基于移动互联网和大数据分析的电子商务购物平台商品智能匹配推荐方法转让专利
申请号 : CN202110394044.7
文献号 : CN113065922B
文献日 : 2021-12-07
发明人 : 姜宏章
申请人 : 南京莫愁智慧信息科技有限公司
摘要 :
权利要求 :
1.基于移动互联网和大数据分析的电子商务购物平台商品智能匹配推荐方法,其特征在于:该电子商务购物平台商品智能匹配推荐方法在具体实施过程中需要用到一种基于移动互联网和大数据分析的电子商务购物平台商品智能匹配推荐系统,该基于移动互联网和大数据分析的电子商务购物平台商品智能匹配推荐系统包括信息获取模块、用户平台登陆模块、检索信息上传模块、商品参数输入模块、检索信息预处理模块、数据处理与分析模块、数据库和显示终端;
数据处理与分析模块分别与信息获取模块、检索信息预处理模块、商品参数输入模块、数据库和显示终端连接,检索信息上传模块分别与用户平台登陆模块和检索信息预处理模块连接;
所述信息获取模块用于获取该电商平台对应的店铺基本信息,将该电商平台对应的店铺按照预设顺序进行编号,依次标记为1,2,...i,...n,进而获取该电商平台各店铺对应的基本信息,其中店铺基本信息包括店铺名称、店铺商品参数和店铺商品特征,进而构建该电商平台店铺基本信息集合Xw(Xw1,Xw2,...Xwi,...Xwn),Xwi表示该电商平台第i个店铺对应的第w个店铺基本信息,w表示店铺基本信息,w=a1,a2,a3,a1,a2和a3分别表示为店铺名称、店铺商品参数和店铺商品特征,其中店铺商品参数包括店铺商品材质、店铺商品型号和店铺商品售价,店铺商品特征包括店铺商品颜色特征和店铺商品形状特征,进而将该电商平台店铺信息集合发送至数据处理与分析模块;
所述用户平台登陆模块用户该用户登陆该电商平台,进而该用户注册该电商平台账号,并发送账号注册请求命令至该电商平台,该电商平台响应该用户的注册请求,并发送信息认证指令至该用户对应的用户端,用户完成信息认证并获取其对应的该电商平台的注册账号,并完成该电商平台登陆;
所述检索信息上传模块用于在该用户完成该电商平台账号登陆后上传其待检索商品的信息,进而调取该用户终端对应的摄像头对该待检索的商品进行环绕式角度的视频采集,进而获取该待检索商品对应的各角度视频,并将该待检索商品对应的各角度视频上传至该电商平台;
所述检索信息预处理模块用于获取该用户上传的该待检索商品对应的各角度视频,并将该待检索商品对应的各角度视频转化为视频序列,进而获取该待检索商品各角度视频对应的各帧图像,并将该待检索商品对应的的各帧图像进行对比筛选,将不清晰并且商品不完整的图像进行过滤,进而获取该待检索商品对应的正面图像和该待检索商品对应的背面图像,并分别提取该待检索商品正面图像和背面图像对应的特征,进而获取该待检索商品对应的正面特征图像和背面特征图像,将该待检索商品对应的正面特征图像和背面特征图像发送至数据处理与分析模块;
所述商品参数输入模块用于该用于该用户对该待检索商品对应的基本参数进行人工输入,其中,该待检索商品对应的基本参数包括该待检索商品对应的材质、型号和售价,进而将该待检索商品对应的基本信息发送至数据处理与分析模块;
所述数据处理与分析模块用于接收信息获取模块发送的该电商平台店铺信息集合和检索信息预处理模块发送的该待检索商品对应的各角度特征图像,根据该待检索商品对应的各角度特征图像,进而获取该待检索商品对应颜色特征,进而统计该待检测商品对应的RGB值,进而根据该电商平台店铺信息集合,进而获取电商平台各店铺对应的基本信息,根据该电商平台各店铺对应的基本信息,进而获取该电商平台各店铺商品对应的颜色特征,进而该电商平台各店铺商品对应的颜色特征,进而获取该电商平台各店铺商品对应的RGB值,将该电商平台各店铺商品对应的RGB值分别与该待检测商品对应的RGB值进行对比,进而统计该电商平台各店铺商品对应的颜色相似度,其中,该电商平台各店铺商品对应的颜色相似度计算公式为 Yd表示该电商平台第d个店铺商品对应的颜色相似度,Fd表示电商平台第d个店铺商品对应的RGB值,F′表示该待检测商品对应的RGB值,d表示该电商平台店铺编号,d=1,2,...i,...n,将该电商平台各店铺商品对应的颜色相似度与推荐商品颜色对应的标准相似度进行对比,进而统计该电商平台各店铺商品颜色相似度匹配影响系数;
所述数据处理与分析模块用于接收检索信息预处理模块发送的该待检索商品对应的正面特征图像和背面特征图像,进而根据该待检索商品对应的正面特征图像,进而提取该待检索商品对应的正面轮廓,同时获取该电商平台各店铺商品对应的形状特征,进而获取该电商平台各店铺商品对应的正面轮廓,将该电商平台各店铺商品对应的正面轮廓与待检索商品对应的正面轮廓进行重叠对比,进而获取该电商平台各店铺商品对应的正面轮廓与待检索商品对应的正面轮廓之间未重叠区域的轮廓,进而获取该电商平台各店铺商品对应的正面轮廓与待检索商品对应的正面轮廓之间未重叠区域轮廓对应的面积,将该电商平台各店铺商品对应的正面轮廓与待检索商品对应的正面轮廓之间未重叠区域轮廓对应的面积与推荐商品未重叠区域轮廓对应的标准面积进行对比,进而统计该电商平台各店铺商品正面轮廓重叠度影响系数;
数据处理与分析模块根据该待检索商品对应的背面特征图像,进而提取该待检索商品对应的背面轮廓,根据该电商平台各店铺商品对应的形状特征,进而获取该电商平台各店铺商品对应的背面轮廓,将该电商平台各店铺商品对应的背面轮廓与待检索商品对应的背面轮廓进行重叠对比,进而获取该电商平台各店铺商品对应的背面轮廓与待检索商品对应的背面轮廓之间未重叠区域的轮廓,进而获取该电商平台各店铺商品对应的背面轮廓与待检索商品对应的背面轮廓之间未重叠区域轮廓对应的面积,将该电商平台各店铺商品对应的背面轮廓与待检索商品对应的背面轮廓之间未重叠区域轮廓对应的面积与推荐商品未重叠区域轮廓对应的标准面积进行对比,进而统计该电商平台各店铺商品背面轮廓重叠度影响系数,根据统计的该电商平台各店铺商品正面轮廓重叠度影响系数和该电商平台各店铺商品背面轮廓重叠度影响系数进而统计该电商平台各店铺商品轮廓综合重叠度影响系数;
同时所述数据处理与分析模块用于接收商品参数输入模块发送的该待检索商品对应的基本信息,进而获取该待检索商品对应的型号、材质和售价,根据该待检索商品对应的型号,进而调取该电商平台各店铺商品对应的型号,进而从数据库中调取该电商平台各店铺商品对应的型号匹配影响系数,并记为φ,根据该检索商品对应的材质,进而调取该电商平台各店铺商品对应的材质,进而从数据库中提取该电商平台各店铺商品对应的材质匹配影响系数,并将该电商平台各店铺商品对应的材质匹配影响系数记为 根据该待检索商品对应的售价,进而将该电商平台各店铺商品对应的售价分别与该待检索商品对应的售价进行对比,进而统计该电商平台各店铺商品对应的售价匹配影响系数,其中,该电商平台各店铺商品对应的售价匹配影响系数计算公式为 表示该电商平台第d个店铺商品对应的售价匹配影响系数,Jd表示该电商平台第d个店铺商品对应的售价,J′表示该待检索商品对应的售价,进而根据统计的该电商平台各店铺商品对应的型号匹配影响系数、该电商平台各店铺商品对应的材质匹配影响系数和该电商平台各店铺商品对应的售价匹配影响系数进而统计该电商平台各店铺商品参数对应的综合匹配影响系数;
数据处理与分析模块根据统计的该电商平台各店铺商品颜色匹配影响系数、该电商平台各店铺商品轮廓综合重叠度影响系数、各店铺商品参数对应的综合匹配影响系数进而统计该电商平台各店铺商品对应的综合匹配推荐影响系数,进而根据统计的该电商平台各店铺商品对应的综合匹配推荐影响系数,将该电商平台各店铺商品对应的综合匹配推荐影响系数按照从大到小的顺序进行排序,进而提取排名第一位的店铺商品对应的综合匹配推荐影响系数,并将该店铺记为推荐店铺,将该店铺对应的商品记为推荐商品,进而调取该推荐店铺对应的编号,并将该推荐店铺对应的编号发送至显示终端;
所述数据库用于存储推荐商品颜色对应的标准相似度、推荐商品未重叠区域轮廓对应的标准面积、该电商平台各店铺商品对应的型号匹配影响系数和该电商平台各店铺商品对应的材质匹配影响系数;
所述显示终端用于接收数据处理与分析模块发送的该推荐店铺对应的编号,进而调取该推荐店铺对应的推荐商品的链接,其中该电商平台可直接链接该电商平台各店铺,并将推荐店铺对应的推荐商品的链接发送至该用户端对应的检索界面并进行显示;
采用该基于移动互联网和大数据分析的电子商务购物平台商品智能匹配推荐系统在执行电子商务购物平台商品智能匹配推荐方法时,包括以下步骤:S1、店铺信息获取:将该电商平台对应的店铺按照预设顺序进行编号,并获取该电商平台各店铺对应的基本信息,其中店铺基本信息包括店铺名称、店铺商品种类和店铺商品特征,进而构建该电商平台店铺基本信息集合;
S2、用户平台登陆:该用户注册该电商平台账号,该电商平台发信息认证指令给该用户,该用户填写认证信息并完成该电商平台登陆;
S3、检索信息上传:该用户完成该电商平台账号登陆后,进而调取该用户终端对应的摄像头对该待检索的商品进行环绕式角度的视频采集,进而获取该待检索商品对应的各角度视频,进而将采集的该待检索的商品进行各角度的视频上传至该平台;
S4、检索信息预处理:获取该用户上传的该待检索商品对应的各角度视频,并将该待检索商品对应的各角度视频转化为视频序列,进而获取该待检索商品对应的各角度视频对应的各帧图像,并将该待检索商品对应的各角度视频对应的各帧图像进行对比筛选,进而获取该待检索商品对应的正面图像和该待检索商品对应的背面图像;
S5、商品参数输入:该用户将该待检索商品对应的材质、型号和售价进行人工输入;
S6、商品颜色相似度分析:根据该待检索商品对应的各角度特征图像,获取该待检索商品对应颜色特征,进而统计该待检测商品对应的RGB值,将该电商平台各店铺商品对应的RGB值分别与待检测商品对应的RGB值进行对比,进而统计该电商平台各店铺商品对应的颜色相似度,进而统计该电商平台各店铺商品颜色相似度匹配影响系数;
S7、商品轮廓重叠度分析:提取该待检索商品对应的正面轮廓和该电商平台各店铺商品对应的正面轮廓,将该待检索商品对应的正面轮廓与该电商平台各店铺商品对应的正面轮廓进而重叠对比,统计该电商平台各店铺商品正面轮廓重叠度影响系数,同时提取该待检索商品对应的背面轮廓和该电商平台各店铺商品对应的背面轮廓,将该待检索商品对应的背面轮廓与该电商平台各店铺商品对应的背面轮廓进而重叠对比,统计该电商平台各店铺商品背面轮廓重叠度影响系数,进而统计该电商平台各店铺商品轮廓综合重叠度影响系数;
S8、商品参数分析:获取该待检索商品对应的型号、材质和售价,根据该待检索商品对应的型号和材质,进而从数据库中调取该电商平台各店铺商品对应的型号匹配影响系数和该电商平台各店铺商品对应的材质匹配影响系数,将该电商平台各店铺商品对应的售价分别与该待检索商品对应的售价进行对比,进而统计该电商平台各店铺商品对应的售价匹配影响系数;
S9、商品综合匹配推荐分析:根据该电商平台各店铺商品颜色匹配影响系数、该电商平台各店铺商品轮廓综合重叠度影响系数、各店铺商品参数对应的综合匹配影响系数统计该电商平台各店铺商品对应的综合匹配推荐影响系数,并将统计的该电商平台各店铺商品对应的综合匹配推荐影响系数按照从大到小的顺序进行排序,提取排名第一位的店铺和该店铺对应的编号;
S10、数据显示:根据排名第一位的店铺和该店铺对应的编号,进而获取该店铺对应推荐商品对应的链接,将该推荐店铺对应的推荐商品的链接发送至该用户端对应的检索界面并进行显示;
所述该电商平台各店铺商品正面轮廓重叠度影响系数计算公式为 αd表示该电商平台第d个店铺商品正面轮廓对应的重叠度影响系数,Xd表示该电商平台第d个店铺商品正面轮廓与待检索商品对应的正面轮廓之间未重叠区域轮廓对应的面积,L标准表示推荐商品未重叠区域轮廓对应的标准面积;
所述该电商平台各店铺商品背面轮廓重叠度影响系数计算公式为 βd表示该电商平台第d个店铺商品背面轮廓对应的重叠度影响系数,Bd表示该电商平台第d个店铺商品背面轮廓与待检索商品对应的正面轮廓之间未重叠区域轮廓对应的面积,L标准表示推荐商品未重叠区域轮廓对应的标准面积;
所述该电商平台各店铺商品轮廓综合重叠度影响系数计算公式为 λd表示该电商平台第d个店铺商品轮廓对应的综合重叠度影响系数;
所述该电商平台各店铺商品参数对应的综合匹配影响系数计算公式为ψd表示该电商平台第d个店铺商品参数对应的综合匹配影响系数。
2.根据权利要求1所述的基于移动互联网和大数据分析的电子商务购物平台商品智能匹配推荐方法,其特征在于:所述该电商平台各店铺商品颜色相似度匹配影响系数计算公式为 表示该电商平台第d个店铺商品颜色相似度对应的匹配影响系数,Yd表示该电商平台第d个店铺商品对应的颜色相似度,Y标准表示推荐商品颜色对应的标准相似度。
3.根据权利要求1所述的基于移动互联网和大数据分析的电子商务购物平台商品智能匹配推荐方法,其特征在于:所述该电商平台各店铺商品对应的综合匹配推荐影响系数计算公式为 Td表示该电商平台第d个店铺商品对应的综合匹配推荐影响系数,n表示该电商平台对应的店铺数量。
说明书 :
基于移动互联网和大数据分析的电子商务购物平台商品智能
匹配推荐方法
技术领域
背景技术
品,在这这种背景下,为了满足各消费者对“同款”商品的需求,需要提升购物平台商品匹配
推荐的准确度;
的匹配度并没有达到真正的智能化,没有达到很精准的匹配效果,因此,现有的购物平台商
品智能匹配推荐方法还存在了很多的弊端,一方面,现有的购物平台商品智能匹配推荐方
法检索方式单一,无法提高对检索商品特征的获取,另一方面,无法实现对检索商品进行参
数补充输入,进而无法有效的提高匹配的精准性,另一方面无法有效的提高对检索商品智
能匹配推荐的效率。
发明内容
平台商品的智能匹配推荐;
于移动互联网和大数据分析的电子商务购物平台商品智能匹配推荐系统,该基于移动互联
网和大数据分析的电子商务购物平台商品智能匹配推荐系统包括信息获取模块、用户平台
登陆模块、检索信息上传模块、商品参数输入模块、检索信息预处理模块、数据处理与分析
模块、数据库和显示终端;
处理模块连接;
应的基本信息,其中店铺基本信息包括店铺名称、店铺商品参数和店铺商品特征,进而构建
该电商平台店铺基本信息集合Xw(Xw1,Xw2,...Xwi,...Xwn),Xwi表示该电商平台第i个店铺
对应的第w个店铺基本信息,w表示店铺基本信息,w=a1,a2,a3,a1,a2和a3分别表示为店铺
名称、店铺商品参数和店铺商品特征,其中店铺商品参数包括店铺商品材质、店铺商品型号
和店铺商品售价,店铺商品特征包括店铺商品颜色特征和店铺商品形状特征,进而将该电
商平台店铺信息集合发送至数据处理与分析模块;
信息认证指令至该用户对应的用户端,用户完成信息认证并获取其对应的该电商平台的注
册账号,并完成该电商平台登陆;
采集,进而获取该待检索商品对应的各角度视频,并将该待检索商品对应的各角度视频上
传至该电商平台;
对应的各帧图像,并将该待检索商品对应的的各帧图像进行对比筛选,将不清晰并且商品
不完整的图像进行过滤,进而获取该待检索商品对应的正面图像和该待检索商品对应的背
面图像,并分别提取该待检索商品正面图像和背面图像对应的特征,进而获取该待检索商
品对应的正面特征图像和背面特征图像,将该待检索商品对应的正面特征图像和背面特征
图像发送至数据处理与分析模块;
价,进而将该待检索商品对应的基本信息发送至数据处理与分析模块;
对应的各角度特征图像,进而获取该待检索商品对应颜色特征,进而统计该待检测商品对
应的RGB值,进而根据该电商平台店铺信息集合,进而获取电商平台各店铺对应的基本信
息,根据该电商平台各店铺对应的基本信息,进而获取该电商平台各店铺商品对应的颜色
特征,进而该电商平台各店铺商品对应的颜色特征,进而获取该电商平台各店铺商品对应
的RGB值,将该电商平台各店铺商品对应的RGB值分别与该待检测商品对应的RGB值进行对
比,进而统计该电商平台各店铺商品对应的颜色相似度,其中,该电商平台各店铺商品对应
的颜色相似度计算公式为 Yd表示该电商平台第d个店铺商品对应的颜色相似
度,Fd表示电商平台第d个店铺商品对应的RGB值,F′表示该待检测商品对应的RGB值,d表示
该电商平台店铺编号,d=1,2,...i,...n,将该电商平台各店铺商品对应的颜色相似度与
推荐商品颜色对应的标准相似度进行对比,进而统计该电商平台各店铺商品颜色相似度匹
配影响系数;
取该待检索商品对应的正面轮廓,同时获取该电商平台各店铺商品对应的形状特征,进而
获取该电商平台各店铺商品对应的正面轮廓,将该电商平台各店铺商品对应的正面轮廓与
待检索商品对应的正面轮廓进行重叠对比,进而获取该电商平台各店铺商品对应的正面轮
廓与待检索商品对应的正面轮廓之间未重叠区域的轮廓,进而获取该电商平台各店铺商品
对应的正面轮廓与待检索商品对应的正面轮廓之间未重叠区域轮廓对应的面积,将该电商
平台各店铺商品对应的正面轮廓与待检索商品对应的正面轮廓之间未重叠区域轮廓对应
的面积与推荐商品未重叠区域轮廓对应的标准面积进行对比,进而统计该电商平台各店铺
商品正面轮廓重叠度影响系数;
各店铺商品对应的背面轮廓,将该电商平台各店铺商品对应的背面轮廓与待检索商品对应
的背面轮廓进行重叠对比,进而获取该电商平台各店铺商品对应的背面轮廓与待检索商品
对应的背面轮廓之间未重叠区域的轮廓,进而获取该电商平台各店铺商品对应的背面轮廓
与待检索商品对应的背面轮廓之间未重叠区域轮廓对应的面积,将该电商平台各店铺商品
对应的背面轮廓与待检索商品对应的背面轮廓之间未重叠区域轮廓对应的面积与推荐商
品未重叠区域轮廓对应的标准面积进行对比,进而统计该电商平台各店铺商品背面轮廓重
叠度影响系数,根据统计的该电商平台各店铺商品正面轮廓重叠度影响系数和该电商平台
各店铺商品背面轮廓重叠度影响系数进而统计该电商平台各店铺商品轮廓综合重叠度影
响系数;
的型号,进而调取该电商平台各店铺商品对应的型号,进而从数据库中调取该电商平台各
店铺商品对应的型号匹配影响系数,并记为φ,根据该检索商品对应的材质,进而调取该电
商平台各店铺商品对应的材质,进而从数据库中提取该电商平台各店铺商品对应的材质匹
配影响系数,并将该电商平台各店铺商品对应的材质匹配影响系数记为 根据该待检索
商品对应的售价,进而将该电商平台各店铺商品对应的售价分别与该待检索商品对应的售
价进行对比,进而统计该电商平台各店铺商品对应的售价匹配影响系数,其中,该电商平台
各店铺商品对应的售价匹配影响系数计算公式为 θd表示该电商平台第d个店
铺商品对应的售价匹配影响系数,Jd表示该电商平台第d个店铺商品对应的售价,J′表示该
待检索商品对应的售价,进而根据统计的该电商平台各店铺商品对应的型号匹配影响系
数、该电商平台各店铺商品对应的材质匹配影响系数和该电商平台各店铺商品对应的售价
匹配影响系数进而统计该电商平台各店铺商品参数对应的综合匹配影响系数;
而统计该电商平台各店铺商品对应的综合匹配推荐影响系数,进而根据统计的该电商平台
各店铺商品对应的综合匹配推荐影响系数,将该电商平台各店铺商品对应的综合匹配推荐
影响系数按照从大到小的顺序进行排序,进而提取排名第一位的店铺商品对应的综合匹配
推荐影响系数,并将该店铺记为推荐店铺,将该店铺对应的商品记为推荐商品,进而调取该
推荐店铺对应的编号,并将该推荐店铺对应的编号发送至显示终端;
品对应的材质匹配影响系数;
并将推荐店铺对应的推荐商品的链接发送至该用户端对应的检索界面并进行显示;
品特征,进而构建该电商平台店铺基本信息集合;
角度视频,进而将采集的该待检索的商品进行各角度的视频上传至该平台;
对应的各帧图像,并将该待检索商品对应的各角度视频对应的各帧图像进行对比筛选,进
而获取该待检索商品对应的正面图像和该待检索商品对应的背面图像;
的RGB值分别与待检测商品对应的RGB值进行对比,进而统计该电商平台各店铺商品对应的
颜色相似度,进而统计该电商平台各店铺商品颜色相似度匹配影响系数;
正面轮廓进而重叠对比,统计该电商平台各店铺商品正面轮廓重叠度影响系数,同时提取
该待检索商品对应的背面轮廓和该电商平台各店铺商品对应的背面轮廓,将该待检索商品
对应的背面轮廓与该电商平台各店铺商品对应的背面轮廓进而重叠对比,统计该电商平台
各店铺商品背面轮廓重叠度影响系数,进而统计该电商平台各店铺商品轮廓综合重叠度影
响系数;
数和该电商平台各店铺商品对应的材质匹配影响系数,将该电商平台各店铺商品对应的售
价分别与该待检索商品对应的售价进行对比,进而统计该电商平台各店铺商品对应的售价
匹配影响系数;
计该电商平台各店铺商品对应的综合匹配推荐影响系数,并将统计的该电商平台各店铺商
品对应的综合匹配推荐影响系数按照从大到小的顺序进行排序,提取排名第一位的店铺和
该店铺对应的编号;
界面并进行显示。
该电商平台第d个店铺商品对应的颜色相似度,Y标准表示推荐商品颜色对应的标准相似度。
示该电商平台第d个店铺商品正面轮廓与待检索商品对应的正面轮廓之间未重叠区域轮廓
对应的面积,L标准表示推荐商品未重叠区域轮廓对应的标准面积。
该电商平台第d个店铺商品背面轮廓与待检索商品对应的正面轮廓之间未重叠区域轮廓对
应的面积,L标准表示推荐商品未重叠区域轮廓对应的标准面积。
n表示该电商平台对应的店铺数量。
该检索商品对应的颜色、形状和参数进行细致的分析,进而有效的解决了现有的购物平台
商品智能匹配推荐方法检索方式单一进而无法提高对检索商品特征的获取的问题,通过对
检索商品进行参数的补充输入,进而有效的提高匹配的精准性,同时大大的提高了对检索
商品智能匹配推荐的效率。
提高了对推荐商品匹配的准确度。
视频的方式便于该平台对该检索商品对应特征的提取。
附图说明
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。
具体实施方式
式替代,只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围,均应属于本发明的
保护范围。
品特征,进而构建该电商平台店铺基本信息集合;
角度视频,进而将采集的该待检索的商品进行各角度的视频上传至该平台;
对应的各帧图像,并将该待检索商品对应的各角度视频对应的各帧图像进行对比筛选,进
而获取该待检索商品对应的正面图像和该待检索商品对应的背面图像;
的RGB值分别与待检测商品对应的RGB值进行对比,进而统计该电商平台各店铺商品对应的
颜色相似度,进而统计该电商平台各店铺商品颜色相似度匹配影响系数;
正面轮廓进而重叠对比,统计该电商平台各店铺商品正面轮廓重叠度影响系数,同时提取
该待检索商品对应的背面轮廓和该电商平台各店铺商品对应的背面轮廓,将该待检索商品
对应的背面轮廓与该电商平台各店铺商品对应的背面轮廓进而重叠对比,统计该电商平台
各店铺商品背面轮廓重叠度影响系数,进而统计该电商平台各店铺商品轮廓综合重叠度影
响系数;
数和该电商平台各店铺商品对应的材质匹配影响系数,将该电商平台各店铺商品对应的售
价分别与该待检索商品对应的售价进行对比,进而统计该电商平台各店铺商品对应的售价
匹配影响系数;
计该电商平台各店铺商品对应的综合匹配推荐影响系数,并将统计的该电商平台各店铺商
品对应的综合匹配推荐影响系数按照从大到小的顺序进行排序,提取排名第一位的店铺和
该店铺对应的编号;
界面并进行显示。
该基于移动互联网和大数据分析的电子商务购物平台商品智能匹配推荐系统包括信息获
取模块、用户平台登陆模块、检索信息上传模块、商品参数输入模块、检索信息预处理模块、
数据处理与分析模块、数据库和显示终端;
处理模块连接;
应的基本信息,其中店铺基本信息包括店铺名称、店铺商品参数和店铺商品特征,进而构建
该电商平台店铺基本信息集合Xw(Xw1,Xw2,...Xwi,...Xwn),Xwi表示该电商平台第i个店铺
对应的第w个店铺基本信息,w表示店铺基本信息,w=a1,a2,a3,a1,a2和a3分别表示为店铺
名称、店铺商品参数和店铺商品特征,其中店铺商品参数包括店铺商品材质、店铺商品型号
和店铺商品售价,店铺商品特征包括店铺商品颜色特征和店铺商品形状特征,进而将该电
商平台店铺信息集合发送至数据处理与分析模块;
信息认证指令至该用户对应的用户端,用户完成信息认证并获取其对应的该电商平台的注
册账号,并完成该电商平台登陆;
采集,进而获取该待检索商品对应的各角度视频,并将该待检索商品对应的各角度视频上
传至该电商平台;
角度视频的方式便于该平台对该检索商品对应特征的提取。
对应的各帧图像,并将该待检索商品对应的的各帧图像进行对比筛选,将不清晰并且商品
不完整的图像进行过滤,进而获取该待检索商品对应的正面图像和该待检索商品对应的背
面图像,并分别提取该待检索商品正面图像和背面图像对应的特征,进而获取该待检索商
品对应的正面特征图像和背面特征图像,将该待检索商品对应的正面特征图像和背面特征
图像发送至数据处理与分析模块;
别和提高了对推荐商品匹配的准确度。
价,进而将该待检索商品对应的基本信息发送至数据处理与分析模块;
的精准性的问题。
对应的各角度特征图像,进而获取该待检索商品对应颜色特征,进而统计该待检测商品对
应的RGB值,进而根据该电商平台店铺信息集合,进而获取电商平台各店铺对应的基本信
息,根据该电商平台各店铺对应的基本信息,进而获取该电商平台各店铺商品对应的颜色
特征,进而该电商平台各店铺商品对应的颜色特征,进而获取该电商平台各店铺商品对应
的RGB值,将该电商平台各店铺商品对应的RGB值分别与该待检测商品对应的RGB值进行对
比,进而统计该电商平台各店铺商品对应的颜色相似度,其中,该电商平台各店铺商品对应
的颜色相似度计算公式为 Yd表示该电商平台第d个店铺商品对应的颜色相似
度,Fd表示电商平台第d个店铺商品对应的RGB值,F′表示该待检测商品对应的RGB值,d表示
该电商平台店铺编号,d=1,2,...i,...n,将该电商平台各店铺商品对应的颜色相似度与
推荐商品颜色对应的标准相似度进行对比,进而统计该电商平台各店铺商品颜色相似度匹
配影响系数,其中,该电商平台各店铺商品颜色相似度匹配影响系数计算公式为
表示该电商平台第d个店铺商品颜色相似度对应的匹配影响系数,Yd表示
该电商平台第d个店铺商品对应的颜色相似度,Y标准表示推荐商品颜色对应的标准相似度;
取该待检索商品对应的正面轮廓,同时获取该电商平台各店铺商品对应的形状特征,进而
获取该电商平台各店铺商品对应的正面轮廓,将该电商平台各店铺商品对应的正面轮廓与
待检索商品对应的正面轮廓进行重叠对比,进而获取该电商平台各店铺商品对应的正面轮
廓与待检索商品对应的正面轮廓之间未重叠区域的轮廓,进而获取该电商平台各店铺商品
对应的正面轮廓与待检索商品对应的正面轮廓之间未重叠区域轮廓对应的面积,将该电商
平台各店铺商品对应的正面轮廓与待检索商品对应的正面轮廓之间未重叠区域轮廓对应
的面积与推荐商品未重叠区域轮廓对应的标准面积进行对比,进而统计该电商平台各店铺
商品正面轮廓重叠度影响系数,其中,电商平台各店铺商品正面轮廓重叠度影响系数计算
公式为 αd表示该电商平台第d个店铺商品正面轮廓对应的重叠度影响系
数,Xd表示该电商平台第d个店铺商品正面轮廓与待检索商品对应的正面轮廓之间未重叠
区域轮廓对应的面积,L标准表示推荐商品未重叠区域轮廓对应的标准面积;
各店铺商品对应的背面轮廓,将该电商平台各店铺商品对应的背面轮廓与待检索商品对应
的背面轮廓进行重叠对比,进而获取该电商平台各店铺商品对应的背面轮廓与待检索商品
对应的背面轮廓之间未重叠区域的轮廓,进而获取该电商平台各店铺商品对应的背面轮廓
与待检索商品对应的背面轮廓之间未重叠区域轮廓对应的面积,将该电商平台各店铺商品
对应的背面轮廓与待检索商品对应的背面轮廓之间未重叠区域轮廓对应的面积与推荐商
品未重叠区域轮廓对应的标准面积进行对比,进而统计该电商平台各店铺商品背面轮廓重
叠度影响系数,其中,该电商平台各店铺商品背面轮廓重叠度影响系数计算公式为
βd表示该电商平台第d个店铺商品背面轮廓对应的重叠度影响系数,Bd表
示该电商平台第d个店铺商品背面轮廓与待检索商品对应的正面轮廓之间未重叠区域轮廓
对应的面积,L标准表示推荐商品未重叠区域轮廓对应的标准面积,根据统计的该电商平台各
店铺商品正面轮廓重叠度影响系数和该电商平台各店铺商品背面轮廓重叠度影响系数进
而统计该电商平台各店铺商品轮廓综合重叠度影响系数,其中,该电商平台各店铺商品轮
廓综合重叠度影响系数计算公式为 λd表示该电商平台第d个店铺商品轮
廓对应的综合重叠度影响系数;
的型号,进而调取该电商平台各店铺商品对应的型号,进而从数据库中调取该电商平台各
店铺商品对应的型号匹配影响系数,并记为φ,根据该检索商品对应的材质,进而调取该电
商平台各店铺商品对应的材质,进而从数据库中提取该电商平台各店铺商品对应的材质匹
配影响系数,并将该电商平台各店铺商品对应的材质匹配影响系数记为 根据该待检索
商品对应的售价,进而将该电商平台各店铺商品对应的售价分别与该待检索商品对应的售
价进行对比,进而统计该电商平台各店铺商品对应的售价匹配影响系数,其中,该电商平台
各店铺商品对应的售价匹配影响系数计算公式为 θd表示该电商平台第d个店
铺商品对应的售价匹配影响系数,Jd表示该电商平台第d个店铺商品对应的售价,J′表示该
待检索商品对应的售价,进而根据统计的该电商平台各店铺商品对应的型号匹配影响系
数、该电商平台各店铺商品对应的材质匹配影响系数和该电商平台各店铺商品对应的售价
匹配影响系数进而统计该电商平台各店铺商品参数对应的综合匹配影响系数,其中,该电
商平台各店铺商品参数对应的综合匹配影响系数计算公式为 ψd表示该电
商平台第d个店铺商品参数对应的综合匹配影响系数;
而统计该电商平台各店铺商品对应的综合匹配推荐影响系数,其中,该电商平台各店铺商
品对应的综合匹配推荐影响系数计算公式为 Td表示该电商平台第
d个店铺商品对应的综合匹配推荐影响系数,n表示该电商平台对应的店铺数量进而根据统
计的该电商平台各店铺商品对应的综合匹配推荐影响系数,将该电商平台各店铺商品对应
的综合匹配推荐影响系数按照从大到小的顺序进行排序,进而提取排名第一位的店铺商品
对应的综合匹配推荐影响系数,并将该店铺记为推荐店铺,将该店铺对应的商品记为推荐
商品,进而调取该推荐店铺对应的编号,并将该推荐店铺对应的编号发送至显示终端;
进而无法提高对检索商品特征的获取的问题,通过对检索商品进行参数的补充输入,进而
有效的提高匹配的精准性,同时大大的提高了对检索商品智能匹配推荐的效率。
品对应的材质匹配影响系数;
并将推荐店铺对应的推荐商品的链接发送至该用户端对应的检索界面并进行显示;
的构思或者超越本权利要求书所定义的范围,均应属于本发明的保护范围。