[發明專利]一種基于移動終端的分析獲取用戶性格特征的方法及系統

有效

• 申請號: 201510092634.9
• 申請日: 2015-03-02
• 公開（公告）號: CN104699770B
• 公開（公告）日: 2018-09-18
• 發明（設計）人: 高科
• 申請（專利權）人: 惠州TCL移動通信有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 深圳市君勝知識產權代理事務所(普通合伙) 44268
• 代理人: 王永文;劉文求

本發明公開了一種基于移動終端的分析獲取用戶性格特征的方法及系統，方法包括：A、移動終端獲取用戶照片信息；B、從獲取的用戶照片信息中，提取與所述用戶相關的著裝信息；C、對提取的與用戶相關的著裝信息進行統計分類，分析出用戶每個季節的日常著裝喜好特征；D、根據用戶的用戶每個季節的日常著裝喜好特征，自動推薦并輸出顯示相應的生活建議信息。本發明其使移動終端增加了新功能：具有能根據用戶日常穿衣風格、類型等各種特征進行監測分析，獲取用戶日常生活中的喜好，并自動根據用戶的喜好為用戶推薦相應的信息，為用戶提供了方便，節省了用戶的瀏覽時間，提高用戶的瀏覽效率。

技術領域

本發明涉及移動終端技術領域，尤其涉及一種基于移動終端的分析獲取用戶性格特征的方法及系統。

背景技術

隨著移動通信的發展和人們生活水平的不斷提高，各種移動終端如手機的使用越來越普及，手機已經成為人們生活中不可缺少的通信工具。

目前電商越來越普及，也越來越多的用戶習慣在網絡上購物。尤其是眾多女性用戶喜歡在各大購物網站上選購衣物等。但是當你打開購物網頁，鋪天蓋地的各種各樣的物品展現在你面前，即使采用某一關鍵字搜索仍然是N多選擇出現在你面前。用戶一頁一頁翻找自己喜歡的類型，大大降低了效率，不方便用戶。

目前也有通過用戶瀏覽過的信息從而向用戶推薦類似的，但是瀏覽過不代表用戶真正喜歡或適合。現有技術的移動終端沒有實現通過用戶日常的行為習慣、穿衣風格等獲取用戶的喜好，真正挖掘出適合用戶的，用戶喜歡的。從而有針對性的推薦給用戶，讓用戶打開網頁發現大部分商品都是自己喜歡的，而不是從幾十頁的圖片中挑選出屬于自己的風格。

因此，現有技術還有待于改進和發展。

發明內容

本發明要解決的技術問題在于，針對現有技術的上述缺陷，提供一種基于移動終端的分析獲取用戶性格特征的方法及系統。本發明可以通過對用戶日常穿衣風格、類型等各種特征進行監測分析，獲取用戶日常生活中的喜好的方法，并自動為用戶推薦相應的信息，為用戶提供了方便，提高用戶的瀏覽效率。

本發明解決技術問題所采用的技術方案如下：

一種基于移動終端的分析獲取用戶性格特征的方法，其中，包括：

A、移動終端獲取用戶照片信息；

B、從獲取的用戶照片信息中，提取與所述用戶相關的著裝信息；

C、對提取的與用戶相關的著裝信息進行統計分類，分析出用戶每個季節的日常著裝喜好特征；

D、根據用戶的用戶每個季節的日常著裝喜好特征，自動推薦并輸出顯示相應的生活建議信息。

所述的基于移動終端的分析獲取用戶性格特征的方法，其中，所述步驟A還包括：

移動終端通過拍照、相冊、微信和/或微博獲取用戶的照片信息。

所述的基于移動終端的分析獲取用戶性格特征的方法，其中，所述步驟B中的用戶相關的著裝信息包括：用戶每個時間段的上裝、下裝相關的著裝信息。

所述的基于移動終端的分析獲取用戶性格特征的方法，其中，所述步驟C具體包括：

對提取的與用戶相關的著裝信息進行統計分類；

根據用戶每個時間段的上裝、下裝相關的著裝信息，按春、夏、秋、和冬四個季節不同風格、質地、色系、和/或長短信息進行統計分類；

根據用戶在春、夏、秋、冬四個季節不同風格、質地、色系、長短的著裝信息，分析出用戶每個季節的日常著裝喜好特征。

所述的基于移動終端的分析獲取用戶性格特征的方法，其中，所述步驟D具體包括：