一种动态响应用户偏好的家居产品智能推荐方法

技术领域

本发明属于个性化家居推荐领域，具体涉及一种动态响应用户偏好的家居产品智能推荐方法

背景技术

家居产品是近年来备受关注的领域，随着人们生活水平的不断提高，人们对于舒适、温馨、美观的居家环境的需求也越来越大，希望家居产品可以更好地适应个人的生活习惯和风格偏好。而随着技术的不断进步，家居产品的种类也越来越多，从中挑选家居往往让人眼花缭乱，难以做出选择。因此，在家居推荐领域中，如何根据用户的偏好来推荐家居产品，成为了一个亟待解决的问题。

传统的家居产品推荐方法存在一些问题。首先，这些方法往往只考虑用户的历史行为，而忽略了用户的偏好和场景需求。其次，这些方法往往只考虑一个品牌或者一类产品，而忽略了用户可能有多种选择。同时，用户在了解产品图片和描述的时候，往往需要耗费大量的时间和精力来筛选适合自己的产品，这给用户带来了极大的不便。这些问题导致了推荐的效果不够准确和高效，无法满足用户的个性化需求。

动态响应用户需求技术是指根据用户的实时需求和反馈，对产品或服务进行及时调整和改进，以满足用户的个性化需求。在推荐系统领域，动态响应用户需求可以使推荐结果更具针对性和实用性，提高用户满意度和购物体验。

本方法考虑到传统方法存在的问题，提出一种动态响应用户偏好的家居产品智能推荐方法，旨在为用户更加智能、高效地推荐家居产品。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术不足，提供一种动态响应用户偏好的家居产品智能推荐方法，其采用双策略组合模式动态响应用户偏好，通过计算用户之间的合拍度，以及待推荐家居产品的推荐分数，为用户推荐家居产品，实现家居产品的智能、高效推荐。

为了实现上述目的，本发明动态响应用户偏好的家居产品智能推荐方法，包括以下步骤：

(1)将家居产品风格属性提取为家居风格特征向量S

(2)获取用户的偏好并提取为用户期望向量U

(3)对类别偏好Q中的每个家居类别，通过双策略组合模式动态响应用户偏好，为用户推荐当前类别的家居产品，用户从推荐列表中选择一款型号放入推荐空间；

(4)重复步骤(3)，直至用户完成类别偏好Q中所有类别的选择，则完成推荐，输出推荐空间中的所有家居型号。

所述步骤(1)中：

将家居产品的风格属性提取为家居风格特征向量S

型号为i的产品的风格特征向量为

所述步骤(2)中：用户期望向量U

(a)对各种不同类型的房间进行标签编码，R为当前房间类型的标签编码结果；

(b)用户风格偏好S

(c)类别偏好Q的维度为1×N，N为家居产品种类的总数，Q＝{q

所述步骤(3)具体为：将当前房间R抽象为推荐空间Θ，每次动态响应将为用户推荐多个型号的家居产品，用户从中选择一款放入到推荐空间Θ中。

顺序查询用户类别偏好Q中非零元素对应的家居类别，将其作为单次动态响应的待推荐家居类别，每次动态响应采用双策略组合模式为用户呈现推荐列表RL

所述的双策略组合模式包括的策略A和策略B，每次动态响应将综合策略A和策略B的推荐结果后，输出家居推荐列表Rl

所述策略A为：

3.1)将当前房间类型R相同作为筛选条件对历史用户进行初步筛选(寻找与当前用户的房间类型相同的历史用户)，获得与当前用户合拍的筛选用户B；

3.2)当筛选用户的数量大于max{M,N}时，启动策略A为用户推荐家居，即执行步骤3.3)；反之不启动策略A，策略A不输出推荐的家居产品型号；

3.3)计算当前用户A和每个筛选用户B之间的合拍度，计算公式如下：

其中，V∈(S

当V＝S

其中，S

当V＝Q时，

其中，Q(A)为用户A的家居产品的类别偏好向量，w

3.4)根据计算结果，将合拍度≥启动阈值C的历史用户所选择的家居产品型号加入到家居推荐列表RL

若不存在合拍度≥启动阈值C的历史用户，策略A不进行家居产品的推荐。

所述策略B为：

计算当前待推荐家居类别中所有型号产品的推荐分数，包括当前用户对待推荐家居产品的满意度，以及待推荐家居产品和推荐空间Θ中已选家居产品之间的协调度，计算公式如下：

其中，

为待推荐家居产品i和推荐空间Θ中所有已选家居产品之间的协调度；

其中，i为待推荐家居中的一个产品型号，m为推荐空间Θ中的一个产品型号；

式中，n为推荐空间Θ中家居产品种类的总数；

根据计算结果，将待推荐家居类别中推荐分数TOP3的家居产品型号加入到家居推荐列表RL

所述步骤(4)为：重复步骤(3)，直至遍历用户类别偏好Q中所有非零元素，则完成推荐。

本发明的有益效果为：

本发明通过获取用户对家居产品的风格偏好以及类别偏好，提取家居产品的风格特征，采用双策略组合模式，动态响应用户的偏好，通过计算用户之间的合拍度，以及待推荐家居产品的推荐分数，为用户推荐家居产品。

本发明方法以用户偏好为中心，以用户的选择为导向，围绕用户满意度和家居产品风格协调度进行动态响应，提高了推荐的效率和准确度，让用户更好地体验到家居产品的智能推荐服务，减少了用户自主选择家居产品所需的时间和精力。

附图说明

图1为本发明动态响应用户偏好的家居产品智能推荐方法的流程图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本发明使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本发明可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本发明范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

下面结合附图对本发明的具体实施方式进行更为完整、清晰地描述，图1为一种动态响应用户偏好的家居产品智能推荐方法，包括如下步骤：

(1)将家居产品风格属性提取为家居风格特征向量S

(2)获取用户的偏好并提取为用户期望向量U

当前房间类型R采用标签编码的方式，例如房间类型有客厅、卧室、厨房、卫生间、阳台，则标签编码结果：客厅-0，卧室-1，厨房-2，卫生间-3，阳台-4。假设共有M种家居风格，用s

(3)采用双策略组合模式动态响应用户偏好，为用户推荐家居产品。策略A计算当前用户与其他用户的合拍度；策略B计算家居产品的推荐分数，包括当前用户对不同家居产品型号的满意度以及待选家居和已选家居产品的协调度；具体为：

将当前房间R抽象为推荐空间R，每次动态响应将为用户推荐多个型号的家居产品，用户从中选择一款放入到推荐空间Θ中。顺序查询用户类别偏好Q中非零元素对应的家居类别，将其作为单次动态响应的待推荐家居类别。为避免冷启动，采用双策略组合模式为用户推荐家居产品型号。双策略组合模式如下：

策略A：寻找当前用户的合拍用户，将当前房间类型R相同作为筛选条件对历史用户进行初步筛选，以减少计算量。

例如，当前用户的用户期望向量U

完成初步筛选后，计算当前用户A和筛选用户B之间的合拍度，计算公式如下：

其中V∈(S

为保证式中的协方差矩阵可逆，筛选用户的数量应大于S

根据计算结果，若存在合拍度≥启动阈值C的历史用户，则将合拍度TOP3的历史用户所选择的家居型号加入到家居推荐列表RL

例如，假设启动阈值C＝0.65，上述中S

策略B：计算待推荐家居类别中所有型号的推荐分数，包括当前用户对不同家居型号的满意度，以及待推荐家居和推荐空间Θ中已选家居产品之间的协调度，计算公式如下：

其中，i为待推荐家居中的一个产品型号，m为推荐空间Θ中的一个产品型号；q

其中，n为推荐空间Θ中家居产品种类的总数。当n变大时，当前用户对家居型号i的满意度的权重将变小，待推荐家居和推荐空间Θ中已选家居产品之间的协调度的权重将变大。例如，当n＝0，表示正在为用户推荐第1种家居产品，w

根据计算结果，将推荐分数TOP3的家居型号加入到家居推荐列表RL

最后，综合策略A和策略B的推荐结果，将本次动态响应的家居推荐列表RL

(4)重复步骤(3)，直到遍历用户类别偏好Q中所有非零元素，则完成推荐。

在每次动态响应中，用户选择的家居，将放入到推荐空间Θ中，此后的待推荐家居将和推荐空间Θ中已选的家居产品以及用户风格偏好S