[發(fā)明專利]一種面向電商平臺(tái)的商品圖像大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)推送方法及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210495869.2
• 申請日: 2022-05-09
• 公開（公告）號(hào): CN114581207B
• 公開（公告）日: 2022-09-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 袁道紅
• 申請（專利權(quán)）人: 農(nóng)夫鋪?zhàn)影l(fā)展集團(tuán)有限公司
• 主分類號(hào): G06Q30/06
• 分類號(hào): G06Q30/06;G06V10/22;G06V20/62;G06V10/762;G06K9/62
• 代理公司: 成都魚爪智云知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 51308
• 代理人: 陳雄飛

1.一種面向電商平臺(tái)的商品圖像大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)推送方法，其特征在于，包括以下步驟：

獲取并采用多尺度信噪比檢測方法和顯著性區(qū)域信噪比檢測方法對電商平臺(tái)的商品圖像數(shù)據(jù)集中的商品圖像進(jìn)行檢測，以確定商品圖像數(shù)據(jù)集中的低質(zhì)量圖像；包括：獲取并對電商平臺(tái)的商品圖像數(shù)據(jù)集中的任意一副商品圖像進(jìn)行多尺度重建，以得到多個(gè)尺度下的商品圖像；檢測并根據(jù)各個(gè)尺度下的商品圖像的峰值信噪比確定低質(zhì)量圖像；獲取并對電商平臺(tái)的商品圖像數(shù)據(jù)集中的任意一副商品圖像進(jìn)行顯著性檢測，以得到商品顯著性區(qū)域圖像；檢測并根據(jù)商品顯著性區(qū)域圖像的峰值信噪比確定低質(zhì)量圖像；

對商品圖像數(shù)據(jù)集中的低質(zhì)量圖像進(jìn)行標(biāo)記，并建立非推薦商品圖像數(shù)據(jù)集和待推薦商品圖像數(shù)據(jù)集；

獲取并對目標(biāo)用戶的已消費(fèi)商品圖像進(jìn)行多尺度優(yōu)化處理，以得到優(yōu)化圖像；

利用OCR識(shí)別技術(shù)對優(yōu)化圖像中的詞匯進(jìn)行識(shí)別，得到并統(tǒng)計(jì)高頻詞匯；包括：利用OCR技術(shù)對優(yōu)化圖像中的詞匯進(jìn)行識(shí)別，以得到詞匯識(shí)別結(jié)果；統(tǒng)計(jì)詞匯識(shí)別結(jié)果中的各個(gè)詞匯出現(xiàn)的次數(shù)，生成各個(gè)詞匯的統(tǒng)計(jì)結(jié)果；判斷各個(gè)詞匯的統(tǒng)計(jì)結(jié)果是否超出預(yù)置的高頻次數(shù)閾值，如果是，則將對應(yīng)詞匯標(biāo)注為高頻詞匯；

獲取并對電商平臺(tái)中的待推薦商品圖像數(shù)據(jù)集中的待識(shí)別商品圖像進(jìn)行多尺度優(yōu)化處理，以得到待匹配商品優(yōu)化圖像；

利用OCR識(shí)別技術(shù)對待匹配商品優(yōu)化圖像中的詞匯進(jìn)行識(shí)別，以得到對應(yīng)的目標(biāo)詞匯；

將目標(biāo)詞匯與高頻詞匯進(jìn)行匹配，生成并根據(jù)匹配結(jié)果確定非目標(biāo)商品圖像；

獲取并將目標(biāo)用戶的已消費(fèi)商品圖像作為正樣本，獲取并將電商平臺(tái)的待推薦商品圖像數(shù)據(jù)集中的目標(biāo)用戶未消費(fèi)圖像作為負(fù)樣本；

基于正樣本和負(fù)樣本采用譜聚類方法對待推薦商品圖像數(shù)據(jù)集中的待識(shí)別商品圖像進(jìn)行聚類處理，以得到聚類結(jié)果；

根據(jù)聚類結(jié)果確定待識(shí)別商品圖像為目標(biāo)推送圖像或非目標(biāo)推送圖像，并將目標(biāo)推送圖像推送給目標(biāo)用戶。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種面向電商平臺(tái)的商品圖像大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)推送方法，其特征在于，所述檢測并根據(jù)各個(gè)尺度下的商品圖像的峰值信噪比確定低質(zhì)量圖像的方法包括以下步驟：

計(jì)算各個(gè)尺度下的商品圖像的峰值信噪比，以得到多個(gè)尺度下的圖像峰值信噪比；

判斷各個(gè)尺度下的圖像峰值信噪比是否小于預(yù)置的峰值信噪比閾值，若至少一個(gè)尺度下的圖像峰值信噪比小于峰值信噪比閾值，則將該商品圖像確定為低質(zhì)量圖像。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種面向電商平臺(tái)的商品圖像大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)推送方法，其特征在于，所述根據(jù)聚類結(jié)果確定待識(shí)別商品圖像為目標(biāo)推送圖像或非目標(biāo)推送圖像，并將目標(biāo)推送圖像推送給目標(biāo)用戶的方法包括以下步驟：

根據(jù)聚類結(jié)果中的與正樣本聚為一類信息將待識(shí)別商品圖像確定為目標(biāo)推送圖像；

根據(jù)聚類結(jié)果中的與負(fù)樣本聚為一類信息將待識(shí)別商品圖像確定為非目標(biāo)推送圖像；

統(tǒng)計(jì)并基于電商平臺(tái)的待推薦商品圖像數(shù)據(jù)集中的目標(biāo)推送圖像建立商品圖像推送數(shù)據(jù)集，并將商品圖像推送數(shù)據(jù)集中的圖像推送給目標(biāo)用戶。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種面向電商平臺(tái)的商品圖像大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)推送方法，其特征在于，所述獲取并對目標(biāo)用戶的已消費(fèi)商品圖像進(jìn)行多尺度優(yōu)化處理，以得到優(yōu)化圖像的方法包括以下步驟：

獲取并對目標(biāo)用戶的已消費(fèi)商品圖像進(jìn)行多個(gè)尺度的高斯模糊處理，以得到多個(gè)尺度下的已消費(fèi)商品模糊圖像；

分別將各個(gè)尺度下的已消費(fèi)商品模糊圖像與對應(yīng)的已消費(fèi)商品圖像進(jìn)行細(xì)節(jié)差異對比，以得到多個(gè)細(xì)節(jié)信息；

將多個(gè)細(xì)節(jié)信息加權(quán)到對應(yīng)的已消費(fèi)商品圖像中，以得到優(yōu)化圖像。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種面向電商平臺(tái)的商品圖像大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)推送方法，其特征在于，所述OCR識(shí)別技術(shù)包括CTPN文本檢測方法、Seglink模型和EAST算法其中一種或多種。