的个性化信息进行分析，确定出用户对哪些商品、品牌、商家等比较关注或者比较感兴趣，进一步确定出线下用户的关注业务类型。例如：若根据线下用户的个性化信息看出该线下用户比较喜欢的品牌是A，则可以将与品牌A风格相似的品牌作为该线下用户的关注业务类型。

步骤106、基于所述关注业务类型、所述线下用户所在的购物场所的商家信息，生成线下推荐内容。

在确定出线下用户的关注业务类型后，可以根据确定的关注业务类型，结合该线下用户所在购物场所的商家信息，生成线下推荐内容。商家信息可以包括：商家品牌信息、商家货品统计信息、商家位置信息、商家活动信息等，线下推荐内容可以包括该关注业务类型对应的商品以及商品的价格、商品对应的商家、商家的位置、商家活动等信息。线下推荐内容可以包括实体店的商品或商家信息，也可以包括同一商品或同一品牌的线上商品或线上商家的相关信息。在生成线下推荐内容时，还可以根据确定的线下用户的关注业务类型，结合该线下用户所在购物场所的商家信息，生成对应的线下推荐内容。线下用户所在购物场所可以表示线下用户预设范围内购物场所，如：线下用户周边1千米内的购物场所，若线下用户预设范围内的购物场所超过两个，则可以选择距离较近的购物场所内的商家信息，当然也可以结合预设范围内的所有购物场所的商家信息，生成线下推荐内容。线下用户所在的线下购物场所可以根据实际需要进行确定，本说明书实施例不作具体限定。

例如：通过分析线下用户的个性化信息确定出该线下用户的关注业务类型为与品牌A风格相似的商品，再获取该线下用户所在的购物场所的商家货品统计信息，根据商家货品统计信息，该线下用户所在的购物场所中商家中，品牌A、B、C的商家符合该线下用户的关注业务类型。则可以将品牌A、B、C的商品信息如：商品的图片、价格、尺寸、对应的商家、商家的位置、商家活动等内容作为该线下用户的线下推荐内容。若该商品在网络购物平台中也有出售，则还可以将相应的线上的商品信息同时作为线下推荐内容，以供用户参考。

本说明书实施例一个或多个实施例中，在生成线下用户对应的线下推荐内容后，还可以将生成的线下推荐内容发送至该线下用户对应的用户终端上，用户终端可以包括：智能手机、平板电脑、智能可穿戴设备(智能手表、虚拟现实眼镜、虚拟现实头盔等)、车载设备等电子设备。

在具体的实施过程中，可以在监测到线下用户到达线下推荐内容生成的预设范围内，如：某商场周边500米内，获取该线下用户对应的个性化信息，并基于获取到的个性化信息生成相应的线下推荐内容，将生成的线下推荐内容发送至该线下用户的智能手机上。或者，可以在生成线下推荐内容预设时间内，该线下用户仍然在推荐内容生成的预设范围内，则将生成的线下推荐内容发送至该线下用户的智能手机上。

此外，本说明书一个实施例中，可以通过线下用户携带的用户终端的GPS(GlobalPositioning System，全球定位***)信息获取线下用户的地理位置，结合线下用户所在购物场所的地理位置，在线下用户在购物场所预设范围内(如：购物场所周边1KM)时，将生成的线下推荐内容发送至线下用户的用户终端上。还可以在线下用户离开购物场所预设时间后或在指定的时间节点(如：晚上8:00-10:00或周末等)，将生成的线下推荐内容在用户休息的时间发送至线下用户的智能手机上。其中，预设范围、预设时间以及指定时间节点可以根据实际需要进行设置，本说明书实施例不作具体限定。当然，也可以将生成的线下推荐内容实时发送至线下用户的用户终端。

本说明书实施例中，还可以将生成的线下推荐内容进行保存，在线下用户下次到达线下推荐内容生成的预设范围内时，将保存的线下推荐内容发送至用户的用户终端上。或者，在线下用户下次到达线下推荐内容生成的预设范围内时，将保存的线下推荐内容作为历史记录信息，结合获取到的其他个性化信息，生成新的线下推荐内容。

此外，本说明书实施例中，还可以接收用户的反馈信息，如：用户通过用户终端反馈对推送的线下推荐内容是否感兴趣，若用户的反馈信息表示对生成的线下推荐内容中的某些商品不感兴趣，则可以根据用户的反馈信息重新为用户生成线下推荐内容。

本说明书实施例中通过获取表征线下用户的产品喜好的个性化信息，并基于获取到的个性化信息分析获得线下用户的关注业务类型，进一步根据确定的关注业务类型生成线下推荐内容。实现了线下购物场景中，用户个性化内容的准确推荐，为线下购物的用户提供感兴趣的商品或商家等信息，可以减少用户搜索商品或商家的时间，提高了用户线下购物体验，同时提高了线下商品的推广力度。还可以实现不同的用户生成不同的线下推荐内容，提高了线下推荐内容生成的灵活性。

在上述实施例的基础上，所述获取线下用户的个性化信息包括：

利用线下导购终端获取所述线下用户的用户图像信息，将所述用户图像信息作为所述个性化信息；

相应地，所述根据所述个性化信息确定所述线下用户的关注业务类型，包括：

根据所述用户图像信息，获取所述线下用户的风格信息，所述风格信息至少包括下述中的至少一种：服饰风格、服饰品牌、性别、年龄；

根据所述风格信息，确定所述线下用户的关注业务类型。

本说明书一个实施例中提供的线下推荐内容方法的应用场景可以包括用户在使用线下导购终端查询商品时，为用户生成线下推荐内容。线下导购终端可以表示在商场、超市等购物场所放置的导购机，用户可以通过线下购物终端查询商场内商品、商家等信息。当用户在线下导购终端前，使用线下导购终端进行信息查询时，或者线下导购终端检测到有用户在观察线下导购终端的屏幕时，本说明实施例可以利用线下导购终端获取线下用户的用户图像信息，用户图像信息可以是线下导购终端前用户的全身图像信息。可以通过设置在线下导购终端上的摄像头采集用户图像信息，采集到的用户图像信息可以作为该线下用户的个性化信息。

线下用户终端在采集线下用户的用户图像信息时，也可以提示用户是否同意开启摄像功能，在获取到线下用户的授权信息后，采集线下用户的用户图像信息。

采集到线下用户的用户图像信息后，可以通过图像检测识别等技术，分析获得线下用户的风格信息，如：用户的服饰风格即穿衣风格、配饰风格(如：手提包、项链、手链、耳环、丝巾等的风格)、品牌风格即用户身上服饰的品牌属于什么风格(如：淑女、成熟、清新、职业、学生等风格)，还可以分析用户的发型风格、年龄、性别、已购购物包装的商家标识等，风格信息可以包括上述信息中的至少一种。根据分析确定的线下用户的风格信息，可以确定出线下用户的关注业务类型，进一步为线下用户生成线下推荐内容。如：若获取到用户的风格信息为女性、服饰风格为淑女装，则可以将女性、淑女装的相关商品作为该线下用户的关注业务类型，并生成对应的线下推荐内容。

本说明书实施例通过获取线下用户的用户图像信息，分析确定线下用户的风格信息，为该线下用户生成线下推荐内容，方法简单，结合用图像信息可以准确的生成线下用户满意的线下推荐内容，提高了用户线下购物体验。

在上述实施例的基础上，本说明书一个实施例中，所述获取用户的个性化信息包括：

获取所述线下用户在所述线下导购终端中的视线轨迹数据和/或交互信息，将所述视线轨迹数据和/或所述交互信息作为所述个性化信息；

相应地，所述根据所述个性化信息确定所述线下用户的关注业务类型，包括：

根据所述线下导购终端的显示内容，以及根据所述视线轨迹数据、所述交互信息中的至少一种，确定所述线下用户的关注业务类型。

在具体的实施过程中，线下用户在使用线下导购终端查询信息时，或者线下导购终端检测到有用户在观察线下导购终端的屏幕时，本说明书一个实施例中，还可以通过视线检测追踪算法，获得线下用户在线下导购终端屏幕上的视线轨迹数据。还可以通过设备检测，获取线下用户与线下导购终端的交互信息。视线轨迹数据可以包括线下用户在线下导购终端屏幕上的视线轨迹、停留时间等，交互信息可以包括线下用户点击线下导购终端的屏幕、输入的搜索信息中的至少一种，交互信息还可以包括用户在观察线下导购终端屏幕时的情感状态，如：微笑(可以表示对看到的内容比较感兴趣)、皱眉(可以表示对看到的内容不感兴趣)、视线停留的时间等信息。结合线下导购终端上的显示内容和获取到的视线轨迹数据，或者线下导购终端上的显示内容和获取到的交互信息，或者线下导购终端上的显示内容和获取到的视线轨迹数据、交互信息，确定出线下用户的关注业务类型。例如：根据获取到的线下用户的视线轨迹数据以及交互信息，发现该线下用户视线停留在线下购物终端右上角的时间比较长，并且在观看右上角图像的时候面带微笑，并点击了线下导购终端右上角的屏幕，可以表示线下用户对线下导购终端当前显示界面右上角的显示内容比较感兴趣。结合线下购物终端显示的内容，线下购物终端右上角显示的是品牌A的商品。则可以确定出线下用户的关注业务类型为与品牌A风格相似的商品。

此外，在确定线下用户的关注业务类型时，还可以结合根据用户图像信息获取到的线下用户的风格信息，即可以根据用户图像信息获取到的风格信息、视线轨迹数据、交互信息综合分析确定出线下用户的关注业务类型。

本说明书一个实施例中，还可以通过线下导购终端的摄像头获取到的用户图像信息，获取线下用户在观看线下导购终端时的情感状态，情感状态可以包括喜悦(如：微笑)、不满(如：皱眉)、一般等信息，结合线下导购终端上的显示内容，判断线下导购终端上显示的线下推荐内容是否感兴趣。例如：若用户在观看线下导购终端显示的线下推荐内容时，情感状态为皱眉，可能表示线下用户对显示的线下推荐内容不感兴趣，可以对生成的线下推荐内容进行调整。例如：若用户观看线下导购终端上显示的线下推荐内容时，对某个区域的线下推荐内容不满意，则可以将该区域的线下推荐内容更换为其他线下用户满意的内容。当然，本说明书实施例中调整线下推荐内容，还可以是调整已经生成但还没有显示的线下推荐内容，调整完成后，再将调整后的线下推荐内容进行显示。

本说明书实施例通过分析用户在线下导购终端上的视线轨迹数据以及用户与线下导购终端的交互信息，视线轨迹数据和交互信息可以准确的表示用户的产品喜好以及购买意图。通过视线轨迹数据和交互信息可以准确的获取到用户的关注业务类型，为生成用户满意的线下推荐内容提供了准确的数据基础。

本说明书一个实施例中，在线下用户允许的情况下，还可以利用所述线下用户预设范围内的语音采集设备，获取所述线下用户的语音交流信息，将所述语音交流信息作为所述个性化信息。如：可以通过线下导购终端或用户携带的用户终端提示用户是否授权录音功能，获取到线下用户的授权信息后，获取线下用户与同伴的语音交流信息，根据获取到的语音交流信息可以获取到用户关注的产品信息或者想要购买的商品等信息。进一步可以获取到用户的关注业务类型，结合线下用户所在的购物场所的商家信息，为用户生成对应的线下推荐内容。

例如：若通过线下购物终端采集到屏幕前的线下用户与同伴的语音交流信息表示：曾经购买了一条风格a的连衣裙，现想买一双鞋子搭配。可以通过对采集到的语音交流信息进行语句分析，确定出线下用户现在想购买一双用于搭配风格a的连衣裙的鞋子，可以通过数据分析确定出适合搭配风格a的连衣裙的鞋子的品牌有哪些，进一步确定出线下用户的关注业务类型。结合线下用户所在的购物场所的商家信息，确定出该购物场所内哪些品牌符合线下用户的关注业务类型，为用户生成对应的线下推荐内容。

本说明书一个实施例中，在线下用户允许的情况下，识别到用户在线下购物终端上查询信息时，还可以连接线下用户的用户终端，如：可以通过线下用户的用户终端向用户发送是否允许连接的信息，在获取到用户的授权信息后，或者线下用户的用户终端开启了允许连接的权限，可以利用线下购物终端通过蓝牙、无线网络等方式连接线下用户的用户终端，获取该用户终端中的设备信息。用户终端的设备信息可以包括：用户终端的日志信息、存储信息。根据用户终端的设备信息(如：日志信息、存储信息)，可以获取到线下用户的历史记录信息，历史记录信息可以包括线上历史记录信息如：历史浏览记录信息、线上历史交易记录信息等，历史记录信息还可以包括线下历史记录信息如：线下历史交易记录信息，线下历史交易记录信息可以根据用户的刷卡或其他线下支付的日志信息获得。历史记录信息还可以包括该用户终端之前接收到的线下推荐内容。根据线下用户的历史记录信息可以获得线下用户的历史购物习惯、想要购买的商品、历史线下推荐内容等信息，进一步确定线下用户的关注业务类型，为线下用户生成线下推荐内容。

本申请实施例提供的方法，基于用户终端的设备信息，获取线下用户的历史记录信息，可以准确的获得线下用户的历史购物习惯、想要购买的商品等信息，进一步可以生成用户满意的线下推荐内容，实现可线下推荐内容的准确生成，提高了用户体验感。

在上述实施例的基础上，本说明书一个实施例中，可以通过线下导购终端采集在线下导购终端前的用户图像信息，通过图像识别检测，确定在线下导购终端前的线下用户的数量。若检测到在线下导购终端前的线下用户大于一个，则可以分别采集在线下导购终端前的各个线下用户的个性化信息如：用户图像信息、视线轨迹数据、交互信息、语音交流信息、历史记录信息中的至少一个。可以综合采集到的各个线下用户的个性化信息，确定出各个线下用户可能同时感兴趣的产品，确定出各线下用户的共同关注业务类型。基于各个线下用户的共同关注业务类型和线下用户所在的购物场所(也可以理解为购物终端所在的购物场所)的商家信息，生成各个线下用户对应的共同线下推荐内容。或者，也可以根据获取到的各个线下用户的个性化信息，进行聚类分析，将线下用户进行分组。再根据各组内的线下用户的个性化信息，确定各组内的线下用户的关注业务类型，进一步生成各组对应的小组线下推荐内容。例如：线下导购终端可以通过图像、视频、语音信息等分析出多个线下用户是否是同伴(例如是否在相互交谈)，将进行交谈的线下用户归为一组，把在一组内的线下用户的个性化信息结合，生成小组线下推荐内容。

本说明书实施例提供了一种多个线下用户对应的线下推荐内容的生成方法，可以同时兼顾多个线下用户的购物需求，准确灵活的为线下用户生成线下推荐内容，提高了用户线下购物的体验。

在上述实施例的基础上，本说明书一个实施例还提供了一种线下推荐内容的显示方法，可以根据预设规则将上述实施例中生成的线下推荐内容显示在线下导购终端的显示界面上，按照预设规则进行显示的方法可以参考下述过程：

1)若线下导购终端识别出线下导购终端前只有一个线下用户，则可以将根据该线下用户对应的个性化信息生成的线下推荐内容直接显示在线下导购终端的显示界面上。

2)若线下导购终端识别出线下导购终端前的线下用户大于一个，并且根据各个线下用户的个性化信息生成了各线下用户可能共同感兴趣的共同线下推荐内容，则可以将该共同线下推荐内容显示在线下导购终端的显示界面上。

3)若线下导购终端识别出线下导购终端前的线下用户大于一个，并且根据各个线下用户的个性化信息对线下用户进行了分组，并生成了各组对应的小组线下推荐内容，则可以将各个小组对应的小组线下推荐内容显示在线下导购终端的显示界面的不同区域。

例如：若线下购物终端检测到屏幕前方有6个用户，则可以分别获取6个线下用户的个性化信息，结合购物场所内的商家信息，分别生成6个用户对应的线下推荐内容，并将6个用户对应的线下推荐内容分别显示在线下导购终端的显示界面的不同区域。也可以综合分析6个用户的个性化信息，结合购物场所内的商家信息，生成6个用户可能共同感兴趣的共同线下推荐内容，将生成的共同线下推荐内容显示在线下导购终端的显示界面上。还可以，通过对6个用户的个性化信息进行分析，将6个用户进行分组，如：通过分析发现其中3人为同伴，另外3人也是同伴，则可以将为同伴的用户作为一组。分析同一组内的个性化信息，结合购物场所内的商家信息，生成2个小组分别对应的小组线下推荐内容，并将2个小组分别对应的小组线下推荐内容分别显示在线下导购终端的显示界面的不同区域。

此外，本说明书实施例中线下导购终端在显示生成的线下推荐内容后，还可以获取线下用户的反馈信息，如：通过分析线下用户面部表情和/或线下用户的注视点分布，调整下一次的线下推荐内容。

本申请实施例中的线下购物推荐内容的生成方法可以直接由线下购物终端执行，图2是本说明书一个实施例中线下购物终端线下推荐内容生成方法的场景示意图，如图2所示，当线下导购终端(通过摄像头)识别到有线下用户在观看屏幕时，可以通过摄像头采集用户的全身图像，即采集用户图像信息，还可以采集用户的语音交流信息、视线轨迹数据、线下用户与线下导购终端的交互信息、用户终端的设备信息。根据上述信息中的至少一种，利用推荐算法，结合线下购物终端所在购物场所的商家信息，生成线下用户的线下推荐内容并进行显示。具体生成线下用户的线下推荐内容的实施过程可以参考上述实施例的介绍，此处不再赘述。推荐算法可以表示根据采集到的信息，生成对应的推荐内容的方法，例如：可以通过模型训练等方法实现，如：采集多个用户的个性化信息(如：用户图像信息、语音交流信息、视线轨迹数据、线下用户与线下导购终端的交互信息、用户终端的设备信息)，结合商家信息，利用机器学习等方法，构建线下推荐模型，利用线下推荐模型生成对应的线下推荐内容，或者也可以参考线上推荐内容的生成的推荐算法，推荐算法的具体形式本说明书实施例不作具体限定。

本说明书实施例提供了一种利用线下购物终端采集线下用户的个性化信息如：用户图像信息、语音交流信息、视线轨迹数据、线下用户与线下导购终端的交互信息、用户终端的设备信息中的至少一种，基于采集到的个性化信息和线下用户所在购物场所的商家信息，为线下用户生成对应的线下推荐内容。实现了线下购物的个性化推荐内容的生成，为线下购物的用户提供了参考信息，提高了用户线下购物体验，同时可以提高线下商品的推广力度。并且，可以实现不同的用户生成不同的线下推荐内容，提高了线下推荐内容生成的灵活性，还可以在线下购物终端上显示不同用户对应的线下推荐内容，满足了不同用户的需求。

在上述实施例的基础上，本说明书一个实施例中，所述获取线下用户的个性化信息包括：

根据所述线下用户对应的用户终端连接的网络和/或蓝牙信息，获取所述线下用户的行踪轨迹信息，将所述行踪轨迹信息作为所述个性化信息；

相应地，所述根据所述个性化信息确定所述线下用户的关注业务类型，包括：

根据所述行踪轨迹信息和所述线下用户所在的购物场所的地图信息，获取所述线下用户的关注商家信息；

根据所述线下用户的关注商家信息，确定所述线下用户的关注业务类型。

在具体的实施过程中，若线下用户在某个购物场所内进行购物，在检测到线下用户进入购物产所内时，在用户许可的情况下，可以将线下用户的用户终端如：手机、手表等电子设备连接到线下用户所在的购物场所内的网络和/或蓝牙。根据线下用户的用户终端连接的网络和/或蓝牙信息，可以获取线下用户的行踪轨迹信息。将获得的线下用户的行踪轨迹信息结合用户所在购物场所的地图信息，可以采集线下用户在购物场所内的行走路线和在各个商户的停留时间，获取到线下用户的关注商家信息，进一步确定出线下用户的关注业务类型。通过线下用户在购物场所内的网络和/或蓝牙连接信息，可以获取线下用户在线下购物时的行踪轨迹信息，可以准确的分析获得线下用户的购物意图，进一步实现为用户生成其满意的线下推荐内容，提高了用户线下购物的体验。

此外，本说明书一个实施例中，线下用户在购物场所内进行购物时，可以在线下用户允许的情况下采集线下用户和导购、或线下用户和同伴的语音交流信息，获取用户咨询的商品类型和关注点(如：价格、产地等)。还可以在用户许可的情况下，通过线下用户的随身设备如：手机、手表等，获取线下用户的历史记录信息如：线上历史记录，和最近的线下消费记录(以避免推荐用户已购买商品)。可以根据获得的线下用户的行踪轨迹信息、语音交流信息、历史记录信息中的至少一种，结合购物场所的商家信息如：商家货品统计信息，根据推荐算法为线下用户生成个性化的线下推荐内容。可以将生成的线下推荐内容推送给用户，如显示在手机上，具体的推送方法可以参考上述实施例的记载，此处不再赘述。

本说明书实施例提供了一种用户在购物场所内进行线下购物时的线下推荐内容的生成方法，图3是本说明书一个实施例中基于用户行为的线下推荐内容生成的场景示意图，如图3所示，本说明书实施例，在用户允许的情况下，可以结合线下用户所在购物场所的地图信息和用户终端连接的网络和/或蓝牙等信息，获得线下用户在购物场所内的行走路线以及在各商家停留的时间，此外，还可以采集线下用户与导购或同伴的语音交流信息。利用获得的行踪轨迹信息、购物场所的地图信息、语音交流信息中的至少一种，结合购物场所内的商家信息，利用推荐算法，可以生成线下推荐内容，并将生成的线下推荐内容发送至线下用户的用户终端。

本说明书实施例根据线下用户的行为如在购物场所内的行踪轨迹、与导购或同伴的语音交流信息等，分析获得用户比较感性趣的商品，准确的为用户生成满意的线下推荐内容，有针对性的为用户的线下购物提供了比较好的推荐信息，提高了用户的线下购物体验，减少了用户线下购物搜索商品的时间，同时提高了线下商品的推广力度。

在上述实施例的基础上，本说明书实施例还提供了一种基于信息迁移的线下推荐内容的生成方法，图4是本说明书一个实施例中基于信息迁移的线下推荐内容生成的场景示意图，如图4所示，当线下用户和至少一个同伴同行时，线下导购终端和/或线下用户的用户终端(如手机/手表等)可以采用上所述实施例中的至少一个方法获取至少一个同行同伴的关联用户信息，关联用户信息可以包括：关联用户(即线下用户的同行同伴)对应的用户图像信息、语音交流信息、历史记录信息、行踪轨迹信息中的至少一种。如：线下导购终端、线下用户的同伴的用户终端、线下用户的用户终端中的至少一个，可以采集线下用户和同行同伴的对话，获取线下用户和/或同行同伴关注的商品类型和关注点。在为线下用户生成个性化推荐的时候，即可以利用采集到的线下用户本身的个性化信息，也可以将采集到的同行同伴的关联用户信息进行综合考虑。当线下用户本身的个性化信息无法获取的时候，也可以只根据采集到的同行同伴的关联用户信息为线下用户生成个性化的线下推荐内容，并推送给线下用户。

上述实施例中基于线下导购终端的线下推荐内容的生成方法、基于用户行为的线下内容的生成方法以及基于信息迁移的线下内容推荐方法可以结合使用。如：在线下用户使用线下导购终端时，可以利用线下导购终端采集线下用户的个性化信息，生成线下推荐内容并在线下导购终端上进行显示。线下用户离开线下导购终端在购物场所内进行购物时，则可以采集线下用户的行踪轨迹等行为信息和/或线下用户的同行同伴的关联用户信息，还可以参考线下导购终端生成的线下推荐内容，为线下用户生成线下推荐内容并发送至用户终端。

此外，考虑到线下用户(及其同行同伴)可能会连续逛多个商场，上一个商场的信息(如线下导购终端的分析结果，和/或线下用户在上一个商场的行踪轨迹信息即停留记录等)，可以通过连接线下用户的随身设备将历史获得的购物场所内的信息进行保存。当用户到达新的商场后，可以将历史购物场所如：上一个商场的相关信息作为历史记录信息，在生成线下推荐内容时使用。还可以获取线下用户的反馈信息，反馈信息可以包括线下用户的表情、视线关注点、与线下导购终端或用户终端的交互信息等，如：用户可以利用语音或触屏等交互方式，反馈某项推荐内容是用户不感兴趣的。用户也可以通过反馈提供自己感兴趣的信息(如关键词)，根据用户的反馈信息可以更新线下推荐内容。

本说明书实施例提出了在没有用户历史信息的线下购物场景下，获取用户个性化信息的方式，综合使用图像，语音，位置等信息获取用户个性化信息，获取的过程用户基本无感知。为线下用户生成个性化线下推荐内容时，可以将同行同伴的个性化信息纳入考虑，提高了线下推荐内容生成的准确性。还可以通过分析用户的反馈信息(被动式的分析用户表情，主动式的用户交互)更新个性化推荐内容。并且，将线下导购终端的使用方式从固定显示内容升级为不同用户显示个性化推荐内容，实现不同的用户看到各自可能感兴趣的内容，实现了精准营销。本说明书实施例还可以通过在线学习的方式，随着时间推移，获取更多的信息，动态的更新个性化的线下推荐内容给用户。

本说明书中上述方法的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

基于上述所述的线下购物推荐内容的生成方法，本说明书一个或多个实施例还提供一种线下购物推荐内容的生成装置。所述的装置可以包括使用了本说明书实施例所述方法的***(包括分布式***)、软件(应用)、模块、组件、服务器、客户端等并结合必要的实施硬件的装置。基于同一创新构思，本说明书实施例提供的一个或多个实施例中的装置如下面的实施例所述。由于装置解决问题的实现方案与方法相似，因此本说明书实施例具体的装置的实施可以参见前述方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。

具体地，图5是本说明书提供的线下购物推荐内容的生成装置一个实施例的模块结构示意图，如图5所示，本说明书中提供的线下购物推荐内容的生成装置包括：个性化信息获取模块51、关注业务确定模块52、推荐内容生成模块53，其中：

个性化信息获取模块51，可以用于获取线下用户的个性化信息，所述个性化信息包括表征线下用户产品喜好的数据信息；

关注业务确定模块52，可以用于根据所述个性化信息确定所述线下用户的关注业务类型；

推荐内容生成模块53，可以用于基于所述关注业务类型、所述线下用户所在的购物场所的商家信息，生成线下推荐内容。

本说明书实施例提供的线下购物推荐内容的生成装置，通过获取表征线下用户的产品喜好的个性化信息，并基于获取到的个性化信息分析获得线下用户的关注业务类型，进一步根据确定的关注业务类型生成线下推荐内容。实现了线下购物场景中，用户个性化内容的推荐，为线下购物的用户提供感兴趣的商品或商家等信息，可以减少用户搜索商品或商家的时间，提高了用户线下购物体验，同时提高了线下商品的推广力度。

在上述实施例的基础上，所述个性化信息获取模块具体用于：

利用线下导购终端获取所述线下用户的用户图像信息，将所述用户图像信息作为所述个性化信息；

相应地，所述关注业务确定模块具体用于：

根据所述用户图像信息，获取所述线下用户的风格信息，所述风格信息至少包括下述中的至少一种：服饰风格、服饰品牌、性别、年龄；

根据所述风格信息，确定所述线下用户的关注业务类型。

本说明书实施例提供的线下购物推荐内容的生成装置，通过获取线下用户的用户图像信息，分析确定线下用户的风格信息，为该线下用户生成线下推荐内容，方法简单，结合用图像信息可以准确的生成线下用户满意的线下推荐内容，提高了用户线下购物体验。

在上述实施例的基础上，所述个性化信息获取模块还用于：

获取所述线下用户在所述线下导购终端中的视线轨迹数据和/或交互信息，将所述视线轨迹数据和/或所述交互信息作为所述个性化信息；

相应地，所述关注业务确定模块具体用于：

根据所述线下导购终端的显示内容，以及根据所述视线轨迹数据、所述交互信息中的至少一种，确定所述线下用户的关注业务类型。

本说明书实施例提供的线下购物推荐内容的生成装置，通过分析用户在线下导购终端上的视线轨迹数据以及用户与线下导购终端的交互信息，视线轨迹数据和交互信息可以准确的表示用户的产品喜好以及购买意图。通过视线轨迹数据和交互信息可以准确的获取到用户的关注业务类型，为生成用户满意的线下推荐内容提供了准确的数据基础。

在上述实施例的基础上，所述关注业务确定模块具体用于在所述线下用户的数量大于一个时，则根据各线下用户对应的个性化信息确定各线下用户的共同关注业务类型；

相应地，所述推荐内容显示模块具体用于基于所述共同关注业务类型、所述线下用户所在的购物场所的商家信息，生成共同线下推荐内容；

或者，所述关注业务确定模块具体用于在所述线下用户的数量大于一个时，根据所述线下用户对应个性化信息，将所述线下用户进行分组；

相应地，所述推荐内容显示模块具体用于根据各组内线下用户对应的个性化信息、所述线下用户所在的购物场所的商家信息，生成各组对应的小组线下推荐内容。

本说明书实施例提供一种多个线下用户对应的线下推荐内容的生成方法，可以同时兼顾多个线下用户的购物需求，准确的为线下用户生成线下推荐内容，提高了用户体验。

在上述实施例的基础上，图6是本说明书又一个实施例中线下购物推荐内容的生成装置的结构示意图，如图6所示，所述装置还包括推荐内容显示模块61用于：将所述线下推荐内容按照预设规则显示在所述线下导购终端的显示界面，所述预设规则包括：

将所述线下用户对应的线下推荐内容分别显示在所述线下导购终端的显示界面的不同区域；

或，若生成的线下推荐内容为所述共同线下推荐内容，则将所述共同线下推荐内容显示在所述线下导购终端的显示界面；

或，若生成的线下推荐内容为所述小组线下推荐内容，则将各组对应的小组线下推荐内容显示在所述线下导购终端的显示界面的不同区域。

本说明书实施例，将线下导购终端的使用方式从固定显示内容升级为不同用户显示个性化推荐内容，实现不同的用户看到各自可能感兴趣的内容，实现了精准营销。

在上述实施例的基础上，所述个性化信息获取模块具体用于：

根据所述线下用户对应的用户终端连接的网络和/或蓝牙信息，获取所述线下用户的行踪轨迹信息，将所述行踪轨迹信息作为所述个性化信息；

相应地，所述关注业务确定模块具体用于：

根据所述行踪轨迹信息和所述线下用户所在的购物场所的地图信息，获取所述线下用户的关注商家信息；

根据所述线下用户的关注商家信息，确定所述线下用户的关注业务类型。

本说明书实施例根据线下用户的行为如在购物场所内的行踪轨迹，分析获得用户比较感性趣的商品，准确的为用户生成满意的线下推荐内容，为用户的线下购物提供了比较好的推荐信息，提高了用户的线下购物体验，减少了用户线下购物搜索商品的时间，同时提高了线下商品的推广力度。

在上述实施例的基础上，所述个性化信息获取模块具体用于：

获取所述线下用户对应的用户终端的设备信息；

根据所述设备信息，获取所述线下用户的历史记录信息，将所述历史记录信息作为所述个性化信息，所述历史记录信息包括线上历史记录信息和/或线下历史记录交易信息。

本说明书实施例，基于用户终端的设备信息，获取线下用户的历史记录信息，可以准确的获得线下用户的历史购物习惯、想要购买的商品等信息，进一步可以生成用户满意的线下推荐内容，实现可线下推荐内容的准确生成，提高了用户线下购物体验感。

在上述实施例的基础上，所述个性化信息获取模块具体用于：

利用所述线下用户预设范围内的语音采集设备，获取所述线下用户的语音交流信息，将所述语音交流信息作为所述个性化信息。

本说明书实施例，基于线下用户与导购员或同伴的语音交流信息，可以确定线下用户的关注点如：想购买的商品类型、商品价格、商品的产地等，为准确的确定用户线下购物的意图提供了数据基础，实现可线下推荐内容的准确生成，提高了用户线下购物体验感。

在上述实施例的基础上，所述个性化信息获取模块具体用于：

获取所述线下用户的关联用户信息，所述关联用户信息包下述至少一种：所述线下用户的关联用户对应的用户图像信息、语音交流信息、历史记录信息、行踪轨迹信息。

本说明书实施例，为线下用户生成个性化线下推荐内容时，将同行同伴的个性化信息纳入考虑，提高了线下推荐内容生成的准确性。

在上述实施例的基础上，图7是本说明书又一个实施例中线下购物推荐内容的生成装置的结构示意图，如图7所示，所述装置还包括推荐内容发送模块71，用于采用下述中的至少一种方式将生成的所述线下推荐内容推荐给所述线下用户：

基于所述线下用户的地理位置，若所述线下用户在所述购物场所预设范围内，将所述线下推荐内容发送至所述线下用户对应的用户终端；

所述线下用户离开所述购物场所的预设时间后或指定的时间节点，将所述线下推荐内容发送至所述线下用户对应的用户终端。

本说明书实施例，将生成的线下推荐内容发送至线下用户的用户终端，方便用户及时查看，了解相应的信息。

在上述实施例的基础上，图8是本说明书又一个实施例中线下购物推荐内容的生成装置的结构示意图，如图8所示，所述装置还包括推荐内容更新模块81，用于：

根据所述线下用户的用户图像信息，获取所述线下用户的情感状态；

根据所述情感状态判断所述线下用户对生成的所述线下推荐内容是否满意，若不满意，则调整所述线下推荐内容。

本说明书实施例，可以通过在线学习的方式，随着时间推移，获取更多的信息，动态的更新个性化的线下推荐内容给用户，提高了生成的线下推荐内容的准确性。

需要说明的，上述所述的装置根据方法实施例的描述还可以包括其他的实施方式。具体的实现方式可以参照相关方法实施例的描述，在此不作一一赘述。

本说明书实施例还提供一种线下购物推荐内容生成设备，包括：至少一个处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现上述实施例中零钱兑换支付服务器侧的方法，如：

获取线下用户的个性化信息，所述个性化信息包括表征线下用户产品喜好的数据信息；

根据所述个性化信息确定所述线下用户的关注业务类型；

基于所述关注业务类型、所述线下用户所在的购物场所的商家信息，生成线下推荐内容。

所述存储介质可以包括用于存储信息的物理装置，通常是将信息数字化后再以利用电、磁或者光学等方式的媒体加以存储。所述存储介质有可以包括：利用电能方式存储信息的装置如，各式存储器，如RAM、ROM等；利用磁能方式存储信息的装置如，硬盘、软盘、磁带、磁芯存储器、磁泡存储器、U盘；利用光学方式存储信息的装置如，CD或DVD。当然，还有其他方式的可读存储介质，例如量子存储器、石墨烯存储器等等。

需要说明的，上述所述的处理设备根据方法实施例的描述还可以包括其他的实施方式。具体的实现方式可以参照相关方法实施例的描述，在此不作一一赘述。

本说明书实施例所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端、服务器或者类似的运算装置中执行。以运行在服务器上为例，图9是应用本发明实施例的一种线下购物推荐内容生成服务器的硬件结构框图。如图9所示，服务器10可以包括一个或多个(图中仅示出一个)处理器100(处理器100可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置，处理器可以是线下购物推荐内容的生成装置、零钱兑换支付服务器、零钱兑换终端中的处理器)、用于存储数据的存储器200、以及用于通信功能的传输模块300。本邻域普通技术人员可以理解，图9所示的结构仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，服务器10还可包括比图9中所示更多或者更少的组件，例如还可以包括其他的处理硬件，如数据库或多级缓存、GPU，或者具有与图9所示不同的配置。

存储器200可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本说明书实施例中的线下购物推荐内容的生成方法对应的程序指令/模块，处理器100通过运行存储在存储器200内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器200可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器200可进一步包括相对于处理器100远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

传输模块300用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括计算机终端10的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输模块300包括一个网络适配器(Network Interface Controller，NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输模块300可以为射频(Radio Frequency，RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

本说明书还提供一种线下购物推荐内容的生成***，所述***可以为单独的线下购物推荐内容的生成***，也可以应用在多种数据分析处理***中。所述的***可以为单独的服务器，也可以包括使用了本说明书的一个或多个所述方法或一个或多个实施例装置的服务器集群、***(包括分布式***)、软件(应用)、实际操作装置、逻辑门电路装置、量子计算机等并结合必要的实施硬件的终端装置。所述线下购物推荐内容的生成***可以包括至少一个处理器以及存储计算机可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现上述任意一个或者多个实施例中所述方法的步骤。

上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

本说明书提供的上述实施例所述的方法或装置可以通过计算机程序实现业务逻辑并记录在存储介质上，所述的存储介质可以计算机读取并执行，实现本说明书实施例所描述方案的效果。

本说明书实施例提供的上述线下购物推荐内容的生成方法或装置可以在计算机中由处理器执行相应的程序指令来实现，如使用windows操作***的c++语言在PC端实现、linux***实现，或其他例如使用android、iOS***程序设计语言在智能终端实现，以及基于量子计算机的处理逻辑实现等。

需要说明的是说明书上述所述的装置、计算机存储介质、***根据相关方法实施例的描述还可以包括其他的实施方式，具体的实现方式可以参照对应方法实施例的描述，在此不作一一赘述。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于硬件+程序类实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本说明书实施例并不局限于必须是符合行业通信标准、标准计算机数据处理和数据存储规则或本说明书一个或多个实施例所描述的情况。某些行业标准或者使用自定义方式或实施例描述的实施基础上略加修改后的实施方案也可以实现上述实施例相同、等同或相近、或变形后可预料的实施效果。应用这些修改或变形后的数据获取、存储、判断、处理方式等获取的实施例，仍然可以属于本说明书实施例的可选实施方案范围之内。

在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字***“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。

控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

上述实施例阐明的***、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、车载人机交互设备、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

虽然本说明书一个或多个实施例提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的手段可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的装置或终端产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境，甚至为分布式数据处理环境)。术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、产品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、产品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，并不排除在包括所述要素的过程、方法、产品或者设备中还存在另外的相同或等同要素。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本说明书一个或多个时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现，也可以将实现同一功能的模块由多个子模块或子单元的组合实现等。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、装置(***)、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。

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。

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。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储、石墨烯存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

本领域技术人员应明白，本说明书一个或多个实施例可提供为方法、***或计算机程序产品。因此，本说明书一个或多个实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书一个或多个实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本说明书一个或多个实施例可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本本说明书一个或多个实施例，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于***实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本说明书的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

以上所述仅为本说明书一个或多个实施例的实施例而已，并不用于限制本本说明书一个或多个实施例。对于本领域技术人员来说，本说明书一个或多个实施例可以有各种更改和变化。凡在本说明书的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在权利要求范围之内。

Claims (24)

1.一种线下购物推荐内容的生成方法，所述方法包括：

获取线下用户的个性化信息，所述个性化信息包括表征线下用户产品喜好的数据信息；

根据所述个性化信息确定所述线下用户的关注业务类型；

基于所述关注业务类型、所述线下用户所在的购物场所的商家信息，生成线下推荐内容。

2.如权利要求1所述的方法，所述获取线下用户的个性化信息包括：

利用线下导购终端获取所述线下用户的用户图像信息，将所述用户图像信息作为所述个性化信息；

相应地，所述根据所述个性化信息确定所述线下用户的关注业务类型，包括：

根据所述用户图像信息，获取所述线下用户的风格信息，所述风格信息至少包括下述中的至少一种：服饰风格、服饰品牌、性别、年龄；

根据所述风格信息，确定所述线下用户的关注业务类型。

3.如权利要求1所述的方法，所述获取用户的个性化信息包括：

获取所述线下用户在所述线下导购终端中的视线轨迹数据和/或交互信息，将所述视线轨迹数据和/或所述交互信息作为所述个性化信息；

相应地，所述根据所述个性化信息确定所述线下用户的关注业务类型，包括：

根据所述线下导购终端的显示内容，以及根据所述视线轨迹数据、所述交互信息中的至少一种，确定所述线下用户的关注业务类型。

4.如权利要求2或3所述的方法，所述根据所述个性化信息确定所述线下用户的关注业务类型，基于所述关注业务类型生成线下推荐内容，包括：

若所述线下用户的数量大于一个，则：

根据各线下用户对应的个性化信息确定各线下用户的共同关注业务类型，基于所述共同关注业务类型、所述线下用户所在的购物场所的商家信息，生成共同线下推荐内容；

或，根据所述线下用户对应个性化信息，将所述线下用户进行分组，根据各组内线下用户对应的个性化信息、所述线下用户所在的购物场所的商家信息，生成各组对应的小组线下推荐内容。

5.如权利要求4所述的方法，所述方法还包括：将所述线下推荐内容按照预设规则显示在所述线下导购终端的显示界面，所述预设规则包括：

将所述线下用户对应的线下推荐内容分别显示在所述线下导购终端的显示界面的不同区域；

或，若生成的线下推荐内容为所述共同线下推荐内容，则将所述共同线下推荐内容显示在所述线下导购终端的显示界面；

或，若生成的线下推荐内容为所述小组线下推荐内容，则将各组对应的小组线下推荐内容显示在所述线下导购终端的显示界面的不同区域。

6.如权利要求1所述的方法，所述获取线下用户的个性化信息包括：

根据所述线下用户对应的用户终端连接的网络和/或蓝牙信息，获取所述线下用户的行踪轨迹信息，将所述行踪轨迹信息作为所述个性化信息；

相应地，所述根据所述个性化信息确定所述线下用户的关注业务类型，包括：

根据所述行踪轨迹信息和所述线下用户所在的购物场所的地图信息，获取所述线下用户的关注商家信息；

根据所述线下用户的关注商家信息，确定所述线下用户的关注业务类型。

7.如权利要求1所述的方法，所述获取线下用户的个性化信息包括：

获取所述线下用户对应的用户终端的设备信息；

根据所述设备信息，获取所述线下用户的历史记录信息，将所述历史记录信息作为所述个性化信息，所述历史记录信息包括线上历史记录信息和/或线下历史记录交易信息。

8.如权利要求1所述的方法，所述获取线下用户的个性化信息包括：

利用所述线下用户预设范围内的语音采集设备，获取所述线下用户的语音交流信息，将所述语音交流信息作为所述个性化信息。

9.如权利要求1所述的方法，所述获取线下用户的个性化信息包括：

获取所述线下用户的关联用户信息，所述关联用户信息包下述至少一种：所述线下用户的关联用户对应的用户图像信息、语音交流信息、历史记录信息、行踪轨迹信息。

10.如权利要求1所述的方法，所述方法还包括：采用下述中的至少一种方式将生成的所述线下推荐内容推荐给所述线下用户：

基于所述线下用户的地理位置，若所述线下用户在所述购物场所预设范围内，将所述线下推荐内容发送至所述线下用户对应的用户终端；

所述线下用户离开所述购物场所的预设时间后或指定的时间节点，将所述线下推荐内容发送至所述线下用户对应的用户终端。

11.如权利要求2所述的方法，所述方法还包括：

根据所述线下用户的用户图像信息，确定所述线下用户的情感状态；

根据所述情感状态判断所述线下用户对生成的所述线下推荐内容是否满意，若不满意，则调整所述线下推荐内容。

12.一种线下购物推荐内容的生成装置，包括：

个性化信息获取模块，用于获取线下用户的个性化信息，所述个性化信息包括表征线下用户产品喜好的数据信息；

关注业务确定模块，用于根据所述个性化信息确定所述线下用户的关注业务类型；

推荐内容生成模块，用于基于所述关注业务类型、所述线下用户所在的购物场所的商家信息，生成线下推荐内容。

13.如权利要求12所述的装置，所述个性化信息获取模块具体用于：

利用线下导购终端获取所述线下用户的用户图像信息，将所述用户图像信息作为所述个性化信息；

相应地，所述关注业务确定模块具体用于：

根据所述用户图像信息，获取所述线下用户的风格信息，所述风格信息至少包括下述中的至少一种：服饰风格、服饰品牌、性别、年龄；

根据所述风格信息，确定所述线下用户的关注业务类型。

14.如权利要求12所述的装置，所述个性化信息获取模块还用于：

获取所述线下用户在所述线下导购终端中的视线轨迹数据和/或交互信息，将所述视线轨迹数据和/或所述交互信息作为所述个性化信息；

相应地，所述关注业务确定模块具体用于：

根据所述线下导购终端的显示内容，以及根据所述视线轨迹数据、所述交互信息中的至少一种，确定所述线下用户的关注业务类型。

15.如权利要求13或14所述的装置，所述关注业务确定模块具体用于在所述线下用户的数量大于一个时，则根据各线下用户对应的个性化信息确定各线下用户的共同关注业务类型；

相应地，所述推荐内容显示模块具体用于基于所述共同关注业务类型、所述线下用户所在的购物场所的商家信息，生成共同线下推荐内容；

或者，所述关注业务确定模块具体用于在所述线下用户的数量大于一个时，根据所述线下用户对应个性化信息，将所述线下用户进行分组；

相应地，所述推荐内容显示模块具体用于根据各组内线下用户对应的个性化信息、所述线下用户所在的购物场所的商家信息，生成各组对应的小组线下推荐内容。

16.如权利要求15所述的装置，所述装置还包括推荐内容显示模块用于：将所述线下推荐内容按照预设规则显示在所述线下导购终端的显示界面，所述预设规则包括：

将所述线下用户对应的线下推荐内容分别显示在所述线下导购终端的显示界面的不同区域；

或，若生成的线下推荐内容为所述共同线下推荐内容，则将所述共同线下推荐内容显示在所述线下导购终端的显示界面；

或，若生成的线下推荐内容为所述小组线下推荐内容，则将各组对应的小组线下推荐内容显示在所述线下导购终端的显示界面的不同区域。

17.如权利要求12所述的装置，所述个性化信息获取模块具体用于：

根据所述线下用户对应的用户终端连接的网络和/或蓝牙信息，获取所述线下用户的行踪轨迹信息，将所述行踪轨迹信息作为所述个性化信息；

相应地，所述关注业务确定模块具体用于：

根据所述行踪轨迹信息和所述线下用户所在的购物场所的地图信息，获取所述线下用户的关注商家信息；

根据所述线下用户的关注商家信息，确定所述线下用户的关注业务类型。

18.如权利要求12所述的装置，所述个性化信息获取模块具体用于：

获取所述线下用户对应的用户终端的设备信息；

根据所述设备信息，获取所述线下用户的历史记录信息，将所述历史记录信息作为所述个性化信息，所述历史记录信息包括线上历史记录信息和/或线下历史记录交易信息。

19.如权利要求12所述的装置，所述个性化信息获取模块具体用于：

利用所述线下用户预设范围内的语音采集设备，获取所述线下用户的语音交流信息，将所述语音交流信息作为所述个性化信息。

20.如权利要求12所述的装置，所述个性化信息获取模块具体用于：

获取所述线下用户的关联用户信息，所述关联用户信息包下述至少一种：所述线下用户的关联用户对应的用户图像信息、语音交流信息、历史记录信息、行踪轨迹信息。

21.如权利要求12所述的装置，所述装置还包括推荐内容发送模块，用于采用下述中的至少一种方式将生成的所述线下推荐内容推荐给所述线下用户：

基于所述线下用户的地理位置，若所述线下用户在所述购物场所预设范围内，将所述线下推荐内容发送至所述线下用户对应的用户终端；

所述线下用户离开所述购物场所的预设时间后或指定的时间节点，将所述线下推荐内容发送至所述线下用户对应的用户终端。

22.如权利要求13所述的装置，所述装置还包括推荐内容更新模块，用于：

根据所述线下用户的用户图像信息，获取所述线下用户的情感状态；

根据所述情感状态判断所述线下用户对生成的所述线下推荐内容是否满意，若不感兴趣，则调整所述线下推荐内容。

23.一种线下购物推荐内容生成设备，包括：至少一个处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现权利要求1-11任一项所述的方法。

24.一种线下购物推荐内容的生成***，包括至少一个处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现权利要求1-11任一项所述的方法。