CN112184372A - 模块化产品互联网推荐系统及方法 - Google Patents
模块化产品互联网推荐系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112184372A CN112184372A CN202011026254.2A CN202011026254A CN112184372A CN 112184372 A CN112184372 A CN 112184372A CN 202011026254 A CN202011026254 A CN 202011026254A CN 112184372 A CN112184372 A CN 112184372A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- user
- product
- data
- evaluation
- module
- 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
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 17
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 50
- 238000012800 visualization Methods 0.000 claims abstract description 24
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 11
- 238000002372 labelling Methods 0.000 claims description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 4
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 claims description 4
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 4
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims description 2
- 239000000047 product Substances 0.000 description 95
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 24
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 6
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 5
- 238000012559 user support system Methods 0.000 description 4
- 239000006227 byproduct Substances 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- GNFTZDOKVXKIBK-UHFFFAOYSA-N 3-(2-methoxyethoxy)benzohydrazide Chemical compound COCCOC1=CC=CC(C(=O)NN)=C1 GNFTZDOKVXKIBK-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- FGUUSXIOTUKUDN-IBGZPJMESA-N C1(=CC=CC=C1)N1C2=C(NC([C@H](C1)NC=1OC(=NN=1)C1=CC=CC=C1)=O)C=CC=C2 Chemical compound C1(=CC=CC=C1)N1C2=C(NC([C@H](C1)NC=1OC(=NN=1)C1=CC=CC=C1)=O)C=CC=C2 FGUUSXIOTUKUDN-IBGZPJMESA-N 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000037396 body weight Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000005489 elastic deformation Effects 0.000 description 1
- 239000004816 latex Substances 0.000 description 1
- 229920000126 latex Polymers 0.000 description 1
- 238000005065 mining Methods 0.000 description 1
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 1
- 230000003238 somatosensory effect Effects 0.000 description 1
Images
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
- G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
- G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
- G06Q30/0621—Item configuration or customization
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
- H04L67/01—Protocols
- H04L67/10—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Finance (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- Economics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明提供了一种模块化产品互联网推荐系统及方法，包括：用户端和云端；所述用户端包括：多维度用户画像模块：采集用户信息、描述用户需求和评价用户体验；产品可视化模块：对产品结构、用户体验和用户评价进行可视化；所述云端包括：云端数据库：存储用户数据和产品数据；云端推荐定制模块：根据产品构型、评价和需求，推荐用户相应产品选型。本发明通过用户需求数据和产品构型数据和模块性能数据通过互联网用户端和云端打通，满足用户的个性化定制要求。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，具体地，涉及一种模块化产品互联网推荐系统及方法。
背景技术
在涉及人体承托和支撑的产品领域，对于床垫、枕头、沙发等个性化重体验产品，用户往往只能通过线下门店渠道进行体验挑选。而通过互联网和移动端进行线上选购或定制，仅仅依赖用户输入个人信息和简单的后台专家数据库，无法准确匹配用户的个性化需求。
专利文献CN107527255A(申请号：201611004435.9)公开了一种对模块化的个别产品的基于内容的产品销售便利提供方法，其特征在于，包括：销售者的产品上传步骤a)、上传产品的价格输入步骤b)、与内容相关的模块产品的选择步骤c)、向销售者通知产品模块选择信息的步骤d)、向供应者推荐未选择的产品的步骤e)、推荐产品的选择与否及产品的独立市场上架步骤f)、消费者的购买及结算步骤g)、结算产品配送步骤h)。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种模块化产品互联网推荐系统及方法。
根据本发明提供的模块化产品互联网推荐系统，包括：用户端和云端；
所述用户端包括：
多维度用户画像模块：采集用户信息、描述用户需求和评价用户体验；
产品可视化模块：对产品结构、用户体验和用户评价进行可视化；
所述云端包括：
云端数据库：存储用户数据和产品数据；
云端推荐定制模块：根据产品构型、评价和需求，推荐用户相应产品选型。
优选的，采集用户信息，包括：身高、体重、年龄、性别和职业；
采集方式包括：图像采集，进行身体轮廓特征点捕捉识别；图示采集，进行身体比例特征计算；直接输入三围体型特征。
优选的，根据用户需求进行优先级、使用需求和产品性能描述；
优先级需求包括价格、主材、舒适度和支撑度；
使用需求包括软硬度、用户使用姿态习惯和用户行为；
产品性能包括价格区间、产品基本参数、产品材质、产品功能和产品选型。
优选的，根据用户体验对产品进行评价，评价对象包括总体支撑度、总体舒适度、总体体感度、总体弹性性能、稳固性能和干扰性能；
评价对象还包括局部支撑度、局部舒适度和局部体感度。
优选的，对产品结构进行可视化：根据产品构型数据和产品类型数据，输出二维、三维产品结构可视化图表和产品类型图表。
优选的，对用户体验进行可视化：根据用户使用支撑性能数据，输出二维、三维用户使用体验可视化图表、舒适度图表和支撑度图表。
优选的，对用户评价进行可视化：根据用户评价数据，输出二维、三维用户评价可视化图表。
优选的，云端数据库存储数据包括ID列表、分类列表、材质列表、物理性能列表和产品三维尺寸列表。
优选的，将用户评价与产品构型进行关联，实时更新调整产品与用户的匹配度；
对用户需求产生的数据进行标签化处理，与产品数据的ID列表、分类列表进行匹配运算，输出匹配结果。
根据本发明提供的模块化产品互联网推荐方法，包括：
步骤1：通过用户端输入用户需求数据；
步骤2：采集并计算用户特征数据；
步骤3：将用户特征数据和用户需求数据存储并上传到云端；
步骤4：根据用户特征数据和用户需求数据，输出产品构型数据；
步骤5：根据产品构型数据，输出用户使用支撑性能数据和用户评价数据，并推送到用户端；
步骤6：根据产品构型数据进行产品结构可视化；
步骤7：根据用户使用支撑性能数据，进行产品性能用户体验可视化；
步骤8：根据用户评价数据，进行用户评价可视化；
步骤9：在用户选择并体验产品后，通过用户端进行用户体验评价，并将用户体验评价数据推送到云端存储；
步骤10：根据用户体验评价数据对云端推荐定制模块进行优化。
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
1、本发明通过用户需求数据和产品构型数据和模块性能数据通过互联网用户端和云端打通，满足用户的个性化定制要求；
2、本发明通过用户需求数据标签化、用户体验数据可视化为用户交互式定制提供更好体验；
3、本发明具备用户需求数据标签的用户评价数据，与模块化产品构型数据、模块性能数据形成闭环，并通过产品迭代优化算法，进行进一步产品需求挖掘，实现产品迭代。
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为本发明用户端和云端的结构示意图；
图2为本发明方法流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
实施例：
如图1，根据本发明提供的互联网推荐系统，包括用户端和云端。用户端即用户可见可交互的网页端系统。用户端在实际环境中表现为移动网页端(手机、平板)、PC端网页(电脑)。云端为部署在远程服务器的数据及数据处理系统。用户通过互联网对重体验支撑型产品，如床垫、沙发等，进行交互体验，并从云端获得准确的产品定制和推荐，从而无需进入实体店就能完成产品定制和选购。同时，系统根据用户交互和评价数据可以智能化迭代产品需求，形成产品升级闭环。
具体的，模块化产品互联网推荐系统由以下组成：
用户端(PC端网页和移动端网页)，包括：
A、多维度用户画像系统
1、用户信息采集模块
用户基本数据标签输入模块：身高、体重、年龄、性别、职业；
用户特征数据标签捕捉模块：
特征采集模块：图像采集/图示采集/直接输入(三围体型特征)；
特征生成模块：身体轮廓特征点捕捉识别、身体比例特征计算。
2、用户需求描述模块
需求优先级标签描述模块：价格优先、主材优先、舒适度优先、支撑度优先；
使用需求及用户体验标签描述模块：软硬度喜好描述、用户使用姿态习惯描述、用户行为描述；
产品需求及性能标签描述模块：价格区间、产品基本参数、产品主要材质、主要功能/性能、产品选型。
3、用户体验评价标签模块
总体评价：总体支撑度评价、总体舒适度评价、总体体感度评价、总体弹性性能评价、稳固性能评价、干扰性能评价；
主要功能评价：局部支撑度评价、局部舒适度评价、局部体感度评价；
开放性建议。
B、产品可视化系统
1、产品结构可视化模块：
输入：产品构型数据、模块类型数据；
输出：二维、三维产品结构可视化图表、模块性能图表。
2、用户体验可视化模块：
输入：用户使用支撑性能数据；
输出：二维、三维用户使用体验可视化图表：舒适度图表、支撑度图表。
3、用户评价可视化模块
输入：符合标签集合的用户评价数据；
输出：二维、三维用户评价可视化图表。
云端(服务器端)，包括：
A、云端数据库系统
用户数据库模块：用户特征数据库、用户需求数据库、用户评价数据库；
产品模块数据库模块：模块ID列表；模块分类列表；模块材质列表：单一材质、混合材质；模块物理性能列表：包括平均弹性系数、局部最大、最小弹性系数、舒适度标签、支撑度标签；模块三维尺寸列表；
产品构型数据库模块：产品构型分类ID列表、产品构型模块匹配列表。
B、云端推荐定制系统
产品迭代优化算法模块：
用户评价综合算法：将用户评价与构型和模块标签数据相关；
产品构型匹配更新算法：根据大量用户评价数据，更新调整构型匹配标签数据；
产品模块匹配更新算法：根据大量用户评价数据，更新调整模块匹配标签数据。
产品生成规则算法模块：
用户特征综合算法：根据用户特征标签，产生舒适度和支撑度性能阈值细分范围；
多模块组合性能算法：基于阈值细分范围计算多个模块组合方案；
用户特征与模块性能匹配排序算法：根据用户特征及优先度特征产生最优匹配的模块组合方案；
用户支撑性能模拟数据生成算法：根据最优匹配模块组合生成用户支撑性能模拟数据。
产品选型推荐模块：用户需求综合算法、用户需求构型匹配算法；
产品新构型需求和模块需求模块：构型新需求标签智能描述算法、模块新需求标签智能描述算法。
对用户需求描述模块产生的数据进行标签化处理。如“床垫”“双人”+“乳胶”+“较硬”+“腰部支撑弹簧”；
根据用户需求标签化数据，与产品构型分类ID列表进行匹配运算，输出匹配结果；
产品生成规则算法模块：
用户特征综合算法：根据用户特征标签，产生舒适度和支撑度性能阈值细分范围；
将用户基本特征和采集特征标签数据进行数值标准化，根据训练后模型不同权重值进行计算，产生整体和局部部位性能数值的阈值范围(如压力分布性能、弹性形变性能等)
多模块组合性能算法：基于阈值细分范围计算多个模块组合方案；
基于上述阈值范围，对相应构型结果中模块匹配列表数据进行计算，输出符合阈值范围的模块组合方案；
用户特征与模块性能匹配排序算法：根据用户特征及优先度特征产生最优匹配的模块组合方案；
用户支撑性能模拟数据生成算法：根据最优匹配模块组合生成用户支撑性能模拟数据；
产品新构型需求和模块需求模块：构型新需求标签智能描述算法、模块新需求标签智能描述算法；
对用户开放型需求描述数据根据词典和语料库进行分词和语义识别，提取有关构型需求和功能需求特征关键字组合，自动形成构型新需求标签。如“自动升降”+“沙发”+“午睡”+“可移动”等等。
对构型新需求标签进行语义分析，对，自动形成模块新需求标签。如“新沙发构型”中产生“沙发自动升降机构模块”、“沙发午睡机构模块”、“沙发移动模块”等等。
如图2，根据本发明提供的模块化产品互联网推荐系统工作方法，包括：
步骤1：用户通过用户端输入用户基本数据标签；
步骤2：用户通过用户端特征数据标签捕捉模块；
通过图示采集模块交互式调整身体主要特征数据标签；
通过图像采集模块中摄像头模块获得用户身体图像信息；
特征生成模块对输出的用户身体图像信息进行轮廓特征点捕捉计算，生成用户身体比例特征标签，例如，沿身高方向身体体重分别特征标签；
步骤3：将步骤1、2输出结果推送到云端，并存储到用户数据库模块中的用户特征数据库和用户需求数据库；
步骤4：根据推送到云端的步骤1、2输出结果，产品选型推荐模块调用模块化数据库中构型数据库，输出产品构型数据；
步骤5：根据步骤3、4输出结果，结合用户基本数据和特征数据，产品生成规则算法模块调用产品模块数据库模块、产品构型数据库并进行计算，输出产品构型数据、模块类型数据，同时生产模拟用户使用支撑性能数据、以及从用户数据库调用用户评价数据，并推送到用户端；
步骤6：用户端产品可视化模块根据产品构型数据、模块类型数据进行产品结构可视化；
步骤7：用户端产品可视化模块根据模拟用户使用支撑性能数据，进行产品性能用户体验可视化；
步骤8：用户端产品可视化模块根据用户评价数据，进行用户评价可视化；
步骤9：用户对系统推荐的模块化产品通过用户端用户体验评价模块进行评价，数据推送到云端存储；
步骤10：云端产品迭代优化算法模块调用用户评价数据库，对产品生产规则算法模块进行参数优化，并将现有构型和模块中无法满足用户需求的数据输出到产品新构型需求和模块新需求模块。
本发明采用多维度用户标签策略，通过客户端用户信息输入、用户需求描述、用户体验评价、用户特征采集等多维度画像系统，配合云端数据库和专家推荐、定制系统，以及用户端产品性能可视化系统，用模块化产品系统全面准确地匹配用户个性化需求，实现线上重体验产品的用户精确匹配以及基于用户使用评价的产品自我迭代。
本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的系统、装置及其各个模块以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的系统、装置及其各个模块以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同程序。所以，本发明提供的系统、装置及其各个模块可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种程序的模块也可以视为硬件部件内的结构；也可以将用于实现各种功能的模块视为既可以是实现方法的软件程序又可以是硬件部件内的结构。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。
Claims (10)
1.一种模块化产品互联网推荐系统，其特征在于，包括：用户端和云端；
所述用户端包括：
多维度用户画像模块：采集用户信息、描述用户需求和评价用户体验；
产品可视化模块：对产品结构、用户体验和用户评价进行可视化；
所述云端包括：
云端数据库：存储用户数据和产品数据；
云端推荐定制模块：根据产品构型、评价和需求，推荐用户相应产品选型。
2.根据权利要求1所述的模块化产品互联网推荐系统，其特征在于，采集用户信息，包括：身高、体重、年龄、性别和职业；
采集方式包括：图像采集，进行身体轮廓特征点捕捉识别；图示采集，进行身体比例特征计算；直接输入三围体型特征。
3.根据权利要求1所述的模块化产品互联网推荐系统，其特征在于，根据用户需求进行优先级、使用需求和产品性能描述；
优先级需求包括价格、主材、舒适度和支撑度；
使用需求包括软硬度、用户使用姿态习惯和用户行为；
产品性能包括价格区间、产品基本参数、产品材质、产品功能和产品选型。
4.根据权利要求1所述的模块化产品互联网推荐系统，其特征在于，根据用户体验对产品进行评价，评价对象包括总体支撑度、总体舒适度、总体体感度、总体弹性性能、稳固性能和干扰性能；
评价对象还包括局部支撑度、局部舒适度和局部体感度。
5.根据权利要求1所述的模块化产品互联网推荐系统，其特征在于，对产品结构进行可视化：根据产品构型数据和产品类型数据，输出二维、三维产品结构可视化图表和产品类型图表。
6.根据权利要求1所述的模块化产品互联网推荐系统，其特征在于，对用户体验进行可视化：根据用户使用支撑性能数据，输出二维、三维用户使用体验可视化图表、舒适度图表和支撑度图表。
7.根据权利要求1所述的模块化产品互联网推荐系统，其特征在于，对用户评价进行可视化：根据用户评价数据，输出二维、三维用户评价可视化图表。
8.根据权利要求1所述的模块化产品互联网推荐系统，其特征在于，云端数据库存储数据包括ID列表、分类列表、材质列表、物理性能列表和产品三维尺寸列表。
9.根据权利要求6所述的模块化产品互联网推荐系统，其特征在于，将用户评价与产品构型进行关联，实时更新调整产品与用户的匹配度；
对用户需求产生的数据进行标签化处理，与产品数据的ID列表、分类列表进行匹配运算，输出匹配结果。
10.一种模块化产品互联网推荐方法，其特征在于，采用权利要求1-7中任一种或任多种所述的模块化产品互联网推荐系统，包括：
步骤1：通过用户端输入用户需求数据；
步骤2：采集并计算用户特征数据；
步骤3：将用户特征数据和用户需求数据存储并上传到云端；
步骤4：根据用户特征数据和用户需求数据，输出产品构型数据；
步骤5：根据产品构型数据，输出用户使用支撑性能数据和用户评价数据，并推送到用户端；
步骤6：根据产品构型数据进行产品结构可视化；
步骤7：根据用户使用支撑性能数据，进行产品性能用户体验可视化；
步骤8：根据用户评价数据，进行用户评价可视化；
步骤9：在用户选择并体验产品后，通过用户端进行用户体验评价，并将用户体验评价数据推送到云端存储；
步骤10：根据用户体验评价数据对云端推荐定制模块进行优化。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011026254.2A CN112184372A (zh) | 2020-09-25 | 2020-09-25 | 模块化产品互联网推荐系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011026254.2A CN112184372A (zh) | 2020-09-25 | 2020-09-25 | 模块化产品互联网推荐系统及方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112184372A true CN112184372A (zh) | 2021-01-05 |
Family
ID=73944929
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202011026254.2A Pending CN112184372A (zh) | 2020-09-25 | 2020-09-25 | 模块化产品互联网推荐系统及方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112184372A (zh) |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20130092310A (ko) * | 2012-02-10 | 2013-08-20 | (주)워터빈 | 상품 추천 시스템 |
| CN109118330A (zh) * | 2018-08-09 | 2019-01-01 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种家电推荐方法、装置、存储介质及服务器 |
| CN109191261A (zh) * | 2018-09-19 | 2019-01-11 | 北京京东金融科技控股有限公司 | 一种商品推荐方法和系统 |
| CN110852852A (zh) * | 2019-11-15 | 2020-02-28 | 成都航天科工大数据研究院有限公司 | 一种工业互联网产品推荐系统及方法 |
| CN111652648A (zh) * | 2020-06-03 | 2020-09-11 | 陈包容 | 智能生成个性化组合促销方案的方法及具有该方法的系统 |
-
2020
- 2020-09-25 CN CN202011026254.2A patent/CN112184372A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20130092310A (ko) * | 2012-02-10 | 2013-08-20 | (주)워터빈 | 상품 추천 시스템 |
| CN109118330A (zh) * | 2018-08-09 | 2019-01-01 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种家电推荐方法、装置、存储介质及服务器 |
| CN109191261A (zh) * | 2018-09-19 | 2019-01-11 | 北京京东金融科技控股有限公司 | 一种商品推荐方法和系统 |
| CN110852852A (zh) * | 2019-11-15 | 2020-02-28 | 成都航天科工大数据研究院有限公司 | 一种工业互联网产品推荐系统及方法 |
| CN111652648A (zh) * | 2020-06-03 | 2020-09-11 | 陈包容 | 智能生成个性化组合促销方案的方法及具有该方法的系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11669776B2 (en) | Using artificial intelligence to design a product | |
| Guo et al. | Applications of artificial intelligence in the apparel industry: a review | |
| US11734747B2 (en) | Contextual set selection | |
| JP6134444B2 (ja) | 情報を推薦するための方法およびシステム | |
| CN107169806B (zh) | 用于确定商品属性对于购买决策的影响度的方法及装置 | |
| CN110163723A (zh) | 基于产品特征的推荐方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| US20180144390A1 (en) | System and method for quantifying the experience of cannabis usage | |
| CN104517216A (zh) | 增强推荐系统和方法 | |
| CN109670104A (zh) | 基于机器学习的信息推送方法、设备、装置及存储介质 | |
| CN107077687A (zh) | 获得与消费者有关的数据、处理所述数据并提供以电子方式生成的消费者报价的输出 | |
| US20210326913A1 (en) | Global optimization of inventory allocation | |
| US10043131B2 (en) | Systems and methods for rule-based content optimization | |
| CN111400613A (zh) | 物品推荐方法、装置、介质及计算机设备 | |
| CN112559860A (zh) | 一种基于深度学习的按摩程序智能推荐方法及系统 | |
| CN109962975A (zh) | 基于物体识别的信息推送方法、装置、电子设备及系统 | |
| CN107015659A (zh) | 一种手表虚拟试戴方法和系统 | |
| US20140108426A1 (en) | Interactive system for collecting, displaying, and ranking items based on quantitative and textual input from multiple participants | |
| JP7062960B2 (ja) | 情報処理システム、プログラム、情報処理装置及び情報出力方法 | |
| CN113947422A (zh) | 基于多维度特征的营销方法、装置和电子设备 | |
| CN111445280A (zh) | 模型生成方法、餐馆排序方法、系统、设备和介质 | |
| CN112184372A (zh) | 模块化产品互联网推荐系统及方法 | |
| CN115408611A (zh) | 菜单推荐方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| US10755342B1 (en) | Multisource augmented reality model | |
| Ayush | Context aware recommendations embedded in augmented viewpoint to retarget consumers in v-commerce | |
| Sutiawan et al. | Online price prediction system of consumption commodities |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20210105 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |