CN111047368A - 服装流行元素的确定方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种服装流行元素的确定方法、装置、计算机设备及存储介质。本发明中服装流行元素的确定方法，包括：获取服装信息集合，所述服装信息集合中包括多个服装信息；根据所述服装信息集合确定所述服装信息集合中的热点服装信息；根据所述热点服装信息确定所述热点服装信息对应的服装元素，根据所述热点服装信息对应的服装元素确定服装流行元素。由于能够直接根据获取到的服装信息集合确定服装流行元素，相较于人工确定的方式，这样的方式更为高效，并且，由于流行元素是根据服装信息集合中的热点服装信息确定的，因此，上述确定服装流行元素的方式综合考虑了当前热点，具有更高的准确率。
Description
技术领域
本发明涉及服装分析技术领域，尤其涉及一种服装流行元素的确定方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术
在日新月异的网络时代，跨境电商行业蓬勃发展，给服装从业者带来了巨大的商机。然而，由于服装的流行元素随着世界节奏的加快变化十分迅猛，服装从业者需要花费大量的精力去研究服装的流行趋势。
研究服装的流行趋势对于服装从业者的专业度、敬业度等要求很高，若服装从业者的专业度或敬业度不高，其研究确定的服装流行趋势准确率不高；同时，人工确定服装的流行元素的方式效率低下。
发明内容
基于此，有必要针对上述问题，提出了一种高效且准确率高的服装流行元素的确定方法、装置、计算机设备及存储介质。
本发明实施例提供了一种服装流行元素的确定方法方法，所述方法包括：
获取服装信息集合，所述服装信息集合中包括多个服装信息；
根据所述服装信息集合确定所述服装信息集合中的热点服装信息；
根据所述热点服装信息确定所述热点服装信息对应的服装元素，根据所述热点服装信息对应的服装元素确定服装流行元素。
一种服装流行元素的确定装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取服装信息集合，所述服装信息集合中包括多个服装信息；
热点确定模块，用于根据所述服装信息集合确定所述服装信息集合中的热点服装信息；
流行元素确定模块，用于根据所述热点服装信息确定所述热点服装信息对应的服装元素，根据所述热点服装信息对应的服装元素确定服装流行元素。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：
获取服装信息集合，所述服装信息集合中包括多个服装信息；
根据所述服装信息集合确定所述服装信息集合中的热点服装信息；
根据所述热点服装信息确定所述热点服装信息对应的服装元素，根据所述热点服装信息对应的服装元素确定服装流行元素。
一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：
获取服装信息集合，所述服装信息集合中包括多个服装信息；
根据所述服装信息集合确定所述服装信息集合中的热点服装信息；
根据所述热点服装信息确定所述热点服装信息对应的服装元素，根据所述热点服装信息对应的服装元素确定服装流行元素。
实施本发明实施例，具有如下有益效果：
上述服装流行元素的确定方法、装置、计算机设备及存储介质，首先获取服装信息集合；然后根据所述服装信息集合确定所述服装信息集合中的热点服装信息；再根据所述热点服装信息确定所述热点服装信息对应的服装元素，最后根据所述服装信息对应的服装元素确定服装流行元素。由于能够直接根据获取到的服装信息集合确定服装流行元素，相较于人工确定的方式，这样的方式更为高效，并且，由于流行元素是根据服装信息集合中的热点服装信息确定的，因此，上述确定服装流行元素的方式综合考虑了当前热点，具有更高的准确率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
其中：
图1为一个实施例中服装流行元素的确定方法的流程图；
图2为一个实施例中根据所述服装信息集合确定所述服装信息集合中的热点服装信息的流程图；
图3为一个实施例中根据热度值的大小对所述服装信息集合中每个服装信息进行排列得到服装信息排序集合的流程图；
图4为一个实施例中根据所述服装信息集合中每个服装信息的热度值的大小和每个服装信息的发布时长得到服装信息排序集合的流程图；
图5为一个实施例中根据所述热点服装信息确定所述热点服装信息对应的服装元素的流程图；
图6为一个实施例中服装流行元素的确定方法的流程图；
图7为一个实施例中服装流行元素的确定装置的结构框图；
图8为一个实施例中计算机设备的结构框图。
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。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。
如图1所示，在一个实施例中，提供了一种服装流行元素的确定方法。该方法既可以应用于终端，也可以应用于服务器，还可以应用于其他能够实现本发明实施例所述的服装流行元素的确定方法的装置。该服装流行元素的确定方法具体包括如下步骤：
步骤102：获取服装信息集合，所述服装信息集合中包括多个服装信息。
其中，服装信息是指网络上与服装相关或者包含服装相关内容的信息。服装信息可以是社交网络发布的帖子、图片等，可以是网络新闻消息，还可以是电子期刊杂志等记载的信息。
示例性的，爬取时尚达人、明星或者潮流品牌等在社交网络上发布的一些包含服装相关内容的照片和帖子，其中社交网络包括但不限于脸书(Facebook)、推特(Twitter)、品趣思(Pinterest)、照片墙(Instagram)以及微博(Weibo)等，通过爬取照片、帖子等即可得到服装信息集合。
步骤104：根据所述服装信息集合确定所述服装信息集合中的热点服装信息。
其中，热点服装信息是指热度高、影响范围广的服装信息，热度反映服装信息的受关注程度，热度越高，表明服装信息的受关注程度越高。
示例性的，将所述服装信息集合中的多个服装信息按照热度由高到低的顺序排列，然后选取所述服装信息集合中一定数量或者一定比例的热度高的服装信息，所选取的服装信息即为所述服装信息集合中的热点服装信息。
步骤106：根据所述热点服装信息确定所述热点服装信息对应的服装元素，根据所述热点服装信息对应的服装元素确定服装流行元素。
其中，服装元素是指服装的设计元素。示例性的，以鞋子为例，其服装元素包括鞋子上的饰品设计，如铆钉、鞋扣、流苏等设计；鞋子的表面材质设计，如漆皮、麂皮、帆布等设计；鞋子的鞋跟与鞋底设计，如高跟、低跟、松糕底、坡跟等设计；鞋尖的形状设计，如尖头、圆头、方头等设计；鞋子的颜色设计，如黑色、酒红色、灰色等设计；鞋子的图案设计，如刺绣图案、印花图案、立体图案等设计；以及鞋子的其他设计。
根据所述热点服装信息的内容，如所述热点服装信息中的关键词或者图片内容，可以确定所述热点服装信息对应的服装元素。根据所述热点服装信息对应的服装元素，可以确定所述服装流行性元素。
示例性的，提供了一种确定服装流行元素的方法：统计所述热点服装信息对应的服装元素中每个服装元素的出现次数，将服装元素按照其出现次数由大到小或者由小到大的顺序进行排序，选取出现次数最大或者选取一定数量或者比例的出现次数大的服装元素，则所选取的服装元素即为所述服装流行元素。
上述服装流行元素的确定方法，首先获取服装信息集合；然后根据所述服装信息集合确定所述服装信息集合中的热点服装信息；再根据所述热点服装信息确定所述热点服装信息对应的服装元素，最后根据所述服装信息对应的服装元素确定服装流行元素。由于能够直接根据获取到的服装信息集合确定服装流行元素，相较于人工确定的方式，这样的方式更为高效，并且，由于流行元素是根据服装信息集合中的热点服装信息确定的，因此，上述确定服装流行元素的方式综合考虑了当前热点，具有更高的准确率。
如图2所示，在一个实施例中，步骤104所述根据所述服装信息集合确定所述服装信息集合中的热点服装信息，包括：
步骤104A：确定所述服装信息集合中每个服装信息的热度值。
其中，热度值用于评价服装信息的热度高低，热度值的数值越大，服装信息的热度越高，相应的，热度值的数值越小，服装信息的热度越低。
每个服装信息的热度值的大小由多个热度指标和每个热度指标的权重确定。其中，热度指标包括但不限于所述服装信息的评论数、点赞数和转发数。所述热度指标的权重用于衡量在计算所述热度值时所述热度指标对热度值影响的大小。所述热度指标的权重越大，其对计算所述热度值的影响越大。
示例性的，一个服装信息的评论数为L，评论数对应的权重为a，点赞数为M，点赞数对应的权重为b，转发数为N，转发数对应的权重为c，则该服装信息的热度值R＝a×L+b×M+c×N。
步骤104B：根据热度值的大小对所述服装信息集合中每个服装信息进行排列，得到服装信息排序集合。
其中，服装信息排序集合为服装信息集合中每个服装信息按照一定排序规则进行排序得到的集合，根据服装信息排序集合能够得到热点服装信息。根据所述热度值的大小确定所述服装信息集合中每个服装信息的排列顺序，将每个服装信息按照其排列顺序进行排序得到的集合即为所述服装信息排序集合。
示例性的，将服装信息集合中的服装信息按照热度值由大到小或者由小到大的顺序进行排序，排序后的集合即为所述服装信息排序集合。
步骤104C：根据所述服装信息排序集合确定所述服装信息集合中的热点服装信息。
根据所述服装信息排序集合和所述服装信息排序集合中服装信息的排序规则，选取一定数量或者一定比例的服装信息，则所选取的服装信息即为所述热点服装信息。
示例性的，所述服装信息排序集合为服装信息按照热度值由大到小的顺序排列得到的，则所述热点服装信息为所述服装信息排序集合中排在前面一定数量或者一定比例的服装信息。
如图3所示，在一个实施例中，步骤104B所述根据热度值的大小对所述服装信息集合中每个服装信息进行排列，包括：
步骤104B1：获取所述服装信息集合中每个服装信息的发布时长。
其中，发布时长是指服装信息从在网络上发布开始至当前(当前为获取包括该服装信息的服装信息集合的时刻)所经历的时长。
示例性的，一个服装信息发布于2019年1月1日，获取包含该服装信息的服装信息集合的日期为2019年1月10日，则该服装信息的发布时长为9天。
步骤104B2：根据所述服装信息集合中每个服装信息的热度值的大小和每个服装信息的发布时长，得到服装信息排序集合。
由于消息普遍具有时效性，对于一些服装领域，尤其是更新速度快的一些服装领域，对于服装消息也有时效性的要求。因此，在确定所述服装信息集合中每个服装信息的排列顺序时，除了考虑每个服装信息的热度值大小外，还要考虑每个服装信息的发布时长。
在一种实施方式中，热度值对应的权重为m，发布时长对应的权重为n，所述服装信息集合中一服装信息的热度值为R，该服装信息的发布时长为T，则该服装信息对应的排序积分S＝m×R+n×T，将所述服装信息集合中每个服装信息按照排序积分由大到小或者由小到大的顺序进行排序，排序后的集合即为所述服装信息排序集合。由于一般服装消息随着时间的推移，其热度值逐渐增大，但新增关注度逐渐下降，因此对于更新速度快的一些服装领域，计算其服装信息的排序积分时发布时长对应的权重可以为负值。
在另一种实施方式中，对于一些更新速度比较快的服装(如发饰)而言，获取所述服装信息集合中发布时长小于P天的服装信息，将发布时长小于P天的服装信息按照其热度值由大到小或者由小到大的顺序进行排序，排序后的集合即为所述服装信息排序集合。
如图4所示，在一个实施例中，步骤104B2所述根据所述服装信息集合中每个服装信息的热度值的大小和每个服装信息的发布时长，得到服装信息排序集合，包括：
步骤104B21：根据所述服装信息集合中每个服装信息的热度值的大小和每个服装信息的发布时长确定所述服装信息集合中每个服装信息对应的热度增长率。
其中，服装信息对应的热度增长率，反映服装信息的热度值大小的变化快慢。
根据所述服装信息集合中每个服装信息的热度值的大小和每个服装信息的发布时长可以得到每个服装信息单位时长对应的热度值大小，即每个服装信息对应的热度增长率。此外，还可以根据预设时间段内一服装信息的热度值的大小变化量和该服装信息发布时长的变化量确定该预设时间段内该服装信息单位时长对应的热度值大小，即每个服装信息对应的热度增长率。
示例性的，预设时间段内，服装信息A在该预设时间段开始时刻的热度值为RA起，发布时长为TA起，在该预设时间段结束时刻的热度值为RA末，发布时长为TA末，则服装信息A在预设时间段内的热度增长率RateA＝(RA末-RA起)/(TA末-TA起)。若服装信息B在该预设时间段中间某时刻T才发布，在该预设时间段结束时刻的热度值为RB末，发布时长为TB末，则服装信息B在预设时间段内的热度增长率RateB＝(RA末-RA起)/(TB末-T)，其中，RA起＝0。
步骤104B22：根据所述服装信息集合中每个服装信息对应的热度增长率得到服装信息排序集合。
根据所述服装信息集合中每个服装信息对应的热度增长率确定每个服装信息对应的排列顺序，将每个服装信息按照各自的排列顺序进行排序，排序后的集合即为所述服装信息排序集合。示例性的，将所述服装信息集合中服装信息按照每个服装信息对应的热度增长率按照由大到小或者由小到大的顺序进行排序，排序后的集合即为所述服装信息排序集合。
如图5所示，在一个实施例中，步骤106所述根据所述热点服装信息确定所述热点服装信息对应的服装元素，包括：
步骤106A：确定所述热点服装信息中的服装关键信息，所述服装关键信息包括关键词或者图片。
其中，所述热点服装信息包括关键词、图片等内容，所述热点服装信息中的服装关键信息是指所述热点服装信息中与服装元素相关的内容，与服装元素的相关内容可以是与服装元素相关的关键词、图片等。根据热点服装信息中的服装关键信息能够确定热点服装信息对应的服装元素。
步骤106B：获取预置服装关键信息。
其中，预置服装关键信息是指预存的服装关键信息。预置服装关键信息包括关键词和关键词对应的服装元素以及样本图片和样本图片对应的服装元素的信息。
通过爬取亚马逊、淘宝、京东、速卖等电商平台的服装售卖界面的标题、属性或者详情介绍，并对其按单词和词组进行打散，进行筛选可以得到所述预存服装关键信息中的关键词和关键词对应的服装元素。通过对保存的样本图片进行标记，可以得到所述预存服装关键信息中的样本图片和样本图片对应的服装元素。
步骤106C：将所述热点服装信息中的服装关键信息与所述预置服装关键信息进行匹配，得到所述热点服装信息对应的服装元素。
将所述热点服装信息中的服装关键信息与所述预置服装关键信息进行匹配，若所述预置服装关键信息中存在与所述热点服装信息中服装关键信息一致或相似度高于预置相似度的图片或关键词，则该图片或关键词对应的服装元素即为所述热点服装信息对应的服装元素。
示例性的，所述热点服装信息中的服装关键信息为图片A，将图片A与预置服装关键信息进行匹配，确定所述预置服装关键信息中与图片A相似度最高且超过预置相似度的样本图片，该样本图片对应的服装元素即为所述热点服装信息对应的服装元素。
如图6所示，在一个实施例中，所述所述获取服装信息集合，包括：
步骤602：获取预设周期对应的服装信息集合，所述预设周期包括多个时间段。
预设周期包括多个时间段，预设周期对应的服装信息集合包括预设周期内各个时间段对应的时间段服装信息集合。
时间段服装信息集合可以由发布时间在该时间段中的某一时刻之前的服装信息组成，如时间段服装信息集合由发布时间在该时间段结束时刻之前的服装信息组成。时间段服装信息集合还可以由在该时间段期间发布的服装信息构成，如发布时间落入该时间段的服装信息被包含于该时间段对应的时间段服装信息集合，发布时间未落入该时间段的服装信息未被包含于该时间段对应的时间段服装信息集合。
根据预设周期对应的服装信息集合确定所述预设周期对应的服装信息集合的热点服装信息，包括：根据预设周期内各个时间段对应的时间段服装信息集合确定各个时间段对应的时间段服装信息集合中的热点服装信息；将所述预设周期内各个时间段对应的时间段服装信息集合中的热点服装信息合并，得到所述预设周期对应的服装信息集合的热点服装信息。
所述根据所述热点服装信息对应的服装元素确定服装流行元素，包括：
步骤604：根据所述热点服装信息对应的服装元素确定在所述预设周期中的每个时间段出现的服装元素。
根据预设周期对应的服装信息集合的热点服装信息确定所述热点服装信息对应的服装元素。由于所述预设周期对应的服装信息集合的热点服装信息包括预设周期内各个时间段对应的时间段服装信息集合的热点服装信息，因此根据所述热点服装信息对应的服装元素可以确定各个时间段出现的服装元素。
示例性的，获取预设周期对应的服装信息集合后，将每个时间段服装信息集合中的服装信息按照热度值由大到小的顺序进行排列，得到每个时间段对应的时间段服装信息排序集合，选取每个时间段对应的时间段服装信息排序集合排在前面的一定数量或者一定比例的服装信息作为该时间段对应时间段服装信息集合的热点服装信息。各个时间段对应时间段服装信息集合的热点服装信息组成所述预设周期对应的服装信息集合的热点服装信息。将所述预设周期对应的服装信息集合的热点服装信息中的服装关键信息与预置服装关键信息进行匹配可以确定所述热点服装信息对应的服装元素。根据所述热点服装信息对应的服装元素，可以确定各个时间段出现的服装元素。
步骤606：根据在所述预设周期中的每个时间段出现的服装元素生成目标服装元素集。
其中，目标服装元素集由每个时间段对应的热点服装信息的服装元素组成。
步骤608：根据所述目标服装元素集中的每个服装元素在每个时间段的出现次数确定所述目标服装元素集中的每个服装元素对应的频次变化率。
其中，服装元素对应的频次变化率是指服装元素在预设周期内出现次数的变化率。
示例性的，预设周期包括时间段I和时间段II先后两个时间段，两个时间段结束时刻的时间间隔为t，分别获取时间段I对应的服装信息集合I和时间段II对应的服装信息集合II。根据所述服装信息集合I确定所述服装信息集合I中的热点服装信息I，根据所述热点服装信息I确定服装元素I，服装元素I的集合为目标服装元素集I。其中目标服装元素集I中包括服装元素A1(出现次数为f1)、服装元素A2(出现次数为f2)。同样的方法，可以确定时间段II的目标服装元素集II中包括服装元素A1(出现次数为F1)、服装元素A3(出现次数为F3)。则服装元素A1的频次变化率为(F1-f1)/t，服装元素A2的频次变化率为(-f2/t)，服装元素A3的频次变化率为(F3/t)。
步骤610：根据所述目标服装元素集中的每个服装元素对应的频次变化率确定服装流行元素。
根据所述目标服装元素集中每个服装元素对应的频次变化率确定每个服装元素对应的排列顺序，将每个服装元素按照各自的排列顺序进行排序，选取一定数量或者一定比例的服装元素，则所选取的服装元素即为所述服装流行元素。
示例性的，将所述目标服装元素集中每个服装元素按照其各自频次变化率由大到小或者由小到大的顺序进行排序，然后从排序后的集合中选取一定数量的服装元素，则所选取的服装元素即为所述服装流行元素。
在一个实施例中，在所述根据所述服装信息集合确定所述服装信息集合中的热点服装信息之后，还包括：
获取所述热点服装信息对应的地理位置；所述根据所述热点服装信息对应的服装元素确定服装流行元素，包括：根据所述热点服装信息对应的地理位置和所述热点服装信息对应的服装元素确定不同地理位置的服装流行元素。
其中，所述热点服装信息对应的地理位置是指所述热点服装信息中服装对应的地理位置信息。可以根据热点服装信息的发布地址、发布语言以及热点服装信息中关于地理位置的标识信息，如文字部分关于地域的关键词或图片中的标志性建筑或标志性建筑风格的建筑。
将所述热点服装对应的服装元素根据所述热点服装对应的地理位置进行分类，将具有相同地理位置的服装元素归为一类，然后确定每一类的服装流行元素，即可确定不同地理位置的服装流行元素。
在一个实施例中，在所述根据所述服装信息集合确定所述服装信息集合中的热点服装信息之后，还包括：
获取所述热点服装信息对应的类别；所述根据所述热点服装信息对应的服装元素确定服装流行元素，包括：根据所述热点服装信息对应的类别和所述热点服装信息对应的服装元素确定不同类别的服装流行元素。
其中，所述热点服装信息对应的类别是指服装的具体类型，如男士上衣、男士裤子、女士裤子、女士裙子、帽子、围巾等。
将所述热点服装对应的服装元素根据所述热点服装对应的类别进行分类，将相同类别的服装元素归为一类，然后确定每一类的服装流行元素，即可确定不同类别的服装流行元素。
如图7所示，在一个实施例中，提供了一种服装流行元素的确定装置，所述装置包括：
获取模块702：用于获取服装信息集合，所述服装信息集合中包括多个服装信息。
热点确定模块704：用于根据所述服装信息集合确定所述服装信息集合中的热点服装信息。
流行元素确定模块706：用于根据所述热点服装信息确定所述热点服装信息对应的服装元素，还用于根据所述热点服装信息对应的服装元素确定服装流行元素。
上述服装流行元素的确定装置，首先获取服装信息集合；然后根据所述服装信息集合确定所述服装信息集合中的热点服装信息；再根据所述热点服装信息确定所述热点服装信息对应的服装元素，最后根据所述服装信息对应的服装元素确定服装流行元素。由于能够直接根据获取到的服装信息集合确定服装流行元素，相较于人工确定的方式，这样的方式更为高效，并且，由于流行元素是根据服装信息集合中的热点服装信息确定的，因此，上述确定服装流行元素的方式综合考虑了当前热点，具有更高的准确率。
在一个实施例中，热点确定模块704包括热度值确定模块，用于确定所述服装信息集合中每个服装信息的热度值；排序模块，用于根据热度值的大小对所述服装信息集合中每个服装信息进行排列，得到服装信息排序集合；获取热点模块，用于根据所述服装信息排序集合确定所述服装信息集合中的热点服装信息。
在一个实施例中，排序模块包括获取时长模块，用于获取所述服装信息集合中每个服装信息的发布时长；确定排序模块，用于根据所述服装信息集合中每个服装信息的热度值的大小和每个服装信息的发布时长，得到服装信息排序集合。
在一个实施例中，确定排序模块具体用于根据所述服装信息集合中每个服装信息的热度值的大小和每个服装信息的发布时长确定所述服装信息集合中每个服装信息对应的热度增长率；根据所述服装信息集合中每个服装信息对应的热度增长率得到服装信息排序集合。
在一个实施例中，流行元素确定模块706具体用于确定所述热点服装信息中的服装关键信息，所述服装关键信息包括关键词或者图片；获取预置服装关键信息；将所述热点服装信息中的服装关键信息与所述预置服装关键信息进行匹配，得到所述热点服装信息对应的服装元素。
在一个实施例中，获取模块702具体用于获取预设周期对应的服装信息集合，所述预设周期包括多个时间段；流行元素确定模块706具体用于根据所述热点服装信息对应的服装元素确定在所述预设周期中的每个时间段出现的服装元素；根据在所述预设周期中的每个时间段出现的服装元素生成目标服装元素集；根据所述目标服装元素集中的每个服装元素在每个时间段的出现次数确定所述目标服装元素集中的每个服装元素对应的频次变化率；根据所述目标服装元素集中的每个服装元素对应的频次变化率确定服装流行元素。
在一个实施例中，热点确定模块704还用于获取所述热点服装信息对应的地理位置；流行元素确定模块706具体用于根据所述热点服装信息对应的地理位置和所述热点服装信息对应的服装元素确定不同地理位置的服装流行元素。
图8示出了一个实施例中计算机设备的内部结构图。该计算机设备具体可以是终端，也可以是服务器。如图8所示，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该计算机设备的非易失性存储介质存储有操作系统，还可存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器实现服装流行元素的确定方法。该内存储器中也可储存有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器执行服装流行元素的确定方法。本领域技术人员可以理解，图8中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提出了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：
获取服装信息集合，所述服装信息集合中包括多个服装信息；
根据所述服装信息集合确定所述服装信息集合中的热点服装信息；
根据所述热点服装信息确定所述热点服装信息对应的服装元素，根据所述热点服装信息对应的服装元素确定服装流行元素。
上述计算机设备，首先获取服装信息集合；然后根据所述服装信息集合确定所述服装信息集合中的热点服装信息；再根据所述热点服装信息确定所述热点服装信息对应的服装元素，最后根据所述服装信息对应的服装元素确定服装流行元素。由于能够直接根据获取到的服装信息集合确定服装流行元素，相较于人工确定的方式，这样的方式更为高效，并且，由于流行元素是根据服装信息集合中的热点服装信息确定的，因此，上述确定服装流行元素的方式综合考虑了当前热点，具有更高的准确率。
在一个实施例中，所述根据所述服装信息集合确定所述服装信息集合中的热点服装信息，包括：确定所述服装信息集合中每个服装信息的热度值；根据热度值的大小对所述服装信息集合中每个服装信息进行排列，得到服装信息排序集合；根据所述服装信息排序集合确定所述服装信息集合中的热点服装信息。
在一个实施例中，所述根据热度值的大小对所述服装信息集合中每个服装信息进行排列，得到服装信息排序集合，包括：获取所述服装信息集合中每个服装信息的发布时长；根据所述服装信息集合中每个服装信息的热度值的大小和每个服装信息的发布时长，得到服装信息排序集合。
在一个实施例中，所述根据所述服装信息集合中每个服装信息的热度值的大小和每个服装信息的发布时长，得到服装信息排序集合，包括：根据所述服装信息集合中每个服装信息的热度值的大小和每个服装信息的发布时长确定所述服装信息集合中每个服装信息对应的热度增长率；根据所述服装信息集合中每个服装信息对应的热度增长率得到服装信息排序集合。
在一个实施例中，所述根据所述热点服装信息确定所述热点服装信息对应的服装元素，包括：确定所述热点服装信息中的服装关键信息，所述服装关键信息包括关键词或者图片；获取预置服装关键信息；将所述热点服装信息中的服装关键信息与所述预置服装关键信息进行匹配，得到所述热点服装信息对应的服装元素。
在一个实施例中，所述所述获取服装信息集合，包括：获取预设周期对应的服装信息集合，所述预设周期包括多个时间段；所述根据所述热点服装信息对应的服装元素确定服装流行元素，包括：根据所述热点服装信息对应的服装元素确定在所述预设周期中的每个时间段出现的服装元素；根据在所述预设周期中的每个时间段出现的服装元素生成目标服装元素集；根据所述目标服装元素集中的每个服装元素在每个时间段的出现次数确定所述目标服装元素集中的每个服装元素对应的频次变化率；根据所述目标服装元素集中的每个服装元素对应的频次变化率确定服装流行元素。
在一个实施例中，在所述根据所述服装信息集合确定所述服装信息集合中的热点服装信息之后，还包括：获取所述热点服装信息对应的地理位置；所述根据所述热点服装信息对应的服装元素确定服装流行元素，包括：根据所述热点服装信息对应的地理位置和所述热点服装信息对应的服装元素确定不同地理位置的服装流行元素。
在一个实施例中，提出了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：
获取服装信息集合，所述服装信息集合中包括多个服装信息；
根据所述服装信息集合确定所述服装信息集合中的热点服装信息；
根据所述热点服装信息确定所述热点服装信息对应的服装元素，根据所述热点服装信息对应的服装元素确定服装流行元素。
上述计算机可读存储介质，首先获取服装信息集合；然后根据所述服装信息集合确定所述服装信息集合中的热点服装信息；再根据所述热点服装信息确定所述热点服装信息对应的服装元素，最后根据所述服装信息对应的服装元素确定服装流行元素。由于能够直接根据获取到的服装信息集合确定服装流行元素，相较于人工确定的方式，这样的方式更为高效，并且，由于流行元素是根据服装信息集合中的热点服装信息确定的，因此，上述确定服装流行元素的方式综合考虑了当前热点，具有更高的准确率。
在一个实施例中，所述根据所述服装信息集合确定所述服装信息集合中的热点服装信息，包括：确定所述服装信息集合中每个服装信息的热度值；根据热度值的大小对所述服装信息集合中每个服装信息进行排列，得到服装信息排序集合；根据所述服装信息排序集合确定所述服装信息集合中的热点服装信息。
在一个实施例中，所述根据热度值的大小对所述服装信息集合中每个服装信息进行排列，得到服装信息排序集合，包括：获取所述服装信息集合中每个服装信息的发布时长；根据所述服装信息集合中每个服装信息的热度值的大小和每个服装信息的发布时长，得到服装信息排序集合。
在一个实施例中，所述根据所述服装信息集合中每个服装信息的热度值的大小和每个服装信息的发布时长，得到服装信息排序集合，包括：根据所述服装信息集合中每个服装信息的热度值的大小和每个服装信息的发布时长确定所述服装信息集合中每个服装信息对应的热度增长率；根据所述服装信息集合中每个服装信息对应的热度增长率得到服装信息排序集合。
在一个实施例中，所述根据所述热点服装信息确定所述热点服装信息对应的服装元素，包括：确定所述热点服装信息中的服装关键信息，所述服装关键信息包括关键词或者图片；获取预置服装关键信息；将所述热点服装信息中的服装关键信息与所述预置服装关键信息进行匹配，得到所述热点服装信息对应的服装元素。
在一个实施例中，所述所述获取服装信息集合，包括：获取预设周期对应的服装信息集合，所述预设周期包括多个时间段；所述根据所述热点服装信息对应的服装元素确定服装流行元素，包括：根据所述热点服装信息对应的服装元素确定在所述预设周期中的每个时间段出现的服装元素；根据在所述预设周期中的每个时间段出现的服装元素生成目标服装元素集；根据所述目标服装元素集中的每个服装元素在每个时间段的出现次数确定所述目标服装元素集中的每个服装元素对应的频次变化率；根据所述目标服装元素集中的每个服装元素对应的频次变化率确定服装流行元素。
在一个实施例中，在所述根据所述服装信息集合确定所述服装信息集合中的热点服装信息之后，还包括：获取所述热点服装信息对应的地理位置；所述根据所述热点服装信息对应的服装元素确定服装流行元素，包括：根据所述热点服装信息对应的地理位置和所述热点服装信息对应的服装元素确定不同地理位置的服装流行元素。
需要说明的是，上述服装流行元素的确定方法、服装流行元素的确定装置、计算机设备及计算机可读存储介质属于一个总的发明构思，服装流行元素的确定方法、服装流行元素的确定装置、计算机设备及计算机可读存储介质实施例中的内容可相互适用。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种服装流行元素的确定方法，其特征在于，所述方法包括：
获取服装信息集合，所述服装信息集合中包括多个服装信息；
根据所述服装信息集合确定所述服装信息集合中的热点服装信息；
根据所述热点服装信息确定所述热点服装信息对应的服装元素，根据所述热点服装信息对应的服装元素确定服装流行元素。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述服装信息集合确定所述服装信息集合中的热点服装信息，包括：
确定所述服装信息集合中每个服装信息的热度值；
根据热度值的大小对所述服装信息集合中每个服装信息进行排列，得到服装信息排序集合；
根据所述服装信息排序集合确定所述服装信息集合中的热点服装信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据热度值的大小对所述服装信息集合中每个服装信息进行排列，得到服装信息排序集合，包括：
获取所述服装信息集合中每个服装信息的发布时长；
根据所述服装信息集合中每个服装信息的热度值的大小和每个服装信息的发布时长，得到服装信息排序集合。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述服装信息集合中每个服装信息的热度值的大小和每个服装信息的发布时长，得到服装信息排序集合，包括：
根据所述服装信息集合中每个服装信息的热度值的大小和每个服装信息的发布时长确定所述服装信息集合中每个服装信息对应的热度增长率；
根据所述服装信息集合中每个服装信息对应的热度增长率得到服装信息排序集合。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述热点服装信息确定所述热点服装信息对应的服装元素，包括：
确定所述热点服装信息中的服装关键信息，所述服装关键信息包括关键词或者图片；
获取预置服装关键信息；
将所述热点服装信息中的服装关键信息与所述预置服装关键信息进行匹配，得到所述热点服装信息对应的服装元素。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取服装信息集合，包括：获取预设周期对应的服装信息集合，所述预设周期包括多个时间段；
所述根据所述热点服装信息对应的服装元素确定服装流行元素，包括：
根据所述热点服装信息对应的服装元素确定在所述预设周期中的每个时间段出现的服装元素；
根据在所述预设周期中的每个时间段出现的服装元素生成目标服装元素集；
根据所述目标服装元素集中的每个服装元素在每个时间段的出现次数确定所述目标服装元素集中的每个服装元素对应的频次变化率；
根据所述目标服装元素集中的每个服装元素对应的频次变化率确定服装流行元素。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述服装信息集合确定所述服装信息集合中的热点服装信息之后，还包括：
获取所述热点服装信息对应的地理位置；
所述根据所述热点服装信息对应的服装元素确定服装流行元素，包括：
根据所述热点服装信息对应的地理位置和所述热点服装信息对应的服装元素确定不同地理位置的服装流行元素。
8.一种服装流行元素的确定装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取服装信息集合，所述服装信息集合中包括多个服装信息；
热点确定模块，用于根据所述服装信息集合确定所述服装信息集合中的热点服装信息；
流行元素确定模块，用于根据所述热点服装信息确定所述热点服装信息对应的服装元素，根据所述热点服装信息对应的服装元素确定服装流行元素。
9.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至8中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至8中任一项所述方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911368566.9A CN111047368A (zh) | 2019-12-26 | 2019-12-26 | 服装流行元素的确定方法、装置、计算机设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911368566.9A CN111047368A (zh) | 2019-12-26 | 2019-12-26 | 服装流行元素的确定方法、装置、计算机设备及存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111047368A true CN111047368A (zh) | 2020-04-21 |
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ID=70240570
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201911368566.9A Pending CN111047368A (zh) | 2019-12-26 | 2019-12-26 | 服装流行元素的确定方法、装置、计算机设备及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111047368A (zh) |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107578175A (zh) * | 2017-09-11 | 2018-01-12 | 广州云翥轩设计有限公司 | 一种服装设计的大数据采集分析方法 |
| CN109165428A (zh) * | 2018-08-08 | 2019-01-08 | 浙江敦奴联合实业股份有限公司 | 一种智能服装定制平台 |
| CN110147854A (zh) * | 2018-07-19 | 2019-08-20 | 深圳码隆科技有限公司 | 服装识别方法、计算机设备和存储介质 |
-
2019
- 2019-12-26 CN CN201911368566.9A patent/CN111047368A/zh active Pending
Patent Citations (3)
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