[发明专利]穿衣推荐方法及装置

说明书

本发明提出一种穿衣推荐方法及装置，其中，方法包括：获取待推荐衣服的第一特征向量；将所述第一特征向量输入到机器学习模型进行学习，得到所述待推荐衣服的目标属性；根据当前的天气信息和所述待推荐衣服的目标属性，为用户形成目标推荐衣服。通过该方法，能够智能地向用户推荐符合当前天气情况的衣服，解决现有用户依据自身经验，从衣柜中选取出适合该天气情况穿着的衣服，存在耗时长、错穿等问题。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种穿衣推荐方法及装置。

背景技术

人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

日常用户出行之前，经常会通过手机打开一些可以查询天气的网站或者应用程序，然后根据查询到的天气情况，从衣柜中选取出适合该天气情况穿着的衣服。对于有些用户，在决定的过程中往往需要耗费用户的一部分时间，而且有时仍然会出现穿错衣服的情况，导致用户出行后感觉太热或太冷。

现有用户依据自身经验，从衣柜中选取出适合该天气情况穿着的衣服，存在耗时长、错穿等问题。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的第一个目的在于提出一种穿衣推荐方法，以实现智能地向用户推荐符合当前天气情况的衣服的目的，解决现有用户依据自身经验，从衣柜中选取出适合该天气情况穿着的衣服，存在耗时长、错穿等问题。

本发明的第二个目的在于提出一种穿衣推荐装置。

本发明的第三个目的在于提出另一种穿衣推荐装置。

本发明的第四个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。

本发明的第五个目的在于提出一种计算机程序产品。

为达上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种穿衣推荐方法，包括：

获取待推荐衣服的第一特征向量；

将所述第一特征向量输入到机器学习模型进行学习，得到所述待推荐衣服的目标属性；

根据当前的天气信息和所述待推荐衣服的目标属性，为用户形成目标推荐衣服。

本发明实施例的穿衣推荐方法，通过获取待推荐衣服的第一特征向量，将第一特征向量输入到机器学习模型进行学习，得到待推荐衣服的目标属性，根据当前的天气信息和待推荐衣服的目标属性，为用户形成目标推荐衣服。由此，能够智能地向用户推荐符合当前天气情况的衣服，减少用户选择衣服的时长，降低用户错穿衣服的概率。

为达上述目的，本发明第二方面实施例提出了一种穿衣推荐装置，包括：

获取模块，用于获取待推荐衣服的第一特征向量；

学习模块，用于将所述第一特征向量输入到机器学习模型进行学习，得到所述待推荐衣服的目标属性；

形成模块，用于根据当前的天气信息和所述待推荐衣服的目标属性，为用户形成目标推荐衣服。

本发明实施例的穿衣推荐装置，通过获取待推荐衣服的第一特征向量，将第一特征向量输入到机器学习模型进行学习，得到待推荐衣服的目标属性，根据当前的天气信息和待推荐衣服的目标属性，为用户形成目标推荐衣服。由此，能够智能地向用户推荐符合当前天气情况的衣服，减少用户选择衣服的时长，降低用户错穿衣服的概率。

为达上述目的，本发明第三方面实施例提出了另一种穿衣推荐装置，包括：