[发明专利]扩展机器学习训练数据以生成人工智能推荐引擎

权利要求书

1.一种方法，包括：

访问与目标用户相关联的物理物品的目录，其中所述目录的至少一部分至少部分基于提供给目标用户的一个或多个物理物品的保留而自动生成；

使用使用从其它用户聚集的服装组合信息训练的机器学习模型，为目标用户自动确定目录内的物理物品之中的多个物理物品的一个或多个推荐的服装组合的至少一部分；以及

向目标用户提供所述一个或多个推荐的服装组合中所选择的一个的指示。

2.根据权利要求1所述的方法，其中至少部分基于使用与至少一部分其它用户相关联的保留数据训练的不同机器学习模型，选择一个或多个物理物品以提供给目标用户。

3.根据权利要求1所述的方法，其中从其它用户聚集的服装组合信息是至少包括其它用户的用户组的可用服装组合信息的较大集合之中所选择的子集。

4.根据权利要求1所述的方法，其中从其它用户聚集的服装组合信息被选择用于训练机器学习模型，包括通过标识目标用户的一个或多个定义特征并确定共享所述一个或多个定义特征的其它用户。

5.根据权利要求1所述的方法，其中所述机器学习模型是多个可用的机器学习模型中的一个，并且所述机器学习模型基于对应于目标用户的用户分段来选择以供使用。

6.根据权利要求5所述的方法，其中多个可用机器学习模型中的每一个对应于不同的用户分段。

7.根据权利要求1所述的方法，进一步包括从目标用户接收所述一个或多个推荐的服装组合中所选择的一个的反馈。

8.根据权利要求7所述的方法，其中所述反馈包括目标用户的服装组合风格偏好。

9.根据权利要求7所述的方法，其中所述反馈包括基于所述一个或多个推荐的服装组合中所选择的一个的修改的服装组合的描述。

10. 根据权利要求1所述的方法，进一步包括：

从目标用户接收描述一个或多个附加物理物品的提交；以及

更新与目标用户相关联的物理物品的目录，以包括一个或多个附加物理物品。

11.根据权利要求1所述的方法，其中所述一个或多个推荐的服装组合中所选择的一个的指示是所选择的推荐的服装组合在目标用户的三维模型上的渲染。

12.根据权利要求11所述的方法，进一步包括：

接收操纵目标用户的三维模型的命令；

基于接收到的命令来修改目标用户的三维模型；以及

在对应于修改的三维模型的新视角的修改的三维模型上渲染所选择的推荐的服装组合的新图像。

13.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：

接收目标用户的天气背景，其中至少部分基于接收到的天气背景来自动确定推荐的服装组合。

14.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：

接收目标用户的一个或多个共享日历事件，其中至少部分基于接收到的一个或多个共享日历事件来自动确定推荐的服装组合。

15.根据权利要求14所述的方法，其中所述一个或多个共享日历事件包括婚礼、商务会议、假期或运动课程。

16.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：

接收目标用户最近穿戴的物品的规范，其中至少部分基于从与目标用户相关联的物理物品目录排除最近穿戴的物品来自动确定推荐的服装组合，直到时间阈值已经过去为止。

17.根据权利要求1所述的方法，其中由目标用户配置所述一个或多个推荐的服装组合中所选择的一个的指示的递送时间。