CN117952782A - 一种应用于家居设计协作管理的虚拟现实交互系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及家居设计领域，具体为一种应用于家居设计协作管理的虚拟现实交互系统及方法，包括对用户对家具的属性数据的偏向性进行分析；基于用户对各类家具的属性数据的偏向性，获取生成的家居设计图，获取用户的家居设计图选择记录，对各类家具之间搭配性进行分析，得到用户对应的家居搭配数据；基于家居搭配数据，对各份家居设计图中家具的家具属性关联性进行评估，得到用户的家具属性关联数据；获取用户在家居设计虚拟空间中对各个家具的评价数据，并结合用户对各类家具的各项家具属性的偏向性和家具属性关联数据，生成特征家居设计图并向用户进行推荐，对虚拟现实交互的家居设计协作进行智能管理。
Description
技术领域
本发明涉及家居设计领域，具体为一种应用于家居设计协作管理的虚拟现实交互系统及方法。
背景技术
家居设计协作管理是指在家居设计项目中，不同专业设计师、装饰师、建筑师等多个团队成员之间进行协作管理，用来保证项目的顺利进行，但是传统的家居设计协作管理却存在沟通不顺畅、效率低下、资源造成浪费等一系列问题。
虚拟现实交互技术运用于家居设计协作管理上，不仅仅可以让远程团队的成员通过虚拟环境进行实时沟通和协作，大大提高了沟通的效率，而且还能将设计的方案以三维形式向客户进行展示，并且传统的对客户的偏好进行获取，只是获取客户对单个家具的偏好程度再对客户进行推荐，可是家居设计中各个家具是个整体，各个家具之间可能会互相影响，传统的虚拟现实交互技术在实现过程中却忽略这方面的因素，这样不仅仅会浪费时间，而且还有可能会导致用户体验降低。
发明内容
本发明的目的在于提供一种应用于家居设计协作管理的虚拟现实交互系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种应用于家居设计协作管理的虚拟现实交互方法，方法包括：
步骤S100：从获取的各个历史应用日志记录中提取出用户的家居浏览数据，对用户对家具的属性数据的偏向性进行分析；
步骤S200：基于用户对各类家具的属性数据的偏向性，获取生成的家居设计图，获取用户的家居设计图选择记录，对各类家具之间搭配性进行分析，得到用户对应的家居搭配数据；
步骤S300：基于家居搭配数据，对各份家居设计图中家具的家具属性关联性进行评估，得到用户的家具属性关联数据；
步骤S400：获取用户在家居设计虚拟空间中对各个家具的评价数据，并结合用户对各类家具的各项家具属性的偏向性和家具属性关联数据，生成特征家居设计图并向用户进行推荐，对虚拟现实交互的家居设计协作进行智能管理。
进一步的，步骤S100包括：
步骤S101：从家居浏览数据中，提取出用户在家居线上平台内浏览的各个家具的各项家具属性的属性数据，并将其中家具类型相同的家具进行汇集，当两个相同类型的家具中存在任意一项家具属性的属性数据相同时，将属性数据所属的家具进行保留；
步骤S102：分别对各类家具，计算各项家具属性中各项属性数据的特征主属性值，
其中，第a项家具属性中第b项属性数据的特征主属性值，为含有第a项家具
属性中第b项属性数据的家具的总个数，含有第a项家具属性的家具的总个数；
步骤S103：当第a项家具属性中第b项属性数据的特征主属性值，在第a项家具属性的各项属性数据的特征主属性值中为最大值，将第b项属性数据作为第a项家具属性的用户偏向属性数据；
步骤S104：对用户各个家具类型的各项家具属性的用户偏向属性数据进行获取并汇集，得到用户的家具属性偏向数据。
进一步的，步骤S200包括：
步骤S201：基于用户对各类家具的各项家具属性的用户偏向属性数据，从各个历史应用日志记录中，随机选取出若干个含有用户偏向属性数据的家具，并向用户进行推荐，获取用户对家具的选择记录，并从中提取出用户标记的家具；
步骤S202：获取用户的家居设计风格信息和家居类型信息，对用户的各个标记的家具进行分组，并生成相应的家居设计图，其中，家居设计图中包含各个家具的家具类型信息和家具属性信息，获取用户的家居设计图选择记录，将用户选择的家居设计图进行保留；
步骤S203：获取各份家居设计图中各个家具的家居类型和各项属性数据，并从中
随机选取某一份家居设计图记为标记家居设计图，计算各份家居设计图中各类家具的标记
属性差异值，其中，第份家居设计图中第类家具的标记属性差异值，表示
标记家居设计图中第类家具的各项家具属性的总项数；表示第份家居设计图与标记
家居设计图中，第类家具内的各项家具属性的属性数据之间属性数据不相同的家具属性
的总项数；
步骤S204：分别对各类家具之间的家具相关值进行计算，其中，第r类家具与第Q类
家具之间的家具相关值，为第份家居设计图中的第类家具的
标记属性差异值，为份家居设计图中的第类家具的标记属性差异值，为生成的家居
设计图总个数；
步骤S205：将任意的两两不同家具类型之间的家具相关值，与预设的家具相关值阈值进行比较，将家具相关值大于家具相关值阈值的两两不同家具类型，作为互相搭配的家具类型，获取互相搭配的家具类型并进行汇集，得到用户的家居搭配数据；
上述步骤中先随机选取出某一个家居设计图作为标记家居设计图，是为了确保数据的来源不是人为刻意设定的，保证了数据来源的准确性，并且计算不同类型家具之间的家具相关值，是因为如果在某一个家居设计图中某一类家具的标记属性差异值，与这个家居设计图中另一类家具的标记属性差异值越小，表明在这个家居设计图中某一类家具，与这个家居设计图中另一类家具变化很同步，有很大概率是互相关联、互相搭配，对不同类型家具之间的关联性进行判断，使得在后续对家居设计过程中家具选择过程中更加合理、科学。
进一步的，步骤S300包括：
步骤S301：从家居设计图中随机选取某一个家居设计图，作为对照家居设计图，对
对照家居设计图中，互相搭配的家具类型的家具之间的家具属性进行属性数据评估，得到
不同家具类型中家具属性对应的特征对照家居设计图，其中，当对照家居设计图与标记家
居设计图中，存在互为搭配家具类型的第L类家具的第项家具属性的属性数据，与第h类家
具的第项家具属性的属性数据分别相同时，判定对照家居设计图为第L类家具的第项家
具属性与第h类家具的第项家具属性的特征对照家居设计图；
步骤S302：计算各类家具中不同项家具属性之间的家具属性关联值，其中，第h类
家具的第项家具属性和第L类家具的第项家具属性的家具属性关联值；
表示第L类家具的第项家具属性和第h类家具的第项家具属性对应的特征对照家居设计
图的总个数；为各个对照家居设计图与标记家居设计图中，第h类家具的第项家具属性
的属性数据相同的对照家居设计图的总个数；为各个对照家居设计图与标记家居设计图
中，第L类家具的第项家具属性的家具属性相同的对照家居设计图的总个数；
步骤S303：对互相搭配的家具类型的各项家具属性进行关联性评估，得到用户的家具属性关联数据，具体关联性评估过程为，设置家具属性关联值阈值，将两两不同家具类型中任意的两项家具属性之间的家具属性关联值，与预设的家具属性关联值阈值进行比较，当两项家具属性的家具属性关联值大于家具属性关联值阈值，判定两两不同家具类型的两项家具属性之间存在关联性。
进一步的，步骤S400包括：
步骤S401：对用户的各份家居设计图分别进行虚拟现实建模，得到各份家居设计图对应的家居虚拟现实空间，当用户使用虚拟现实设备进入各份家居设计图对应的家居虚拟现实空间，从获取的用户对家居虚拟现实空间中各个家具的评价数据中，提取出各个家居虚拟现实空间对应的标记家具；
步骤S402：从家居搭配数据中提取出与标记家具互为搭配家具的家具，并结合用户对各类家具的用户偏向属性数据，从家居线上平台中选取出相应的家具，再根据家具属性关联数据，对家居线上平台上家具进行进一步筛选，得到目标家具；
步骤S403：获取各个标记家具的目标家具，将各份家居设计图内的标记家具替换成目标家具，生成特征家居设计图并向用户进行推荐，当特征家居设计图被用户选择时，将特征家居设计图转化为家居设计虚拟空间，并对虚拟现实交互的家居设计协作进行智能管理。
为了更好的实现上述方法还提出了虚拟现实交互系统，交互系统包括家具属性偏向数据模块、家居搭配数据模块、家具属性关联模块、智能管理模块；
家具属性偏向数据模块，用于对用户对家具的属性数据的偏向性进行分析；
家居搭配数据模块，用于对各类家具之间搭配性进行分析，得到用户对应的家居搭配数据；
家具属性关联模块，用于对各份家居设计图中家具的家具属性之间的家具属性关联性进行评估，得到用户的家具属性关联数据；
智能管理模块，用于对用户在家居设计虚拟空间中，对各个家具的评价数据进行获取，并对虚拟现实交互的家居设计协作进行智能管理。
进一步的，家具属性偏向数据模块包括特征主属性值单元、家具属性偏向数据单元；
特征主属性值单元，用于根据不同家具所属类型，计算各项家具属性中各项属性数据的特征主属性值；
家具属性偏向数据单元，用于对用户各类家具的各项家具属性的用户偏向属性数据进行获取并汇集，得到用户的家具属性偏向数据。
进一步的，家居搭配数据模块包括家具相关值单元、家居搭配数据单元；
家具相关值单元，用于对各份家居设计图中的各类家具的标记属性差异值进行获取，对各类家具之间的家具相关值进行计算；
家居搭配数据单元，用于对各类家具之间的家具搭配性进行分析，获得互相搭配的家具类型并汇集，得到用户的家居搭配数据。
进一步的，家具属性关联模块包括家具属性关联值单元、家具属性关联单元；
家具属性关联值单元，用于对各类家具中不同项家具属性之间的家具属性关联值进行计算；
家具属性关联单元，用于对互相搭配的家具类型的各项家具属性进行关联性评估，得到用户的家具属性关联数据。
进一步的，智能管理模块包括智能管理单元；
智能管理单元，用于对各个标记家具的目标家具进行获取，将家居设计虚拟空间内的标记家具替换成目标家具，并将生成特征家居设计图向用户进行推荐，当特征家居设计图被用户选择时，将特征家居设计图转化为家居设计虚拟空间，并对虚拟现实交互的家居设计协作进行智能管理。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明可以对用户的偏好进行分析，从而得到用户对家具的具体偏好，并且考虑了家居设计中不同家具之间可能会互相影响，获取存在互相影响的搭配家具，当用户对家居设计图中某个家居不感兴趣时，可以在不影响家居整体设计的情况下，选出最合适进行替换的家具，并生成新的家居设计图向用户进行推荐，大大增加了用户对家居设计的满意度。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明一种应用于家居设计协作管理的虚拟现实交互系统及方法的方法流程图；
图2是本发明一种应用于家居设计协作管理的虚拟现实交互系统及方法的模块示意图。
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做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。
请参阅图1-图2，本发明提供技术方案：一种应用于家居设计协作管理的虚拟现实交互方法，方法包括：
步骤S100：从获取的各个历史应用日志记录中提取出用户的家居浏览数据，对用户对家具的属性数据的偏向性进行分析；
例如，各项家具属性包括家具的颜色属性、家具的高度属性等，家具的各项家具属性的家具属性数据包括家具的颜色属性为黄色、家具的高度为30厘米等；
其中，步骤S100包括：
步骤S101：从家居浏览数据中，提取出用户在家居线上平台内浏览的各个家具的各项家具属性的属性数据，并将其中家具类型相同的家具进行汇集，当两个相同类型的家具中存在任意一项家具属性的属性数据相同时，将属性数据所属的家具进行保留；
步骤S102：分别对各类家具，计算各项家具属性中各项属性数据的特征主属性值，
其中，第a项家具属性中第b项属性数据的特征主属性值，为含有第a项家具
属性中第b项属性数据的家具的总个数，含有第a项家具属性的家具的总个数；
步骤S103：当第a项家具属性中第b项属性数据的特征主属性值，在第a项家具属性的各项属性数据的特征主属性值中为最大值，将第b项属性数据作为第a项家具属性的用户偏向属性数据；
步骤S104：对用户各个家具类型的各项家具属性的用户偏向属性数据进行获取并汇集，得到用户的家具属性偏向数据；
步骤S200：基于用户对各类家具的属性数据的偏向性，获取生成的家居设计图，获取用户的家居设计图选择记录，对各类家具之间搭配性进行分析，得到用户对应的家居搭配数据；
其中，步骤S200包括：
步骤S201：基于用户对各类家具的各项家具属性的用户偏向属性数据，从各个历史应用日志记录中，随机选取出若干个含有用户偏向属性数据的家具，并向用户进行推荐，获取用户对家具的选择记录，并从中提取出用户标记的家具；
步骤S202：获取用户的家居设计风格信息和家居类型信息，对用户的各个标记的家具进行分组，并生成相应的家居设计图，其中，家居设计图中包含各个家具的家具类型信息和家具属性信息，获取用户的家居设计图选择记录，将用户选择的家居设计图进行保留；
步骤S203：获取各份家居设计图中各个家具的家居类型和各项属性数据，并从中
随机选取某一份家居设计图记为标记家居设计图，计算各份家居设计图中各类家具的标记
属性差异值，其中，第份家居设计图中第类家具的标记属性差异值，表示
标记家居设计图中第类家具的各项家具属性的总项数；表示第份家居设计图与标记
家居设计图中，第类家具内的各项家具属性的属性数据之间属性数据不相同的家具属性
的总项数；
例如，标记家居设计图中第类家具的各项家具属性的总项数的总项数为30；第
份家居设计图与标记家居设计图中，第类家具内的各项家具属性的家具属性数据之间家
具属性数据不相同的家具属性的总项数为25；计算第份家居设计图中第类家具的标记
属性差异值；
步骤S204：分别对各类家具之间的家具相关值进行计算，其中，第r类家具与第Q类
家具之间的家具相关值，为第份家居设计图中的第类家具的
标记属性差异值，为份家居设计图中的第类家具的标记属性差异值，为生成的家居
设计图总个数；
步骤S205：将任意的两两不同家具类型之间的家具相关值，与预设的家具相关值阈值进行比较，将家具相关值大于家具相关值阈值的两两不同家具类型，作为互相搭配的家具类型，获取互相搭配的家具类型并进行汇集，得到用户的家居搭配数据；
步骤S300：基于家居搭配数据，对各份家居设计图中家具的家具属性关联性进行评估，得到用户的家具属性关联数据；
其中，步骤S300包括：
步骤S301：从家居设计图中随机选取某一个家居设计图，作为对照家居设计图，对
对照家居设计图中，互相搭配的家具类型的家具之间的家具属性进行属性数据评估，得到
不同家具类型中家具属性对应的特征对照家居设计图，其中，当对照家居设计图与标记家
居设计图中，存在互为搭配家具类型的第L类家具的第项家具属性的属性数据，与第h类家
具的第项家具属性的属性数据分别相同时，判定对照家居设计图为第L类家具的第项家
具属性与第h类家具的第项家具属性的特征对照家居设计图；
步骤S302：计算各类家具中不同项家具属性之间的家具属性关联值，其中，第h类
家具的第项家具属性和第L类家具的第项家具属性的家具属性关联值；
表示第L类家具的第项家具属性和第h类家具的第项家具属性对应的特征对照家居设计
图的总个数；为各个对照家居设计图与标记家居设计图中，第h类家具的第项家具属性
的属性数据相同的对照家居设计图的总个数；为各个对照家居设计图与标记家居设计图
中，第L类家具的第项家具属性的家具属性相同的对照家居设计图的总个数；
例如，第1类家具的第项家具属性，与第3类家具的第项家具属性的特征对照家
居设计图的总个数为20个；各个对照家居设计图与标记家居设计图中，第3类家具的第项家具属性的属性数据相同的对照家居设计图的总个数为60个；各个对照家居设计图
与标记家居设计图中，第1类家具的第项家具属性的家具属性相同的对照家居设计图的总
个数为100个；计算第3类家具的第项家具属性和第1类家具的第项家具属性的家具属
性关联值0.25；
步骤S303：对互相搭配的家具类型的各项家具属性进行关联性评估，得到用户的家具属性关联数据，具体关联性评估过程为，设置家具属性关联值阈值，将两两不同家具类型中任意的两项家具属性之间的家具属性关联值，与预设的家具属性关联值阈值进行比较，当两项家具属性的家具属性关联值大于家具属性关联值阈值，判定两两不同家具类型的两项家具属性之间存在关联性；
步骤S400：获取用户在家居设计虚拟空间中对各个家具的评价数据，并结合用户对各类家具的各项家具属性的偏向性和家具属性关联数据，生成特征家居设计图并向用户进行推荐，对虚拟现实交互的家居设计协作进行智能管理；
其中，步骤S400包括：
步骤S401：对用户的各份家居设计图分别进行虚拟现实建模，得到各份家居设计图对应的家居虚拟现实空间，当用户使用虚拟现实设备进入各份家居设计图对应的家居虚拟现实空间，从获取的用户对家居虚拟现实空间中各个家具的评价数据中，提取出各个家居虚拟现实空间对应的标记家具；
步骤S402：从家居搭配数据中提取出与标记家具互为搭配家具的家具，并结合用户对各类家具的用户偏向属性数据，从家居线上平台中选取出相应的家具，再根据家具属性关联数据，对家居线上平台上家具进行进一步筛选，得到目标家具；
步骤S403：获取各个标记家具的目标家具，将各份家居设计图内的标记家具替换成目标家具，生成特征家居设计图并向用户进行推荐，当特征家居设计图被用户选择时，将特征家居设计图转化为家居设计虚拟空间，并对虚拟现实交互的家居设计协作进行智能管理；
为了更好的实现上述方法还提出了虚拟现实交互系统，交互系统包括家具属性偏向数据模块、家居搭配数据模块、家具属性关联模块、智能管理模块；
家具属性偏向数据模块，用于对用户对家具的属性数据的偏向性进行分析；
家居搭配数据模块，用于对各类家具之间搭配性进行分析，得到用户对应的家居搭配数据；
家具属性关联模块，用于对各份家居设计图中家具的家具属性之间的家具属性关联性进行评估，得到用户的家具属性关联数据；
智能管理模块，用于对用户在家居设计虚拟空间中，对各个家具的评价数据进行获取，并对虚拟现实交互的家居设计协作进行智能管理；
其中，家具属性偏向数据模块包括特征主属性值单元、家具属性偏向数据单元；
特征主属性值单元，用于根据不同家具所属类型，计算各项家具属性中各项属性数据的特征主属性值；
家具属性偏向数据单元，用于对用户各类家具的各项家具属性的用户偏向属性数据进行获取并汇集，得到用户的家具属性偏向数据；
其中，家居搭配数据模块包括家具相关值单元、家居搭配数据单元；
家具相关值单元，用于对各份家居设计图中的各类家具的标记属性差异值进行获取，对各类家具之间的家具相关值进行计算；
家居搭配数据单元，用于对各类家具之间的家具搭配性进行分析，获得互相搭配的家具类型并汇集，得到用户的家居搭配数据；
其中，家具属性关联模块包括家具属性关联值单元、家具属性关联单元；
家具属性关联值单元，用于对各类家具中不同项家具属性之间的家具属性关联值进行计算；
家具属性关联单元，用于对互相搭配的家具类型的各项家具属性进行关联性评估，得到用户的家具属性关联数据；
其中，智能管理模块包括智能管理单元；
智能管理单元，用于对各个标记家具的目标家具进行获取，将家居设计虚拟空间内的标记家具替换成目标家具，并将生成特征家居设计图向用户进行推荐，当特征家居设计图被用户选择时，将特征家居设计图转化为家居设计虚拟空间，并对虚拟现实交互的家居设计协作进行智能管理。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种应用于家居设计协作管理的虚拟现实交互方法，其特征在于，所述方法包括：
步骤S100：从获取的各个历史应用日志记录中提取出用户的家居浏览数据，对用户对家具的属性数据的偏向性进行分析；
步骤S200：基于用户对各类家具的属性数据的偏向性，获取生成的家居设计图，获取用户的家居设计图选择记录，对各类家具之间搭配性进行分析，得到用户对应的家居搭配数据；
步骤S300：基于家居搭配数据，对各份家居设计图中家具的家具属性关联性进行评估，得到用户的家具属性关联数据；
步骤S400：获取用户在家居设计虚拟空间中对各个家具的评价数据，并结合用户对各类家具的各项家具属性的偏向性和家具属性关联数据，生成特征家居设计图并向用户进行推荐，对虚拟现实交互的家居设计协作进行智能管理。
2.根据权利要求1所述的一种应用于家居设计协作管理的虚拟现实交互方法，其特征在于，所述步骤S100包括：
步骤S101：从家居浏览数据中，提取出用户在家居线上平台内浏览的各个家具的各项家具属性的属性数据，并将其中家具类型相同的家具进行汇集，当两个相同类型的家具中存在任意一项家具属性的属性数据相同时，将所述属性数据所属的家具进行保留；
步骤S102：分别对各类家具，计算各项家具属性中各项属性数据的特征主属性值，其中，第a项家具属性中第b项属性数据的特征主属性值，/>为含有第a项家具属性中第b项属性数据的家具的总个数，/>含有第a项家具属性的家具的总个数；
步骤S103：当第a项家具属性中第b项属性数据的特征主属性值，在第a项家具属性的各项属性数据的特征主属性值中为最大值，将第b项属性数据作为第a项家具属性的用户偏向属性数据；
步骤S104：对用户各个家具类型的各项家具属性的用户偏向属性数据进行获取并汇集，得到用户的家具属性偏向数据。
3.根据权利要求2所述的一种应用于家居设计协作管理的虚拟现实交互方法，其特征在于，所述步骤S200包括：
步骤S201：基于用户对各类家具的各项家具属性的用户偏向属性数据，从各个历史应用日志记录中，随机选取出若干个含有用户偏向属性数据的家具，并向用户进行推荐，获取用户对家具的选择记录，并从中提取出用户标记的家具；
步骤S202：获取用户的家居设计风格信息和家居类型信息，对用户的各个标记的家具进行分组，并生成相应的家居设计图，其中，所述家居设计图中包含各个家具的家具类型信息和家具属性信息，获取用户的家居设计图选择记录，将用户选择的家居设计图进行保留；
步骤S203：获取各份家居设计图中各个家具的家居类型和各项属性数据，并从中随机选取某一份家居设计图记为标记家居设计图，计算各份家居设计图中各类家具的标记属性差异值，其中，第份家居设计图中第/>类家具的标记属性差异值/>，/>表示标记家居设计图中第/>类家具的各项家具属性的总项数；/>表示第/>份家居设计图与标记家居设计图中，第/>类家具内的各项家具属性的属性数据之间属性数据不相同的家具属性的总项数；
步骤S204：分别对各类家具之间的家具相关值进行计算，其中，第r类家具与第Q类家具之间的家具相关值，/>为第/>份家居设计图中的第/>类家具的标记属性差异值，/>为/>份家居设计图中的第/>类家具的标记属性差异值，/>为生成的家居设计图总个数；
步骤S205：将任意的两两不同家具类型之间的家具相关值，与预设的家具相关值阈值进行比较，将家具相关值大于家具相关值阈值的两两不同家具类型，作为互相搭配的家具类型，获取互相搭配的家具类型并进行汇集，得到用户的家居搭配数据。
4.根据权利要求3所述的一种应用于家居设计协作管理的虚拟现实交互方法，其特征在于，所述步骤S300包括：
步骤S301：从家居设计图中随机选取某一个家居设计图，作为对照家居设计图，对对照家居设计图中，互相搭配的家具类型的家具之间的家具属性进行属性数据评估，得到不同家具类型中家具属性对应的特征对照家居设计图，其中，当对照家居设计图与标记家居设计图中，存在互为搭配家具类型的第L类家具的第项家具属性的属性数据，与第h类家具的第/>项家具属性的属性数据分别相同时，判定对照家居设计图为第L类家具的第/>项家具属性与第h类家具的第/>项家具属性的特征对照家居设计图；
步骤S302：计算各类家具中不同项家具属性之间的家具属性关联值，其中，第h类家具的第项家具属性和第L类家具的第/>项家具属性的家具属性关联值/>；/>表示第L类家具的第/>项家具属性和第h类家具的第/>项家具属性对应的特征对照家居设计图的总个数；/>为各个对照家居设计图与标记家居设计图中，第h类家具的第/>项家具属性的属性数据相同的对照家居设计图的总个数；/>为各个对照家居设计图与标记家居设计图中，第L类家具的第/>项家具属性的家具属性相同的对照家居设计图的总个数；
步骤S303：对互相搭配的家具类型的各项家具属性进行关联性评估，得到用户的家具属性关联数据，具体关联性评估过程为，设置家具属性关联值阈值，将两两不同家具类型中任意的两项家具属性之间的家具属性关联值，与预设的家具属性关联值阈值进行比较，当所述两项家具属性的家具属性关联值大于家具属性关联值阈值，判定所述两两不同家具类型的所述两项家具属性之间存在关联性。
5.根据权利要求4所述的一种应用于家居设计协作管理的虚拟现实交互方法，其特征在于，所述步骤S400包括：
步骤S401：对用户的各份家居设计图分别进行虚拟现实建模，得到各份家居设计图对应的家居虚拟现实空间，当用户使用虚拟现实设备进入各份家居设计图对应的家居虚拟现实空间，从获取的用户对家居虚拟现实空间中各个家具的评价数据中，提取出各个家居虚拟现实空间对应的标记家具；
步骤S402：从家居搭配数据中提取出与标记家具互为搭配家具的家具，并结合用户对各类家具的用户偏向属性数据，从家居线上平台中选取出相应的家具，再根据家具属性关联数据，对家居线上平台上家具进行进一步筛选，得到目标家具；
步骤S403：获取各个标记家具的目标家具，将各份家居设计图内的标记家具替换成目标家具，生成特征家居设计图并向用户进行推荐，当特征家居设计图被用户选择时，将特征家居设计图转化为家居设计虚拟空间，并对虚拟现实交互的家居设计协作进行智能管理。
6.应用权利要求1-5中任意一项所述的一种应用于家居设计协作管理的虚拟现实交互方法的虚拟现实交互系统，其特征在于，所述交互系统包括家具属性偏向数据模块、家居搭配数据模块、家具属性关联模块、智能管理模块；
所述家具属性偏向数据模块，用于对用户对家具的属性数据的偏向性进行分析；
所述家居搭配数据模块，用于对各类家具之间搭配性进行分析，得到用户对应的家居搭配数据；
所述家具属性关联模块，用于对各份家居设计图中家具的家具属性之间的家具属性关联性进行评估，得到用户的家具属性关联数据；
所述智能管理模块，用于对用户在家居设计虚拟空间中，对各个家具的评价数据进行获取，并对虚拟现实交互的家居设计协作进行智能管理。
7.根据权利要求6所述的虚拟现实交互系统，其特征在于，所述家具属性偏向数据模块包括特征主属性值单元、家具属性偏向数据单元；
所述特征主属性值单元，用于根据不同家具所属类型，计算各项家具属性中各项属性数据的特征主属性值；
所述家具属性偏向数据单元，用于对用户各类家具的各项家具属性的用户偏向属性数据进行获取并汇集，得到用户的家具属性偏向数据。
8.根据权利要求6所述的虚拟现实交互系统，其特征在于，所述家居搭配数据模块包括家具相关值单元、家居搭配数据单元；
所述家具相关值单元，用于对各份家居设计图中的各类家具的标记属性差异值进行获取，对各类家具之间的家具相关值进行计算；
所述家居搭配数据单元，用于对各类家具之间的家具搭配性进行分析，获得互相搭配的家具类型并汇集，得到用户的家居搭配数据。
9.根据权利要求6所述的虚拟现实交互系统，其特征在于，所述家具属性关联模块包括家具属性关联值单元、家具属性关联单元；
所述家具属性关联值单元，用于对各类家具中不同项家具属性之间的家具属性关联值进行计算；
所述家具属性关联单元，用于对互相搭配的家具类型的各项家具属性进行关联性评估，得到用户的家具属性关联数据。
10.根据权利要求6所述的虚拟现实交互系统，其特征在于，所述智能管理模块包括智能管理单元；
所述智能管理单元，用于对各个标记家具的目标家具进行获取，将家居设计虚拟空间内的标记家具替换成目标家具，并将生成特征家居设计图向用户进行推荐，当特征家居设计图被用户选择时，将特征家居设计图转化为家居设计虚拟空间，并对虚拟现实交互的家居设计协作进行智能管理。
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