[发明专利]一种面向电商平台的商品图像大数据精准推送方法及系统

说明书

本发明公开了一种面向电商平台的商品图像大数据精准推送方法及系统，涉及数据处理技术领域。该方法包括：采用多尺度信噪比检测方法和显著性区域信噪比检测方法确定低质量图像；对目标用户的已消费商品图像和待识别商品图像进行多尺度优化处理并对词汇进行识别，得到并将高频词汇和目标词汇进行匹配，确定非目标商品图像；基于正样本和负样本采用谱聚类方法对待识别商品图像进行聚类处理，确定待识别商品图像为目标推送图像或非目标推送图像。本发明利用多尺度信噪比检测和显著性区域信噪比检测的方法对低质量商品图像进行排除，利用基于OCR技术的高频词汇匹配方法和谱聚类方法对待识别商品图像进行检测，为用户提供精准商品图像推荐。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种面向电商平台的商品图像大数据精准推送方法及系统。

背景技术

随着互联网技术的高速发展，智能电商越来越得到消费者的认可，给商家和消费者都提供了更方便的交易平台。商家可以利用电商平台更好地销售商品，消费者可以利用电商平台更好地对比和挑选商品。然而，海量的商品图像也成为了一种负担，由于商品图像数量过于庞大，消费者往往无法精准地浏览和挑选自己感兴趣的商品图像。

传统的图像检索方法虽然能够为消费者检索及推荐部分高质量商品图像，但这些方法往往无法实现较高精度的检索，也无法根据消费者的消费偏好进行有针对性的推荐。

发明内容

为了克服上述问题或者至少部分地解决上述问题，本发明实施例提供一种面向电商平台的商品图像大数据精准推送方法及系统，利用多尺度信噪比检测、显著性区域信噪比检测的方法对部分低质量的商品图像进行排除，在此基础上，利用基于OCR技术的高频词汇匹配方法和谱聚类方法对待识别商品图像进行检测，进而为用户提供针对性的精准商品图像推荐。

本发明的实施例是这样实现的：

第一方面，本发明实施例提供一种面向电商平台的商品图像大数据精准推送方法，包括以下步骤：

获取并采用多尺度信噪比检测方法和显著性区域信噪比检测方法对电商平台的商品图像数据集中的商品图像进行检测，以确定商品图像数据集中的低质量图像；

对商品图像数据集中的低质量图像进行标记，并建立非推荐商品图像数据集和待推荐商品图像数据集；

获取并对目标用户的已消费商品图像进行多尺度优化处理，以得到优化图像；

利用OCR识别技术对优化图像中的词汇进行识别，得到并统计高频词汇；

获取并对电商平台中的待推荐商品图像数据集中的待识别商品图像进行多尺度优化处理，以得到待匹配商品优化图像；

利用OCR识别技术对待匹配商品优化图像中的词汇进行识别，以得到对应的目标词汇；

将目标词汇与高频词汇进行匹配，生成并根据匹配结果确定非目标商品图像；

获取并将目标用户的已消费商品图像作为正样本，获取并将电商平台的待推荐商品图像数据集中的目标用户未消费图像作为负样本；

基于正样本和负样本采用谱聚类方法对待推荐商品图像数据集中的待识别商品图像进行聚类处理，以得到聚类结果；

根据聚类结果确定待识别商品图像为目标推送图像或非目标推送图像，并将目标推送图像推送给目标用户。