CN106447459A - 一种根据商品属性自动分类的方法 - Google Patents
一种根据商品属性自动分类的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106447459A CN106447459A CN201610901454.5A CN201610901454A CN106447459A CN 106447459 A CN106447459 A CN 106447459A CN 201610901454 A CN201610901454 A CN 201610901454A CN 106447459 A CN106447459 A CN 106447459A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- user
- commodity
- information
- image surface
- shopping
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
- G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
- G06Q30/0631—Item recommendations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
- G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
- G06Q30/0641—Shopping interfaces
Abstract
本发明提供一种根据商品属性自动分类的方法，包括以下步骤：步骤S1，信息采集，步骤S2，信息处理，步骤S3，信息分析，步骤S4，商品分类，与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：通过采集个人面像特征信息，再根据相应的面像特征信息进行处理和分类，最终将商品分类，这种分类推荐方式使电子商务企业的服务能更细致周到，营销更精准，能满足用户的一站式购物和信息需求。
Description
技术领域
本发明是一种根据商品属性自动分类的方法，属于互联网领域。
背景技术
传统实体商店（超市）商品分类方式是按照商品属性进行的，例如食品、化妆品、服装、电器等，每个大的分类还会有小的分类。分类摆放的目的是方便用户（顾客）找到自己需要的商品，当顾客需要几种不同的商品时只要按分类顺序选择购买就能实现。
现有的电子商务网站的商品分类同样遵循实体商店的原则，电子商务鼻祖美国的亚马逊 (Amazon)，中国的京东商城、当当网、一号店等等都是按照商品属性进行分类的。同样在电子商务网站购物也和逛实体商店的过程相类似。网站按照商品属性分类方式有一个巨大缺陷，就是当用户想要购买多件商品时，他要把网站所有的商品分类列表点击一遍才能购买到他所有想要的商品，非常费时间并且可能需要做一个需求列表，否则可能会忘记购买某件商品(这在传统超市购物是很普遍的事情)，另外每个用户购买商品的流程也都是一样的，无法达到为每个用户进行个性化商品推荐。
商品不仅要分类，还要根据用户的需求进行有针对性的展示与推荐。目前电子商务网站的商品推荐技术主要有 Bayesian 网络 (Bayesian Network)，关联规则(Association Rules)，聚类(Clustering)，Horting图技术，协同过滤技术(CollaborativeFiltering) 等等。协同过滤技术和聚类应用最为广泛。在商品推荐技术实践上亚马逊做的是非常出色的。无论哪种技术都是通过用户点击 ( 浏览 ) 或购物或评价以后对用户进行购物需求分析，建立相关算法，然后有针对性的推荐商品。然而现有大多数算法存在着几个主要问题 ：一、精确性差，因为对用户信息 ( 人群属性 ) 了解的越少推荐的精度就越差 ；二、数据稀疏和冷启动问题，用户第一次登陆电子商务网站，无法获取相关信息就无法为他进行推荐 ；三、推荐信息滞后，一个用户已经购买了某种商品仍然进行推荐，例如某位用户在亚马逊购买了一部手机，但当他再次进入该网站后仍然进行相关商品推荐，而用户现在需要的是手机的使用说明或维修点地址等后续服务。
另一方面，现有电子商务网站还无法为用户推荐信息资讯，特别是个性的信息资讯。同样，无论是综合性的门户网站，还是垂直类的资讯网站，用户只能按照网站的标准分类标签进行查找需要的资讯，无法达到为一个或一类用户群进行推荐服务。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明目的是提供一种根据商品属性自动分类的方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：一种根据商品属性自动分类的方法，包括以下步骤：
步骤S1，信息采集，在用户通过具有摄像头的电子装置在购物终端上购物时，采用具有摄像头的电子装置采集此时用户的面像信息，并与之前储存在购物终端内的面像信息进行对比，从而完成采集面像登陆或注册的操作；
步骤S2，信息处理，在购物终端提取用户的面像信息后，通过将采集来的数据全部导入一个大的数据库，对数据进行集中的处理，提取用户的面像的特征信息，对面像的特征信息进行普通的分析和分类，判断用户的年龄以及性别；
步骤S3，信息分析，根据用户是否为会员，进行不同的信息分析；
步骤S4，商品分类，根据分析结果，对商品进行分类。
进一步地，在步骤S1中，购物终端为一种购物网页或购物软件，所述购物终端通过获取电子装置的摄像权限，从而控制摄像头对用户进行拍照，从而采集此时用户的面像信息，完成相应的登陆步骤。
进一步地，在步骤S1中，若用户不为会员，则购物终端通过具有摄像头的电子装置采集此时用户的面像信息，从而取得个人面像图，从个人面像图依据专用比对算法提取特征值，将特征值信息存贮在购物终端中，以此完成注册，获得会员资格，若用户为会员，则购物终端通过具有摄像头的电子装置采集此时用户的面像信息，从而取得个人面像图，从个人面像图依据专用比对算法提取特征值，运用滤波、图像二值化以及细化手段对个人面像图提取特征，同存储在购物终端中的特征值比对，采用复杂的匹配算法对特征值进行匹配，从而对个人进行身份鉴定，确认身份，完成会员登陆的步骤。
进一步地，在步骤S3中以及步骤S4中，若用户为会员，则购物终端通过采集用户之前的浏览行为和购买行为，集合所有的用户浏览数据和购买收数据，将用户浏览数据和购买收数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做清洗和预处理工作，将分析后的数据进行修剪，得到需要记录和储存的数据，这个需要记录和储存的数据为用户希望购买商品的特征信息，购物终端通过用户希望购买商品的特征信息筛选出相关产品，同时购物终端通过以太网采集符合用户的年龄以及性别的商品，例如穿戴类商品或生活类商品，并结合筛选出的相关产品以及符合用户的年龄以及性别的商品，将这些商品呈现在购物终端的主界面上；若用户非会员，则购物终端通过以太网采集符合用户的年龄以及性别的商品，例如穿戴类商品或生活类商品，并将这些商品呈现在购物终端的主界面上。
本发明的有益效果：本发明的一种根据商品属性自动分类的方法，通过采集个人面像特征信息，再根据相应的面像特征信息进行处理和分类，最终将商品分类，这种分类推荐方式使电子商务企业的服务能更细致周到，营销更精准，能满足用户的一站式购物和信息需求。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本发明一种根据商品属性自动分类的方法的步骤流程图。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种根据商品属性自动分类的方法，包括以下步骤：
步骤S1，信息采集，在用户通过具有摄像头的电子装置在购物终端上购物时，采用具有摄像头的电子装置采集此时用户的面像信息，并与之前储存在购物终端内的面像信息进行对比，从而完成采集面像登陆或注册的操作；
步骤S2，信息处理，在购物终端提取用户的面像信息后，通过将采集来的数据全部导入一个大的数据库，对数据进行集中的处理，提取用户的面像的特征信息，对面像的特征信息进行普通的分析和分类，判断用户的年龄以及性别；
步骤S3，信息分析，根据用户是否为会员，进行不同的信息分析；
步骤S4，商品分类，根据分析结果，对商品进行分类。
在步骤S1中，购物终端为一种购物网页或购物软件，所述购物终端通过获取电子装置的摄像权限，从而控制摄像头对用户进行拍照，从而采集此时用户的面像信息，完成相应的登陆步骤。
在步骤S1中，若用户不为会员，则购物终端通过具有摄像头的电子装置采集此时用户的面像信息，从而取得个人面像图，从个人面像图依据专用比对算法提取特征值，将特征值信息存贮在购物终端中，以此完成注册，获得会员资格，若用户为会员，则购物终端通过具有摄像头的电子装置采集此时用户的面像信息，从而取得个人面像图，从个人面像图依据专用比对算法提取特征值，运用滤波、图像二值化以及细化手段对个人面像图提取特征，同存储在购物终端中的特征值比对，采用复杂的匹配算法对特征值进行匹配，从而对个人进行身份鉴定，确认身份，完成会员登陆的步骤。
在步骤S3中以及步骤S4中，若用户为会员，则购物终端通过采集用户之前的浏览行为和购买行为，集合所有的用户浏览数据和购买收数据，将用户浏览数据和购买收数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做清洗和预处理工作，将分析后的数据进行修剪，得到需要记录和储存的数据，这个需要记录和储存的数据为用户希望购买商品的特征信息，购物终端通过用户希望购买商品的特征信息筛选出相关产品，同时购物终端通过以太网采集符合用户的年龄以及性别的商品，例如穿戴类商品或生活类商品，并结合筛选出的相关产品以及符合用户的年龄以及性别的商品，将这些商品呈现在购物终端的主界面上；若用户非会员，则购物终端通过以太网采集符合用户的年龄以及性别的商品，例如穿戴类商品或生活类商品，并将这些商品呈现在购物终端的主界面上。
做为本发明的一个实施例：本发明的一种根据商品属性自动分类的方法，通过采集个人面像特征信息，再根据相应的面像特征信息进行处理和分类，最终将商品分类，这种分类推荐方式使电子商务企业的服务能更细致周到，营销更精准，能满足用户的一站式购物和信息需求。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点,对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
Claims (4)
1.一种根据商品属性自动分类的方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤S1，信息采集，在用户通过具有摄像头的电子装置在购物终端上购物时，采用具有摄像头的电子装置采集此时用户的面像信息，并与之前储存在购物终端内的面像信息进行对比，从而完成采集面像登陆或注册的操作；
步骤S2，信息处理，在购物终端提取用户的面像信息后，通过将采集来的数据全部导入一个大的数据库，对数据进行集中的处理，提取用户的面像的特征信息，对面像的特征信息进行普通的分析和分类，判断用户的年龄以及性别；
步骤S3，信息分析，根据用户是否为会员，进行不同的信息分析；
步骤S4，商品分类，根据分析结果，对商品进行分类。
2.根据权利要求1所述的一种根据商品属性自动分类的方法，其特征在于：在步骤S1中，购物终端为一种购物网页或购物软件，所述购物终端通过获取电子装置的摄像权限，从而控制摄像头对用户进行拍照，从而采集此时用户的面像信息，完成相应的登陆步骤。
3.根据权利要求1所述的一种根据商品属性自动分类的方法，其特征在于：在步骤S1中，若用户不为会员，则购物终端通过具有摄像头的电子装置采集此时用户的面像信息，从而取得个人面像图，从个人面像图依据专用比对算法提取特征值，将特征值信息存贮在购物终端中，以此完成注册，获得会员资格，若用户为会员，则购物终端通过具有摄像头的电子装置采集此时用户的面像信息，从而取得个人面像图，从个人面像图依据专用比对算法提取特征值，运用滤波、图像二值化以及细化手段对个人面像图提取特征，同存储在购物终端中的特征值比对，采用复杂的匹配算法对特征值进行匹配，从而对个人进行身份鉴定，确认身份，完成会员登陆的步骤。
4.根据权利要求1所述的一种根据商品属性自动分类的方法，其特征在于：在步骤S3中以及步骤S4中，若用户为会员，则购物终端通过采集用户之前的浏览行为和购买行为，集合所有的用户浏览数据和购买收数据，将用户浏览数据和购买收数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做清洗和预处理工作，将分析后的数据进行修剪，得到需要记录和储存的数据，这个需要记录和储存的数据为用户希望购买商品的特征信息，购物终端通过用户希望购买商品的特征信息筛选出相关产品，同时购物终端通过以太网采集符合用户的年龄以及性别的商品，例如穿戴类商品或生活类商品，并结合筛选出的相关产品以及符合用户的年龄以及性别的商品，将这些商品呈现在购物终端的主界面上；若用户非会员，则购物终端通过以太网采集符合用户的年龄以及性别的商品，例如穿戴类商品或生活类商品，并将这些商品呈现在购物终端的主界面上。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610901454.5A CN106447459A (zh) | 2016-10-16 | 2016-10-16 | 一种根据商品属性自动分类的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610901454.5A CN106447459A (zh) | 2016-10-16 | 2016-10-16 | 一种根据商品属性自动分类的方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN106447459A true CN106447459A (zh) | 2017-02-22 |
Family
ID=58174271
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201610901454.5A Pending CN106447459A (zh) | 2016-10-16 | 2016-10-16 | 一种根据商品属性自动分类的方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN106447459A (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109146586A (zh) * | 2017-06-15 | 2019-01-04 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 提供数据对象信息页面的方法及装置 |
| CN110223114A (zh) * | 2019-05-29 | 2019-09-10 | 恩亿科(北京)数据科技有限公司 | 管理用户的特征信息的方法和装置 |
| CN110674448A (zh) * | 2019-09-27 | 2020-01-10 | 浙江树联智能科技有限公司 | 图书推送方法及装置 |
| CN112215684A (zh) * | 2020-10-30 | 2021-01-12 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种目标可控制对象的聚类方法及装置 |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1904931A (zh) * | 2006-06-03 | 2007-01-31 | 郭建军 | 利用面部图像进行会员注册及奖励消费系统 |
| CN102208088A (zh) * | 2010-03-31 | 2011-10-05 | 索尼公司 | 服务器设备、客户端设备、内容推荐方法和程序 |
| CN103533438A (zh) * | 2013-03-19 | 2014-01-22 | Tcl集团股份有限公司 | 一种基于智能电视的服饰推送方法及系统 |
| CN204044944U (zh) * | 2014-08-18 | 2014-12-24 | 苏州品美信息科技有限公司 | 一种餐饮智能自助点餐机 |
| CN104268761A (zh) * | 2014-09-29 | 2015-01-07 | 深圳市百科在线科技发展有限公司 | 基于消费特征的后台产品推荐辅助决策方法及系统 |
| US20150348060A1 (en) * | 2013-09-19 | 2015-12-03 | Panasonic Intellectual Property Corporation Of America | Control method for displaying merchandising information on information terminal |
| CN105374306A (zh) * | 2015-12-17 | 2016-03-02 | 英业达科技有限公司 | 广告装置及具有身份识别功能的广告播放方法 |
| CN106022914A (zh) * | 2016-07-01 | 2016-10-12 | 北京孔方同鑫科技有限公司 | 一种基于监控和平衡现金储备的取款方法及装置 |
-
2016
- 2016-10-16 CN CN201610901454.5A patent/CN106447459A/zh active Pending
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1904931A (zh) * | 2006-06-03 | 2007-01-31 | 郭建军 | 利用面部图像进行会员注册及奖励消费系统 |
| CN102208088A (zh) * | 2010-03-31 | 2011-10-05 | 索尼公司 | 服务器设备、客户端设备、内容推荐方法和程序 |
| CN103533438A (zh) * | 2013-03-19 | 2014-01-22 | Tcl集团股份有限公司 | 一种基于智能电视的服饰推送方法及系统 |
| US20150348060A1 (en) * | 2013-09-19 | 2015-12-03 | Panasonic Intellectual Property Corporation Of America | Control method for displaying merchandising information on information terminal |
| CN204044944U (zh) * | 2014-08-18 | 2014-12-24 | 苏州品美信息科技有限公司 | 一种餐饮智能自助点餐机 |
| CN104268761A (zh) * | 2014-09-29 | 2015-01-07 | 深圳市百科在线科技发展有限公司 | 基于消费特征的后台产品推荐辅助决策方法及系统 |
| CN105374306A (zh) * | 2015-12-17 | 2016-03-02 | 英业达科技有限公司 | 广告装置及具有身份识别功能的广告播放方法 |
| CN106022914A (zh) * | 2016-07-01 | 2016-10-12 | 北京孔方同鑫科技有限公司 | 一种基于监控和平衡现金储备的取款方法及装置 |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109146586A (zh) * | 2017-06-15 | 2019-01-04 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 提供数据对象信息页面的方法及装置 |
| CN110223114A (zh) * | 2019-05-29 | 2019-09-10 | 恩亿科(北京)数据科技有限公司 | 管理用户的特征信息的方法和装置 |
| CN110674448A (zh) * | 2019-09-27 | 2020-01-10 | 浙江树联智能科技有限公司 | 图书推送方法及装置 |
| CN112215684A (zh) * | 2020-10-30 | 2021-01-12 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种目标可控制对象的聚类方法及装置 |
| CN112215684B (zh) * | 2020-10-30 | 2023-07-14 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种目标可控制对象的聚类方法及装置 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108876526B (zh) | 商品推荐方法、装置和计算机可读存储介质 | |
| KR101712591B1 (ko) | 감성기반 사용자특성 분석을 이용한 개인화된 광고 제공 서비스 방법 | |
| CN107291732B (zh) | 一种信息推送方法及装置 | |
| Kiang et al. | A service-oriented analysis of online product classification methods | |
| CN110415065A (zh) | 用户数据收集系统和信息推送方法 | |
| CN105894332A (zh) | 基于用户行为分析的商品推荐方法、装置及系统 | |
| CN104850616A (zh) | 检索辅助系统、检索辅助方法以及检索辅助程序 | |
| CN101454771A (zh) | 基于使用多媒体调查特征匹配以划分和标记个体的系统和方法 | |
| CN112435067A (zh) | 跨电商平台与社交平台的智能广告投放方法及系统 | |
| CN102915506A (zh) | 一种推荐团购信息的系统 | |
| JP7353655B2 (ja) | 商品リコメンドシステム | |
| KR20170021454A (ko) | 사용자 매체의 이용 정보에 기초하여 수집된 빅데이터 분석을 통한 개인별 상품 추천 방법 및 상품 추천 시스템 | |
| CN106447459A (zh) | 一种根据商品属性自动分类的方法 | |
| WO2013130260A1 (en) | Systems, methods and apparatus for identifying links among interactional digital data | |
| KR101740148B1 (ko) | 고객의 오프라인활동 데이터에 기반한 온라인쇼핑상품 추천방법 | |
| Han et al. | Mapping consumer’s cross-device usage for online search: Mobile-vs. PC-based search in the purchase decision process | |
| CN114581175A (zh) | 商品推送方法、装置、存储介质及电子设备 | |
| CN110287410A (zh) | 一种o2o电商场景下用户的多种推荐算法的融合方法 | |
| KR101013942B1 (ko) | 추천 항목 제공 장치 및 방법 | |
| Diwandari et al. | Analysis of customer purchase behavior using association rules in e-shop | |
| Gafni et al. | Daily deals websites: Mostly but not all about location | |
| Anitha | Consumer preference towards online retailing | |
| KR20180092053A (ko) | 지능형 쇼핑 관리시스템 | |
| KR20210003706A (ko) | 코디네이션 패션 아이템을 추천하는 방법 | |
| CN110020136B (zh) | 对象推荐方法及相关设备 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20170222 |