商品自动售卖方法、装置、计算机可读存储介质及设备

技术领域

本发明涉及人工智能领域，具体涉及一种商品自动售卖方法、装置、计算机可读存储介质及设备。

背景技术

在日常生活中，人们会出现一些突发的事情需要购买所需的物品，然而商店或超市一般有固定的营业时间，若是在商店或超市关门时间需要购买所需的物品或周围没有24小时营业的商店，则会给人们造成极大的不便。特别是对于因紧急事情需要购买药品的时候更不方便。虽然，现在有24小时药店，但其出售的药品种类有限，并且价格较贵，因而人们无法随时购买到满意的药品。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种商品自动售卖方法、装置、计算机可读存储介质及设备，用于解决现有技术存在的问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种商品自动售卖方法，应用于售卖机，包括：

获取用户的商品购买信息；

根据所述商品购买信息，检测所述售卖机内是否存在所述商品购买信息记载的商品；

若存在，则根据所述商品购买信息向用户提供相应的商品；

若不存在，则检测所述售卖机内是否存在与所述商品购买信息上的商品相关联的关联商品；

若存在所述关联商品，则向用户提供所述关联商品。

可选地，所述获取用户的商品购买信息，包括：

对用户的商品购买清单进行图像采集，得到所述商品购买清单的图像信息；

基于OCR技术对所述商品购买清单的图像信息进行识别，得到商品购买信息。

可选地，所述检测所述售卖机内是否存在与所述商品购买信息上的商品相关联的关联商品，包括：

获取购买商品的商品名称、候选商品的商品名称、购买商品的商品属性、候选商品的商品属性、购买商品的价格以及候选商品的价格；

计算所述购买商品的商品名称与候选商品的商品名称之间的第一相似度、购买商品的商品属性与候选商品的商品属性之间的第二相似度以及所述购买商品的价格与所述候选商品的价格之间的第三相似度；

根据所述第一相似度、所述第二相似度和所述第三相似度生成目标商品，将所述目标商品作为关联商品。

可选地，根据所述第一相似度、所述第二相似度和所述第三相似度生成目标商品，包括：

对所述第一相似度、所述第二相似度和所述第三相似度进行加权计算，得到商品相似度；

将与购买商品的商品相似度超过设定阈值的候选商品作为目标商品。

可选地，若向用户推荐的商品中包括多个关联商品，则接收所述用户的属性信息，根据所述用户的属性信息计算每个关联商品的关联分，根据所述关联分从多个关联商品中确定出目标商品，将关联分最大的关联商品作为目标商品。

可选地，所述属性信息包括个人健康信息、收入、生活习惯、生活状态中的一个或多个。

可选地，所述根据所述用户的属性信息计算每一个关联商品的关联分，包括：

将所述用户的属性信息输入到预训练好的关联模型中，得到关联商品的关联分。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种商品自动售卖装置，应用于售卖机，包括：

购买信息获取模块，用于获取用户的商品购买信息；

第一商品检测模块，用于根据所述商品购买信息，检测所述售卖机内是否存在所述商品购买信息记载的商品；

提供模块，用于在所述售卖机存在所述商品购买信息记载的商品时，根据所述商品购买信息向用户提供相应的商品；

第二商品检测模块，用于在所述售卖机不存在所述商品购买信息记载的商品时，检测所述售卖机内是否存在与所述商品购买信息上的商品相关联的关联商品；

所述提供模块在所述售卖机存在所述关联商品时，向用户提供所述关联商品。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种商品自动售卖设备，包括处理器，所述处理器和存储器耦合，所述存储器存储有程序指令，当所述存储器存储的程序指令被所述处理器执行时实现所述的方法。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种计算机可读存储介质，包括程序，当其在计算机上运行时，使得计算机执行所述的方法

如上所述，本发明提供的一种商品自动售卖方法、装置、计算机可读存储介质及设备，具有以下有益效果：

本发明的一种商品自动售卖方法，包括：获取用户的商品购买信息；根据所述商品购买信息，检测所述售卖机内是否存在所述商品购买信息记载的商品；若存在，则根据所述商品购买信息向用户提供相应的商品；若不存在，则检测所述售卖机内是否存在与所述商品购买信息上的商品相关联的关联商品；若存在所述关联商品，则向用户提供所述关联商品。本发明能够根据购买需求，在售卖机不存在最初想要购买的商品时，售卖根据商品信息以及用户信息进行商品的自动推荐，用户根据推荐的商品进行购买，给人们带有了极大的方便。

附图说明

图1为本发明一实施例一种商品自动售卖方法的流程图；

图2为本发明一实施例获取用户的商品购买信息；

图3为本发明一实施例检测所述售卖机内是否存在与所述商品购买信息上的商品相关联的关联商品。

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。

如图1所示，本申请实施例提供一种商品自动购买方法，应用于售卖机，包括：

S11获取用户的商品购买信息；

S12根据所述商品购买信息，检测所述售卖机内是否存在所述商品购买信息记载的商品；

S13若存在，则根据所述商品购买信息向用户提供相应的商品；

S14若不存在，则检测所述售卖机内是否存在与所述商品购买信息上的商品相关联的关联商品；

S15若存在所述关联商品，则向用户提供所述关联商品。

本发明能够根据购买需求，在售卖机不存在最初想要购买的商品时，售卖根据商品信息以及用户信息进行商品的自动推荐，用户根据推荐的商品进行购买，给人们带有了极大的方便。

在一实施例中，所述商品可以是药品。

在一实施例中，如图2所示，所述获取用户的商品购买信息，包括：

S21对用户的商品购买清单进行图像采集，得到所述商品购买清单的图像信息；

其中，商品购买清单的图像信息可以通过设置在售卖机上的摄像头进行采集。若商品是药品，则购买清单可以是非处方药的处方，该处方可以包括一种药品单品，也可以包括多种药品的组合药品。

S22基于OCR技术对所述商品购买清单的图像信息进行识别，得到商品购买信息。

OCR，Optical Character Recognition，光学字符识别，指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。

在一实施例中，如图3所示，所述检测所述售卖机内是否存在与所述商品购买信息上的商品相关联的关联商品，包括：

S31获取购买商品的商品名称、候选商品的商品名称、购买商品的商品属性、候选商品的商品属性、购买商品的价格以及候选商品的价格；

其中，购买商品指的是购买清单上的商品名称；

候选商品指的是售卖机中的所有商品；

关联商品指的是与购买商品具有相同或相似属性的商品；当然关联商品可以是一种，具有与购买商品相同或相似属性，当然关联商品也可以由多种组成，多种关联商品组合起来与购买商品具有相同或相似的属性。

商品的商品属性可以指组成，例如配料；若商品是药品，则商品的属性可以是药品的成份、适应症、禁忌、不良反应等。

S32计算所述购买商品的商品名称与候选商品的商品名称之间的第一相似度、购买商品的商品属性与候选商品的商品属性之间的第二相似度以及所述购买商品的价格与所述候选商品的价格之间的第三相似度；

具体地，第一相似度可以通过以下方法计算得到：

获取购买商品的商品名称的第一词向量以及候选商品的商品名称的第二词向量；

计算所述第一词向量与所述第二词向量之间的相似度，得到第一相似度；

其中，第一相似度可以是余弦相似度。

第二相似度可以通过以下方法计算得到：

可以将购买商品的成份拼接为第三词向量，将候选商品的配料拼接为第四词向量；

计算第三词向量与第四词向量之间的相似度，得到第二相似度。

第三相似度可以通过以下方法计算得到：

将价格越相差越小的认为相似度越大，可以为不同的价格差异设定不同的相似度值，将该相似度值作为第三相似度。

S33根据所述第一相似度、所述第二相似度和所述第三相似度生成目标商品，将所述目标商品作为关联商品（这里的关联商品指的是单一商品）。

具体地，根据所述第一相似度、所述第二相似度和所述第三相似度生成目标商品，包括：

对所述第一相似度、所述第二相似度和所述第三相似度进行加权计算，得到商品相似度；

将与购买商品的商品相似度超过设定阈值的候选商品作为目标商品。

具体地，设第一相似度权重系数为

在本实施例中，

商品相似度越大，则购买商品与候选商品越相似。将与购买商品的商品相似度超过设定阈值的候选商品作为目标商品。

在一实施例中，若向用户推荐的商品中包括多个关联商品（这里的关联商品指单个的关联商品与购买商品具有相同或相似的属性），则接收所述用户的属性信息，根据所述用户的属性信息计算每个关联商品的关联分，根据所述关联分从多个关联商品中确定出目标商品，将关联分最大的关联商品作为目标商品。

所述属性信息包括个人健康信息、收入、生活习惯、生活状态中的一个或多个。

在一实施例中，所述根据所述用户的属性信息计算每一个关联商品的关联分，包括：

将所述用户的属性信息输入到预训练好的关联模型中，得到关联商品的关联分。

在前述实施例中，对关联商品是单一商品进行说明，以下对关联商品是由多种商品组合而成进行说明，这里的商品可以是药品。获取关联商品的方法包括：

确定购买药品的适应症范围；其中，药品的适应症范围可以通过事先读取药品的说明书得到，然后通过列表的方式将药品与适应症范围对应起来；

获取候选药品的适应症；

判断所述候选药品的适应症与购买商品的适应症是否存在交集；

若候选药品的适应症与所述购买商品的适应症存在交集，则将该候选药品作为关联商品中的一种商品。

本说明书提供了如实施例或流程图的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。

本申请实施例提供一种商品自动售卖装置，应用于售卖机，包括：

购买信息获取模块，用于获取用户的商品购买信息；

第一商品检测模块，用于根据所述商品购买信息，检测所述售卖机内是否存在所述商品购买信息记载的商品；

提供模块，用于在所述售卖机存在所述商品购买信息记载的商品时，根据所述商品购买信息向用户提供相应的商品；

第二商品检测模块，用于在所述售卖机不存在所述商品购买信息记载的商品时，检测所述售卖机内是否存在与所述商品购买信息上的商品相关联的关联商品；

所述提供模块在所述售卖机存在所述关联商品时，向用户提供所述关联商品。

本发明能够根据购买需求，在售卖机不存在最初想要购买的商品时，售卖根据商品信息以及用户信息进行商品的自动推荐，用户根据推荐的商品进行购买，给人们带有了极大的方便。

在一实施例中，所述商品可以是药品。

在一实施例中，如图2所示，所述获取用户的商品购买信息，包括：

S21对用户的商品购买清单进行图像采集，得到所述商品购买清单的图像信息；

其中，商品购买清单的图像信息可以通过设置在售卖机上的摄像头进行采集。若商品是药品，则购买清单可以是非处方药的处方，该处方可以包括一种药品单品，也可以包括多种药品的组合药品。

S31基于OCR技术对所述商品购买清单的图像信息进行识别，得到商品购买信息。

OCR，Optical Character Recognition，光学字符识别，指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。

在一实施例中，如图3所示，所述检测所述售卖机内是否存在与所述商品购买信息上的商品相关联的关联商品，包括：

S31获取购买商品的商品名称、候选商品的商品名称、购买商品的商品属性、候选商品的商品属性、购买商品的价格以及候选商品的价格；

其中，购买商品指的是购买清单上的商品名称；

候选商品指的是售卖机中的所有商品；

关联商品指的是与购买商品具有相同或相似属性的商品；当然关联商品可以是一种，具有与购买商品相同或相似属性，当然关联商品也可以由多种组成，多种关联商品组合起来与购买商品具有相同或相似的属性。

商品的商品属性可以指组成，例如配料；若商品是药品，则商品的属性可以是药品的成份、适应症、禁忌、不良反应等。

S32计算所述购买商品的商品名称与候选商品的商品名称之间的第一相似度、购买商品的商品属性与候选商品的商品属性之间的第二相似度以及所述购买商品的价格与所述候选商品的价格之间的第三相似度；

具体地，第一相似度可以通过以下方法计算得到：

获取购买商品的商品名称的第一词向量以及候选商品的商品名称的第二词向量；

计算所述第一词向量与所述第二词向量之间的相似度，得到第一相似度；

其中，第一相似度可以是余弦相似度。

第二相似度可以通过以下方法计算得到：

可以将购买商品的成份拼接为第三词向量，将候选商品的配料拼接为第四词向量；

计算第三词向量与第四词向量之间的相似度，得到第二相似度。

第三相似度可以通过以下方法计算得到：

将价格越相差越小的认为相似度越大，可以为不同的价格差异设定不同的相似度值，将该相似度值作为第三相似度。

S33根据所述第一相似度、所述第二相似度和所述第三相似度生成目标商品，将所述目标商品作为关联商品（这里的关联商品指的是单一商品）。

具体地，根据所述第一相似度、所述第二相似度和所述第三相似度生成目标商品，包括：

对所述第一相似度、所述第二相似度和所述第三相似度进行加权计算，得到商品相似度；

将与购买商品的商品相似度超过设定阈值的候选商品作为目标商品。

具体地，设第一相似度权重系数为

在本实施例中，

商品相似度越大，则购买商品与候选商品越相似。将与购买商品的商品相似度超过设定阈值的候选商品作为目标商品。

在一实施例中，若向用户推荐的商品中包括多个关联商品（这里的关联商品指单个的关联商品与购买商品具有相同或相似的属性），则接收所述用户的属性信息，根据所述用户的属性信息计算每个关联商品的关联分，根据所述关联分从多个关联商品中确定出目标商品，将关联分最大的关联商品作为目标商品。

所述属性信息包括个人健康信息、收入、生活习惯、生活状态中的一个或多个。

在一实施例中，所述根据所述用户的属性信息计算每一个关联商品的关联分，包括：

将所述用户的属性信息输入到预训练好的关联模型中，得到关联商品的关联分。

在前述实施例中，对关联商品是单一商品进行说明，以下对关联商品是由多种商品组合而成进行说明，这里的商品可以是药品。获取关联商品的方法包括：

确定购买药品的适应症范围；其中，药品的适应症范围可以通过事先读取药品的说明书得到，然后通过列表的方式将药品与适应症范围对应起来；

获取候选药品的适应症；

判断所述候选药品的适应症与购买商品的适应症是否存在交集；

若候选药品的适应症与所述购买商品的适应症存在交集，则将该候选药品作为关联商品中的一种商品。

上述实施例中提供的系统可执行本发明任意实施例所提供的方法，具备执行该方法相应的功能模块和有益效果。未在上述实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的一种商品自动售卖方法。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、设备和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

需要说明的是，通过以上的实施方式的掐述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请的部分或全部可借助软件并结合必需的通用硬件平台来实现。所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立地产品销售或使用时，还可以存储在一个计算机可读取存储介质中基于这样的理解，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，包括程序，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如图1所示的方法。

本发明实施例提供一种商品自动售卖设备，包括处理器，所述处理器和存储器耦合，所述存储器存储有程序指令，当所述存储器存储的程序指令被所述处理器执行时实现如图1所示的方法。

基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可包括其上存储有机器可执行指令的一个或多个机器可读介质，这些指令在由诸如计算机、计算机网络或其他电子设备等一个或多个机器执行时可使得该一个或多个机器根据本申请的实施例来执行操作。例如电力资源管理方法中的各步骤等。机器可读介质可包括，但不限于，软盘、光盘、CD-ROM(紧致盘一只读存储器)、磁光盘、ROM(只读存储器),RAM(随机存取存储器),EPROM(可擦除可编程只读存储器),EEPROM(电可擦除可编程只读存储器)、磁卡或光卡、闪存或适于存储机器可执行指令的其他类型的介质/机器可读介质。其中，所述存储介质可位于本地服务器也可位于第三方服务器中，如位于第三方云服务平台中。在此对具体云服务平台不做限制，如阿里云、腾讯云等。本申请可用于众多通用或专用的计算系统环境或配置中。例如：被配置为分布式系统中一个节点的个人计算机、专用服务器计算机、大型计算机等。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。