CN113988989A - 一种适用于进口家具的智能推荐方法、***及存储介质 - Google Patents

一种适用于进口家具的智能推荐方法、***及存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请涉及一种适用于进口家具的智能推荐方法、***及存储介质，包括以下步骤：获取用户的需求信息和已购商品信息；基于需求信息，筛选并展示相应的推荐产品；根据已购商品信息，筛选并展示与已购商品相关联的相关产品；相关产品包括已购商品相配套的产品以及用户不易想到的产品；用户不易想到的产品包括介于已购商品相配套的产品和已购产品同类型的产品之间的产品。根据用户的需求信息，对相应的产品进行展示推荐；根据用户的已购商品信息，对已购商品相关联的相关产品进行展示推荐。本方案实现智能化拓宽可被用于选择的范围，从而减少了用户自主浏览、筛选商品过程所需的时间和精力，为客户提供更顺畅的浏览选购体验。

Description

一种适用于进口家具的智能推荐方法、***及存储介质
技术领域
本申请涉及智能家居技术领域，尤其是涉及一种适用于进口家具的智能推荐方法、***及存储介质。
背景技术
通常情况下，用户购买家具、家电的情况有以下几种场景：其一，用户家里的家具、家电本来就缺少或者没有某一件家具、家电；其二，现在的家具或者家电满足不了用户需求，需要升级更新。
对于第一种情况，用户需要自己主动去商家浏览商品、了解商品的价格、功能、品牌、性能、口碑做对比，然后根据自己的经济情况和各商家的服务满意度决定购买哪款家具或者家电。这个过程会花掉用户大量的时间和精力。
对于第二种情况，可能是用户第一次在某平台购买了家具、家电使用几年后有新品更新了，或者用户需求提升了想要更新家电、家具，通常用户还需要重复第一种情况的流程，仍然会浪费用户大量的时间和精力。
针对上述中的相关技术，发明人认为存在有以下缺陷：无论是是第一种情况还是第二种情况，用户自主浏览、筛选商品的过程都会浪费大量的时间和精力。
发明内容
为了方便用户筛选商品，本申请提供一种适用于进口家具的智能推荐方法、***及存储介质。
本申请提供的一种适用于进口家具的智能推荐方法采用如下的技术方案：
一种适用于进口家具的智能推荐方法，所述方法包括以下步骤：
获取用户的需求信息和已购商品信息；
基于所述需求信息，筛选并展示相应的推荐产品；
根据所述已购商品信息，筛选并展示与已购商品相关联的相关产品；
其中，所述相关产品包括已购商品相配套的产品以及已购商品非配套的产品；已购商品非配套的产品是指排除已购商品相配套的产品和已购产品同种产品之后的同类型产品。
通过采用上述技术方案，根据用户的需求信息，对相应的产品进行展示推荐，同时，根据用户的已购商品信息，对已购商品相关联的相关产品进行展示推荐，其中，相关联的相关产品不仅包括已购商品相配套的产品，还包括非配套的产品，进一步拓宽可被用于选择的范围，从而减少了用户自主浏览、筛选商品过程所需的时间和精力。
可选的，所述方法还包括以下步骤：
获取用户的房屋信息；
基于所述房屋信息，建立房屋的三维空间模型；
获取用户所选择的已选商品信息；
基于所述已选商品信息和房屋信息，获取已选商品在房屋中的放置位置；
基于所述三维空间模型和已选商品的放置位置，展示已选商品在三维空间模型中的放置场景图。
通过采用上述技术方案，根据用户的房屋信息，建立房屋的三维空间模型，当用户在选择所需的商品后，根据该商品信息和房屋信息，获取该商品在房屋中的放置位置，并通过建立好的三维空间模型进行相应的展示，从而使得用户能够很直观的了解家具放置的效果，增强了交互性，提升了用户购买商品时的体验感。
可选的，所述获取已选商品在房屋中的放置位置，包括以下步骤：
基于所述房屋信息和已选商品信息，确定房屋内的第一参考指示物；
基于所述第一参考指示物和房屋信息，确定已选商品可放置范围；
根据所述可放置范围和房屋信息，确定已选商品在房屋中的初步放置位置。
通过采用上述技术方案，根据第一参考指示物和房屋信息确定商品可放置的范围，根据可放置的范围和房屋信息确定已选商品的初步放置位置，从而为用户提供放置方案。
可选的，所述已选商品信息包括已选商品的尺寸；
所述确定已选商品在房屋中的初步放置位置，之后还包括以下步骤：
获取已选商品可放置范围内的第二参考指示物，判断第一参考指示物以及第二参考指示物之间是否存在放置空间；
比较所述已选商品的尺寸与放置空间的尺寸；
若所述放置空间的尺寸大于或等于所述已选商品的尺寸，则将该放置空间初步视为已选商品在房屋内的最终放置位置。
通过采用上述技术方案，比较用户已选商品的尺寸与放置空间尺寸的，判断放置空间是否能够将已选商品放入放置空间中，以提高房屋内部的空间利用率。
可选的，所述方法还包括以下步骤：
获取房屋住户的身材信息；
基于所述房屋信息和最终放置位置，判断所述已选商品是否位于房屋过道处；
若所述已选商品位于房屋过道处，则根据所述住户信息判断已选商品与房屋过道之间的间距是否能够供人通过。
通过采用上述技术方案，根据住户的身材信息以及已选商品的最终放置位置确定已选商品是否位于过道处，从而最终确定已选商品的最终放置位置，从而使得商品放置更加合理和人性。
可选的，所述若已选商品位于房屋过道处，则根据所述住户信息判断已选商品与房屋过道之间的间距是否能够供人通过包括以下步骤：
若已选商品与房屋过道之间的间距能够供人通过，则将该位置最终确定为已选商品在房屋内的最终放置位置；
若已选商品与房屋过道之间的间距不能够供人通过，则推荐相应尺寸的已选商品或更换已选商品的放置位置。
通过采用上述技术方案，如果已选商品与房屋过道之间的间距能够供人通过，则将该位置最终确定为已选商品在房屋内的最终放置位置；若已选商品与房屋过道之间的间距不能够供人通过，则推荐相应尺寸的已选商品或更换已选商品的放置位置，从而使得商品放置更加合理和人性。
可选的，所述需求信息包括主动需求信息和隐性需求信息；
其中，主动需求信息包括用户自行选择或输入的信息；
隐性需求信息包括用户浏览某产品的停留时间、浏览某产品的频次。
通过采用上述技术方案，根据用户输入的主动需求信息和间接获取的隐性需求信息判断用户的需求，从而进行更加精准的推荐。
第二方面，本申请还提供了一种智能推荐***，所述***包括：
信息获取模块，用于获取用户的需求信息和已购商品信息；
第一筛选展示模块，用于根据所述需求信息，筛选并展示相应的推荐产品；
第二筛选展示模块，用于根据所述已购商品信息，筛选并展示与已购商品相关联的相关产品。
通过采用上述技术方案，根据用户的需求信息，对相应的产品进行展示推荐，同时，根据用户的已购商品信息，对已购商品相关联的相关产品进行展示推荐，其中，相关联的相关产品不仅包括已购商品相配套的产品，还包括非配套的产品，进一步拓宽可被用于选择的范围，从而减少了用户自主浏览、筛选商品过程所需的时间和精力。
可选的，所述***还包括：
房屋信息获取模块，用于获取用户的房屋信息；
模型建立模块，用于根据所述房屋信息，建立房屋的三维空间模型；
商品信息获取模块，用于获取用户所选择的已选商品信息；
位置获取模块，用于根据所述已选商品信息和房屋信息，获取已选商品在房屋中的放置位置；
展示模块，用于根据所述三维空间模型和已选商品的放置位置，展示已选商品在三维空间模型中的放置场景图。
通过采用上述技术方案，根据用户的房屋信息，建立房屋的三维空间模型，当用户在选择所需的商品后，根据该商品信息和房屋信息，获取该商品在房屋中的放置位置，并通过建立好的三维空间模型进行相应的展示，从而使得用户能够很直观的了解家具放置的效果，增强了交互性，提升了用户购买商品时的体验感。
第三方面，本申请还提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行如上述中任一项所述的一种适用于进口家具的智能推荐方法。
综上所述，本申请至少包括以下有益技术效果：
根据用户的需求信息，对相应的产品进行展示推荐，同时，根据用户的已购商品信息，对已购商品相关联的相关产品进行展示推荐，其中，相关联的相关产品不仅包括已购商品相配套的产品，还包括非配套的产品，进一步拓宽可被用于选择的范围，进一步满足用户的需求，从而减少了用户自主浏览、筛选商品过程所需的时间和精力。
附图说明
图1是本申请实施例中智能推荐方法的工作示意图；
图2是本申请实施例中智能推荐方法的流程示意图；
图3是本申请实施例中智能推荐方法的初步获取已选商品在房屋中的放置位置的流程示意图；
图4是本申请实施例中智能推荐方法的最终获取已选商品在房屋中的放置位置的流程示意图；
图5是本申请实施例中智能推荐***的结构框图。
附图标记：1、信息获取模块；2、第一筛选展示模块；3、第二筛选展示模块；4、房屋信息获取模块；5、模型建立模块；6、商品信息获取模块；7、位置获取模块；8、展示模块；100、用户端；200、服务器。
具体实施方式
以下结合附图1-5对本申请作进一步详细说明。
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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他实施例，都属于本发明保护的范围。
本申请实施例公开了一种适用于进口家具的智能推荐方法，应用于终端和服务器200。参照图1，终端和服务器200通过网络连接。终端具体可以是台式终端或移动终端，移动终端具体可以为手机、平板电脑、笔记本电脑中的至少一种；服务器200可以用独立的服务器200或者是多个服务器200组成的服务器200集群来实现。用户通过终端连接服务器200后，即可在客户端上浏览商品。
参照图1和图2，该方法包括以下步骤：
S110，获取用户的需求信息和已购商品信息。
其中，需求信息包括主动需求信息和隐性需求信息。
主动需求信息包括用户主动选择或输入的所需商品信息，所需商品信息是指用户所需要商品的种类、风格和个体标签。
种类是指家具种类，如床、桌、衣柜等；风格是指家具的风格，如地中海风格、北欧风格、新古典风格等；个体标签指家具的外观，如仿生结构、颜色、尺寸等。
隐性需求信息包括用户浏览某产品的停留时间、浏览某产品的频次。
具体地，获取用户需求信息的方式包括直接获取和隐性获取。
其中，直接获取是指服务器200根据用户在客户端上选择或输入的需求信息进行自动选取，以获取主动需求信息。隐性获取是指服务器200根据用户浏览某产品的停留时间、浏览某产品的频次以及点击某些产品页面或产品项目等时所记录的数据信息，以获取到用户的隐性需求信息。根据主动需求信息和隐性需求信息即可获取用户的需求信息。
已购商品信息是指用户已经购买的产品。可以通过服务器200获取用户的购买记录或者用户自行输入商品的购买记录等方式获取。
S120，基于需求信息，筛选并展示相应的推荐产品。
通过服务器200采集上述主动需求信息和隐性需求信息中所包含的关键词，然后根据相应的关键词筛选出相应的推荐商品并展示在用户客户端的展示界面。
S130，根据已购商品信息，筛选并展示与已购商品相关联的相关产品。
通过服务器200采集已购商品信息中所包含的关键词，根据相应的关键词，筛选并展示与已购商品相关联的相关产品。
其中，相关产品包括与已购商品配套的产品以及用户非配套的产品。其中，与推荐商品配套的产品比如床与床头柜、餐桌和餐椅等；用户非配套的产品是指排除用户最可能选择和最不可能选择的产品之后的同类型产品。其中，最可能选择的产品是指配套的产品；最不可能选择的产品是指同类型的产品。例如，用户已购商品为床，那么最可能选择的产品是与床配套的产品，如床头柜、床头灯等，最不可能选择的产品是床。因此，根据上述已购商品信息所推荐的相关产品可以为立式衣架（立式衣架常放于床附近，方便放置睡衣、外套等常换衣物）等。利用神经网络对上述过程进行相应算法和规则逻辑的深度学习，从而实现上述非配套的产品的推荐。
S140，获取用户的房屋信息。
其中，房屋信息包括用于放置所需购买家具的房屋/房间的长、宽、高，房屋/房间内的家具排布图像信息。
具体地，可以根据用户拍照上传的房屋/房间内的家具排布图像、用户输入的户型图以及用户输入的房屋/房间尺寸信息等进行获取。
S150，基于所述房屋信息，建立房屋的三维空间模型。
根据上述房屋信息，通过服务器200建立房屋/房间内部的三维空间模型，并展示于用户端100的展示界面，从而使得用户可以在用户端100上获取房屋/房间的内部场景图。
S160，获取用户所选择的已选商品信息。
用户选择商品后会将选择信息发送至服务器200内，通过服务器200即可获取用户在客户端所选择的已选商品信息。已选商品信息包括家具的种类、尺寸等。
S170，基于已选商品信息和房屋信息，获取已选商品在房屋中的放置位置。
参照图3，获取已选商品在房屋中的放置位置的步骤包括：
S171，基于房屋信息和已选商品信息，确定房屋内的第一参考指示物。
其中，第一参考指示物包括已选商品相关联的家具以及房间内的其他物品等。服务器200根据家具排布图像和已选商品分析出第一参考指示物，例如，用户选择的已选商品为床头柜，则可以选择房屋内的床作为第一参考指示物。又例如，用户选择的已选商品为衣柜，则可以选择房屋内的墙以及门作为第一参考指示物。
S172，基于第一参考指示物和房屋信息，确定已选商品可放置范围。
S173，根据可放置范围和房屋信息，确定已选商品在房屋中的初步放置位置。
服务器200根据第一参考指示物和房屋内部的家具排布图像，确定已选商品可放置范围，可放置范围可以是第一参考指示物周围的空地。根据可放置范围和房屋内部的家具排布，确定已选商品在房屋中的初步放置位置。
S174，获取已选商品可放置范围内的第二参考指示物，判断第一参考指示物以及第二参考指示物之间是否存在放置空间。
第二参考指示物可以为可放置范围内的与第一参考指示物相邻的家具或者房屋内的墙壁等。服务器200根据家具排布图像分析出第一参考指示物和第二参考指示物之间是否存在间距，该间距即为放置空间。
S175，比较已选商品的尺寸与放置空间的尺寸。
S1761，若放置空间的尺寸大于或等于已选商品的尺寸，则将该放置空间初步视为已选商品在房屋内的最终放置位置。
S1762，若放置空间的尺寸小于已选商品的尺寸，则推荐符合尺寸要求且与已选商品同类的商品。
服务器200通过比较第一参考指示物、第二参考指示物之间的间距以及已选商品的尺寸大小，得出用户已选商品是否能够放置于该间距中。
同类的商品是指与用户已选商品种类、风格相同或相似的家具。
例如，用户选择的已选商品为床头柜，选择床相邻的衣柜作为第二参考指示物，并分析床与衣柜之间是否存在间距，若存在间距，再比较该间距与床头柜的宽度大小，若该间距大于已选床头柜的宽度，则将该床头柜放于床与衣柜之间的空间中；若该间距小于已选床头柜的宽度，则会在用户的客户端上推荐同类型且尺寸符合的床头柜。
参照图4，若放置空间的尺寸大于或等于已选商品的尺寸，则将该放置空间初步视为已选商品在房屋内的最终放置位置步骤之后还包括以下步骤：
S177，获取房屋住户的身材信息。
其中，身材信息是指房屋住户的身高、体重、三围信息等。
具体地，获取方式可以通过房屋住户主动输入的方式，也可以通过摄像设备或智能穿戴设备获取。
S178，基于所述房屋信息和最终放置位置，判断所述已选商品是否位于房屋过道处。
其中，房屋过道处是指房屋住户经常需要行走的地方。
具体地，可以根据用户拍照上传的房屋/房间内的家具排布图像、用户输入的户型图以及用户输入的房屋/房间尺寸信息等进行获取房屋过道的具***置。
S179，若所述已选商品位于房屋过道处，则根据所述住户信息判断已选商品与房屋过道之间的间距是否能够供人通过。
S1791，若已选商品与房屋过道之间的间距能够供人通过，则将该位置最终确定为已选商品在房屋内的最终放置位置。
S1792，若已选商品与房屋过道之间的间距不能够供人通过，则推荐相应尺寸的已选商品或更换已选商品的放置位置。
S180，基于三维空间模型和已选商品的放置位置，展示已选商品在三维空间模型中的放置场景图。
服务器200根据三维空间模型和已选商品最终确定的放置位置，将该已选商品的最终放置位置展示在用户的客户端上，用户即可通过客户端获取到放置场景图。
本申请实施例还提供了一种智能推荐***，参照图5，该***包括：
信息获取模块1，用于获取用户的需求信息和已购商品信息。
第一筛选展示模块2，用于根据需求信息，筛选并展示相应的推荐产品。
第二筛选展示模块3，用于根据已购商品信息，筛选并展示与已购商品相关联的相关产品。
房屋信息获取模块4，用于获取用户的房屋信息。
模型建立模块5，用于根据房屋信息，建立房屋的三维空间模型。
商品信息获取模块6，用于获取用户所选择的已选商品信息。
位置获取模块7，用于根据已选商品信息和房屋信息，获取已选商品在房屋中的放置位置。
展示模块8，用于根据三维空间模型和已选商品的放置位置，展示已选商品在三维空间模型中的放置场景图。
本申请实施例还提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现如本申请实施例所提供的智能推荐方法。
本申请实施例的计算机可读存储介质，可以采用一个或多个计算机可读介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络包括局域网(LAN)或广域网(WAN)连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
以上均为本申请的较佳实施例，并非依此限制本申请的保护范围，故：凡依本申请的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种适用于进口家具的智能推荐方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
获取用户的需求信息和已购商品信息；
基于所述需求信息，筛选并展示相应的推荐产品；
根据所述已购商品信息，筛选并展示与已购商品相关联的相关产品；
其中，所述相关产品包括已购商品相配套的产品以及已购商品非配套的产品；已购商品非配套的产品是指排除已购商品相配套的产品和已购产品同种产品之后的同类型产品。
2.根据权利要求1所述的一种适用于进口家具的智能推荐方法，其特征在于，所述方法还包括以下步骤：
获取用户的房屋信息；
基于所述房屋信息，建立房屋的三维空间模型；
获取用户所选择的已选商品信息；
基于所述已选商品信息和房屋信息，获取已选商品在房屋中的放置位置；
基于所述三维空间模型和已选商品的放置位置，展示已选商品在三维空间模型中的放置场景图。
3.根据权利要求2所述的一种适用于进口家具的智能推荐方法，其特征在于，所述获取已选商品在房屋中的放置位置，包括以下步骤：
基于所述房屋信息和已选商品信息，确定房屋内的第一参考指示物；
基于所述第一参考指示物和房屋信息，确定已选商品可放置范围；
根据所述可放置范围和房屋信息，确定已选商品在房屋中的初步放置位置。
4.根据权利要求3所述的一种适用于进口家具的智能推荐方法，其特征在于，所述已选商品信息包括已选商品的尺寸；
所述确定已选商品在房屋中的初步放置位置，之后还包括以下步骤：
获取已选商品可放置范围内的第二参考指示物，判断第一参考指示物以及第二参考指示物之间是否存在放置空间；
比较所述已选商品的尺寸与放置空间的尺寸；
若所述放置空间的尺寸大于或等于所述已选商品的尺寸，则将该放置空间初步视为已选商品在房屋内的最终放置位置。
5.根据权利要求4所述的一种适用于进口家具的智能推荐方法，其特征在于，所述方法还包括以下步骤：
获取房屋住户的身材信息；
基于所述房屋信息和最终放置位置，判断所述已选商品是否位于房屋过道处；
若所述已选商品位于房屋过道处，则根据所述住户信息判断已选商品与房屋过道之间的间距是否能够供人通过。
6.根据权利要求5所述的一种适用于进口家具的智能推荐方法，其特征在于，所述若已选商品位于房屋过道处，则根据所述住户信息判断已选商品与房屋过道之间的间距是否能够供人通过包括以下步骤：
若已选商品与房屋过道之间的间距能够供人通过，则将该位置最终确定为已选商品在房屋内的最终放置位置；
若已选商品与房屋过道之间的间距不能够供人通过，则推荐相应尺寸的已选商品或更换已选商品的放置位置。
7.根据权利要求1所述的一种适用于进口家具的智能推荐方法，其特征在于，所述需求信息包括主动需求信息和隐性需求信息；
其中，主动需求信息包括用户自行选择或输入的所需商品信息；
隐性需求信息包括用户浏览某产品的停留时间、浏览某产品的频次。
8.一种智能推荐***，其特征在于，所述***包括：
信息获取模块（1），用于获取用户的需求信息和已购商品信息；
第一筛选展示模块（2），用于根据所述需求信息，筛选并展示相应的推荐产品；
第二筛选展示模块（3），用于根据所述已购商品信息，筛选并展示与已购商品相关联的相关产品。
9.根据权利要求8所述的一种智能推荐***，其特征在于，所述***还包括：
房屋信息获取模块（4），用于获取用户的房屋信息；
模型建立模块（5），用于根据所述房屋信息，建立房屋的三维空间模型；
商品信息获取模块（6），用于获取用户所选择的已选商品信息；
位置获取模块（7），用于根据所述已选商品信息和房屋信息，获取已选商品在房屋中的放置位置；
展示模块（8），用于根据所述三维空间模型和已选商品的放置位置，展示已选商品在三维空间模型中的放置场景图。
10.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-7中任一项所述的一种适用于进口家具的智能推荐方法。
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