CN112381606B - 家居物品推荐方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开实施例公开了一种家居物品推荐方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：获取用户的用户类型和房屋的户型结构数据；输出用于提示用户输入参数数据的提示信息，所述参数数据的类型与所述用户的用户类型之间存在对应关系；接收用户基于所述提示信息输入的参数数据；基于所述户型结构数据和所述参数数据，计算得到推荐家居物品及对应的占位信息。本公开实施例可以基于用户输入的参数数据进行家居物品的推荐，因此为整个房屋推荐的家居物品能够满足用户的需求，并且家居兼容性好，搭配效果非常和谐，耗时短，效率高。

Description

家居物品推荐方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本公开涉及人工智能(Artificial Intelligence,简称为AI)技术领域，尤其涉及一种家居物品推荐方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着房地产市场逐步进入成熟期，家庭装修需求呈现逐年增长的趋势，家居装饰行业也呈现持续发展的态势。现有家居装饰流程中，需要由设计师上门测量房屋户型和尺寸，然后绘制平面图，再由设计师和用户商量来确定家居物品装修效果图，相关技术的家居装饰流程中的装修方案和装修效果严重依赖于设计师，最终装修效果可能并不能满足用户的需求，而且耗时长，操作繁琐，因此大大降低了设计师和用户的体验。

发明内容

本公开实施例所要解决的一个技术问题是：提供一种家居物品推荐方法、装置、电子设备及存储介质。

根据本公开实施例的一个方面，提供一种家居物品推荐方法，包括：

获取用户的用户类型和房屋的户型结构数据；

输出用于提示用户输入参数数据的提示信息，所述参数数据的类型与所述用户的用户类型之间存在对应关系；

接收用户基于所述提示信息输入的参数数据；

基于所述户型结构数据和所述参数数据，计算得到推荐家居物品及对应的占位信息。

在本公开一实施例中，所述输出用于提示用户输入参数数据的提示信息，包括：

在所述用户类型为第一类型时，输出用于提示用户输入用户的个性化数据的提示信息，所述用户的个性化数据包括用户的个人偏好数据、家庭成员信息，所述个人偏好数据包括风格、色系、材质中的至少一项；

在所述用户类型为第二类型时，输出用于提示用户输入至少一个房间的第一家居物品以及对应的占位信息的提示信息。

在本公开又一实施例中，在所述用户类型为第一类型时，所述基于所述户型结构数据和所述参数数据，计算得到推荐家居物品及对应的占位信息，包括：

基于所述家庭成员信息和所述户型结构数据，确定家居物品列表及占位信息，所述家居物品列表中记录有为所述房屋配置的家居物品的名称；

基于所述个人偏好数据，确定所述家居物品列表中至少一个家居物品对应的推荐家居物品。

在本公开又一实施例中，所述基于所述个人偏好数据，确定所述家居物品列表中至少一个家居物品对应的推荐家居物品，包括：

基于所述个人偏好数据，确定所述家居物品列表中第一家居物品对应的推荐家居物品；

基于已确定的推荐家居物品，确定所述家居物品列表中剩余家居物品对应的推荐家居物品。

在本公开又一实施例中，所述基于已确定的推荐家居物品，确定所述家居物品列表中剩余家居物品对应的推荐家居物品，包括：

计算所述剩余家居物品中至少一个选品与所有已确定的推荐家居物品的相似度以及推荐度；

基于所述相似度与所述推荐度，确定所述剩余家居物品对应的推荐家居物品。

在本公开又一实施例中，在所述用户类型为第二类型时，所述方法还包括：

接收所述用户触发的选中操作；

基于所述选中操作，确定所述至少一个房间。

在本公开又一实施例中，所述输出用于提示用户输入至少一个房间的第一家居物品以及对应的占位信息的提示信息，包括：

基于所述至少一个房间的房间参数，确定所述至少一个房间的推荐家居物品列表，所述推荐家居物品列表中记录有所述至少一个房间配置的推荐家居物品的名称；

展示所述推荐家居物品列表，用于指示所述用户确定所述第一家居物品以及对应的占位信息。

在本公开又一实施例中，所述基于所述户型结构数据和所述参数数据，计算得到推荐家居物品及对应的占位信息，包括：

基于所述至少一个房间的第一家居物品，确定剩余家居物品；

确定所述剩余家居物品中至少一个选品与所述第一家居物品的相似度；

计算所述相似度与所述剩余家居物品中至少一个选品的推荐度的乘积，得到所述至少一个选品的选择度；

基于所述至少一个选品的选择度，确定所述剩余家居物品对应的推荐家居物品。

在本公开又一实施例中，所述基于所述至少一个选品的选择度，确定所述剩余家居物品对应的推荐家居物品，包括：

将剩余家居物品的选择度值最高的至少一个选品确定为所述推荐家居物品；或者，

将剩余家居物品的至少一个选品按照选择度值进行排序，得到推荐列表，所述展示列表中选择度值最高的选品被置顶显示；

展示所述推荐列表；

基于所述用户针对推荐列表触发的选择操作，确定所述推荐家居物品。

根据本公开实施例的又一方面，提供一种家居物品推荐装置，包括：

获取模块，用于获取用户的用户类型和房屋的户型结构数据；

输出模块，用于输出用于提示用户输入参数数据的提示信息，所述参数数据的类型与所述用户的用户类型之间存在对应关系；

第一接收模块，用于接收用户基于所述提示信息输入的参数数据；

计算模块，用于基于所述户型结构数据和所述参数数据，计算得到推荐家居物品及对应的占位信息。

在本公开一实施例中，所述输出模块包括：

第一输出子模块，用于在所述用户类型为第一类型时，输出用于提示用户输入用户的个性化数据的提示信息，所述用户的个性化数据包括用户的个人偏好数据、家庭成员信息，所述个人偏好数据包括风格、色系、材质中的至少一项；

第二输出子模块，用于在所述用户类型为第二类型时，输出用于提示用户输入至少一个房间的第一家居物品以及对应的占位信息的提示信息。

在本公开又一实施例中，在所述用户类型为第一类型时，所述计算模块包括：

第一确定子模块，用于基于所述家庭成员信息和所述户型结构数据，确定家居物品列表及占位信息，所述家居物品列表中记录有为所述房屋配置的家居物品的名称；

第二确定子模块，用于基于所述个人偏好数据，确定所述家居物品列表中至少一个家居物品对应的推荐家居物品。

在本公开又一实施例中，所述第二确定子模块包括：

第三确定子模块，用于基于所述个人偏好数据，确定所述家居物品列表中第一家居物品对应的推荐家居物品；

第四确定子模块，用于基于已确定的推荐家居物品，确定所述家居物品列表中剩余家居物品对应的推荐家居物品。

在本公开又一实施例中，所述第四确定子模块包括：

第一计算子模块，用于计算所述剩余家居物品中至少一个选品与所有已确定的推荐家居物品的相似度以及推荐度；

第五确定子模块，用于基于所述相似度与所述推荐度，确定所述剩余家居物品对应的推荐家居物品。

在本公开又一实施例中，在所述用户类型为第二类型时，所述装置还包括：

第二接收模块，用于接收所述用户触发的选中操作；

确定模块，用于基于所述选中操作，确定所述至少一个房间。

在本公开又一实施例中，所述输出模块包括：

第六确定子模块，用于基于所述至少一个房间的房间参数，确定所述至少一个房间的推荐家居物品列表，所述推荐家居物品列表中记录有所述至少一个房间配置的推荐家居物品的名称；

第一展示子模块，用于展示所述推荐家居物品列表，用于指示所述用户确定所述第一家居物品以及对应的占位信息。

在本公开又一实施例中，所述计算模块包括：

第七确定子模块，用于基于所述至少一个房间的第一家居物品，确定剩余家居物品；

第八确定子模块，用于确定所述剩余家居物品中至少一个选品与所述第一家居物品的相似度；

第二计算子模块，用于计算所述相似度与所述剩余家居物品中至少一个选品的推荐度的乘积，得到所述至少一个选品的选择度；

第九确定子模块，用于基于所述至少一个选品的选择度，确定所述剩余家居物品对应的推荐家居物品。

在本公开又一实施例中，所述第九确定子模块，包括：

第十确定子模块，用于将剩余家居物品的选择度值最高的至少一个选品确定为所述推荐家居物品；或者，

排序子模块，用于将剩余家居物品的至少一个选品按照选择度值进行排序，得到推荐列表，所述展示列表中选择度值最高的选品被置顶显示；

第二展示子模块，用于展示所述推荐列表；

第十一确定子模块，用于基于所述用户针对推荐列表触发的选择操作，确定所述推荐家居物品。

根据本公开实施例的再一方面，提供一种电子设备，该电子设备包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述存储器中存储的计算机程序，且所述计算机程序被执行时，实现上述家居物品推荐方法。

根据本公开实施例的再一方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，实现上述家居物品推荐方法。

基于本公开上述实施例提供的家居物品推荐方法、装置以及电子设备、存储介质，通过在获取到用户的用户类型后，输出用于提示用户输入参数数据的提示信息；接收用户基于提示信息输入的参数数据；然后基于房屋的户型结构数据和所述参数数据，即可计算得到推荐家居物品及对应的占位信息。本公开实施例可以基于用户输入的参数数据，如偏好数据、家庭成员信息等个性化数据进行家居物品的推荐，因此为整个房屋推荐的家居物品能够满足用户的需求，并且家居兼容性好，搭配效果非常和谐，耗时短，效率高。

下面通过附图和实施例，对本公开的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

构成说明书的一部分的附图描述了本公开的实施例，并且连同描述一起用于解释本公开的原理。

参照附图，根据下面的详细描述，可以更加清楚地理解本公开，其中：

图1为本公开的家居物品推荐方法的一个实施例的流程图；

图2A为本公开的家居物品推荐方法的一个针对设计师用户的推荐流程图一；

图2B为本公开的家居物品推荐方法的一个家居物品推荐示意图；

图2C为本公开的家居物品推荐方法的一个针对设计师用户的推荐流程图二；

图2D为本公开的家居物品推荐方法的一个家居物品推荐示意图；

图3A为本公开的家居物品推荐方法的一个针对普通用户的推荐流程图；

图3B为本公开的家居物品推荐方法的一个针对普通用户的确定推荐家居物品的流程图；

图4为本公开的家居物品推荐装置的一个实施例的结构示意图；

图5为本公开的家居物品推荐装置的又一个实施例的结构示意图；

图6为本公开的家居物品推荐装置的又一个实施例的结构示意图；

图7为本公开一示意性实施例提供的电子设备的结构图。

具体实施方式

现在将参照附图来详细描述本公开的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本公开的范围。

同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。

以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本公开及其应用或使用的任何限制。

对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。

本公开实施例可以应用于计算机系统/服务器等电子设备，其可与众多其它通用或专用计算系统环境或配置一起操作。适于与计算机系统/服务器等电子设备一起使用的众所周知的计算系统、环境和/或配置的例子包括但不限于：个人计算机系统、服务器计算机系统、瘦客户机、厚客户机、手持或膝上设备、基于微处理器的系统、机顶盒、可编程消费电子产品、网络个人电脑、小型计算机系统、大型计算机系统和包括上述任何系统的分布式云计算技术环境，等等。

计算机系统/服务器等电子设备可以在由计算机系统执行的计算机系统可执行指令(诸如程序模块)的一般语境下描述。通常，程序模块可以包括例程、程序、目标程序、组件、逻辑、数据结构等等，它们执行特定的任务或者实现特定的抽象数据类型。计算机系统/服务器可以在分布式云计算环境中实施，分布式云计算环境中，任务是由通过通信网络链接的远程处理设备执行的。在分布式云计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备的本地或远程计算系统存储介质上。

本公开概述

本公开实施例提供的技术方案用于为用户的房屋推荐家居物品，其中，用户可以分为设计师用户和普通用户，而系统所推荐的家居物品可以为家居装饰物品和家居必需物品，家居装饰物品可以为壁画、地毯、挂灯等用来装饰房间的物品，家居必需物品可以为床、沙发、桌椅等家庭必备的家居物品。其中，家居必需物品也可以理解为需要占据房屋固定空间位置(尤其是占用地板位置)的，而家居装饰物品则可以理解为不需要占据额外的地板位置的，例如，壁画挂在墙上，不会占用额外的地板位置，地毯虽然会占据地板位置，但是地毯上可以放置茶几等，因此地毯并没有占据额外的地板位置，而只是共享了其他家居物品的位置。

目前，设计师用户通常需要在庞大的家居模型数据库中逐一寻找每一个合适的家居物品来设计出一套完整的家居物品，如在床的数据库中选择需要的床，在梳妆台的数据库中选择与床匹配的梳妆台，效率低下，而且每一个家居物品的综合搭配效果可能会产生碰撞，不和谐。而普通用户在准备装修房屋时，通常需要多次去各大建材市场，寻找满意的家居物品，费时费力，并且用户可选择的范围较小，受限于自己所能看到的家居物品，而最终选购的家居物品的综合搭配效果也可能会产生碰撞，不和谐。

示例性实施例

图1为本公开的家居物品推荐方法的一个实施例的流程图；该家居物品推荐方法可以应用在家居物品推荐平台(如计算机系统、服务器等电子设备)上，如图1所示，该家居物品推荐方法包括以下步骤：

在步骤101中，获取用户的用户类型和房屋的户型结构数据。

在一实施例中，用户的用户类型可以分为第一类型的用户和第二类型的用户。其中，本实施例中第一类型的用户限定为普通用户，也即没有设计经验的房屋的拥有者；第二类型的用户可以限定为设计师用户，也即有设计经验的设计师(设计师用户通常有自己的设计偏好和设计习惯)，本公开实施例针对不同类型的用户提供了不同的推荐方案，针对设计师用户的推荐方案可参见图2A所示的实施例，针对普通用户的推荐方案可参见图3A所示的实施例，这里先不详述。

在一实施例中，房屋的户型结构数据可以为房屋的户型图的形式；在又一实施例中，房屋的户型结构数据也可以为用户用文字描述的户型的结构，如户型、每个房屋的面积等数据。

在步骤102中，输出用于提示用户输入参数数据的提示信息，参数数据的类型与用户的用户类型之间存在对应关系。

在一实施例中，针对第一类型的用户，可以提示用户输入个性化数据，例如用户的个人偏好数据、家庭成员信息等。

在一实施例中，个人偏好数据可以包括风格、色系、材质中的至少一项。其中，风格是指用户所喜欢的装修风格，例如，用户喜欢美式田园风格、古典风格、童话风格等。

由于每一种装修风格可能包括多种色系，例如，美式田园风格可以包括多个色系，如绿色系、黄色系、蓝色系等，因此个人偏好数据中还可以包括色系。

此外，家居材质现在也越来越多样化，如包含原木材质、金属材质、钢木材质、曲木材质、板材材质等，不同用户对于家居材质的选择也有自己的偏好，例如，有些用户偏好原木材质的，有些用户偏好金属材质的，因此个人偏好数据还可以包括材质的设置数据。

在一实施例中，家庭成员信息可以包括家庭成员人数、家庭成员的年龄构成(例如，家庭成员中包括两个老年人、一个儿童、一个保姆)、家庭成员的关系(例如，家庭成员中包括一家三口以及一个保姆)。

在又一实施例中，针对第二类型的用户，可以提示用户输入至少一个房间的第一家居物品以及对应的占位信息，例如，提示用户输入卧室内床的选品以及床在卧室中的占位信息，或者提示用户输入客厅内沙发的选品以及沙发在卧室中的占位信息。本领域技术人员可以理解的是，基于第一家居物品的选品，可以确定出家居物品的风格、材质、品牌、色系等，例如，用户对于床的选品的风格为田园风格，则可以确定该用户所喜好的家居物品的风格为田园风格，由此家居物品推荐平台可以基于第一家居物品为用户推荐类似风格、材质、品牌、色系的家居。

而基于用户对第一家居物品设置的占位信息，平台可以基于房间的功能和结构为用户推荐其他的家居物品的占位信息，例如，用户针对卧室所选择的第一家居物品为床，占位信息为卧室靠窗靠墙的位置，则平台可以推荐在卧室靠窗靠另一侧墙的位置设置衣柜，衣柜旁边设置书桌和书架，等等。平台可以在确定了第一家居物品和第一家居物品的占位信息时，基于大数据统计确定如何为用户推荐其他家居物品的占位信息，才能使得家居效果比较和谐、合理。因此，对于设计师用户，可以提示用户输入第一家居物品以及对应的占位信息。

在步骤103中，接收用户基于提示信息输入的参数数据。

在步骤104中，基于户型结构数据和参数数据，计算得到推荐家居物品及对应的占位信息。

在一实施例中，对于第一类型的用户，平台可以基于用户输入的个性化数据中的家庭成员信息和户型结构数据确定装修房屋所需要的家居物品列表，例如，对于一个三口之家，户型结构数据为三居室，则可以布置一个宝宝房、书房以及主卧室，针对每个房间内的家居物品，尤其是家居必需物品以及占位信息，平台可以直接确定(具体的，平台可以基于大数据统计确定每种户型、每种家庭成员构成对应的最优的家居配置)；而基于用户设置的个人偏好数据，平台可以进一步确定家居物品的具体的推荐家居选品，具体的计算流程可以参见图3A所示实施例，这里不详述。

在一实施例中，对于第二类型的用户，平台可以基于用户输入的至少一个房间的第一家居物品和户型结构数据确定装修房屋所需要的家居物品列表，具体的计算流程可以参见图2A所示实施例，这里不详述。

上述步骤101～104通过在获取到用户的用户类型后，输出用于提示用户输入参数数据的提示信息，接收用户基于提示信息输入的参数数据；然后基于房屋的户型结构数据和参数数据，即可计算得到推荐家居物品及对应的占位信息。本公开实施例可以基于用户输入的参数数据，如个人偏好数据、家庭成员信息等个性化数据进行家居物品的推荐，因此可以为整个房屋推荐兼容性好的家居物品，整个房屋的家居物品搭配在一起的效果非常和谐，而且能够满足用户的需求；并且，家居物品推荐平台为用户推荐家居物品的耗时短，效率高。

为了更好地说明本申请的推荐家居物品的方案，下面用另一个实施例说明。

图2A为本公开的家居物品推荐方法的一个针对设计师用户的推荐流程图，图2B为本公开的家居物品推荐方法的一个家居物品推荐示意图，图2C为本公开的家居物品推荐方法的一个针对设计师用户的推荐流程图二，图2D为本公开的家居物品推荐方法的一个家居物品推荐示意图；本实施例以如何为第二类型的用户(设计师用户)推荐家居物品为例进行示例性说明，如图2A所示，包括如下步骤：

在步骤201中，接收用户触发的选中操作。

在一实施例中，平台接收的用户触发的选中操作可以有多种方式，方式可以基于平台的界面显示进行确定，例如，可以为从房间下拉列表中选择一个房间来触发选中操作，还可以通过点击户型图上面的每个房间区域或者房间地板来触发选中操作，也可以通过输入房间的名称(主卧、次卧、客厅)等来触发选中操作。

在步骤202中，基于选中操作，确定至少一个房间。

在一实施例中，设计师用户在进行房屋的家居设计时，可以逐个房间进行设计，每个房间的家居风格、材质、色系可以相同，例如，每个房间均设计为田园风格；每个房间的家居风格也可以不相同，例如，宝宝房的家居设计可以采用田园风格、暖色系、原木材质；而客厅的家居设计可以采用现代风格、灰白色系、金属材质等。因此，在进行每个房间的家居设计时，可以首先选中操作选中对应房间。

在步骤203中，基于至少一个房间的房间参数，确定至少一个房间的推荐家居物品列表。

在一实施例中，至少一个房间的房间参数用来标识房间，可以包括房间大小、房间功能、房间朝向等参数，例如，房间为20平米的、朝向为南的客厅。

在一实施例中，推荐家居物品列表中记录有为至少一个房间推荐的家居物品的名称，例如，为客厅配置的推荐家居物品列表为包含沙发、茶几、电视柜、电视的列表。但是需要说明的是，推荐家居物品列表中的物品并不一定是该房间最终配置的家居物品，例如，用户选定卧室时，推荐家居物品列表中可以包含床、床头柜、衣柜和梳妆台等，但是当用户后续选择了一个日式的、暖色系、原木设计榻榻米的床作为第一家居物品时，则可以确定卧室的设计偏好数据为日式风格，则可以进一步为用户推荐房间内的剩余家居物品为地毯、榻榻米桌椅、蒲团、抱枕。也即，在房间中没有选定任意家居物品时，基于房间的功能性推荐的家居物品分类，与在房间中选定了一个家居物品后，为房间推荐的家居物品分类并不一定相同。具体参见图2C所示实施例。

在一实施例中，基于用户选中的房间的房间的房间参数，可以按照房间的功能、大小等来为用户推荐家居物品分类，如图2B所示，在用户选择的房间为卧室时，可以为用户推荐床、床头柜、衣柜和梳妆台等分类，而在用户选择的房间为客厅时，可以为用户推荐沙发、茶几、电视柜、电视等分类。

在步骤204中，展示推荐家居物品列表，用于指示用户确定第一家居物品以及对应的占位信息。

在一实施例中，第一家居物品是指第一个确定选品的家居物品。

在一实施例中，基于平台所展示的推荐家居物品列表，用户可以从中选择第一个确定选品的家居物品，并且将所确定的选品作为第一家居物品，第一家居物品的选择由用户自行确定，并且可以通过操作设置第一家居物品的占位信息。

在步骤205中，接收用户基于提示信息输入的参数数据。

在一实施例中，用户通过平台所展示的推荐家居物品列表，可以从中优先确定将哪件家居物品作为房间的一件物品，例如，在房间为卧室时，可以从图2B推荐的床、床头柜、衣柜和梳妆台中选择床，然后进一步的，可以从床的众多款式模型中选择一个需要的床作为第一家居物品，则用户所确定的第一家居物品就可以作为用户输入的参数数据。

在步骤206中，基于户型结构数据和参数数据，计算得到推荐家居物品及对应的占位信息。

在一实施例中，在接收到用户输入的参数数据之后，可根据图2C所示的步骤计算家居物品对应的占位信息。如图2C所示，包括以下步骤；

在步骤261中，基于至少一个房间的第一家居物品，确定剩余家居物品。

在一实施例中，基于用户所确定的第一家居物品，可以确定用户在设计当前房间时的设计偏好数据(也即，第一家居物品对应的风格、材质、色系数据)，例如，在进行卧室的家居设计时，用户选择了一个田园风格、暖色系、原木设计的床作为第一家居物品，则可以确定卧室的家居为田园风格、暖色系、原木设计。

在一实施例中，剩余家居物品为该房间内剩余的需要摆放的家居，例如，在进行卧室的家居设计时，用户选择了一个日式的、暖色系、原木设计榻榻米的床作为第一家居物品，则可以确定卧室的设计偏好数据为日式风格，则可以为用户推荐房间内的剩余家居物品为地毯、榻榻米桌椅、蒲团、抱枕。

本公开实施例中，为了实现基于第一家居物品确定房间内的剩余家居物品，预先将家居物品设置了多级目录，参见图2D，可先确定第一家居物品对应的三级分类目录，然后基于预先设定的推荐目录向用户推荐n种家居分类。其中，每一个三级分类目录下的物品对应的推荐关系可以基于大数据统计得到，图2D示意的推荐关系只是一种示意，基于后续大数据统计，推荐关系也可以进行更新。

在步骤262中，确定剩余家居物品中至少一个选品与第一家居物品的相似度。

在一实施例中，针对每一个剩余家居物品，都会存在风格、色系、材质不同的选品，例如，对于蒲团选品，可以有蒲草蒲团、麦草蒲团、藤草蒲团等各种材质的蒲团，而蒲团的形状大小也存在不同，蒲团的品牌也有多种，因此蒲团的选品有多种，可以将蒲团的每一个选品与第一家居物品计算相似度。本公开实施例在计算选品与第一家居物品的相似度时，可以综合考量风格、色彩、材质三个因素，具体实现时，可以采用式(1)进行计算：

sim(i,j)＝0.3*风格score(i,j)+颜色score(i,j)+0.2*材质score(i,j) 式(1)

式(1)中，i，j分别指示两个物品；风格score(i，j)指示两个物品的风格的相关性，例如北欧风格的家居与热带风格的家居的风格相关性为0，而北欧风格的家居与乡村风格的家居的风格相关性为0.4，平台会预先将不同风格的相关性归一化到[0,1]；色系score(i，j)指示两个物品的色系的相关性，例如，黑色家居与粉色家居的色系相关性为0，而咖啡色家居与黑色家居的色系相关性为0.6，平台会预先将不同色系的相关性归一化到[0,1]；材质score(i，j)指示两个物品的材质的相关性，例如，原木材质的家居与金属材质的家居的材质相关性为0，而原木材质的家居与板材材质的家居的材质相关性为0.5，平台会预先将不同材质的相关性归一化到[0,1]。

对于设计师用户，i物品即为参数数据中所选定的第一家居物品，而j则是剩余家居物品中的每一个选品。

需要说明的是，式(1)中针对每个因素设置的权重是可以改变的，平台可以基于用户输入的参数数据，考量用户对风格、色系、材质的侧重偏好，确定每个因素的权重是否需要修改。

因此，基于风格、材质和色系的相似度计算可以比较准确地衡量两个物品之间的相似性、和谐性。

在步骤263中，计算相似度与剩余家居物品中至少一个选品的推荐度的乘积，得到至少一个选品的选择度。

在一实施例中，在确定两个物品之间的相似度之后，还可以进一步基于物品所属的品牌系列，来度量物品的推荐度，具体实现时，可以通过式(2)来确定物品的推荐家居物品：

基于式(2)，可以在物品的品牌系列相同时，设置推荐度为1，品牌系列不相同时，设置推荐度为0。需要说明的是，式(2)只是其中一种实现方式，在式(2)的基础上进行的简单修改也在本公开实施例的保护范围内。

在确定了剩余家居物品中至少一个选品与的推荐度和相似度之后，即可根据式(3)来确定为每种剩余家居物品所选择的推荐家居物品：

selet(j)＝sim(i,j)*recom(j|i) 式(3)

基于式(3)，可以将每种剩余家居物品中的选品逐一与第一家居物品计算选择度selet(j)，进而可根据步骤264确定出推荐家居物品。

在步骤264中，基于至少一个选品的选择度，确定剩余家居物品对应的推荐家居物品。

在一实施例中，平台可以将剩余家居物品的选择度值最高的至少一个选品确定为推荐家居物品，也即，直接将selet(j)值最高的选品作为推荐家居物品推荐给用户，操作简单，大大节省了用户的时间。

在又一实施例中，平台也可以将剩余家居物品的至少一个选品按照选择度值进行排序，得到推荐列表，展示列表中选择度值最高的选品被置顶显示；展示推荐列表；基于用户针对推荐列表触发的选择操作，确定为推荐家居物品。也即，平台可按照selet(j)值的高低将每一种家居物品进行排序并将selet(j)值最高的选品置顶，然后将排序后的推荐列表推荐给用户，由用户基于排序后的列表选择每一种家居物品的推荐家居物品，这种方式即节省了用户确定推荐家居物品的时间又最终考虑了用户的偏好，兼具智能化和人性化，提高了用户的体验。

通过上述步骤201～步骤206，本实施例为设计师用户提供了完整、高效的家居物品推荐方案，通过在用户确定至少一个房间时为用户提供推荐家居物品列表，在用户为房间确定第一家居物品时，为用户提供剩余家居物品的推荐家居物品，实现了通过功能间物品推荐和物品物品目录的结合的方案，提高了设计师用户的效率，优化了用户的体验。

图3A为本公开的家居物品推荐方法的一个针对普通用户的推荐流程图，图3B为本公开的家居物品推荐方法的一个针对普通用户的确定推荐家居物品的流程图；本实施例以如何为普通用户推荐家居物品为例进行示例性说明，如图3A所示，包括如下步骤：

在步骤301中，输出用于提示用户输入用户的个性化数据的提示信息。

在一实施例中，个性化数据可以包括可以提示用户输入个性化数据，个性化数据可以包括个人偏好数据、家庭成员信息等。

在一实施例中，个人偏好数据可以包括用户所喜欢的装修风格，例如，用户喜欢美式田园风格、古典风格、童话风格等。

由于每一种装修风格可能包括多种色系，例如，美式田园风格可以包括多个色系，如绿色系、黄色系、蓝色系等，因此个人偏好数据中还可以包括色系。

通常家居选择中，用户对于家居的材质也非常看重，例如，一些用户偏好原木材质、金属材质、钢木材质、曲木材质、板材材质等，因此个人偏好数据还可以包括材质的设置数据。

在一实施例中，家庭成员信息可以包括家庭成员人数、家庭成员的年龄构成(例如，家庭成员中包括两个老年人、一个儿童、一个保姆)、家庭成员的关系(例如，家庭成员中包括一家三口以及一个保姆)。

在步骤302中，接收用户基于提示信息输入的参数数据。

在步骤303中，基于家庭成员信息和户型结构数据，确定家居物品列表及占位信息，家居物品列表中记录有为房屋配置的家居物品的名称。

在一实施例中，可以首先根据家庭成员信息和户型结构数据，确定每个房间的功能以及每个房间中需要设置的家居必需物品以及对应的占位信息，例如，对于一个三口之家，户型结构数据为三居室，则可以布置一个宝宝房、书房以及主卧室，针对每个房间内的家居物品，尤其是家居必需物品以及占位信息，平台可以直接确定；然后基于确定的家居必需物品，平台可以推荐家居装饰物品以及对应的占位信息，最终确定家居物品列表；例如，在书房中电脑桌后方或者前方的墙面上张贴一张字画。

在一实施例中，平台可以优先为房间确定家居必需物品，对于家居装饰物品，可以基于用户进一步的触发操作，为房间配置风格一致的家居装饰物品。

在步骤304中，基于个人偏好数据，确定家居物品列表中至少一个家居物品对应的推荐家居物品。

在一实施例中，基于家庭成员信息和户型结构数据为房屋确定家居物品列表之后，可以进一步根据用户输入的个人偏好数据，为家居物品列表中的每一个家居物品确定最终的推荐家居物品，例如，用户设置了田园风格、绿色系、原木材质的偏好数据，则平台可以基于该个人偏好数据确定每种家居物品的推荐家居物品。

步骤304的具体实现方案可参见图3B所示实施例，如图3B所示，包括以下步骤：

在步骤341中，基于个人偏好数据，确定家居物品列表中第一家居物品对应的推荐家居物品。

在一实施例中，对于第一家居物品的推荐家居物品的确定，可以基于式(1)计算第一家居物品中每个选品与个人偏好数据的相似度，将用户的个人偏好数据设置为i的数据，将也即，综合考量第一家居物品中每个选品的风格、色系、材质三个因素与个人偏好数据的相似程度，将相似程度最大的推荐家居物品确定为第一家居物品对应的推荐家居物品。

在步骤342中，计算剩余家居物品中至少一个选品与所有已确定的推荐家居物品的相似度以及推荐度。

在一实施例中，可以基于式(4)计算每一个选品与每一个已确定的推荐家居物品之间的推荐度：

式(4)中，通过综合考量大小、品牌系列，可确定出推荐度较高的选品。

在一实施例中，在确定第一家居物品的推荐家居物品后，第一家居物品的推荐家居物品即为已确定的推荐家居物品；在确定了k个家居物品的推荐家居物品后，则可将包括第k个家居物品在内的前k个推荐家居物品均确定为已确定的推荐家居物品。

具体地，在确定第k+1个家居物品的推荐家居物品时，可以按照式(1)计算第k+1个家居物品的每一个选品与每一个已确定家居物品的相似度，也即，计算sim(k,k-1),sim(k,k-2),…,sim(k,1)；并且基于式(4)计算出第k+1个家居物品的每一个选品与每一个已确定家居物品的推荐度，也即，计算recom(k|k-1),recom(k|k-2),…,recom(k|1)。

在步骤343中，基于相似度与推荐度，确定剩余家居物品对应的推荐家居物品。

在一实施例中，在通过步骤342确定出前k个推荐家居物品分别与第k+1家居物品的每个选品的相似度与推荐度之后，可通过式(5)计算前k个推荐家居物品分别与第k+1家居物品的每个选品的相似度与推荐度的乘积：

基于式(5)计算得到的乘积，可以确定出第k+1家居物品的推荐家居物品，具体实现时可将selet值最大的选品确定为推荐家居物品。

通过上述步骤301～304，本实施例基于用户输入的参数数据，如个人偏好数据、家庭成员信息等个性化数据进行家居物品的推荐，因此可以为整个房屋推荐兼容性好的家居物品，整个房屋的家居物品搭配在一起的效果非常和谐，而且能够满足用户的需求；并且，家居物品推荐平台为用户推荐家居物品的耗时短，效率高。

对普通用户进行家居物品推荐时，对于家居装饰物品的推荐，虽然也是计算相似度和推荐度，但是计算相似度和推荐度需要考量的因素的权重会有不同，例如，在进行地毯推荐时，物品模型之间的相似度计算以风格、色系为主，为了提高推荐物品模型的多样性，推荐度可设为1，认为其与大小(占位时可以放缩地毯模型)、品牌系列等无关；而在进行饰品推荐时，物品模型之间的相似度计算以风格、色彩为主，但相关性没有大件物品之间的推荐强烈，推荐度计算以大小为主，但可适当放宽大小范围，以保证推荐的多样性；在进行家电推荐时，物品模型之间的相似度计算以色彩为主，但相关性不强，推荐度计算以大小为主；而在进行挂画推荐时，物品模型之间的相似度计算以风格、色彩为主，推荐度大小计算以大小为主，根据具体摆放位置调整大小范围，以增加合理性与多样性。

因此，本公开实施例可以对家居必需物品和家居装饰物品进行推荐，在推荐时会考虑每个物品的特性，但是总的推荐思路是相匹配的，因此所推荐的家居搭配在一起的效果会比较和谐，而不会产生冲突。

与前述家居物品推荐方法的实施例相对应，本公开还提供了家居物品推荐装置对应的实施例。

图4为本公开的家居物品推荐装置的一个实施例的结构示意图，该装置应用在家居物品推荐平台上，如图4所示，该装置包括：

获取模块41，用于获取用户的用户类型和房屋的户型结构数据；

输出模块42，用于输出用于提示用户输入参数数据的提示信息，参数数据的类型与用户的用户类型之间存在对应关系；

第一接收模块43，用于接收用户基于提示信息输入的参数数据；

计算模块44，用于基于户型结构数据和参数数据，计算得到推荐家居物品及对应的占位信息。

图5为本公开的家居物品推荐装置的又一个实施例的结构示意图，如图5所示，在图4所示实施例的基础上，在一实施例中，输出模块42包括：

第一输出子模块421，用于在用户类型为第一类型时，输出用于提示用户输入用户的个性化数据的提示信息，用户的个性化数据包括用户的个人偏好数据、家庭成员信息，个人偏好数据包括风格、色系、材质中的至少一项；

第二输出子模块422，用于在用户类型为第二类型时，输出用于提示用户输入至少一个房间的第一家居物品以及对应的占位信息的提示信息。

在本公开又一实施例中，在用户类型为第一类型时，计算模块44包括：

第一确定子模块441，用于基于家庭成员信息和户型结构数据，确定家居物品列表及占位信息，家居物品列表中记录有为房屋配置的家居物品的名称；

第二确定子模块442，用于基于个人偏好数据，确定家居物品列表中至少一个家居物品对应的推荐家居物品。

在本公开又一实施例中，第二确定子模块442包括：

第三确定子模块4421，用于基于个人偏好数据，确定家居物品列表中第一家居物品对应的推荐家居物品；

第四确定子模块4422，用于基于已确定的推荐家居物品，确定家居物品列表中剩余家居物品对应的推荐家居物品。

在本公开又一实施例中，第四确定子模块4422包括：

第一计算子模块4423，用于计算剩余家居物品中至少一个选品与所有已确定的推荐家居物品的相似度以及推荐度；

第五确定子模块4424，用于基于相似度与推荐度，确定剩余家居物品对应的推荐家居物品。

图6为本公开的家居物品推荐装置的又一个实施例的结构示意图，如图6所示，在图4所示实施例的基础上，在一实施例中，在用户类型为第二类型时，装置还包括：

第二接收模块45，用于接收用户触发的选中操作；

确定模块46，用于基于选中操作，确定至少一个房间。

在本公开又一实施例中，输出模块42包括：

第六确定子模块423，用于基于至少一个房间的房间参数，确定至少一个房间的推荐家居物品列表，推荐家居物品列表中记录有至少一个房间配置的推荐家居物品的名称；

第一展示子模块424，用于展示推荐家居物品列表，用于指示用户确定第一家居物品以及对应的占位信息。

在本公开又一实施例中，计算模块44包括：

第七确定子模块443，用于基于至少一个房间的第一家居物品，确定剩余家居物品；

第八确定子模块444，用于确定剩余家居物品中至少一个选品与第一家居物品的相似度；

第二计算子模块445，用于计算相似度与剩余家居物品中至少一个选品的推荐度的乘积，得到至少一个选品的选择度；

第九确定子模块446，用于基于至少一个选品的选择度，确定剩余家居物品对应的推荐家居物品。

在本公开又一实施例中，第九确定子模块446包括：

第十确定子模块4462，用于将剩余家居物品的选择度值最高的至少一个选品确定为推荐家居物品；或者，

排序子模块4463，用于将剩余家居物品的至少一个选品按照选择度值进行排序，得到推荐列表，展示列表中选择度值最高的选品被置顶显示；

第二展示子模块4464，用于展示推荐列表；

第十一确定子模块4465，用于基于用户针对推荐列表触发的选择操作，确定推荐家居物品。

上述装置中各个单元的功能和作用的实现过程具体详见上述方法中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。

对于装置实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本公开方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

下面，参考图7来描述根据本公开实施例的电子设备，其中可以集成本公开实施例实现方法的装置。图7为本公开一示意性实施例提供的电子设备的结构图，如图7所示，电子设备7包括一个或多个处理器71、一个或多个计算机可读存储介质的存储器72，以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序。在执行存储器72的程序时，可以实现上述家居物品推荐方法。

具体的，在实际应用中，该电子设备还可以包括输入装置73、输出装置74等部件，这些组件通过总线系统和/或其他形式的连接机构(未示出)互连。本领域技术人员可以理解，图7中示出的电子设备的结构并不构成对该电子设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者某些部件，或者不同的部件布置。其中：

处理器71可以是中央处理单元(CPU)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其他形式的处理单元，通过运行或执行存储在存储器72内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器72内的数据，执行各种功能和处理数据，从而对该电子设备进行整体监控。

存储器72可以包括一个或多个计算机程序产品，计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。非易失性存储器例如可以包括只读存储器(ROM)、硬盘、闪存等。在计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令，处理器71可以运行程序指令，以实现上文的本公开的各个实施例的声源定位方法以及/或者其他期望的功能。在计算机可读存储介质中还可以存储诸如输入信号、信号分量、噪声分量等各种内容。

输入装置73可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆，光学或轨迹球信号输入。

输出装置74可以向外部输出各种信息，包括确定出的距离信息、方向信息等。该输出装置74可以包括例如显示器、扬声器、打印机、以及通信网络及其所连接的远程输出设备等等。

电子设备还可以包括给各个部件供电的电源，可以通过电源管理系统与处理器71逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电，以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。

当然，为了简化，图7中仅示出了该电子设备7中与本公开有关的组件中的一些，省略了诸如总线、输入/输出接口等等的组件。除此之外，根据具体应用情况，电子设备7还可以包括任何其他适当的组件。

除了上述方法和设备以外，本公开的实施例还可以是计算机程序产品，其包括计算机程序指令，计算机程序指令在被处理器运行时使得处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种实施例的声源定位方法中的步骤。

计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开实施例操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。

此外，本公开的实施例还可以是计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，计算机程序指令在被处理器运行时使得处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种实施例的声源定位方法中的步骤。

计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、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。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(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。

以上结合具体实施例描述了本公开的基本原理，但是，需要指出的是，在本公开中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制，不能认为这些优点、优势、效果等是本公开的各个实施例必须具备的。另外，上述公开的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用，而非限制，上述细节并不限制本公开为必须采用上述具体的细节来实现。

本说明书中各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似的部分相互参见即可。对于系统实施例而言，由于其与方法实施例基本对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

可能以许多方式来实现本公开的方法和装置。例如，可通过软件、硬件、固件或者软件、硬件、固件的任何组合来实现本公开的方法和装置。用于方法的步骤的上述顺序仅是为了进行说明，本公开的方法的步骤不限于以上具体描述的顺序，除非以其它方式特别说明。此外，在一些实施例中，还可将本公开实施为记录在记录介质中的程序，这些程序包括用于实现根据本公开的方法的机器可读指令。因而，本公开还覆盖存储用于执行根据本公开的方法的程序的记录介质。

本公开的描述是为了示例和描述起见而给出的，而并不是无遗漏的或者将本公开限于所公开的形式。很多修改和变化对于本领域的普通技术人员而言是显然的。选择和描述实施例是为了更好说明本公开的原理和实际应用，并且使本领域的普通技术人员能够理解本公开从而设计适于特定用途的带有各种修改的各种实施例。

Claims (18)

1.一种家居物品推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

获取用户的用户类型和房屋的户型结构数据；

输出用于提示用户输入参数数据的提示信息，所述参数数据的类型与所述用户的用户类型之间存在对应关系；

接收用户基于所述提示信息输入的参数数据；

基于所述户型结构数据和所述参数数据，计算得到推荐家居物品及对应的占位信息；

所述输出用于提示用户输入参数数据的提示信息，包括：

在所述用户类型为第一类型时，输出用于提示用户输入用户的个性化数据的提示信息，所述用户的个性化数据包括用户的个人偏好数据、家庭成员信息，所述个人偏好数据包括风格、色系、材质中的至少一项，所述第一类型为普通用户；

在所述用户类型为第二类型时，输出用于提示用户输入至少一个房间的第一家居物品以及对应的占位信息的提示信息，所述第二类型为设计师用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述用户类型为第一类型时，所述基于所述户型结构数据和所述参数数据，计算得到推荐家居物品及对应的占位信息，包括：

基于所述家庭成员信息和所述户型结构数据，确定家居物品列表及占位信息，所述家居物品列表中记录有为所述房屋配置的家居物品的名称；

基于所述个人偏好数据，确定所述家居物品列表中至少一个家居物品对应的推荐家居物品。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述个人偏好数据，确定所述家居物品列表中至少一个家居物品对应的推荐家居物品，包括：

基于所述个人偏好数据，确定所述家居物品列表中第一家居物品对应的推荐家居物品；

基于已确定的推荐家居物品，确定所述家居物品列表中剩余家居物品对应的推荐家居物品。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于已确定的推荐家居物品，确定所述家居物品列表中剩余家居物品对应的推荐家居物品，包括：

计算所述剩余家居物品中至少一个选品与所有已确定的推荐家居物品的相似度以及推荐度；

基于所述相似度与所述推荐度，确定所述剩余家居物品对应的推荐家居物品。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述用户类型为第二类型时，所述方法还包括：

接收所述用户触发的选中操作；

基于所述选中操作，确定所述至少一个房间。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述输出用于提示用户输入至少一个房间的第一家居物品以及对应的占位信息的提示信息，包括：

基于所述至少一个房间的房间参数，确定所述至少一个房间的推荐家居物品列表，所述推荐家居物品列表中记录有所述至少一个房间配置的推荐家居物品的名称；

展示所述推荐家居物品列表，用于指示所述用户确定所述第一家居物品以及对应的占位信息。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述户型结构数据和所述参数数据，计算得到推荐家居物品及对应的占位信息，包括：

基于所述至少一个房间的第一家居物品，确定剩余家居物品；

确定所述剩余家居物品中至少一个选品与所述第一家居物品的相似度；

计算所述相似度与所述剩余家居物品中至少一个选品的推荐度的乘积，得到所述至少一个选品的选择度；

基于所述至少一个选品的选择度，确定所述剩余家居物品对应的推荐家居物品。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述至少一个选品的选择度，确定所述剩余家居物品对应的推荐家居物品，包括：

将所述剩余家居物品的选择度最高的至少一个选品确定为所述推荐家居物品；或者，

将所述剩余家居物品的至少一个选品按照选择度进行排序，得到推荐列表，所述推荐列表中选择度最高的选品被置顶显示；

展示所述推荐列表；

基于所述用户针对推荐列表触发的选择操作，确定所述推荐家居物品。

9.一种家居物品推荐装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取用户的用户类型和房屋的户型结构数据；

输出模块，用于输出用于提示用户输入参数数据的提示信息，所述参数数据的类型与所述用户的用户类型之间存在对应关系；

第一接收模块，用于接收用户基于所述提示信息输入的参数数据；

计算模块，用于基于所述户型结构数据和所述参数数据，计算得到推荐家居物品及对应的占位信息；

所述输出模块包括：

第一输出子模块，用于在所述用户类型为第一类型时，输出用于提示用户输入用户的个性化数据的提示信息，所述用户的个性化数据包括用户的个人偏好数据、家庭成员信息，所述个人偏好数据包括风格、色系、材质中的至少一项，所述第一类型为房屋拥有者；

第二输出子模块，用于在所述用户类型为第二类型时，输出用于提示用户输入至少一个房间的第一家居物品以及对应的占位信息的提示信息，所述第二类型为设计师用户。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，在所述用户类型为第一类型时，所述计算模块包括：

第一确定子模块，用于基于所述家庭成员信息和所述户型结构数据，确定家居物品列表及占位信息，所述家居物品列表中记录有为所述房屋配置的家居物品的名称；

第二确定子模块，用于基于所述个人偏好数据，确定所述家居物品列表中至少一个家居物品对应的推荐家居物品。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述第二确定子模块包括：

第三确定子模块，用于基于所述个人偏好数据，确定所述家居物品列表中第一家居物品对应的推荐家居物品；

第四确定子模块，用于基于已确定的推荐家居物品，确定所述家居物品列表中剩余家居物品对应的推荐家居物品。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述第四确定子模块包括：

第一计算子模块，用于计算所述剩余家居物品中至少一个选品与所有已确定的推荐家居物品的相似度以及推荐度；

第五确定子模块，用于基于所述相似度与所述推荐度，确定所述剩余家居物品对应的推荐家居物品。

13.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，在所述用户类型为第二类型时，所述装置还包括：

第二接收模块，用于接收所述用户触发的选中操作；

确定模块，用于基于所述选中操作，确定所述至少一个房间。

14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述输出模块包括：

第六确定子模块，用于基于所述至少一个房间的房间参数，确定所述至少一个房间的推荐家居物品列表，所述推荐家居物品列表中记录有所述至少一个房间配置的推荐家居物品的名称；

第一展示子模块，用于展示所述推荐家居物品列表，用于指示所述用户确定所述第一家居物品以及对应的占位信息。

15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述计算模块包括：

第七确定子模块，用于基于所述至少一个房间的第一家居物品，确定剩余家居物品；

第八确定子模块，用于确定所述剩余家居物品中至少一个选品与所述第一家居物品的相似度；

第二计算子模块，用于计算所述相似度与所述剩余家居物品中至少一个选品的推荐度的乘积，得到所述至少一个选品的选择度；

第九确定子模块，用于基于所述至少一个选品的选择度，确定所述剩余家居物品对应的推荐家居物品。

16.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述第九确定子模块，包括：

第十确定子模块，用于将所述剩余家居物品的选择度最高的至少一个选品确定为所述推荐家居物品；或者，

排序子模块，用于将所述剩余家居物品的至少一个选品按照选择度进行排序，得到推荐列表，所述推荐列表中选择度最高的选品被置顶显示；

第二展示子模块，用于展示所述推荐列表；

第十一确定子模块，用于基于所述用户针对推荐列表触发的选择操作，确定所述推荐家居物品。

17.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述存储器中存储的计算机程序，且所述计算机程序被执行时，实现上述权利要求1-8任一所述的方法。

18.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时，实现上述权利要求1-8任一所述的方法。

Images