CN106709075A - 一种基于历史数据挖掘的穿衣方案推荐方法及其装置 - Google Patents

一种基于历史数据挖掘的穿衣方案推荐方法及其装置 Download PDF

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Abstract

一种基于历史数据挖掘的穿衣方案推荐方法及其装置，其中所述方法包括：获取目标区域的当前天气信息；根据所述当前天气信息获取与其存在映射关系的所述目标区域的历史天气信息，其中所述历史天气信息包括历史日期以及历史天气资讯；利用数据挖掘技术从社交网站上挖掘出所述历史日期中网站用户于所述目标区域内发布的图片数据；从所述图片数据中提取出穿衣信息，计算出吻合频率最高的穿衣信息并将其作为穿衣方案推荐给目标用户。如此推荐给用户的穿衣方案将是与当前天气信息映射的历史天气信息中用户穿着频率最高的穿衣信息，使得穿衣方案的推荐更加符合实际环境的需求，且针对目标区域进行数据获取，保障了数据的贴合性。

Description

一种基于历史数据挖掘的穿衣方案推荐方法及其装置
技术领域
本发明涉及电子信息技术领域，特别涉及一种基于历史数据挖掘的穿衣方案推荐方法及其装置。
背景技术
随着科学技术的进步，人们对生活水平的要求越来越高，同时随着科学技术的快速发展，人们的生活节奏也变得越来越快，对于天气预报的要求也越来越高，现有天气预报软件都只用于报导户外的天气状况、温度、湿度、风力等数据，以及提供简单的穿衣指数。然而实际应用中，受实际环境的天气信息与预报中的天气信息的差异性影响，用户的实际穿衣情况却并不一定与天气预报中提供的穿衣指数相吻合，例如，预报中提供的穿衣指数为：建议穿衬衫，但实际环境中并不适于穿衬衫，而是穿着更厚的衣物，这就使得现有天气预报中的穿衣指数的提供不符合实际环境的需求，从而影响用户的穿衣体验。
发明内容
发明目的：为了克服背景技术中的缺点，本发明实施例提供了一种基于历史数据挖掘的穿衣方案推荐方法及其装置，能够有效解决上述背景技术中涉及的问题。
技术方案：一种基于历史数据挖掘的穿衣方案推荐方法，所述方法包括：
获取目标区域的当前天气信息；
根据所述当前天气信息获取与其存在映射关系的所述目标区域的历史天气信息，其中所述历史天气信息包括历史日期以及历史天气资讯；
利用数据挖掘技术从社交网站上挖掘出所述历史日期中网站用户于所述目标区域内发布的图片数据；
从所述图片数据中提取出穿衣信息，计算出吻合频率最高的穿衣信息并将其作为穿衣方案推荐给目标用户。
作为本发明的一种优选方式，根据所述当前天气信息获取与其存在映射关系的所述目标区域的历史天气信息，包括：
根据所述当前天气信息获取与其天气状况、温度区间、风力等级以及风向全部相同的所述目标区域的历史天气信息。
作为本发明的一种优选方式，根据所述当前天气信息获取与其存在映射关系的所述目标区域的历史天气信息，包括：
根据所述当前天气信息获取与其天气状况相同且与温度区间、风力等级以及风向的相差值不超过预设阈值的所述目标区域的历史天气信息。
作为本发明的一种优选方式，从所述图片数据中提取出穿衣信息，包括：
判断所述图片数据中是否存在人像数据；
若存在则判断所述图片数据中的环境是否对应为室外；
若是则读取与所述人像数据对应的穿衣种类。
作为本发明的一种优选方式，利用数据挖掘技术从社交网站上挖掘出所述历史日期中网站用户于所述目标区域内发布的图片数据，包括：
获取目标区域的当前时间；
利用数据挖掘技术从社交网站上挖掘出所述历史日期中网站用户于所述目标区域内且与所述当前时间相同或相差值不超过预设时间值的时间点发布的图片数据。
一种基于历史数据挖掘的穿衣方案推荐装置，包括：
当前天气信息获取模块，用于获取目标区域的当前天气信息；
历史天气信息获取模块，用于根据所述当前天气信息获取与其存在映射关系的所述目标区域的历史天气信息，其中所述历史天气信息包括历史日期以及历史天气资讯；
历史数据挖掘模块，利用数据挖掘技术从社交网站上挖掘出所述历史日期中网站用户于所述目标区域内发布的图片数据；
穿衣信息提取模块，用于从所述图片数据中提取出穿衣信息；
穿衣信息计算模块，用于计算出吻合频率最高的穿衣信息；以及
穿衣方案推荐模块，用于将吻合频率最高的穿衣信息作为穿衣方案推荐给目标用户。
作为本发明的一种优选方式，所述历史天气信息获取模块进一步用于根据所述当前天气信息获取与其天气状况、温度区间、风力等级以及风向全部相同的所述目标区域的历史天气信息。
作为本发明的一种优选方式，所述历史天气信息获取模块进一步用于根据所述当前天气信息获取与其天气状况相同且与温度区间、风力等级以及风向的相差值不超过预设阈值的所述目标区域的历史天气信息。
作为本发明的一种优选方式，所述穿衣信息提取模块包括：
人像数据判断模块，用于判断所述图片数据中是否存在人像数据；
环境判断模块，用于在所述人像数据判断模块判断出所述图片数据中存在人像数据时，判断所述图片数据中的环境是否对应为室外；
穿衣种类读取模块，用于在所述环境判断模块判断出所述图片数据中的环境对应为室外时，读取与所述人像数据对应的穿衣种类。
作为本发明的一种优选方式，所述历史数据挖掘模块包括：
当前时间获取模块，用于获取目标区域的当前时间；
数据挖掘子模块，用于利用数据挖掘技术从社交网站上挖掘出所述历史日期中网站用户于所述目标区域内且与所述当前时间相同或相差值不超过预设时间值的时间点发布的图片数据。
本发明实现以下有益效果：通过目标区域的当前天气信息获取与其存在映射关系的所述目标区域的历史天气信息，利用数据挖掘技术从社交网站上挖掘出历史日期中网站用户于所述目标区域内发布的图片数据，从所述图片数据中提取出穿衣信息，计算出吻合频率最高的穿衣信息并将其作为穿衣方案推荐给目标用户，如此推荐给用户的穿衣方案将是与当前天气信息映射的历史天气信息中用户穿着频率最高的穿衣信息，使得穿衣方案的推荐更加符合实际环境的需求，且针对目标区域进行数据获取，保障了数据的贴合性。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并于说明书一起用于解释本公开的原理。图1为本发明其中一个示例提供的基于历史数据挖掘的穿衣方案推荐方法的流程图；
图2为本发明其中一个示例提供的穿衣信息提取方法的流程图；
图3为本发明其中一个示例提供的图片数据挖掘方法的流程图；
图4为本发明其中一个示例提供的基于历史数据挖掘的穿衣方案推荐装置的结构图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
实施例一
参考图1所示，图1为本发明其中一个示例提供的基于历史数据挖掘的穿衣方案推荐方法的流程图。具体的，本实施例提供一种基于历史数据挖掘的穿衣方案推荐方法，所述方法包括以下步骤：
S1、获取目标区域的当前天气信息；
S2、根据所述当前天气信息获取与其存在映射关系的所述目标区域的历史天气信息，其中所述历史天气信息包括历史日期以及历史天气资讯；
S3、利用数据挖掘技术从社交网站上挖掘出所述历史日期中网站用户于所述目标区域内发布的图片数据；
S4、从所述图片数据中提取出穿衣信息；
S5、计算出吻合频率最高的穿衣信息并将其作为穿衣方案推荐给目标用户。
其中，所述目标区域是指用户所处位置对应的区域，通过定位进行获取，具体可以是直辖市、省会城市、地级市、县级市、乡镇甚至更小行政区域中的其中一个，在本实施例中优选为所述目标区域是指用户所处位置对应的地级市，例如设定目标区域为A市。
在S1中，具体将通过天气资讯网站或者气象部门获取A市的当前天气信息，设定当前日期为2017年2月1日，获取到的当前天气信息为：天气状况：阴转多云；温度区间：2℃-6℃（其中，2℃为最低温度，6℃为最高温度）；风力等级：3-4级；风向：北风。
在S2中，将获取与所述当前天气信息存在映射关系的A市的历史天气信息，所述历史天气信息的获取方式分为以下两种：
第一种
根据所述当前天气信息获取与其天气状况、温度区间、风力等级以及风向全部相同的A市的历史天气信息。
即通过天气资讯网站或者气象部门获取A市天气状况为阴转多云、温度区间为2℃-6℃、风力等级为3-4级以及风向为北风的历史天气信息。
设定获取到的A市的历史天气信息如下表所示：
序号 日期 天气状况 温度区间 风力等级 风向
1 2017.1.28 阴转多云 2℃-6℃ 3-4级 北风
2 2016．12.28 阴转多云 2℃-6℃ 3-4级 北风
3 2016.12.25 阴转多云 2℃-6℃ 3-4级 北风
4 2012.1.25 阴转多云 2℃-6℃ 3-4级 北风
5 2011.1.17 阴转多云 2℃-6℃ 3-4级 北风
… … … … … …
n 2011.2.13 阴转多云 2℃-6℃ 3-4级 北风
第二种
根据所述当前天气信息获取与其天气状况相同且与温度区间、风力等级以及风向的相差值不超过预设阈值的A市的历史天气信息。
即通过天气资讯网站或者气象部门获取A市天气状况为阴转多云、温度区间与2℃-6℃、风力等级与3-4级以及风向与北风的相差值不超过预设阈值的A市的历史天气信息。
其中，预设阈值根据实际需求进行设置，在本实施例中，将温度区间对应的预设阈值设为：2℃，具体指最低温度的相差值不超过2℃，最高温度的相差值不超过2℃；将风力等级对应的预设阈值设为1级，具体值最低风力等级的相差值不超过1级，最高风力等级的相差值不超过1级；将风向对应的预设阈值设为：不超出主方向，即风向中均携带有主方向，例如，东北风、西北风、北风中的任意一个都属于这个范围内，如果一个为东北风，一个为北风，则认为两者的相差值不超出预设阈值，如果其中一个风向没有携带“北”，则认为两者的相差值超出了预设阈值。
设定获取到的A市的历史天气信息如下表所示，其中获取的具体内容应当还包括第一种获取方式中表格内的数据，在此仅示出额外的数据：
序号 日期 天气状况 温度区间 风力等级 风向
1 2017.12.20 阴转多云 1℃-7℃ 2-4级 东北风
2 2016．12.25 阴转多云 3℃-6℃ 4-5级 西北风
3 2016.12.26 阴转多云 1℃-8℃ 2-4级 西北风
4 2012.1.17 阴转多云 3℃-8℃ 2-4级 北风
5 2011.1.24 阴转多云 1℃-5℃ 2-3级 北风
… … … … … …
n 2012.2.12 阴转多云 2℃-7℃ 2-4级 西北风
在S3中，可利用爬虫技术从社交网站上挖掘数据，这里的社交网络具体可以是包括但不限于微博、Facebook、Twitter、微信朋友圈等。具体将从社交网站上获取所述历史日期中网站用户于A市发布的图片数据。
所示历史日期可以是第一种所述历史天气信息获取方式的历史天气信息表格中的日期，也可以是第二种所述历史天气信息获取方式的历史天气信息表格中的日期。以应用第一种所述历史天气信息获取方式的历史天气信息表格中的日期为例进行叙述，则将从社交网站上获取2017.1.28、2016．12.28、2016.12.25、2012.1.25、2011.1.17、…2011.2.13
这些日期中网站用户于A市发布的图片数据。
其中，在挖掘所述图片数据的过程中，需要对其所处的区域进行识别，即需识别出所述图片数据是网站用户于A市发布的，具体的识别方式可以为：判断发布的所述图片数据中否携带有定位地址，若有则获取该定位地址并判断是否处于A市内，若处于则认为所述图片数据是网站用户于A市发布的。例如，某个图片数据中携带的定位地址是：上海市人民广场地铁2号出口，如此可识别出其处于的区域为上海市；作为另外一种识别方式，还可以读取用户社交网站主页中的地址信息以识别其是否处于A市，本实施例将优选采用前者。
在S4中，将从所述图片数据中提取出穿衣信息，其中，穿衣信息指的是衣服种类，例如，具体可以包括以下这些类型：短裙、短裤、衬衫、夹衣、风衣、夹克衫、薄毛衣、大衣、棉衣、冬大衣、皮夹克、外罩大衣、厚毛衣、皮袄、羽绒服。
在S5中，将计算出吻合频率最高的穿衣信息，即计算出获取到的所有的图片数据中出现次数最高的衣服种类，例如，设定获取到的图片数据共有1000个，则将统计出这1000个图片数据中出现次数最高的衣服种类，例如设定出现次数最高的衣服种类为：羽绒服，则将羽绒服作为合频率最高的穿衣信息，并将其作为穿衣方案推荐给目标用户。另外，作为本实施例的一种延伸方式，还可以将出现次数排在前3位的衣服种类作为合频率最高的穿衣信息，并将其作为穿衣方案推荐给目标用户。
实施例二
参考图2所示，图2为本发明其中一个示例提供的穿衣信息提取方法的流程图。具体的，本实施例与实施例一基本上一致，区别之处在于，本实施例中，从所述图片数据中提取出穿衣信息，即S4包括：
S40、判断所述图片数据中是否存在人像数据；
若存在则执行S41、判断所述图片数据中的环境是否对应为室外；
若是则执行S42、读取与所述人像数据对应的穿衣种类。
具体的，首先将判断图片数据中是否存在人像数据，即判断其图片上是否有人存在，若果没有则直接结束流程，如果存在人像数据，则接着判断图片数据中的环境是否对应位室外，即判断图片是在室内拍摄还是在室外拍摄的，判断的方式为对图片中的除去人像外的其它区域进行判断，即判断是否存在室外的景物或建筑，如果存在则认为图片是在室外拍摄的，即认为图片数据中的环境对应为室外，否则将直接结束流程，在判断出图片数据中的环境对应为室外时，将读取与所述人像数据对应的穿衣种类，即分析图片中的人穿着的衣服的种类。
实施例三
参考图3所示，图3为本发明其中一个示例提供的图片数据挖掘方法的流程图。本实施例与实施例一基本上一致，区别之处在于，本实施例中，利用数据挖掘技术从社交网站上挖掘出所述历史日期中网站用户于所述目标区域内发布的图片数据，即S3包括：
S30、获取目标区域的当前时间；
S31、利用数据挖掘技术从社交网站上挖掘出所述历史日期中网站用户于所述目标区域内且与所述当前时间相同或相差值不超过预设时间值的时间点发布的图片数据。
具体的，将获取A市的当前时间，例如设定为8:30，则作为其中一种方式，将从社交网站上挖掘出所述历史日期中网站用户于A市内且在8:30发布的图片数据；另一种方式，将从社交网站上挖掘出所述历史日期中网站用户于A市内与8:30相差值不超过预设时间值的时间点发布的图片数据，其中预设时间值可根据需求进行设定，例如设定为5分钟，则将从社交网站上挖掘出所述历史日期中网站用户于A市内且在8:25—8:35时间内发布的图片数据。
实施例四
参考图4所示，图4为本发明其中一个示例提供的基于历史数据挖掘的穿衣方案推荐装置的结构图。具体的，本实施例提供一种基于历史数据挖掘的穿衣方案推荐装置，包括：
当前天气信息获取模块401，用于获取目标区域的当前天气信息；
历史天气信息获取模块402，用于根据所述当前天气信息获取与其存在映射关系的所述目标区域的历史天气信息，其中所述历史天气信息包括历史日期以及历史天气资讯；
历史数据挖掘模块403，利用数据挖掘技术从社交网站上挖掘出所述历史日期中网站用户于所述目标区域内发布的图片数据；
穿衣信息提取模块404，用于从所述图片数据中提取出穿衣信息；
穿衣信息计算模块405，用于计算出吻合频率最高的穿衣信息；以及
穿衣方案推荐模块406，用于将吻合频率最高的穿衣信息作为穿衣方案推荐给目标用户。
作为本发明的一种实施方式，所述历史天气信息获取模块402进一步用于根据所述当前天气信息获取与其天气状况、温度区间、风力等级以及风向全部相同的所述目标区域的历史天气信息。
作为本发明的一种实施方式，所述历史天气信息获取模块402进一步用于根据所述当前天气信息获取与其天气状况相同且与温度区间、风力等级以及风向的相差值不超过预设阈值的所述目标区域的历史天气信息。
作为本发明的一种实施方式，所述穿衣信息提取模块404包括：
人像数据判断模块407，用于判断所述图片数据中是否存在人像数据；
环境判断模块408，用于在所述人像数据判断模块407判断出所述图片数据中存在人像数据时，判断所述图片数据中的环境是否对应为室外；
穿衣种类读取模块409，用于在所述环境判断模块408判断出所述图片数据中的环境对应为室外时，读取与所述人像数据对应的穿衣种类。
作为本发明的一种实施方式，所述历史数据挖掘模块403包括：
当前时间获取模块410，用于获取目标区域的当前时间；
数据挖掘子模块411，用于利用数据挖掘技术从社交网站上挖掘出所述历史日期中网站用户于所述目标区域内且与所述当前时间相同或相差值不超过预设时间值的时间点发布的图片数据。
应理解，在实施例四中，上述各个模块的具体实现过程可与上述方法实施例(实施例一至实施例三)的描述相对应，此处不再详细描述。
上述实施例四所提供的装置，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上诉功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。
上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的是让熟悉该技术领域的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此来限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所作出的等同变换或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于历史数据挖掘的穿衣方案推荐方法，其特征在于，包括：
获取目标区域的当前天气信息；
根据所述当前天气信息获取与其存在映射关系的所述目标区域的历史天气信息，其中所述历史天气信息包括历史日期以及历史天气资讯；
利用数据挖掘技术从社交网站上挖掘出所述历史日期中网站用户于所述目标区域内发布的图片数据；
从所述图片数据中提取出穿衣信息，计算出吻合频率最高的穿衣信息并将其作为穿衣方案推荐给目标用户。
2.根据权利要求1所述的一种基于历史数据挖掘的穿衣方案推荐方法，其特征在于，根据所述当前天气信息获取与其存在映射关系的所述目标区域的历史天气信息，包括：
根据所述当前天气信息获取与其天气状况、温度区间、风力等级以及风向全部相同的所述目标区域的历史天气信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于历史数据挖掘的穿衣方案推荐方法，其特征在于，根据所述当前天气信息获取与其存在映射关系的所述目标区域的历史天气信息，包括：
根据所述当前天气信息获取与其天气状况相同且与温度区间、风力等级以及风向的相差值不超过预设阈值的所述目标区域的历史天气信息。
4.根据权利要求1所述的一种基于历史数据挖掘的穿衣方案推荐方法，其特征在于，从所述图片数据中提取出穿衣信息，包括：
判断所述图片数据中是否存在人像数据；
若存在则判断所述图片数据中的环境是否对应为室外；
若是则读取与所述人像数据对应的穿衣种类。
5.根据权利要求1所述的一种基于历史数据挖掘的穿衣方案推荐方法，其特征在于，利用数据挖掘技术从社交网站上挖掘出所述历史日期中网站用户于所述目标区域内发布的图片数据，包括：
获取目标区域的当前时间；
利用数据挖掘技术从社交网站上挖掘出所述历史日期中网站用户于所述目标区域内且与所述当前时间相同或相差值不超过预设时间值的时间点发布的图片数据。
6.一种基于历史数据挖掘的穿衣方案推荐装置，其特征在于，包括：
当前天气信息获取模块，用于获取目标区域的当前天气信息；
历史天气信息获取模块，用于根据所述当前天气信息获取与其存在映射关系的所述目标区域的历史天气信息，其中所述历史天气信息包括历史日期以及历史天气资讯；
历史数据挖掘模块，利用数据挖掘技术从社交网站上挖掘出所述历史日期中网站用户于所述目标区域内发布的图片数据；
穿衣信息提取模块，用于从所述图片数据中提取出穿衣信息；
穿衣信息计算模块，用于计算出吻合频率最高的穿衣信息；以及
穿衣方案推荐模块，用于将吻合频率最高的穿衣信息作为穿衣方案推荐给目标用户。
7.根据权利要求6所述的一种基于历史数据挖掘的穿衣方案推荐装置，其特征在于，所述历史天气信息获取模块进一步用于根据所述当前天气信息获取与其天气状况、温度区间、风力等级以及风向全部相同的所述目标区域的历史天气信息。
8.根据权利要求6所述的一种基于历史数据挖掘的穿衣方案推荐装置，其特征在于，所述历史天气信息获取模块进一步用于根据所述当前天气信息获取与其天气状况相同且与温度区间、风力等级以及风向的相差值不超过预设阈值的所述目标区域的历史天气信息。
9.根据权利要求6所述的一种基于历史数据挖掘的穿衣方案推荐装置，其特征在于，所述穿衣信息提取模块包括：
人像数据判断模块，用于判断所述图片数据中是否存在人像数据；
环境判断模块，用于在所述人像数据判断模块判断出所述图片数据中存在人像数据时，判断所述图片数据中的环境是否对应为室外；
穿衣种类读取模块，用于在所述环境判断模块判断出所述图片数据中的环境对应为室外时，读取与所述人像数据对应的穿衣种类。
10.根据权利要求6所述的一种基于历史数据挖掘的穿衣方案推荐装置，其特征在于，所述历史数据挖掘模块包括：
当前时间获取模块，用于获取目标区域的当前时间；
数据挖掘子模块，用于利用数据挖掘技术从社交网站上挖掘出所述历史日期中网站用户于所述目标区域内且与所述当前时间相同或相差值不超过预设时间值的时间点发布的图片数据。
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