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[發(fā)明專利]基于家居空間的飾品推薦方法、系統(tǒng)、裝置及介質(zhì)在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202110128580.2 申請日: 2021-01-29
公開(公告)號: CN112818229A 公開(公告)日: 2021-05-18
發(fā)明(設計)人: 柯建生;戴振軍 申請(專利權)人: 廣州極點三維信息科技有限公司
主分類號: G06F16/9535 分類號: G06F16/9535;G06F16/9038;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205 代理人: 常柯陽
地址: 510335 廣東省廣州市海珠區(qū)新港東路*** 國省代碼: 廣東;44
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 基于 家居 空間 飾品 推薦 方法 系統(tǒng) 裝置 介質(zhì)
【權利要求書】:

1.基于家居空間的飾品推薦方法,其特征在于,包括以下步驟:

確定三維家居場景;

從所述三維家居場景中獲取第一特征信息,構建得到第一數(shù)據(jù)集;

根據(jù)所述第一數(shù)據(jù)集,通過飾品組合推薦模型確定推薦飾品;

所述通過飾品組合推薦模型確定推薦飾品包括以下步驟:

根據(jù)所述第一數(shù)據(jù)集獲取環(huán)境特征,根據(jù)所述環(huán)境特征與飾品類型的關聯(lián)關系,確定所述飾品類型的嵌入向量;

根據(jù)所述環(huán)境特征、所述嵌入向量與飾品特征以及子空間進行融合,確定所述子空間中的推薦飾品。

2.根據(jù)權利要求1所述的基于家居空間的飾品推薦方法,其特征在于,所述第一特征信息包括子空間特征信息以及飾品特征信息;所述從所述三維家居場景中獲取第一特征信息,構建得到第一數(shù)據(jù)集這一步驟,其具體為:

獲取所述子空間特征信息以及所述飾品特征信息,構成二維數(shù)據(jù)表,根據(jù)所述二維數(shù)據(jù)表構成所述第一數(shù)據(jù)集。

3.根據(jù)權利要求2所述的基于家居空間的飾品推薦方法,其特征在于,從所述三維家居場景中獲取第一特征信息,構建得到第一數(shù)據(jù)集這一步驟,其包括:

遍歷樣板房的文件目錄,根據(jù)子空間標簽提取得到所述子空間特征;并根據(jù)板房的文件目錄,獲取所述環(huán)境特征;

獲取子空間的坐標,在所述坐標中確定飾品對象,遍歷所述飾品對象,獲取所述飾品特征信息;

根據(jù)所述環(huán)境特征、所述子空間特征以及所述飾品特征信息構建所述二維數(shù)據(jù)表。

4.根據(jù)權利要求3所述的基于家居空間的飾品推薦方法,其特征在于,所述從所述三維家居場景中獲取第一特征信息,構建得到第一數(shù)據(jù)集這一步驟,其還包括:

對所述二維數(shù)據(jù)表進行特征工程處理;

所述特征工程處理包括:

去除所述二維數(shù)據(jù)表中噪聲數(shù)據(jù);將所述二維數(shù)據(jù)表的原始特征值進行轉(zhuǎn)化得到特征矩陣。

5.根據(jù)權利要求4所述的基于家居空間的飾品推薦方法,其特征在于,所述特征矩陣包括環(huán)境飾品交互矩陣以及子空間飾品交互矩陣;所述將所述二維數(shù)據(jù)表的原始特征值進行轉(zhuǎn)化得到特征矩陣,其包括:

當所述飾品對象處于樣板房環(huán)境中,確定存在環(huán)境飾品交互行為,根據(jù)所述環(huán)境飾品交互行為生成所述環(huán)境飾品交互矩陣;

當所述飾品出現(xiàn)在所述子空間中,確定存在子空間飾品交互行為,根據(jù)所述子空間飾品交互行為生成所述子空間飾品交互矩陣。

6.根據(jù)權利要求2所述的基于家居空間的飾品推薦方法,其特征在于,所述根據(jù)所述第一數(shù)據(jù)集獲取環(huán)境特征,根據(jù)所述環(huán)境特征與飾品類型的關聯(lián)關系,確定所述飾品類型的嵌入向量這一過程,其包括:

根據(jù)所述環(huán)境特征的環(huán)境編號以及所述飾品類型得到潛在特征向量;

根據(jù)所述潛在特征向量得到所述飾品類型出現(xiàn)在所述子空間的第一概率;

根據(jù)所述第一概率、所述環(huán)境編號以及所述飾品類型,編碼得到所述嵌入向量。

7.根據(jù)權利要求6所述的基于家居空間的飾品推薦方法,其特征在于,所述根據(jù)所述環(huán)境特征、所述嵌入向量與飾品特征以及子空間進行融合,確定所述子空間中的推薦飾品這一步驟,其包括:

根據(jù)所述嵌入向量進行替換空間特征向量以及飾品特征向量;

根據(jù)所述空間特征向量以及飾品特征向量訓練得到神經(jīng)網(wǎng)絡模型;

根據(jù)所述神經(jīng)網(wǎng)絡模型以及所述子空間特征,輸出得到所述子空間中的推薦飾品;

根據(jù)關聯(lián)規(guī)則生成所述推薦飾品的組合。

8.基于家居空間的飾品推薦系統(tǒng),其特征在于,包括:

數(shù)據(jù)采集單元,用于確定三維家居場景,從所述三維家居場景中獲取第一特征信息,構建得到第一數(shù)據(jù)集;

數(shù)據(jù)處理單元,用于根據(jù)所述第一數(shù)據(jù)集,通過飾品組合推薦模型確定推薦飾品;所述通過飾品組合推薦模型確定推薦飾品包括以下步驟:

根據(jù)所述第一數(shù)據(jù)集獲取環(huán)境特征,根據(jù)所述環(huán)境特征與飾品類型的關聯(lián)關系,確定所述飾品類型的嵌入向量;

根據(jù)所述環(huán)境特征、所述嵌入向量與飾品特征以及子空間進行融合,確定所述子空間中的推薦飾品。

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