CN110097400A - 信息推荐方法、装置及系统、存储介质、智能交互设备 - Google Patents

Abstract

一种信息推荐方法、装置及系统、存储介质、智能交互设备，信息推荐方法包括：获取用户的人脸图像，并对所述人脸图像进行图像识别，以获得所述用户的属性信息；至少根据所述属性信息以及预设映射关系确定所述属性信息对应的多个产品标签，所述预设映射关系包括多个所述属性信息及其对应的所述产品标签；如果未能获得所述用户针对各个商家或产品的交互数据，则确定具备所述多个产品标签中至少一部分产品标签的至少一个商家或产品，并将所述至少一个商家或产品推荐给所述用户。本发明技术方案能够提升信息推荐的精准性。

Description

信息推荐方法、装置及系统、存储介质、智能交互设备

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种信息推荐方法、装置及系统、存储介质、智能交互设备。

背景技术

目前的信息推荐系统中，需要获取用户的历史操作记录，例如用户的操作记录、浏览记录等。通过用户的历史操作记录可以确定用户历史偏好，并用于对用户的未来行为进行预测，从而达到推荐信息，例如产品的目的。

但是，对于不具备用户登录功能并且不能够获取用户历史操作记录的情况下，例如商场中的导购设备(如广告机、导航机等)，由于无法为每个用户构建历史操作数据集，传统的推荐系统无法使用，只能“随机”的向用户推荐信息，导致向用户推荐的信息不够精准，用户体验较差。

发明内容

本发明解决的技术问题是如何提升信息推荐的精准性。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种信息推荐方法，信息推荐方法包括：获取用户的人脸图像，并对所述人脸图像进行图像识别，以获得所述用户的属性信息；至少根据所述属性信息以及预设映射关系确定所述属性信息对应的多个产品标签，所述预设映射关系包括多个所述属性信息及其对应的所述产品标签；如果未能获得所述用户针对各个商家或产品的交互数据，则确定具备所述多个产品标签中至少一部分产品标签的至少一个商家或产品，并将所述至少一个商家或产品推荐给所述用户。

可选的，所述获取用户的人脸图像之后还包括：获取用户所处环境的当前环境信息，所述当前环境信息包括日期、时间和天气中的一种或多种组合；所述至少根据所述属性信息以及预设映射关系确定所述属性信息对应的多个产品标签包括：根据所述属性信息以及所述预设映射关系确定第一产品标签；根据所述当前环境信息以及所述预设映射关系确定第二产品标签，所述预设映射关系包括多个所述当前环境信息及其对应的所述产品标签；将所述第一产品标签和所述第二产品标签整合形成所述多个产品标签。

可选的，所述确定具备所述多个产品标签中至少一部分产品标签的至少一个商家或产品包括：确定所述多个产品标签的分值；根据所述多个产品标签的分值对所述多个产品标签进行排序，并选取分值最高的N个产品标签或者分值大于预设值的M个产品标签，N或M为大于等于1的正整数；确定具备所述N个产品标签或所述M个产品标签的至少一部分产品标签的至少一个商家或产品。

可选的，所述确定所述多个产品标签的分值包括：确定所述多个产品标签的基础分值；如果存在产品标签属于预设产品标签，或者所述产品标签与当前日期具备映射关系，则确定所述产品标签的分值为所述基础分值与预设调整分值之和。

可选的，所述确定至少一个具备所述N个产品标签或所述M个产品标签的至少一个商家或产品包括：确定具备所述N个产品标签或所述M个产品标签中至少一部分产品标签的多个商家或产品；根据所述多个商家或产品具备的产品标签与所述N个产品标签或M个产品标签相重叠的重叠标签，并根据所述重叠标签的分值计算所述多个商家或产品的分值；选取分值最高的预设数量的商家或产品，或者分值大于预设值的商家或产品作为所述至少一个商家或产品。

可选的，所述获取用户的人脸图像之前还包括：获取各个商家或产品的名称及其标签集合，每个商家或产品的所述标签集合包括多个标签；至少根据各个商家或产品的标签集合确定各个商家或产品的产品标签。

可选的，所述至少根据各个商家或产品的标签集合确定各个商家或产品的产品标签包括：获取针对各个商家或产品的所述标签集合的标注标签，以及上下文数据，所述标注标签为所述标签集合中的至少一部分标签；确定包含所述标注标签的上下文数据，并对所述上下文数据进行分词，以得到多个词语；计算各个所述词语与所述标注标签的语义相似度，并确定语义相似度达到预设门限的词语，以作为所述标注标签的候选标签；将各个商家或产品的所述标注标签及其候选标签作为各个商家或产品的产品标签。

可选的，所述方法还包括：如果获得所述用户针对各个商家或产品的交互数据，则确定所述交互数据所包含的交互商家或交互产品；确定具备所述多个产品标签中至少一部分产品标签的至少一个商家或产品；将所述至少一个商家或产品与所述交互商家或交互产品进行合并，并将合并后的多个商家或产品推荐给所述用户，或者，确定所述至少一个商家或产品与所述交互商家或交互产品的重叠信息，并将所述重叠信息推荐给所述用户。

可选的，所述用户的属性信息包括年龄、性别、着装、发型和情绪中的一种或多种组合。

为解决上述技术问题，本发明实施例还公开了一种信息推荐装置，所述装置包括：属性信息获取模块，适于获取用户的人脸图像，并对所述人脸图像进行图像识别，以获得所述用户的属性信息；产品标签确定模块，适于至少根据所述属性信息以及预设映射关系确定所述属性信息对应的多个产品标签，所述预设映射关系包括多个所述属性信息及其对应的所述产品标签；推荐模块，适于确定具备所述多个产品标签的至少一部分产品标签的至少一个商家或产品，并将所述至少一个商家或产品推荐给所述用户。

本发明实施例还公开了一种信息推荐系统，信息推荐系统包括：图像采集设备，适于采集用户的人脸图像，所述信息推荐装置从所述图像采集设备获取所述人脸图像，并输出所述至少一个商家或产品；所述信息推荐装置；显示设备，适于接收来自所述信息推荐装置的所述至少一个商家或产品，并向所述用户呈现所述至少一个产品。

本发明实施例还公开了一种存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令运行时执行所述信息推荐方法的步骤。

本发明实施例还公开了一种智能交互设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机指令，所述处理器运行所述计算机指令时执行所述信息推荐方法的步骤。

与现有技术相比，本发明实施例的技术方案具有以下有益效果：

本发明技术方案中，通过人脸图像可以获得用户的属性信息，用户的属性信息可以表征用户的特征；而商家或产品具备的产品标签可以表征该商家或产品的特征，如果属性信息与产品标签在预设映射关系中具有对应关系，可以表示两者所表征的用户特征和商家或产品特征是相匹配的。由此，在未获取用户的任意交互数据的情况下，通过用户的属性信息以及映射关系确定产品标签，并确定具备该产品标签的商家或产品进行推荐，可以提升针对用户的信息推荐的精准性，提升用户体验。

进一步地，预设映射关系还可以包括当前环境信息与产品标签的对应关系，当前环境信息可以表征用户所处环境的环境特征，如果产品标签表示的商家或产品的特征与用户所处环境的环境特征相匹配，则表明能够将该具备该产品标签的商家或产品推荐给用户。通过当前环境信息这一维度来确定推荐商家或产品，可以进一步提升信息推荐的精准性。

附图说明

图1是本发明实施例一种信息推荐方法的流程图；

图2是图1所示步骤S102的一种具体实施方式的流程图；

图3是图1所示步骤S103的一种具体实施方式的流程图；

图4是图3所示步骤S302的一种具体实施方式的流程图；

图5是本发明实施例一种信息推荐方法部分流程图；

图6是本发明实施例一种信息推荐装置的结构示意图；

图7是本发明实施例一种信息推荐系统的结构示意图。

具体实施方式

如背景技术中所述，对于不具备用户登录功能并且不能够获取用户历史操作记录的情况下，例如商场中的导购设备(如广告机、导航机等)，由于无法为每个用户构建历史操作数据集，传统的推荐系统无法使用，只能“随机”的向用户推荐信息，导致向用户推荐的信息不够精准，用户体验较差。

本发明实施例中，通过人脸图像可以获得用户的属性信息，用户的属性信息可以表征用户的特征；而商家或产品具备的产品标签可以表征该商家或产品的特征，如果属性信息与产品标签在预设映射关系中具有对应关系，可以表示两者所表征的用户特征和商家/产品特征是相匹配的。由此，在未获取用户的任意交互数据的情况下，通过用户的属性信息以及映射关系确定产品标签，并确定具备该产品标签的商家或产品进行推荐，可以提升针对用户的信息推荐的精准性，提升用户体验。

本发明实施例中所称产品可以是指商品、视频、音频等任意具备标签的实体，例如服装、家居用品、电影、音乐等。

本发明实施例所称商家可以是指具备待售卖产品的经营实体，例如品牌店铺、电影院等。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。

图1是本发明实施例一种信息推荐方法的流程图。

图1所示方法的各个步骤可以由任意可实施的智能交互设备来执行，例如智能机器人、广告机、导航机等。本发明所述方法可以应用于具有多个产品的商场、拥有多种产品的超市，以及任意具备随机用户、动态用户以及与用户无历史交互数据的场景。例如，可以应用于电影院，向用户推荐当前上映的不同种类的电影。

图1所示信息推荐方法可以包括以下步骤：

步骤S101：获取用户的人脸图像，并对所述人脸图像进行图像识别，以获得所述用户的属性信息；

步骤S102：至少根据所述属性信息以及预设映射关系确定所述属性信息对应的多个产品标签，所述预设映射关系包括多个所述属性信息及其对应的所述产品标签；

步骤S103：如果未能获得所述用户针对各个商家或产品的交互数据，则确定具备所述多个产品标签中至少一部分产品标签的至少一个商家或产品，并将所述至少一个商家或产品推荐给所述用户。

需要指出的是，本实施例中各个步骤的序号并不代表对各个步骤的执行顺序的限定。

在步骤S101的具体实施中，获取人脸图像可以是直接采集人脸图像，具体可以采用具有拍摄功能的设备来采集人脸图像。或者也可以是由第三方设备采集人脸图像并存储至数据库，获取人脸图像是指从该数据库中调取人脸图像。

通过对人脸图像进行图像识别，可以获得用户的属性信息，以表征用户的特征。

在一个具体的实施例中，所述用户的属性信息包括年龄、性别、着装、发型和情绪中的一种或多种组合。

例如，着装具体可以包括是否佩戴眼镜、所穿服装的服装类型；发型具体可以包括是否长发、是否染发、是否烫发等；情绪具体可以包括开心、悲伤、愤怒等。

需要说明的是，关于图像识别的具体过程或者采用的具体算法，可以参照已有技术，本发明实施例对此不作限制。

本发明实施例中的预设映射关系可以是预先设置的，预设映射关系包括多个所述属性信息及其对应的所述产品标签。属性信息与产品标签之间可以是一一对应的关系，也可以是一对多的关系，还可以是多对一的关系。

在确定了用户属性之后，在步骤S102的具体实施中，可以根据确定的用户属性以及预设映射关系确定属性信息对应的多个产品标签。多个产品标签所表示的特征与所述属性信息所表示的特征相匹配。

例如，用户的属性信息为年龄20岁以及性别男，在预设映射关系中，20岁与产品标签“学生”具有对应关系，性别男与产品标签“男装”具有对应关系，由此，可以确定用户的属性信息对应的多个产品标签为“学生”以及“男装”。

此外，产品可以具备产品标签，例如，商务男装的产品标签可以是“男装”以及“中年”；商家也可以具备产品标签，例如卖商务男装的商家的产品标签也可以是“男装”以及“中年”。

由此，在步骤S103的具体实施中，可以确定具备上述多个产品标签中至少一部分产品标签的至少一个商家或产品。也就是说，本步骤中确定的至少一个商家或产品可以具备所述多个产品标签的全部标签，也可以具备所述多个产品标签的部分标签。

进一步而言，将至少一个商家或产品推荐给用户时，可以是通过语音的方式播报所述少一个商家或产品；或者，可以通过显示设备，例如显示屏，将所述至少一个商家或产品以文字的方式呈现给所述用户。

本发明实施例中，通过人脸图像可以获得用户的属性信息，用户的属性信息可以表征用户的特征；而商家或产品具备的产品标签可以表征该商家或产品的特征，如果属性信息与产品标签在预设映射关系中具有对应关系，可以表示两者所表征的用户特征和商家/产品特征是相匹配的。由此，在未获取用户的任意交互数据的情况下，通过用户的属性信息以及映射关系确定产品标签，并确定具备该产品标签的商家或产品进行推荐，可以提升针对用户的信息推荐的精准性，提升用户体验。

在本发明一个非限制性的实施例中，图1所示步骤S101之后，步骤S102之前可以包括以下步骤：获取用户所处环境的当前环境信息，所述当前环境信息选自包括日期、时间和天气中的一种或多种组合。

请参照图2，图1所示步骤S102具体可以包括以下步骤：

步骤S201：根据所述属性信息以及所述预设映射关系确定第一产品标签；

步骤S202：根据所述当前环境信息以及所述预设映射关系确定第二产品标签，所述预设映射关系包括多个所述当前环境信息及其对应的所述产品标签；

步骤S203：将所述第一产品标签和所述第二产品标签整合形成所述多个产品标签。

本发明实施例中，预设映射关系还可以包括当前环境信息与产品标签的对应关系，当前环境信息可以表征用户所处环境的环境特征。例如，当前环境信息包括日期，当前环境信息为2月14日，也即情人节，2月14日与产品标签“花”、“奢侈品”具有对应关系。

其中，当前环境信息与产品标签的对应关系可以是预先设置的。

也就是说，本实施例的预设映射关系中，有两种维度的数据，也即属性信息与当前环境信息均与产品标签均具备对应关系。由此，可以结合属性信息与预设映射关系确定的第一产品标签，以及当前环境信息与预设映射关系确定的第二产品标签，通过将上述两种方式获得的产品标签进行整合，可以丰富所述多个产品标签的类型。

如果产品标签表示的商家或产品的特征与用户所处环境的环境特征相匹配，则表明能够将该具备该产品标签的商家或产品推荐给用户。通过当前环境信息这一维度来确定推荐商家或产品，可以进一步提升信息推荐的精准性。

在本发明一个具体应用场景中，预设映射关系可以包括以下对应关系：用户属性“性别女”对应产品标签“女装”、“女士用品”；用户属性“性别男”对应产品标签“男装”、“男士商务”；用户属性“年龄10岁以下”对应产品标签“玩具”、“电玩”、“儿童”；当前环境信息“天气下雨”对应产品标签“雨具”；当前环境信息“天气冷”对应产品标签“热饮”等等。

在本发明一个非限制性的实施例中，请参照图3，图1所示步骤S103可以包括以下步骤：

步骤S301：确定所述多个产品标签的分值；

步骤S302：根据所述多个产品标签的分值对所述多个产品标签进行排序，并选取分值最高的N个产品标签或者分值大于预设值的M个产品标签，N或M为大于等于1的正整数；

步骤S303：确定具备所述N个产品标签或所述M个产品标签的至少一部分产品标签的至少一个商家或产品。

本实施例中，产品标签具备分值，产品标签的分值越高，该产品标签的优先级越高。在根据多个产品标签确定需要推荐给用户的至少一个商家或产品时，可以根据产品标签的分值来确定。换句话说，可以优先推荐具备较高分值的产品标签的产品或者商家。

需要说明的是，各个产品标签具备的分值可以是预先设置的，产品标签的分值的大小可以根据实际的应用环境进行调整，本发明实施例对此不作限制。

具体实施中，可以选取分值最高的N个产品标签或者分值大于预设值的M个产品标签，最终确定的需要推荐的产品或商家具备所述N个产品标签或M个产品标签中的至少一部分产品标签。

进一步而言，图3所示步骤S301可以包括以下步骤：确定所述多个产品标签的基础分值；如果存在产品标签属于预设产品标签，或者所述产品标签与当前日期具备映射关系，则确定所述产品标签的分值为所述基础分值与预设调整分值之和。

本实施例中，产品标签的分值包括基础分值和调整分值两部分，其中，基础分值是固定值，调整分值可以按照需求进行调整。

具体而言，预设产品标签可以是需要优先推荐的产品或商家具备的产品标签，具体可以是标签列表的形式。例如，商场A主打营销产品“男装”，那么产品“男装”具备的产品标签“男装”可以加入标签列表。如果存在产品标签属于预设产品标签，则可以在该产品标签的基础分值的基础上增加调整分值，以实现对具备该产品标签的产品或商家的优先推荐。

所述产品标签与当前日期具备映射关系可以是指产品标签与当前日期之间具有对应关系，该对应关系可以是预先设置的，例如产品标签“鲜花”可以与“2月14日”具备对应关系。如果产品标签与当前日期具备映射关系，则可以在该产品标签的基础分值的基础上增加调整分值，以实现对具备该产品标签的产品或商家的优先推荐。

可以理解的是，预设标签以及产品标签与当前日期的映射关系可以根据实际的应用需求进行调整，例如，商场本月举行亲子活动，可以将“亲子”、“儿童”等产品标签加入预设标签；商家最近主推新款中性女装，可以将“女装”、“中性”等产品标签加入预设标签。

在本发明一个非限制性的实施例中，请参照图4，图3所示步骤S302可以包括以下步骤：

步骤S401：确定具备所述N个产品标签或所述M个产品标签中至少一部分产品标签的多个商家或产品；

步骤S402：根据所述多个商家或产品具备的产品标签与所述N个产品标签或M个产品标签相重叠的重叠标签，并根据所述重叠标签的分值计算所述多个商家或产品的分值；

步骤S403：选取分值最高的预设数量的商家或产品，或者分值大于预设值的商家或产品作为所述至少一个商家或产品。

本实施例中，对于选取的分值最高的N个产品标签，或者分值大于预设值的M个产品标签，具备上述产品标签的产品或商家的数量可能仍然较多，需要进行进一步的筛选。

具体实施中，可以确定多个商家或产品所具备的产品标签中与或所述M个产品标签相重叠的重叠标签，由于产品标签具备分值，因此可以计算每个商家或产品的重叠标签的分值之和，以作为所述多个商家或产品的分值。关于重叠标签的分值的具体计算方式，可以参照前述实施例，此处不再赘述。

进而可以选取分值最高的预设数量的商家或产品，或者分值大于预设值的商家或产品作为所述至少一个商家或产品，用于推荐给所述用户，进一步保证针对用户的信息推荐的精准性。

在本发明一个具体的实施例中，可以在图1所示步骤S101之前建立商家或产品具备的产品标签。

具体实施中，获取各个商家或产品的名称及其标签集合，每个商家或产品的所述标签集合包括多个标签；至少根据各个商家或产品的标签集合确定各个商家或产品的产品标签。

具体可以从外部网站爬取各个商家或产品的名称及其标签集合，所述外部网站可以是具备标签的门户网站、购物网站等。

进而可以直接将获取到的标签集合作为各个商家或产品的产品标签，或者也可以结合获取到的标签集合以及其他因素确定各个商家或产品的产品标签。

进一步而言，请参照图5，至少根据各个商家或产品的标签集合确定各个商家或产品的产品标签包括以下步骤：

步骤S501：获取针对各个商家或产品的所述标签集合的标注标签，以及上下文数据，所述标注标签为所述标签集合中的至少一部分标签；

步骤S502：确定包含所述标注标签的上下文数据，并对所述上下文数据进行分词，以得到多个词语；

步骤S503：计算各个所述词语与所述标注标签的语义相似度，并确定语义相似度达到预设门限的词语，以作为所述标注标签的候选标签；

步骤S504：将各个商家或产品的所述标注标签及其候选标签作为各个商家或产品的产品标签。

为了避免仅采用获取到的标签集合作为各个商家或产品的产品标签过于单一，本实施例中，可以通过标注标签和上下文数据对产品标签进行扩展，以丰富各个商家或产品的产品标签。

其中，标注标签为所述标签集合中的至少一部分标签。标注标签具体可以是通过人工标注的方式获取的。每个产品或商家的标注标签能够更加准确地描述该产品或商家。

具体实施中，上下文数据也可以是从外部网站爬取获得的。首先可以确定包含所述标注标签的上下文数据，然后计算上下文数据中各个词语与标注标签的语义相似度，并确定语义相似度达到预设门限的词语为标注标签的候选标签，将标注标签及其候选标签作为各个商家或产品的产品标签。或者，也可以将候选标签加入所述标签集合，以作为各个商家或产品的产品标签。

具体实施中，可以确定文件数据中各个词语在词向量空间中的词向量，计算标注标签的词向量与各个词语的词向量在词向量空间的相似度，以表达所述语义相似度。具体可以是计算词向量之间的余弦距离、欧拉距离等。

可以理解的是，在对上下文数据进行分词后，可以剔除停用词等词语，以得到所述多个词语，用于与标注标签计算语义相似度。

在本发明一个非限制性的实施例中，图1所示方法还可以包括以下步骤：如果获得所述用户针对各个商家或产品的交互数据，则确定所述交互数据所包含的交互商家或交互产品；确定具备所述多个产品标签中至少一部分产品标签的至少一个商家或产品；将所述至少一个商家或产品与所述交互商家或交互产品进行合并，并将合并后的多个商家或产品推荐给所述用户，或者，确定所述至少一个商家或产品与所述交互商家或交互产品的重叠信息，并将所述重叠信息推荐给所述用户。

与图1所示实施例不同的是，图1所示实施例是在未获得所述用户针对各个商家或产品的交互数据的情况下确定推荐给用户的商家或产品，而本发明实施例是在获得所述用户针对各个商家或产品的交互数据的情况下确定推荐给用户的商家或产品。

由于获得了用户的交互数据，而交互数据可以指示用户对于特定商家或产品的偏好，因此可以结合所述多个产品标签以及交互数据来共同确定推荐商家或产品，以进一步提升信息推荐的精准性。

具体而言，可以将根据所述多个标签确定的至少一个商家或产品与交互数据中包含的所述交互商家或交互产品进行合并，也可以确定述多个标签确定的至少一个商家或产品与交互数据中包含的所述交互商家或交互产品的重叠信息，所述重叠信息包括重叠商家或重叠产品。

请参照图6，本发明实施例还公开了一种信息推荐装置60，信息推荐装置60可以包括属性信息获取模块601、产品标签确定模块602和推荐模块603。

其中，属性信息获取模块601适于获取用户的人脸图像，并对所述人脸图像进行图像识别，以获得所述用户的属性信息；产品标签确定模块602适于至少根据所述属性信息以及预设映射关系确定所述属性信息对应的多个产品标签，所述预设映射关系包括多个所述属性信息及其对应的所述产品标签；推荐模块603适于确定具备所述多个产品标签的至少一部分产品标签的至少一个商家或产品，并将所述至少一个商家或产品推荐给所述用户。

属性信息获取模块601具体可以采用具有拍摄功能的设备来采集人脸图像。或者也可以是由第三方设备采集人脸图像并存储至数据库，属性信息获取模块601从该数据库中调取人脸图像。属性信息获取模块601通过对人脸图像进行图像识别，可以获得用户的属性信息，以表征用户的特征。

在一个具体的实施例中，所述用户的属性信息包括年龄、性别、着装、发型和情绪中的一种或多种组合。

需要说明的是，关于图像识别的具体过程或者采用的具体算法，可以参照已有技术，本发明实施例对此不作限制。

本发明实施例中的预设映射关系可以是预先设置的，预设映射关系包括多个所述属性信息及其对应的所述产品标签。属性信息与产品标签之间可以是一一对应的关系，也可以是一对多的关系，还可以是多对一的关系。

在确定了用户属性之后，产品标签确定模块602可以根据确定的用户属性以及预设映射关系确定属性信息对应的多个产品标签。多个产品标签所表示的特征与所述属性信息所表示的特征相匹配。

此外，产品可以具备产品标签，例如，商务男装的产品标签可以是“男装”以及“中年”；商家也可以具备产品标签，例如卖商务男装的商家的产品标签也可以是“男装”以及“中年”。由此，推荐模块603可以确定具备上述多个产品标签中至少一部分产品标签的至少一个商家或产品。也就是说，本步骤中确定的至少一个商家或产品可以具备所述多个产品标签的全部标签，也可以具备所述多个产品标签的部分标签。

进一步而言，推荐模块603将至少一个商家或产品推荐给用户时，可以是通过语音的方式播报所述少一个商家或产品；或者，可以通过显示设备，例如显示屏，将所述至少一个商家或产品以文字的方式呈现给所述用户。

本发明实施例中，通过人脸图像可以获得用户的属性信息，用户的属性信息可以表征用户的特征；而商家或产品具备的产品标签可以表征该商家或产品的特征，如果属性信息与产品标签在预设映射关系中具有对应关系，可以表示两者所表征的用户特征和商家或产品特征是相匹配的。由此，在未获取用户的任意交互数据的情况下，通过用户的属性信息以及映射关系确定产品标签，并确定具备该产品标签的商家或产品进行推荐，可以提升针对用户的信息推荐的精准性，提升用户体验。

在本发明一个非限制性的实施例中，图6所示产品标签确定模块602还可以包括：第一产品标签确定单元，用以根据所述属性信息以及所述预设映射关系确定第一产品标签；第二产品标签确定单元，用以根据所述当前环境信息以及所述预设映射关系确定第二产品标签，所述预设映射关系包括多个所述当前环境信息及其对应的所述产品标签；整合单元，用以将所述第一产品标签和所述第二产品标签整合形成所述多个产品标签。

本发明实施例中，预设映射关系还可以包括当前环境信息与产品标签的对应关系，当前环境信息可以表征用户所处环境的环境特征。例如，当前环境信息包括日期，当前环境信息为2月14日，也即情人节，2月14日与产品标签“花”、“奢侈品”具有对应关系。

其中，当前环境信息与产品标签的对应关系可以是预先设置的。

也就是说，本实施例的预设映射关系中，有两种维度的数据，也即属性信息与当前环境信息均与产品标签均具备对应关系。由此，可以结合属性信息与预设映射关系确定的第一产品标签，以及当前环境信息与预设映射关系确定的第二产品标签，通过将上述两种方式获得的产品标签进行整合，可以丰富所述多个产品标签的类型。

如果产品标签表示的商家或产品的特征与用户所处环境的环境特征相匹配，则表明能够将该具备该产品标签的商家或产品推荐给用户。通过当前环境信息这一维度来确定推荐商家或产品，可以进一步提升信息推荐的精准性。

在本发明一个非限制性的实施例中，图6所示推荐模块603可以包括：分值确定单元，用以确定所述多个产品标签的分值；排序选取单元，用以根据所述多个产品标签的分值对所述多个产品标签进行排序，并选取分值最高的N个产品标签或者分值大于预设值的M个产品标签，N或M为大于等于1的正整数；推荐确定单元，用以确定具备所述N个产品标签或所述M个产品标签的至少一部分产品标签的至少一个商家或产品。

本实施例中，产品标签具备分值，产品标签的分值越高，该产品标签的优先级越高。在根据多个产品标签确定需要推荐给用户的至少一个商家或产品时，可以根据产品标签的分值来确定。换句话说，可以优先推荐具备较高分值的产品标签的产品或者商家。

需要说明的是，各个产品标签具备的分值可以是预先设置的，产品标签的分值的大小可以根据实际的应用环境进行调整，本发明实施例对此不作限制。

进一步而言，分值确定单元可以包括：基础分值确定子单元，用以确定所述多个产品标签的基础分值；分值确定子单元，用以在存在产品标签属于预设产品标签，或者所述产品标签与当前日期具备映射关系时，确定所述产品标签的分值为所述基础分值与预设调整分值之和。

本实施例中，产品标签的分值包括基础分值和调整分值两部分，其中，基础分值是固定值，调整分值可以按照需求进行调整。

具体而言，预设产品标签可以是需要优先推荐的产品或商家具备的产品标签，具体可以是标签列表的形式。例如，商场A主打营销产品“男装”，那么产品“男装”具备的产品标签“男装”可以加入标签列表。如果存在产品标签属于预设产品标签，则可以在该产品标签的基础分值的基础上增加调整分值，以实现对具备该产品标签的产品或商家的优先推荐。

所述产品标签与当前日期具备映射关系可以是指产品标签与当前日期之间具有对应关系，该对应关系可以是预先设置的，例如产品标签“鲜花”可以与“2月14日”具备对应关系。如果产品标签与当前日期具备映射关系，则可以在该产品标签的基础分值的基础上增加调整分值，以实现对具备该产品标签的产品或商家的优先推荐。

可以理解的是，预设标签以及产品标签与当前日期的映射关系可以根据实际的应用需求进行调整，例如，商场本月举行亲子活动，可以将“亲子”、“儿童”等产品标签加入预设标签；商家最近主推新款中性女装，可以将“女装”、“中性”等产品标签加入预设标签。

在本发明一个非限制性的实施例中，排序选取单元可以包括：初始确定子单元，用以确定具备所述N个产品标签或所述M个产品标签中至少一部分产品标签的多个商家或产品；重叠标签确定子单元，用以根据所述多个商家或产品具备的产品标签与所述N个产品标签或M个产品标签相重叠的重叠标签，并根据所述重叠标签的分值计算所述多个商家或产品的分值；选取子单元，用以选取分值最高的预设数量的商家或产品，或者分值大于预设值的商家或产品作为所述至少一个商家或产品。

本实施例中，对于选取的分值最高的N个产品标签，或者分值大于预设值的M个产品标签，具备上述产品标签的产品或商家的数量可能仍然较多，需要进行进一步的筛选。

具体实施中，可以确定多个商家或产品所具备的产品标签中与或所述M个产品标签相重叠的重叠标签，由于产品标签具备分值，因此可以计算每个商家或产品的重叠标签的分值之和，以作为所述多个商家或产品的分值。关于重叠标签的分值的具体计算方式，可以参照前述实施例，此处不再赘述。

进而可以选取分值最高的预设数量的商家或产品，或者分值大于预设值的商家或产品作为所述至少一个商家或产品，用于推荐给所述用户，进一步保证针对用户的信息推荐的精准性。

在本发明一个具体的实施例中，还可以预先建立商家或产品具备的产品标签。具体实施中，图6所示信息推荐装置60可以包括：获取模块，用以获取各个商家或产品的名称及其标签集合，每个商家或产品的所述标签集合包括多个标签；产品标签确定模块602，用以至少根据各个商家或产品的标签集合确定各个商家或产品的产品标签。

具体可以从外部网站爬取各个商家或产品的名称及其标签集合，所述外部网站可以是具备标签的门户网站、购物网站等。

进而可以直接将获取到的标签集合作为各个商家或产品的产品标签，或者也可以结合爬取到的标签集合以及其他因素确定各个商家或产品的产品标签。

进一步而言，产品标签确定模块可以包括：获取单元，用以获取针对各个商家或产品的所述标签集合的标注标签，以及上下文数据，所述标注标签为所述标签集合中的至少一部分标签；上下文数据确定单元，用以确定包含所述标注标签的上下文数据，并对所述上下文数据进行分词，以得到多个词语；语义相似度计算单元，用以计算各个所述词语与所述标注标签的语义相似度，并确定语义相似度达到预设门限的词语，以作为所述标注标签的候选标签；产品标签确定单元，用以将各个商家或产品的所述标注标签及其候选标签作为各个商家或产品的产品标签。

为了避免仅采用获取到的标签集合作为各个商家或产品的产品标签过于单一，本实施例中，可以通过标注标签和上下文数据对产品标签进行扩展，以丰富各个商家或产品的产品标签。

其中，标注标签为所述标签集合中的至少一部分标签。标注标签具体可以是通过人工标注的方式获取的。每个产品或商家的标注标签能够更加准确地描述该产品或商家。

具体实施中，上下文数据也可以是从外部网站爬取获得的，所述上下文数据具有上下文数据。首先可以确定包含所述标注标签的上下文数据，然后计算上下文数据中各个词语与标注标签的语义相似度，并确定语义相似度达到预设门限的词语为标注标签的候选标签，将标注标签及其候选标签作为各个商家或产品的产品标签。或者，也可以将候选标签加入所述标签集合，以作为各个商家或产品的产品标签。

可以理解的是，在对上下文数据进行分词后，可以剔除停用词等词语，以得到所述多个词语，用于与标注标签计算语义相似度。

关于所述信息推荐装置60的工作原理、工作方式的更多内容，可以参照图1至图5中的相关描述，这里不再赘述。

请参照图6，本发明实施例还公开了一种信息推荐系统70，信息推荐系统70可以包括图像采集设备701、图6所示信息推荐装置60以及显示设备702。

其中，图像采集设备701适于采集用户的人脸图像；信息推荐装置60从所述图像采集设备701获取所述人脸图像，并输出所述至少一个商家或产品；显示设备702适于向所述用户呈现所述至少一个产品。

本实施例中，图像采集设备701可以是具有摄像功能的设备，例如摄像头。图像采集设备701在采集到人脸图像后，可以直接发送给信息推荐装置60，或者将采集到的人脸图像存储至人脸数据库，以供信息推荐装置60从人脸数据库获取人脸图像。

关于信息推荐装置60根据人脸图像确定至少一个商家或产品的过程可以参照前述实施例。信息推荐装置60可以直接将确定的至少一个商家或产品发送至显示设备702，以供显示设备702呈现给用户。具体可以是以文字、视频、音频或者其组合的形式呈现给用户。所述显示设备702具体可以是显示屏。

关于所述信息推荐系统70的工作原理、工作方式的更多内容，可以参照图1至图5中的相关描述，这里不再赘述。

本发明实施例还公开了一种存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令运行时可以执行图1至图5中所示方法的步骤。所述存储介质可以包括ROM、RAM、磁盘或光盘等。所述存储介质还可以包括非挥发性存储器(non-volatile)或者非瞬态(non-transitory)存储器等。

本发明实施例还公开了一种智能交互设备，所述智能交互设备可以包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机指令。所述处理器运行所述计算机指令时可以执行图1至图5中所示方法的步骤。所述智能交互设备包括但不限于手机、计算机、平板电脑、智能机器人、广告机、导航机等终端设备。

虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。

Claims (13)

1.一种信息推荐方法，用于推荐商家或产品，其特征在于，包括：

获取用户的人脸图像，并对所述人脸图像进行图像识别，以获得所述用户的属性信息；

至少根据所述属性信息以及预设映射关系确定所述属性信息对应的多个产品标签，所述预设映射关系包括多个所述属性信息及其对应的所述产品标签；

如果未能获得所述用户针对各个商家或产品的交互数据，则确定具备所述多个产品标签中至少一部分产品标签的至少一个商家或产品，并将所述至少一个商家或产品推荐给所述用户。

2.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，所述获取用户的人脸图像之后还包括：

获取用户所处环境的当前环境信息，所述当前环境信息包括日期、时间和天气中的一种或多种组合；所述至少根据所述属性信息以及预设映射关系确定所述属性信息对应的多个产品标签包括：

根据所述属性信息以及所述预设映射关系确定第一产品标签；

根据所述当前环境信息以及所述预设映射关系确定第二产品标签，所述预设映射关系包括多个所述当前环境信息及其对应的所述产品标签；

将所述第一产品标签和所述第二产品标签整合形成所述多个产品标签。

3.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，所述确定具备所述多个产品标签中至少一部分产品标签的至少一个商家或产品包括：

确定所述多个产品标签的分值；

根据所述多个产品标签的分值对所述多个产品标签进行排序，并选取分值最高的N个产品标签或者分值大于预设值的M个产品标签，N或M为大于等于1的正整数；

确定具备所述N个产品标签或所述M个产品标签的至少一部分产品标签的至少一个商家或产品。

4.根据权利要求3所述的信息推荐方法，其特征在于，所述确定所述多个产品标签的分值包括：

确定所述多个产品标签的基础分值；

如果存在产品标签属于预设产品标签，或者所述产品标签与当前日期具备映射关系，则确定所述产品标签的分值为所述基础分值与预设调整分值之和。

5.根据权利要求3所述的信息推荐方法，其特征在于，所述确定至少一个具备所述N个产品标签或所述M个产品标签的至少一个商家或产品包括：

确定具备所述N个产品标签或所述M个产品标签中至少一部分产品标签的多个商家或产品；

根据所述多个商家或产品具备的产品标签与所述N个产品标签或M个产品标签相重叠的重叠标签，并根据所述重叠标签的分值计算所述多个商家或产品的分值；

选取分值最高的预设数量的商家或产品，或者分值大于预设值的商家或产品作为所述至少一个商家或产品。

6.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，所述获取用户的人脸图像之前还包括：

获取各个商家或产品的名称及其标签集合，每个商家或产品的所述标签集合包括多个标签；

至少根据各个商家或产品的标签集合确定各个商家或产品的产品标签。

7.根据权利要求6所述的信息推荐方法，其特征在于，所述至少根据各个商家或产品的标签集合确定各个商家或产品的产品标签包括：

获取针对各个商家或产品的所述标签集合的标注标签，以及上下文数据，所述标注标签为所述标签集合中的至少一部分标签；

确定包含所述标注标签的上下文数据，并对所述上下文数据进行分词，以得到多个词语；

计算各个所述词语与所述标注标签的语义相似度，并确定语义相似度达到预设门限的词语，以作为所述标注标签的候选标签；

将各个商家或产品的所述标注标签及其候选标签作为各个商家或产品的产品标签。

8.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，还包括：

如果获得所述用户针对各个商家或产品的交互数据，则确定所述交互数据所包含的交互商家或交互产品；

确定具备所述多个产品标签中至少一部分产品标签的至少一个商家或产品；

将所述至少一个商家或产品与所述交互商家或交互产品进行合并，并将合并后的多个商家或产品推荐给所述用户，或者，确定所述至少一个商家或产品与所述交互商家或交互产品的重叠信息，并将所述重叠信息推荐给所述用户。

9.根据权利要求1至8任一项所述的信息推荐方法，其特征在于，所述用户的属性信息包括年龄、性别、着装、发型和情绪中的一种或多种组合。

10.一种信息推荐装置，其特征在于，包括：

属性信息获取模块，适于获取用户的人脸图像，并对所述人脸图像进行图像识别，以获得所述用户的属性信息；

产品标签确定模块，适于至少根据所述属性信息以及预设映射关系确定所述属性信息对应的多个产品标签，所述预设映射关系包括多个所述属性信息及其对应的所述产品标签；

推荐模块，适于确定具备所述多个产品标签的至少一部分产品标签的至少一个商家或产品，并将所述至少一个商家或产品推荐给所述用户。

11.一种信息推荐系统，其特征在于，包括：

图像采集设备，适于采集用户的人脸图像；

如权利要求10所述的信息推荐装置，所述信息推荐装置从所述图像采集设备获取所述人脸图像，并输出所述至少一个商家或产品；

显示设备，适于接收来自所述信息推荐装置的所述至少一个商家或产品，并向所述用户呈现所述至少一个商家或产品。

12.一种存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，所述计算机指令运行时执行权利要求1至9中任一项所述信息推荐方法的步骤。

13.一种智能交互设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机指令，其特征在于，所述处理器运行所述计算机指令时执行权利要求1至9中任一项所述信息推荐方法的步骤。