[發明專利]數據推薦方法、裝置、計算機設備以及存儲介質

有效

• 申請號: 202010610713.5
• 申請日: 2020-06-30
• 公開（公告）號: CN111738800B
• 公開（公告）日: 2021-09-28
• 發明（設計）人: 田植良
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06Q30/06
• 分類號: G06Q30/06;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 熊永強;杜維

本申請實施例提供了一種數據推薦方法、裝置、計算機設備以及存儲介質，該方法包括：從圖像數據中獲取至少兩個對象區域，識別每個對象區域中的對象物品分別對應的物品標簽信息；獲取每個對象區域分別對應的損耗描述特征，根據損耗描述特征，確定每個對象區域中的對象物品分別對應的損耗程度；根據損耗程度和物品標簽信息，從圖像數據中確定用于推薦的目標對象物品。采用本申請實施例，可以提高數據的推薦準確率。

技術領域

本申請涉及互聯網技術領域，尤其涉及一種數據推薦方法、裝置、計算機設備以及存儲介質。

背景技術

隨著互聯網應用的發展，用戶使用電商網站購買商品的頻率日益增加，用戶需要購買商品時，可以從電商網站中挑選合適的商品進行購買，由于電商網站中包含海量的商品數據，用戶在購買商品時需要花費較多的時間來挑選，非常耗費時間，因此如何為用戶推薦合適的商品已經成為一個熱點關注問題。

現有技術中，可以通過用戶購買、收藏、關注等行為信息進行商品推薦，如用戶1購買(或退貨)過商品A，可以認為該商品A為用戶1感興趣的商品，可以將與商品A的類似商品推薦給該用戶1。然而，通過用戶購買、退貨等行為信息推薦的商品可能為用戶剛購買了的商品，即用戶已經不需要購買這些推薦的商品，進而造成商品的推薦準確率低下。

發明內容

本申請實施例提供一種數據推薦方法、裝置、計算機設備以及存儲介質，可以提高數據的推薦準確率。

本申請實施例一方面提供了一種數據推薦方法，包括：

從圖像數據中獲取至少兩個對象區域，識別每個對象區域中的對象物品分別對應的物品標簽信息；

獲取每個對象區域分別對應的損耗描述特征，根據損耗描述特征，確定每個對象區域中的對象物品分別對應的損耗程度；

根據損耗程度和物品標簽信息，從圖像數據中確定用于推薦的目標對象物品。

其中，從圖像數據中獲取至少兩個對象區域，包括：

獲取圖像數據，將圖像數據輸入至第一圖像識別模型，從第一圖像識別模型中獲取圖像數據中的區域特征；

將區域特征輸入至第一分類器，根據第一分類器輸出區域位置信息和區域尺寸信息；

根據區域位置信息和區域尺寸信息，確定圖像數據中的至少兩個對象區域。

其中，根據區域位置信息和區域尺寸信息，確定圖像數據中的至少兩個對象區域，包括：

根據區域位置信息和區域尺寸信息，從圖像數據中確定至少兩個區域范圍；

根據至少兩個區域范圍對圖像數據進行分割，得到至少兩個對象區域；一個對象區域包括一個區域范圍所覆蓋的像素點。

其中，識別每個對象區域中的對象物品分別對應的物品標簽信息，包括：

將至少兩個對象區域輸入至第二圖像識別模型，在第二圖像識別模型中，分別對每個對象區域進行特征提取，得到每個對象區域分別對應的物品特征；

將物品特征輸入至第二分類器，在第二分類器中，識別物品特征與第二分類器中的初始標簽信息的匹配度；

根據匹配度確定每個對象區域中的對象物品分別對應的物品標簽信息。

其中，至少兩個對象區域中包括對象區域S_i，i為小于或等于至少兩個對象區域的總數量的正整數；

獲取每個對象區域分別對應的損耗描述特征，根據損耗描述特征，確定每個對象區域中的對象物品分別對應的損耗程度，包括：

將對象區域S_i輸入至第三圖像識別模型，在第三圖像識別模型中，獲取對象區域S_i中的對象物品相關聯的損耗描述特征；