JP6228307B2 - オンライン製品を推薦するための方法及びシステム - Google Patents
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Description
本出願は、2013年8月26日に出願され発明の名称を「A METHOD AND DEVICE FOR RECOMMENDING ONLINE PRODUCTS(オンライン製品を推薦するための方法及びデバイス)」とする中国特許出願第201310376347.1号の優先権を主張する。該出願は、あらゆる目的のために、参照によって本明細書に組み込まれる。
[適用例1]
オンライン製品を推薦するための方法であって、
照会製品画像の主製品ゾーンを特定することと、
前記主製品ゾーンを複数の局所ゾーンに分割することと、
各局所ゾーンから色特徴を抽出することと、
各局所ゾーンの前記色特徴に基づいて、前記照会製品画像と共通の特性を共有している候補推薦製品画像を探すことと、
見つかった前記候補推薦製品画像のなかから、色整合の観点から前記照会製品画像に類似している製品画像を照合することと、
整合した前記製品画像を推薦製品画像と見なすことと、
を備える方法。
[適用例2]
適用例1に記載のオンライン製品を推薦するための方法であって、更に、
ワード頻度に基づいて、前記製品画像についての逆索引を確立することであって、
前記主製品ゾーンは高次元ベクトルで構成され、
各次元のベクトルが一ワード頻度に対応し、
前記各次元におけるベクトルの確率分布が定量化される、
ことを備える方法。
[適用例3]
適用例2に記載のオンライン製品を推薦するための方法であって、
前記照会製品画像と共通の特性を共有している候補推薦製品画像を探すことは、
照会製品画像Pのワード頻度及び推薦可能製品画像Qのワード頻度で構成された2つの高次元ベクトルによって形成される、高次元空間における角度のコサインに基づいて、前記照会製品画像Pと前記推薦可能製品画像Qとの類似性を計算するために、前記照会製品画像P内に出現するワード頻度に対応する逆索引のエントリにアクセスすることと、
Mを2以上の整数とし、前記計算された結果から、上位から順に既定数M個の推薦可能製品画像を候補推薦製品画像として選択することと、
を含む、方法。
[適用例4]
適用例3に記載のオンライン製品を推薦するための方法であって、
前記照会製品画像Pと前記推薦可能製品画像Qとの類似性を計算することは、
[適用例5]
適用例3に記載のオンライン製品を推薦するための方法であって、
色整合の観点から前記照会製品画像に類似している製品画像を照合することは、
一度に前記候補推薦製品画像の1つに対して整合計算を実施することと、
前記1つの候補推薦製品画像及び前記照会製品画像によって共有されている主要色相に基づいて、これらの色間隔に関する前記照合されている2画像間の差を減少させることと、
各候補推薦製品画像Q及び前記照会製品画像についての色整合類似性であるcolorsim(P,Q)を得るために、前記1つの候補推薦製品画像及び前記照会製品画像の細部又は異なる色部分に基づいて、これらの色間隔に関する前記照合されている2画像間の差を強化することと、
1)Nを2以上の整数とし、前記候補推薦製品画像のなかから、類似性が高い順に既定数N個の製品画像を取得し、前記既定数N個の製品画像を色整合の観点から前記照会製品画像に類似している推薦製品画像と見なすことと、及び2)前記候補推薦製品画像のなかから、前記照会製品画像との類似性が既定の類似性閾値を超える製品画像を選択し、前記製品画像を推薦製品画像と見なすこと、のいずれかを実施することと、
を含む、方法。
[適用例6]
適用例5に記載のオンライン製品を推薦するための方法であって、
各候補推薦製品画像と前記照会製品画像Pとの色整合類似性であるcolorsim(P、Q)を得ることは、
[適用例7]
オンライン製品を推薦するためのシステムであって、
少なくとも1つのプロセッサと、
前記少なくとも1つのプロセッサに接続され、前記少なくとも1つのプロセッサに命令を提供するように構成されたメモリと、
を備え、
前記少なくとも1つのプロセッサは、
照会製品画像の主製品ゾーンを特定することと、
前記主製品ゾーンを複数の局所ゾーンに分割することと、
各局所ゾーンから色特徴を抽出することと、
各局所ゾーンの前記色特徴に基づいて、前記照会製品画像と共通の特性を共有している候補推薦製品画像を探すことと、
見つかった前記候補推薦製品画像のなかから、色整合の観点から前記照会製品画像に類似している製品画像を照合することと、
整合した前記製品画像を推薦製品画像と見なすことと、
を行うように構成される、システム。
[適用例8]
適用例7に記載のオンライン製品を推薦するためのシステムであって、
前記照会製品画像と共通の特性を共有している候補推薦製品画像を探すことは、
照会製品画像Pのワード頻度及び推薦可能製品画像Qのワード頻度で構成された2つの高次元ベクトルによって形成される、高次元空間における角度のコサインに基づいて、前記照会製品画像Pと前記推薦可能製品画像Qとの類似性を計算するために、前記照会製品画像P内に出現するワード頻度に対応する逆索引のエントリにアクセスすることと、
Mを2以上の整数とし、前記計算された結果から、上位から順に既定数M個の推薦可能製品画像を候補推薦製品画像として選択することと、
を含む、システム。
[適用例9]
適用例8に記載のオンライン製品を推薦するためのシステムであって、
前記照会製品画像Pと前記推薦可能製品画像Qとの類似性を計算することは、
[適用例10]
適用例8に記載のオンライン製品を推薦するためのシステムであって、
色整合の観点から前記照会製品画像に類似している製品画像を照合することは、
一度に前記候補推薦製品画像の1つに対して整合計算を実施することと、
前記1つの候補推薦製品画像及び前記照会製品画像によって共有されている主要色相に基づいて、これらの色間隔に関する前記照合されている2画像間の差を減少させることと、
各候補推薦製品画像Q及び前記照会製品画像についての色整合類似性であるcolorsim(P,Q)を得るために、前記1つの候補推薦製品画像及び前記照会製品画像の細部又は異なる色部分に基づいて、これらの色間隔に関する前記照合されている2画像間の差を強化することと、
1)Nを2以上の整数とし、前記候補推薦製品画像のなかから、類似性が高い順に既定数N個の製品画像を取得し、前記既定数N個の製品画像を色整合の観点から前記照会製品画像に類似している推薦製品画像と見なすことと、及び2)前記候補推薦製品画像のなかから、前記照会製品画像との類似性が既定の類似性閾値を超える製品画像を選択し、前記製品画像を推薦製品画像と見なすこと、のいずれかを実施することと、
を含む、システム。
[適用例11]
適用例10に記載のオンライン製品を推薦するためのシステムであって、
各候補推薦製品画像と前記照会製品画像Pとの色整合類似性であるcolorsim(P、Q)は、
[適用例12]
有体の非一時的なコンピュータ読み取り可能ストレージ媒体に盛り込まれた、オンライン製品を推薦するためのコンピュータプログラム製品であって、
照会製品画像の主製品ゾーンを特定するためのコンピュータ命令と、
前記主製品ゾーンを複数の局所ゾーンに分割するためのコンピュータ命令と、
各局所ゾーンから色特徴を抽出するためのコンピュータ命令と、
各局所ゾーンの前記色特徴に基づいて、前記照会製品画像と共通の特性を共有している候補推薦製品画像を探すためのコンピュータ命令と、
見つかった前記候補推薦製品画像のなかから、色整合の観点から前記照会製品画像に類似している製品画像を照合するためのコンピュータ命令と、
整合した前記製品画像を推薦製品画像と見なすためのコンピュータ命令と、
を備えるコンピュータプログラム製品。
[適用例13]
適用例12に記載のオンライン製品を推薦するためのコンピュータプログラム製品であって、
前記照会製品画像と共通の特性を共有している候補推薦製品画像を探すことは、
照会製品画像Pのワード頻度及び推薦可能製品画像Qのワード頻度で構成された2つの高次元ベクトルによって形成される、高次元空間における角度のコサインに基づいて、前記照会製品画像Pと前記推薦可能製品画像Qとの類似性を計算するために、前記照会製品画像P内に出現するワード頻度に対応する逆索引のエントリにアクセスすることと、
Mを2以上の整数とし、前記計算された結果から、上位から順に既定数M個の推薦可能製品画像を候補推薦製品画像として選択することと、
を含む、コンピュータプログラム製品。
[適用例14]
適用例13に記載のオンライン製品を推薦するためのコンピュータプログラム製品であって、
前記照会製品画像Pと前記推薦可能製品画像Qとの類似性を計算することは、
[適用例15]
適用例13に記載のオンライン製品を推薦するためのコンピュータプログラム製品であって、
色整合の観点から前記照会製品画像に類似している製品画像を照合することは、
一度に前記候補推薦製品画像の1つに対して整合計算を実施することと、
前記1つの候補推薦製品画像及び前記照会製品画像によって共有されている主要色相に基づいて、これらの色間隔に関する前記照合されている2画像間の差を減少させることと、
各候補推薦製品画像Q及び前記照会製品画像についての色整合類似性であるcolorsim(P,Q)を得るために、前記1つの候補推薦製品画像及び前記照会製品画像の細部又は異なる色部分に基づいて、これらの色間隔に関する前記照合されている2画像間の差を強化することと、
1)Nを2以上の整数とし、前記候補推薦製品画像のなかから、類似性が高い順に既定数N個の製品画像を取得し、前記既定数N個の製品画像を色整合の観点から前記照会製品画像に類似している推薦製品画像と見なすことと、及び2)前記候補推薦製品画像のなかから、前記照会製品画像との類似性が既定の類似性閾値を超える製品画像を選択し、前記製品画像を推薦製品画像と見なすこと、のいずれかを実施することと、
を含む、コンピュータプログラム製品。
[適用例16]
適用例15に記載のオンライン製品を推薦するためのコンピュータプログラム製品であって、
各候補推薦製品画像と前記照会製品画像Pとの色整合類似性であるcolorsim(P、Q)を得ることは、
Claims (15)
- プロセッサとメモリとを備えるコンピュータの前記プロセッサが、オンライン製品を推薦するために実行する方法であって、前記プロセッサが、
前記メモリに記憶された照会製品画像の主製品ゾーンを特定することと、
前記主製品ゾーンを複数の局所ゾーンに分割することと、
各局所ゾーンから色特徴を抽出することと、
各局所ゾーンの前記色特徴に基づいて、前記照会製品画像と共通の特性を共有している候補推薦製品画像を探すことと、
見つかった前記候補推薦製品画像のなかから、色整合の観点から前記照会製品画像に類似している製品画像を照合することと、
整合した前記製品画像を推薦製品画像と見なすことと、
ワード頻度に基づいて、前記製品画像についての逆索引を確立することと、
を備え、
前記主製品ゾーンは複数の高次元ベクトルで構成され、高次元ベクトルは、複数の次元に関連するベクトルを表し、次元は色に対応し、
前記次元におけるベクトルはワード頻度に対応し、
前記次元の確率分布は定量化される、
方法。 - 請求項1に記載のオンライン製品を推薦するための方法であって、
前記照会製品画像と共通の特性を共有している候補推薦製品画像を探すことは、
照会製品画像Pのワード頻度及び推薦可能製品画像Qのワード頻度で構成された2つの高次元ベクトルによって形成される、高次元空間における角度のコサインに基づいて、前記照会製品画像Pと前記推薦可能製品画像Qとの類似性を計算するために、前記照会製品画像P内に出現するワード頻度に対応する前記逆索引のエントリにアクセスすることと、
Mを2以上の整数とし、計算された結果から、上位から順に既定数M個の推薦可能製品画像を前記候補推薦製品画像として選択することと、
を含む、方法。 - 請求項2に記載のオンライン製品を推薦するための方法であって、
色整合の観点から前記照会製品画像に類似している製品画像を照合することは、
一度に前記候補推薦製品画像の1つに対して整合計算を実施することと、
前記1つの候補推薦製品画像及び前記照会製品画像によって共有されている主要色相に基づいて、これらの色間隔に関する前記照合されている2画像間の差を減少させることと、
各候補推薦製品画像Q及び前記照会製品画像についての色整合類似性であるcolorsim(P,Q)を得るために、前記1つの候補推薦製品画像及び前記照会製品画像の細部又は異なる色部分に基づいて、これらの色間隔に関する前記照合されている2画像間の差を強化することと、
1)Nを2以上の整数とし、前記候補推薦製品画像のなかから、類似性が高い順に既定数N個の製品画像を取得し、前記既定数N個の製品画像を色整合の観点から前記照会製品画像に類似している推薦製品画像と見なすことと、及び2)前記候補推薦製品画像のなかから、前記照会製品画像との類似性が既定の類似性閾値を超える製品画像を選択し、前記製品画像を推薦製品画像と見なすこと、のいずれかを実施することと、
を含む、方法。 - オンライン製品を推薦するためのシステムであって、
少なくとも1つのプロセッサと、
前記少なくとも1つのプロセッサに接続され、前記少なくとも1つのプロセッサに命令を提供するように構成されたメモリと、
を備え、
前記少なくとも1つのプロセッサは、
照会製品画像の主製品ゾーンを特定することと、
前記主製品ゾーンを複数の局所ゾーンに分割することと、
各局所ゾーンから色特徴を抽出することと、
各局所ゾーンの前記色特徴に基づいて、前記照会製品画像と共通の特性を共有している候補推薦製品画像を探すことと、
見つかった前記候補推薦製品画像のなかから、色整合の観点から前記照会製品画像に類似している製品画像を照合することと、
整合した前記製品画像を推薦製品画像と見なすことと、
ワード頻度に基づいて、前記製品画像についての逆索引を確立することと、
を行うように構成され、
前記主製品ゾーンは複数の高次元ベクトルで構成され、高次元ベクトルは、複数の次元に関連するベクトルを表し、次元は色に対応し、
前記次元におけるベクトルはワード頻度に対応し、
前記次元の確率分布は定量化される、
システム。 - 請求項6に記載のオンライン製品を推薦するためのシステムであって、
前記照会製品画像と共通の特性を共有している候補推薦製品画像を探すことは、
照会製品画像Pのワード頻度及び推薦可能製品画像Qのワード頻度で構成された2つの高次元ベクトルによって形成される、高次元空間における角度のコサインに基づいて、前記照会製品画像Pと前記推薦可能製品画像Qとの類似性を計算するために、前記照会製品画像P内に出現するワード頻度に対応する前記逆索引のエントリにアクセスすることと、
Mを2以上の整数とし、計算された結果から、上位から順に既定数M個の推薦可能製品画像を前記候補推薦製品画像として選択することと、
を含む、システム。 - 請求項7に記載のオンライン製品を推薦するためのシステムであって、
色整合の観点から前記照会製品画像に類似している製品画像を照合することは、
一度に前記候補推薦製品画像の1つに対して整合計算を実施することと、
前記1つの候補推薦製品画像及び前記照会製品画像によって共有されている主要色相に基づいて、これらの色間隔に関する前記照合されている2画像間の差を減少させることと、
各候補推薦製品画像Q及び前記照会製品画像についての色整合類似性であるcolorsim(P,Q)を得るために、前記1つの候補推薦製品画像及び前記照会製品画像の細部又は異なる色部分に基づいて、これらの色間隔に関する前記照合されている2画像間の差を強化することと、
1)Nを2以上の整数とし、前記候補推薦製品画像のなかから、類似性が高い順に既定数N個の製品画像を取得し、前記既定数N個の製品画像を色整合の観点から前記照会製品画像に類似している推薦製品画像と見なすことと、及び2)前記候補推薦製品画像のなかから、前記照会製品画像との類似性が既定の類似性閾値を超える製品画像を選択し、前記製品画像を推薦製品画像と見なすこと、のいずれかを実施することと、
を含む、システム。 - オンライン製品を推薦するためのコンピュータプログラムであって、
照会製品画像の主製品ゾーンを特定する機能と、
前記主製品ゾーンを複数の局所ゾーンに分割する機能と、
各局所ゾーンから色特徴を抽出する機能と、
各局所ゾーンの前記色特徴に基づいて、前記照会製品画像と共通の特性を共有している候補推薦製品画像を探す機能と、
見つかった前記候補推薦製品画像のなかから、色整合の観点から前記照会製品画像に類似している製品画像を照合する機能と、
整合した前記製品画像を推薦製品画像と見なす機能と、
ワード頻度に基づいて、前記製品画像についての逆索引を確立する機能と、
をコンピュータに実現させ、
前記主製品ゾーンは複数の高次元ベクトルで構成され、高次元ベクトルは、複数の次元に関連するベクトルを表し、次元は色に対応し、
前記次元におけるベクトルはワード頻度に対応し、
前記次元の確率分布は定量化される、
コンピュータプログラム。 - 請求項11に記載のオンライン製品を推薦するためのコンピュータプログラムであって、
前記照会製品画像と共通の特性を共有している候補推薦製品画像を探す機能は、
照会製品画像Pのワード頻度及び推薦可能製品画像Qのワード頻度で構成された2つの高次元ベクトルによって形成される、高次元空間における角度のコサインに基づいて、前記照会製品画像Pと前記推薦可能製品画像Qとの類似性を計算するために、前記照会製品画像P内に出現するワード頻度に対応する前記逆索引のエントリにアクセスすることと、
Mを2以上の整数とし、計算された結果から、上位から順に既定数M個の推薦可能製品画像を前記候補推薦製品画像として選択することと、
を含む、コンピュータプログラム。 - 請求項12に記載のオンライン製品を推薦するためのコンピュータプログラムであって、
前記照会製品画像Pと前記推薦可能製品画像Qとの類似性を計算することは、
- 請求項12に記載のオンライン製品を推薦するためのコンピュータプログラムであって、
色整合の観点から前記照会製品画像に類似している製品画像を照合する機能は、
一度に前記候補推薦製品画像の1つに対して整合計算を実施することと、
前記1つの候補推薦製品画像及び前記照会製品画像によって共有されている主要色相に基づいて、これらの色間隔に関する前記照合されている2画像間の差を減少させることと、
各候補推薦製品画像Q及び前記照会製品画像についての色整合類似性であるcolorsim(P,Q)を得るために、前記1つの候補推薦製品画像及び前記照会製品画像の細部又は異なる色部分に基づいて、これらの色間隔に関する前記照合されている2画像間の差を強化することと、
1)Nを2以上の整数とし、前記候補推薦製品画像のなかから、類似性が高い順に既定数N個の製品画像を取得し、前記既定数N個の製品画像を色整合の観点から前記照会製品画像に類似している推薦製品画像と見なすことと、及び2)前記候補推薦製品画像のなかから、前記照会製品画像との類似性が既定の類似性閾値を超える製品画像を選択し、前記製品画像を推薦製品画像と見なすこと、のいずれかを実施することと、
を含む、コンピュータプログラム。
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