CN110751498A - 一种物品推荐方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种物品推荐方法和系统，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：检测目标范围内的用户，根据用户行为确定所述用户感兴趣的目标物品；获取所述目标物品的物品基本信息；显示物品推荐信息；其中，所述物品推荐信息是利用大数据算法和所述物品基本信息，确定出的推荐物品的信息。该方法通过获取用户的感兴趣的目标物品的物品基本信息，基于大数据算法和所述物品基本信息确定推荐物品，以将推荐物品信息推荐至用户。该方法针对用户感兴趣的物品进行推荐，用户体验好，进而提升了物品销量。

Description

一种物品推荐方法和系统

技术领域

本发明涉及计算机领域，尤其涉及一种物品推荐方法和系统。

背景技术

目前在商场、超市、实体门店等场所经常使用电子显示屏播放海报或者视频来展示其物品或者提供的服务，以对物品和服务进行宣传，达到促进销售的目的。如果用户对某个物品感兴趣，需要进一步了解时，需要通过询问导购人员获知。

在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：

(1)电子显示屏没有针对用户推荐其感兴趣的物品，导致物品销量的提升有限；

(2)导购人员数量不足，人工成本高，而且各导购员对物品的了解参差不齐，不能随时为用户提供满意的服务；

(3)用户选购物品后需要通过人工收银台或者自助收银机进行结算，效率低、用户体验差。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种物品推荐方法和系统，通过获取用户的感兴趣的目标物品的物品基本信息，基于大数据算法和所述物品基本信息确定推荐物品，以将推荐物品信息推荐至用户。该方法针对用户感兴趣的物品进行推荐，用户体验好，进而提升物品销量。

为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种物品推荐方法。

本发明实施例的一种物品推荐方法，包括：检测目标范围内的用户，根据用户行为确定所述用户感兴趣的目标物品；获取所述目标物品的物品基本信息；显示物品推荐信息；其中，所述物品推荐信息是利用大数据算法和所述物品基本信息，确定出的推荐物品的信息。

可选地，所述检测目标范围内的用户，包括：利用图像采集设备采集视频图像，分析所述视频图像以检测所述目标范围内是否有用户；所述根据用户行为确定所述用户感兴趣的目标物品，包括：分析所述视频图像，以判断所述用户对所述视频图像中的物品是否存在预设的用户行为，若存在所述用户行为，则将所述物品作为所述用户感兴趣的目标物品。

可选地，所述大数据算法为协同过滤算法，利用大数据算法和所述物品基本信息，确定推荐物品，包括：根据所述物品基本信息，确定所述目标物品的物品特征；从存储的多个物品的物品信息中提取物品特征，计算所述物品特征与所述目标物品的物品特征的相关度；将相关度大于预设阈值的物品，或者相关度高的预设数量的物品作为推荐物品。

可选地，所述方法还包括：获取所述用户的用户信息；利用大数据算法和所述物品基本信息，确定推荐物品，包括：根据所述用户信息获取对应的历史购物信息，以利用大数据算法和所述历史购物信息确定出所述用户归属的用户群；将所述用户群在购买所述目标物品的同时购买的其他物品作为推荐物品。

可选地，所述将所述用户群在购买所述目标物品的同时购买的其他物品作为推荐物品的步骤之后，还包括：根据所述用户信息和所述推荐物品的信息，从所述推荐物品中选择出与所述用户相匹配的物品作为最终的推荐物品。

可选地，所述获取所述用户的用户信息，包括：利用图像采集设备采集用户图像，以从所述用户图像中获取用户信息；获取所述目标物品的物品基本信息，包括：利用读卡器读取，或者利用扫码器扫描获取所述目标物品的物品基本信息。

可选地，所述方法还包括：接收用户语音信息；显示与所述用户语音信息相匹配的文本答案信息，或者播放与所述用户语音信息相匹配的语音答案信息；其中，所述文本答案信息是通过分析所述用户语音信息的语义，将分析出的所述语义与数据库中预存的答案信息进行匹配得到的；所述语音答案信息是将所述文本答案信息进行转化得到的，或者从所述数据库中预存的答案信息中直接匹配得到的。

可选地，所述方法还包括：生成用于提供物品的链接地址的二维码，以在接收到页面获取请求时，将所述链接地址对应的网页内容推送至所述用户。

可选地，所述方法还包括：生成包括付款链接的二维码，以在接收到支付请求信息时，解析所述支付请求信息，对所述支付请求信息进行校验；当校验通过时，从所述用户的账户中扣除应付价款。

为实现上述目的，根据本发明实施例的另一方面，提供了一种物品推荐系统。

本发明实施例的一种物品推荐系统，包括：确定模块，用于检测目标范围内的用户，根据用户行为确定所述用户感兴趣的目标物品；获取模块，用于获取所述目标物品的物品基本信息；显示模块，用于显示物品推荐信息；其中，所述物品推荐信息是利用大数据算法和所述物品基本信息，确定出的推荐物品的信息。

可选地，所述确定模块，还用于：利用图像采集设备采集视频图像，分析所述视频图像以检测所述目标范围内是否有用户；所述确定模块，还用于：分析所述视频图像，以判断所述用户对所述视频图像中的物品是否存在预设的用户行为，若存在所述用户行为，则将所述物品作为所述用户感兴趣的目标物品。

可选地，所述大数据算法为协同过滤算法，所述系统还包括：第一推荐物品确定模块，用于根据所述物品基本信息，确定所述目标物品的物品特征；从存储的多个物品的物品信息中提取物品特征，计算所述物品特征与所述目标物品的物品特征的相关度；以及将相关度大于预设阈值的物品，或者相关度高的预设数量的物品作为推荐物品。

可选地，所述系统还包括：用户信息获取模块，用于获取所述用户的用户信息；所述系统还包括：第二推荐物品确定模块，用于根据所述用户信息获取对应的历史购物信息，以利用大数据算法和所述历史购物信息确定出所述用户归属的用户群；以及将所述用户群在购买所述目标物品的同时购买的其他物品作为推荐物品。

可选地，所述系统还包括：匹配模块，用于根据所述用户信息和所述推荐物品的信息，从所述推荐物品中选择出与所述用户相匹配的物品作为最终的推荐物品。

可选地，所述用户信息获取模块，还用于：利用图像采集设备采集用户图像，以从所述用户图像中获取用户信息；所述获取模块，还用于：利用读卡器读取，或者利用扫码器扫描获取所述目标物品的物品基本信息。

可选地，所述系统还包括：语音接收模块，用于接收用户语音信息；以及显示与所述用户语音信息相匹配的文本答案信息，或者播放与所述用户语音信息相匹配的语音答案信息；其中，所述文本答案信息是通过分析所述用户语音信息的语义，将分析出的所述语义与数据库中预存的答案信息进行匹配得到的；所述语音答案信息是将所述文本答案信息进行转化得到的，或者从所述数据库中预存的答案信息中直接匹配得到的。

可选地，所述系统还包括：推送模块，用于生成用于提供物品的链接地址的二维码，以在接收到页面获取请求时，将所述链接地址对应的网页内容推送至所述用户。

可选地，所述系统还包括：结算模块，用于生成包括付款链接的二维码，以在接收到支付请求信息时，解析所述支付请求信息，对所述支付请求信息进行校验；以及当校验通过时，从所述用户的账户中扣除应付价款。

为实现上述目的，根据本发明实施例的再一方面，提供了一种电子设备。

本发明实施例的一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明实施例的一种物品推荐方法。

为实现上述目的，根据本发明实施例的再一方面，提供了一种计算机可读介质。

本发明实施例的一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本发明实施例的一种物品推荐方法。

上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果：通过获取用户的感兴趣的目标物品的物品基本信息，基于大数据算法和所述物品基本信息确定推荐物品，以将推荐物品信息推荐至用户，该方法基于用户感兴趣的物品进行推荐，用户体验好，进而提升了物品销量；结合用户信息和用户感兴趣的目标物品的物品基本信息，找出与用户具有相同或者相似兴趣的用户群，将用户群在购买目标物品的同时所购买的其他物品推荐给用户，使得推荐的物品能够准确满足用户需求；支持用户语音提问，减少导购员的工作，减少了商家投入；支持用户在客户端查看物品信息，支持自助结算，无需排队，提升购物体验。

上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。

附图说明

附图用于更好地理解本发明，不构成对本发明的不当限定。其中：

图1是根据本发明实施例的物品推荐方法的主要步骤的示意图；

图2是根据本发明实施例的物品推荐方法的主要流程示意图；

图3为本发明实施例一的确定推荐物品的原理示意图；

图4为本发明实施例二的确定推荐物品的原理示意图；

图5为本发明实施例三的确定推荐物品的原理示意图；

图6为本发明实施例四的确定推荐物品的原理示意图；

图7是根据本发明实施例的物品推荐系统的主要模块的示意图；

图8是根据本发明实施例的物品推荐装置的结构示意图；

图9是本发明实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图10是适用于来实现本发明实施例的电子设备的计算机装置的结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明，其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

图1是根据本发明实施例的物品推荐方法的主要步骤的示意图。如图1所示，本发明实施例的物品推荐方法，主要包括如下步骤：

步骤S101：检测目标范围内的用户，根据用户行为确定所述用户感兴趣的目标物品。利用物品推荐装置的图像采集设备采集视频图像，分析所述视频图像，以检测目标范围内是否有用户。实施例中，还可以通过物品推荐装置的红外人体感应传感器检测目标范围内是否有用户靠近或者离开。当有没有用户时，通过物品推荐装置的显示屏显示预设的物品图片、物品视频或者文字内容；当有用户时，分析所述视频图像，判断所述用户对所述视频图像中的物品是否存在预设的用户行为，若存在所述用户行为，则将所述物品作为所述用户感兴趣的目标物品。

步骤S102：获取所述目标物品的物品基本信息。其中，所述物品基本信息包括物品标识。实施例中可以使用诸如下述任意一种方式获取物品基本信息。通过物品推荐装置的读卡器，比如RFID(RadioFrequency Identification，射频识别)读卡器，读取被放置在其识别范围内的目标物品的物品基本信息；也可以通过物品推荐装置的扫描器，比如条形码扫描器，扫描被放置在其识别范围内的目标物品的条形码，以得到物品基本信息；也可以通过分析视频图像，识别出目标物品，从数据库中获取该目标物品的物品基本信息。

步骤S103：显示物品推荐信息；其中，所述物品推荐信息是利用大数据算法和所述物品基本信息，确定出的推荐物品的信息。利用大数据算法和所述物品基本信息，确定推荐推荐物品的具体实现可以是：根据所述物品基本信息，确定所述目标物品的物品特征；从存储的多个物品的物品信息中提取物品特征，计算所述物品特征与所述目标物品的物品特征的相关度；将相关度大于预设阈值的物品，或者相关度高的预设数量的物品作为推荐物品。上述过程可以在物品推荐装置中实现，也可以在对应的服务器实现。获取确定出的所述推荐物品的信息，将该信息作为物品推荐信息在物品推荐装置的显示屏上进行显示，方便用户查看。

图2是根据本发明实施例的物品推荐方法的主要流程示意图。如图2所示，本发明实施例的物品推荐方法，主要包括如下步骤：

步骤S201：物品推荐装置检测目标范围内的用户，根据用户行为确定所述用户感兴趣的目标物品。物品推荐装置通过摄像头采集视频图像，分析所述视频图像以判断目标范围内是否有用户靠近所述物品推荐装置。当没有用户靠近时，通过显示屏显示预设的物品图片、物品视频或者文字内容；当有用户靠近时，分析所述视频图像以判断所述用户是否有拿起物品、浏览物品、或者在所述物品的物品区域长时间停留等用户行为，如果存在所述用户行为，则说明用户对该物品感兴趣，将该物品作为所述用户感兴趣的目标物品。实施例中，还可以通过红外人体感应传感器检测目标范围内是否有用户靠近或者离开所述物品推荐装置；还可以通过超声波测距传感器，检测目标范围内所述用户与所述物品推荐装置的距离、所述用户靠近所述物品推荐装置的速度、方位等。通过超声波测距传感器获得的信息，可用于估计用户何时到达物品推荐装置附近，以在用户到达物品推荐装置附近时显示物品推荐信息。实际工程应用中，可以根据实际需求和成本设置传感器。

在一优选的实施例中，可以通过视频图像中的人脸和衣着等识别用户，并为每个用户编号。当用户进入某物品的物品区域时开始计时，用户离开该物品区域时停止计时，以得到用户在该物品区域的停留时间。把所述停留时间作为用户是否对该物品感兴趣的一个影响因子，即用户在该物品区域的停留时间越长，代表用户对该物品越感兴趣。实施例中，可以预先设定停留阈值，将停留时间超过停留阈值的物品区域所对应的物品作为所述用户感兴趣的物品。

步骤S202：所述物品推荐装置获取所述用户的用户信息，以及所述目标物品的物品基本信息，将所述用户信息和所述物品基本信息发送至服务器。物品推荐装置通过分析摄像头采集的视频图像，可以获取用户的年龄、衣着、性别、体型等用户信息。物品推荐装置可以RFID读卡器，读取被放置在其识别范围内的目标物品的物品基本信息；也可以通过条形码扫描器，扫描被放置在其识别范围内的目标物品的条形码，以得到物品基本信息。将所述物品基本信息通过所述物品推荐装置的显示屏进行显示。所述物品基本信息包括物品标识。

在一优选的实施例中，RFID读卡器被设置在物品推荐装置上，当用户拿起物品并走到物品推荐装置附近时，RFID读卡器即可读取物品基本信息。同样的，条形码扫描器也可以设置在物品推荐装置上，用户可以把物品上的条形码在条形码扫描器上进行扫描，条形码扫描器即可读取物品基本信息。

步骤S203：所述服务器接收所述用户信息和所述物品基本信息，利用大数据算法和所述物品基本信息，确定出推荐物品。所述服务器可以部署在云端或者本地，存储有大量的物品信息。其中，所述大数据算法，比如可以是协同过滤算法、SVD(Singular ValueDecomposition，奇异值分解)算法、K-Means(K均值)算法等。所述协同过滤算法是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息。协同过滤算法的基本假设是，喜欢类似物品的用户可能有相同或者相似的口味和偏好。所述推荐物品可以是线下物品也可以是线上物品。

下面对如何确定出推荐物品进行说明。

实施例一：基于用户信息的协同过滤算法确定推荐物品。

根据多个用户的历史购物信息计算用户之间的相关度，将相关度高的前K个用户作为与当前用户兴趣相似的用户群；之后，基于该用户群的历史购物信息将其购买目标物品的同时购买的其他物品作为推荐物品。其中，K的取值不宜过大，否则推荐结果会趋向于热门物品，流行度指标和覆盖度指标都会降低。

假设用户u的历史购物信息中包括的物品集合为N(u)，用户v的历史购物信息中包括的物品集合为N(v)，那么用户u与用户v的相关度w_u，v的计算公式可以是：

用户u与用户v的相关度w_u，v的计算公式也可以是：

图3为本发明实施例一的确定推荐物品的原理示意图。如图3所示，假设用户A喜欢物品A和物品C，用户B喜欢物品B，用户C喜欢物品A、物品C和物品D(图中，用户与物品之间的实线代表用户喜欢对应物品，虚线代表为用户推荐对应物品)。基于用户的历史购物信息，通过上述计算得出用户A与用户C的兴趣相似，那么就可以推断出用户A可能也喜欢物品D。因此，可以将物品D推荐给用户A。

实施例二：基于项目的协同过滤算法确定推荐物品。

根据多个用户对物品本身的偏好，计算物品之间的相关度；之后，基于历史购物信息为当前用户推荐与其购买的物品相关度高的物品。

图4为本发明实施例二的确定推荐物品的原理示意图。如图4所示，假设用户A喜欢物品A，用户B喜欢物品A、物品B和物品C，用户C喜欢物品A和物品C(图中，用户与物品之间的实线代表用户喜欢对应物品，虚线代表为用户推荐对应物品)。通过上述计算，发现喜欢物品A的用户都喜欢物品C，则可得出物品A与物品C的相关度较高，那么就可以推断出用户A可能也喜欢物品C。因此，可以将物品C推荐给用户A。

实施例三：基于用户信息确定推荐物品。

从多个用户的用户信息中提取用户特征，计算所述用户特征的相关度，将相关度大于预设阈值的用户或者相关度高的前N个用户作为与当前用户所归属的用户群。将所述用户群在购买所述目标物品的同时购买的其他物品作为推荐物品。所述用户信息，比如年龄、性别、兴趣等信息。

图5为本发明实施例三的确定推荐物品的原理示意图。如图5所示，假设用户B喜欢物品B和物品C，用户C喜欢物品A(图中，用户与物品之间的实线代表用户喜欢对应物品，虚线代表为用户推荐对应物品)，且用户A的年龄在25-30岁，性别为女；用户B的年龄在30-35岁，性别为男；用户C的年龄在25-30岁，性别为女。实施例中确定用户特征时，仅考虑了年龄和性别，通过上述计算，发现用户A与用户C相关度较高，那么就可以推断出用户A可能也喜欢物品A。因此，可以将物品A推荐给用户A。

实施例四：基于物品内容的确定推荐物品。

从多个物品的物品信息中提取物品特征，计算所述物品特征的相关度，将相关度大于预设阈值的物品或者相关度高的前N个物品作为与当前物品的相似物品；之后，基于历史购物信息和相似物品为当前用户进行推荐。实施例中，所述物品为电影，物品特征可以为电影类型、演员、导演等。

图6为本发明实施例四的确定推荐物品的原理示意图。如图6所示，假设用户A喜欢物品A，用户B喜欢物品B，用户C喜欢物品B(图中，用户与物品之间的实线代表用户喜欢对应物品，虚线代表为用户推荐对应物品)，且物品A为爱情浪漫类型电影，物品B为恐怖惊悚类型电影，物品C为爱情浪漫类型电影。实施例中确定物品特征时，仅考虑了电影类型，通过上述计算，发现物品A与物品C均属于爱情浪漫类型电影，相关度较高，那么就可以推断出用户A可能也喜欢物品C。因此，可以将物品C推荐给用户A。

在一优选的实施例中，服务器中存储有目标物品的物品价格、物品介绍、用户评价等物品扩展信息，可以通过物品基本信息中的物品标识从服务器中找到对应目标物品的物品扩展信息，之后将所述物品扩展信息发送至所述物品推荐装置。

步骤S204：所述服务器根据所述用户信息，从所述推荐物品中选择出与所述用户信息相匹配的物品，将选择出的物品的信息作为推荐物品信息发送至所述物品推荐装置。预先统计所述推荐物品所适合用户的年龄区间、性别、体型等，将所述推荐物品所适合的用户的年龄区间、性别和体型与所述用户的年龄、性别、体型一一进步比较，将比较结果用匹配度来表示，将不匹配的推荐物品删除后得到与所述用户相匹配的物品，再按照匹配度大小对所述物品进行排序，将排序结果中各物品的信息作为推荐物品信息发送至所述物品推荐装置。

下面对该步骤进行举例说明。假设用户的年龄为28岁，性别为女，体型为偏胖，推荐物品所适合的用户情况如表1所示。经过比对可知，推荐物品A完全适合该用户，匹配度高；推荐物品B所适合的性别与用户性别不符，不匹配；推荐物品C所适合的体型与用户体型有差别，匹配度中等；推荐物品D仅适合的性别与用户性别相同，匹配度低。由于推荐物品B所适合的性别与用户性别不符，因此将推荐物品B滤除，仅保留推荐物品A、推荐物品C和推荐物品D作为与用户相匹配的推荐物品，按照推荐物品A、推荐物品C和推荐物品D的顺序，将上述物品的信息作为推荐物品信息发送至所述物品推荐装置。

表1推荐物品所适合的用户情况

	年龄区间(岁)	性别	体型
				推荐物品A	25-30	女	偏胖
推荐物品B	25-30	男	偏胖
				推荐物品C	28-33	女	偏瘦
推荐物品D	30-35	女	偏瘦

步骤S204为一优化实现方案，实际应用中，也可以直接将步骤S203确定出的推荐物品的信息发送至所述物品推荐装置。

步骤S205：所述物品推荐装置接收所述推荐物品信息，并通过所述物品推荐装置的显示屏进行显示。物品推荐装置将排序结果中的推荐物品的信息在显示屏进行显示，该信息可以包括推荐物品的物品名称、物品价格、物品介绍、用户评价等。实施例中所述显示屏为触摸显示屏，用户可以通过所述触摸显示屏选择目标物品或者推荐物品的信息进行浏览。

在一优选的实施例中，所述物品推荐装置接收所述物品扩展信息，并通过所述物品推荐装置的显示屏进行显示。物品推荐信息将所述目标物品的物品价格、物品介绍、用户评价等物品扩展信息在显示屏上进行显示

在一优选的实施例中，所述物品推荐装置通过麦克风接收用户语音信息，将所述用户语音信息发送至服务器。服务器分析所述用户语音信息的语义，将分析出的所述语义与数据库中预存的答案信息进行匹配得到文本答案信息和/或语音答案信息，将所述文本答案信息和/或所述语音答案信息发送至所述物品推荐装置的显示屏进行显示和/或发送至所述物品推荐装置的扬声器进行播放。实施例中，所述语音答案信息可由所述文本答案信息转化得到。该实施例用于通过语音或者显示屏显示来解答用户的疑问。

在一优选的实施例中，所述物品推荐装置可以生成用于提供每个物品的链接地址的二维码，并在显示屏进行显示所述二维码。其中，所述链接地址，比如为网页地址。用户扫描所述二维码，以将页面获取请求发送至所述物品推荐装置。所述物品推荐装置接收到所述页面获取请求时，将所述链接地址对应的网页内容推送至用户的客户端，比如手机。用户可以在手机上观看、保存和购买其感兴趣的物品。该实施例打通了线上和线下购买物品的渠道。

在一优选的实施例中，所述物品推荐装置包括呼叫按钮，用户点击所述呼叫按钮，所述物品推荐装置将所述用户的位置信息和所述用户的感兴趣物品的物品基本信息发送至预设的客户端，比如导购员的手机。导购员收到所述用户的位置信息和所述物品基本信息后，就可以去用户所在位置为用户解答问题或者递送物品。

在一优选的实施例中，所述物品推荐装置可以生成包括付款链接的二维码，并在显示屏进行显示所述二维码。用户扫描所述二维码，以将支付请求信息发送至所述物品推荐装置。所述物品推荐装置接收到所述支付请求信息时，解析所述支付请求信息，对所述支付请求信息进行校验；当校验通过时，从所述用户的账户中扣除应付价款。该实施例中用户可以直接扫码支付，免去了用户排队结算的麻烦。

在一优选的实施例中，将上述物品推荐方法应用于实体服装店内。当用户选择了一款衣服A时，该物品推荐装置识别出衣服A，并在显示屏上显示衣服A的物品扩展信息，比如物品价格、物品介绍、用户评论等。同时，显示屏还会显示购买衣服A的用户群同时又购买了哪些衣服，哪些衣服与衣服A的搭配效果更好，并根据识别出的用户的年龄、性别、体型等用户信息为所述用户推荐合适的衣服。

在另一优选的实施例中，将上述物品推荐方法应用于实体书店内。比如用户选择了一本图书B，该物品推荐装置识别出图书B，并在显示屏上显示图书B的物品扩展信息，比如物品价格、物品介绍、用户评论等。同时，显示屏还会显示购买图书B的用户群同时又购买了哪些图书，并根据识别出的用户的年龄、性别等用户信息为所述用户推荐合适的图书。

通过本发明实施例的物品推荐方法可以看出，通过获取用户的感兴趣的目标物品的物品基本信息，基于大数据算法和所述物品基本信息确定推荐物品，以将推荐物品信息推荐至用户，该方法基于用户感兴趣的物品进行推荐，用户体验好，进而提升了物品销量；结合用户信息和用户感兴趣的目标物品的物品基本信息，找出与用户具有相同或者相似兴趣的用户群，将用户群在购买目标物品的同时所购买的其他物品推荐给用户，使得推荐的物品能够准确满足用户需求；支持用户语音提问，减少导购员的工作，减少了商家投入；支持用户在客户端查看物品信息，支持自助结算，无需排队，提升购物体验。

图7是根据本发明实施例的物品推荐系统的主要模块的示意图。如图7所示，本发明实施例的物品推荐系统700，主要包括：

确定模块701，用于检测目标范围内的用户，根据用户行为确定所述用户感兴趣的目标物品。利用物品推荐装置的图像采集设备采集视频图像，分析所述视频图像，以检测目标范围内是否有用户。实施例中，还可以通过物品推荐装置的红外人体感应传感器检测目标范围内是否有用户靠近或者离开。当有没有用户时，通过物品推荐装置的显示屏显示预设的物品图片、物品视频或者文字内容；当有用户时，分析所述视频图像，判断所述用户对所述视频图像中的物品是否存在预设的用户行为，若存在所述用户行为，则将所述物品作为所述用户感兴趣的目标物品。

获取模块702，用于获取所述目标物品的物品基本信息。其中，所述物品基本信息包括物品标识。实施例中可以使用诸如下述任意一种方式获取物品基本信息。通过物品推荐装置的读卡器，比如RFID读卡器，读取被放置在其识别范围内的目标物品的物品基本信息；也可以通过物品推荐装置的扫描器，比如条形码扫描器，扫描被放置在其识别范围内的目标物品的条形码，以得到物品基本信息；也可以通过分析视频图像，识别出目标物品，从数据库中获取该目标物品的物品基本信息。

显示模块703，用于显示物品推荐信息；其中，所述物品推荐信息是利用大数据算法和所述物品基本信息，确定出的推荐物品的信息。利用大数据算法和所述物品基本信息，确定推荐推荐物品的具体实现可以是：根据所述物品基本信息，确定所述目标物品的物品特征；从存储的多个物品的物品信息中提取物品特征，计算所述物品特征与所述目标物品的物品特征的相关度；将相关度大于预设阈值的物品，或者相关度高的预设数量的物品作为推荐物品。上述过程可以在物品推荐装置中实现，也可以在对应的服务器实现。获取确定出的所述推荐物品的信息，将该信息作为物品推荐信息在物品推荐装置的显示屏上进行显示，方便用户查看。

另外，本发明实施例的物品推荐系统700还可以包括：推荐物品确定模块、用户信息获取模块、匹配模块、语音接收模块、推送模块和结算模块(图7中未示出)。其中，所述推荐物品确定模块，用于根据所述物品基本信息，确定所述目标物品的物品特征；从存储的多个物品的物品信息中提取物品特征，计算所述物品特征与所述目标物品的物品特征的相关度；以及将相关度大于预设阈值的物品，或者相关度高的预设数量的物品作为推荐物品。

所述用户信息获取模块，用于获取所述用户的用户信息。匹配模块，用于根据所述用户信息和所述推荐物品的信息，从所述推荐物品中选择出与所述用户相匹配的物品作为最终的推荐物品。

所述语音接收模块，用于接收用户语音信息；以及显示与所述用户语音信息相匹配的文本答案信息，或者播放与所述用户语音信息相匹配的语音答案信息；其中，所述文本答案信息是通过分析所述用户语音信息的语义，将分析出的所述语义与数据库中预存的答案信息进行匹配得到的；所述语音答案信息是将所述文本答案信息进行转化得到的，或者从所述数据库中预存的答案信息中直接匹配得到的。

所述推送模块，用于生成用于提供物品的链接地址的二维码，以在接收到页面获取请求时，将所述链接地址对应的网页内容推送至所述用户。

所述结算模块，用于生成包括付款链接的二维码，以在接收到支付请求信息时，解析所述支付请求信息，对所述支付请求信息进行校验；以及当校验通过时，从所述用户的账户中扣除应付价款。

图8是根据本发明实施例的物品推荐装置的结构示意图。如图8所示，本发明实施例的物品推荐装置800包括：控制主机、触控显示屏、指示灯、按键、通讯模块、电源、摄像头、扬声器、麦克风、用户感应模块、物品感应模块、外壳和支架。

触控显示屏和控制主机可以是一体化的平板电脑，也可以是分体式的触控屏幕和主机。触控显示屏的尺寸可以是8寸到70寸，优选12寸、32寸，以方便放置于货架和墙壁上。

本发明实施例不限制控制主机的主处理器和操作系统，考虑其小体积、低功耗方面，优选的采用ARM处理器(Advanced RISC Machines，是一个32位元精简指令集处理器)、安卓操作系统。控制主机上安装有应用程序，应用程序在控制主机开机后自动运行，在没有检测(感知)到用户接近时，显示预设的图片、视频或文字内容。在检测(感知)到用户接近时，按照上述方式为用户推荐商品。

麦克风和扬声器用于物品推荐装置的语音输入和语音输出。为了满足不同的音效要求，麦克风和扬声器的数量可以是一个或者多个。

人体感应模块可以由摄像头、红外人体感应传感器、超声波测距传感器等一种或者多种实现。

物品感应模块可以由RFID读卡器、条形码扫码器、摄像头等一种或者多种实现。

物品推荐装置具有通讯模块，用于实现与服务器的数据通信。优选的采用WiFi方式进行通信。

物品推荐装置上设置有指示灯和开关按键，实现状态的提示和电源开关的作用。

从以上描述可以看出，通过获取用户的感兴趣的目标物品的物品基本信息，基于大数据算法和所述物品基本信息确定推荐物品，以将推荐物品信息推荐至用户，该方法基于用户感兴趣的物品进行推荐，用户体验好，进而提升了物品销量；结合用户信息和用户感兴趣的目标物品的物品基本信息，找出与用户具有相同或者相似兴趣的用户群，将用户群在购买目标物品的同时所购买的其他物品推荐给用户，使得推荐的物品能够准确满足用户需求；支持用户语音提问，减少导购员的工作，减少了商家投入；支持用户在客户端查看物品信息，支持自助结算，无需排队，提升购物体验。

图9示出了可以应用本发明实施例的物品推荐方法或物品推荐装置的示例性系统架构900。

如图9所示，系统架构900可以包括终端设备901、902、903，网络904和服务器905。网络904用以在终端设备901、902、903和服务器905之间提供通信链路的介质。网络904可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备901、902、903通过网络904与服务器905交互，以接收或发送消息等。终端设备901、902、903上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。

终端设备901、902、903可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器905可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备901、902、903所发送的用户信息和物品基本信息进行分析的后台管理服务器。后台管理服务器可以对接收到的用户信息和物品基本信息进行分析等处理，并将处理结果(例如推荐物品信息)反馈给终端设备。

需要说明的是，本申请实施例所提供的物品推荐方法一般由终端设备901、902、903执行，相应地，物品推荐装置一般设置于终端设备901、902、903中。

应该理解，图9中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

根据本发明的实施例，本发明还提供了一种电子设备和一种计算机可读介质。

本发明的电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明实施例的一种物品推荐方法。

本发明的计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本发明实施例的一种物品推荐方法。

下面参考图10，其示出了适用于来实现本发明实施例的电子设备的计算机系统1000的结构示意图。图10示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图10所示，计算机系统1000包括中央处理单元(CPU)1001，其可以根据存储在只读存储器(ROM)1002中的程序或者从存储部分1008加载到随机访问存储器(RAM)1003中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 1003中，还存储有计算机系统1000操作所需的各种程序和数据。CPU 1001、ROM 1002以及RAM 1003通过总线1004彼此相连。输入/输出(I/O)接口1005也连接至总线1004。

以下部件连接至I/O接口1005：包括键盘、鼠标等的输入部分1006；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分1007；包括硬盘等的存储部分1008；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分1009。通信部分1009经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器1010也根据需要连接至I/O接口1005。可拆卸介质1011，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器1010上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分1008。

特别地，根据本发明公开的实施例，上文主要步骤图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行主要步骤图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分1009从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质1011被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)1001执行时，执行本发明的系统中限定的上述功能。

需要说明的是，本发明所示的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或者是上述两者的任意组合。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、或半导体的系统、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可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(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。在本发明中，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系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中，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系统、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。

附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本发明实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括确定模块、获取模块和显示模块。其中，这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定，例如，确定模块还可以被描述为“检测目标范围内的用户，根据用户行为确定所述用户感兴趣的目标物品的模块”。

作为另一方面，本发明还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该设备包括：检测目标范围内的用户，根据用户行为确定所述用户感兴趣的目标物品；获取所述目标物品的物品基本信息；显示物品推荐信息；其中，所述物品推荐信息是利用大数据算法和所述物品基本信息，确定出的推荐物品的信息。

从以上描述可以看出，通过获取用户的感兴趣的目标物品的物品基本信息，基于大数据算法和所述物品基本信息确定推荐物品，以将推荐物品信息推荐至用户，该方法基于用户感兴趣的物品进行推荐，用户体验好，进而提升了物品销量；结合用户信息和用户感兴趣的目标物品的物品基本信息，找出与用户具有相同或者相似兴趣的用户群，将用户群在购买目标物品的同时所购买的其他物品推荐给用户，使得推荐的物品能够准确满足用户需求；支持用户语音提问，减少导购员的工作，减少了商家投入；支持用户在客户端查看物品信息，支持自助结算，无需排队，提升购物体验。

上述产品可执行本发明实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明实施例所提供的方法。

上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (20)

1.一种物品推荐方法，其特征在于，包括：

检测目标范围内的用户，根据用户行为确定所述用户感兴趣的目标物品；

获取所述目标物品的物品基本信息；

显示物品推荐信息；其中，所述物品推荐信息是利用大数据算法和所述物品基本信息，确定出的推荐物品的信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测目标范围内的用户，包括：利用图像采集设备采集视频图像，分析所述视频图像以检测所述目标范围内是否有用户；

所述根据用户行为确定所述用户感兴趣的目标物品，包括：分析所述视频图像，以判断所述用户对所述视频图像中的物品是否存在预设的用户行为，若存在所述用户行为，则将所述物品作为所述用户感兴趣的目标物品。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述大数据算法为协同过滤算法，

利用大数据算法和所述物品基本信息，确定推荐物品，包括：

根据所述物品基本信息，确定所述目标物品的物品特征；

从存储的多个物品的物品信息中提取物品特征，计算所述物品特征与所述目标物品的物品特征的相关度；

将相关度大于预设阈值的物品，或者相关度高的预设数量的物品作为推荐物品。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述用户的用户信息；

利用大数据算法和所述物品基本信息，确定推荐物品，包括：

根据所述用户信息获取对应的历史购物信息，以利用大数据算法和所述历史购物信息确定出所述用户归属的用户群；

将所述用户群在购买所述目标物品的同时购买的其他物品作为推荐物品。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述用户群在购买所述目标物品的同时购买的其他物品作为推荐物品的步骤之后，还包括：

根据所述用户信息和所述推荐物品的信息，从所述推荐物品中选择出与所述用户相匹配的物品作为最终的推荐物品。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取所述用户的用户信息，包括：利用图像采集设备采集用户图像，以从所述用户图像中获取用户信息；

获取所述目标物品的物品基本信息，包括：利用读卡器读取，或者利用扫码器扫描获取所述目标物品的物品基本信息。

7.根据权利要求1至6的任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收用户语音信息；

显示与所述用户语音信息相匹配的文本答案信息，或者播放与所述用户语音信息相匹配的语音答案信息；其中，所述文本答案信息是通过分析所述用户语音信息的语义，将分析出的所述语义与数据库中预存的答案信息进行匹配得到的；所述语音答案信息是将所述文本答案信息进行转化得到的，或者从所述数据库中预存的答案信息中直接匹配得到的。

8.根据权利要求1至6的任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：生成用于提供物品的链接地址的二维码，以在接收到页面获取请求时，将所述链接地址对应的网页内容推送至所述用户。

9.根据权利要求1至6的任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

生成包括付款链接的二维码，以在接收到支付请求信息时，解析所述支付请求信息，对所述支付请求信息进行校验；

当校验通过时，从所述用户的账户中扣除应付价款。

10.一种物品推荐系统，其特征在于，包括：

确定模块，用于检测目标范围内的用户，根据用户行为确定所述用户感兴趣的目标物品；

获取模块，用于获取所述目标物品的物品基本信息；

显示模块，用于显示物品推荐信息；其中，所述物品推荐信息是利用大数据算法和所述物品基本信息，确定出的推荐物品的信息。

11.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述确定模块，还用于：利用图像采集设备采集视频图像，分析所述视频图像以检测所述目标范围内是否有用户；

所述确定模块，还用于：分析所述视频图像，以判断所述用户对所述视频图像中的物品是否存在预设的用户行为，若存在所述用户行为，则将所述物品作为所述用户感兴趣的目标物品。

12.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述大数据算法为协同过滤算法，所述系统还包括：第一推荐物品确定模块，用于

根据所述物品基本信息，确定所述目标物品的物品特征；

从存储的多个物品的物品信息中提取物品特征，计算所述物品特征与所述目标物品的物品特征的相关度；以及

将相关度大于预设阈值的物品，或者相关度高的预设数量的物品作为推荐物品。

13.根据权利要求12所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：用户信息获取模块，用于获取所述用户的用户信息；

所述系统还包括：第二推荐物品确定模块，用于

根据所述用户信息获取对应的历史购物信息，以利用大数据算法和所述历史购物信息确定出所述用户归属的用户群；以及

将所述用户群在购买所述目标物品的同时购买的其他物品作为推荐物品。

14.根据权利要求13所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：匹配模块，用于根据所述用户信息和所述推荐物品的信息，从所述推荐物品中选择出与所述用户相匹配的物品作为最终的推荐物品。

15.根据权利要求13所述的系统，其特征在于，所述用户信息获取模块，还用于：利用图像采集设备采集用户图像，以从所述用户图像中获取用户信息；

所述获取模块，还用于：利用读卡器读取，或者利用扫码器扫描获取所述目标物品的物品基本信息。

16.根据权利要求10至15的任一项所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：语音接收模块，用于

接收用户语音信息；以及

显示与所述用户语音信息相匹配的文本答案信息，或者播放与所述用户语音信息相匹配的语音答案信息；其中，所述文本答案信息是通过分析所述用户语音信息的语义，将分析出的所述语义与数据库中预存的答案信息进行匹配得到的；所述语音答案信息是将所述文本答案信息进行转化得到的，或者从所述数据库中预存的答案信息中直接匹配得到的。

17.根据权利要求10至15的任一项所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：推送模块，用于生成用于提供物品的链接地址的二维码，以在接收到页面获取请求时，将所述链接地址对应的网页内容推送至所述用户。

18.根据权利要求10至15的任一项所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：结算模块，用于

生成包括付款链接的二维码，以在接收到支付请求信息时，解析所述支付请求信息，对所述支付请求信息进行校验；以及

当校验通过时，从所述用户的账户中扣除应付价款。

19.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-9中任一所述的方法。

20.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-9中任一所述的方法。

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