技术摘要：
本发明提供了一种基于人机交互的商品推荐方法，包括：基于购物平台获取目标用户通过电子设备传输的输入信息，生成输入信息集合；基于购物平台获取目标用户通过电子设备与商家的交互信息，生成交互信息集合；根据外部监测设备，获取目标用户通过电子设备基于购物平台操  全部
背景技术：
网上购物平台，就是通过互联网检索商品信息，并通过电子订购单发出购物请求， 然后填上私人支票帐号或信用卡的号码，厂商通过邮购的方式发货，或是通过快递公司送 货上门。 随着网络技术的发展，越来越多的人们通过网上购物平台来选择购买商品；目前 对于商品信息的推送，依旧是根据目标用户的历史购买记录来向目标用户推送相关的商品 信息，当目标用户没有历史购买记录或历史购买记录的信息量较少时，便无法实现向目标 用户的商品推荐。 因此，急需一种基于人机交互的商品推荐方法。
技术实现要素：
为解决上述技术问题，本发明提供一种基于人机交互的商品推荐方法，用以实现 向目标用户的商品推荐。 本发明实施例中提供了一种基于人机交互的商品推荐方法，所述方法，包括： 基于购物平台获取目标用户通过电子设备传输的输入信息，生成输入信息集合； 基于所述购物平台获取目标用户通过所述电子设备与商家的交互信息，生成交互信息 集合； 根据外部监测设备，获取目标用户通过所述电子设备基于所述购物平台操作时，目标 用户的面部信息，生成面部信息集合； 对目标用户的所述输入信息集合、所述交互信息集合与所述面部信息集合进行分析， 获取目标用户的商品推荐信息； 根据所述商品推荐信息，向目标用户的所述电子设备传输商品信息。 在一个实施例中，所述外部监测设备，包括摄像头； 所述面部信息，包括目标用户的微表情信息和目标用户的瞳孔关注度信息。 在一个实施例中，所述步骤：基于购物平台获取目标用户通过电子设备传输的输 入信息，生成输入信息集合；基于所述购物平台获取目标用户通过所述电子设备与商家的 交互信息，生成交互信息集合；根据外部监测设备，获取目标用户通过所述电子设备基于所 述购物平台操作时，目标用户的面部信息，生成面部信息集合；具体包括： 获取所述输入信息对应的时间信息； 将所述输入信息和所述输入信息对应的时间信息向所述输入信息集合传输； 获取所述交互信息对应的时间信息； 将所述交互信息和所述交互信息对应的时间信息向所述交互信息集合传输； 获取所述面部信息对应的时间信息； 6 CN 111598671 A 说　明　书 2/10 页 将所述面部信息和所述面部信息对应的时间信息向所述面部信息集合传输； 所述步骤：根据外部监测设备，获取目标用户通过所述电子设备基于所述购物平台操 作时，目标用户的面部信息，生成面部信息集合；之后，还包括： 获取目标用户基于所述购物平台操作的时间信息； 将目标用户基于所述购物平台操作的时间信息按照预设时间间隔划分为若干个时间 段信息； 将所述时间段信息与所述输入信息集合中的所述时间信息进行比对，获取与所述时间 段信息相同的所述时间信息对应的所述输入信息；将所述时间段信息与所述交互信息集合 中的所述时间信息进行比对，获取与所述时间段信息相同的所述时间信息对应的所述交互 信息；将所述时间段信息与所述面部信息集合中的所述时间信息进行比对，获取与所述时 间段信息相同的所述时间信息对应的所述面部信息； 根据若干个所述时间段信息，绘制目标用户基于所述购物平台操作的时间信息的时间 轴；并将根据所述时间段信息获取的所述输入信息、所述交互信息以及所述面部信息标记 于所述时间轴上，获取标记处理后的时间轴。 在一个实施例中，所述步骤：对目标用户的所述输入信息集合、所述交互信息集合 与所述面部信息集合进行分析，获取目标用户的商品推荐信息；具体包括： 基于标记处理后的所述时间轴，获取目标用户的面部变化信息； 根据目标用户的所述面部变化信息，获取目标用户的所述面部变化信息对应的时间节 点； 根据所述时间节点，对标记处理后的所述时间轴进行分段，获取多个子时间轴； 获取所述子时间轴对应的所述输入信息、所述交互信息以及所述面部信息； 将所述面部信息与面部数据库中的信息进行匹配，获取在所述子时间轴对应的时间信 息中目标用户的情绪信息； 根据所述情绪信息，将所述子时间轴对应的所述输入信息、所述交互信息以及所述面 部信息存储于与所述情绪信息相应的情绪数据库中； 根据所述情绪数据库中的所述输入信息、所述交互信息以及所述面部信息，获取目标 用户的所述商品推荐信息； 所述情绪信息，包括烦恼、愉悦、恐惧、愤怒以及忧虑； 所述情绪数据库，包括烦恼数据库、愉悦数据库、恐惧数据库、愤怒数据库以及忧虑数 据库。 在一个实施例中，所述步骤：根据目标用户的所述面部变化信息，获取目标用户的 所述面部变化信息对应的时间节点；之后，还包括： 基于标记处理后的所述时间轴，获取所述时间节点前后的所述输入信息和所述交互信 息； 对所述时间节点前后的所述输入信息和所述交互信息进行比对分析，获取所述时间节 点前后目标用户的面部表情发生变化的原因信息； 所述步骤：根据所述情绪数据库中的所述输入信息、所述交互信息以及所述面部信息， 获取目标用户的所述商品推荐信息；具体包括： 获取预设推荐模型； 7 CN 111598671 A 说　明　书 3/10 页 获取所述交互信息中的商品显示信息； 将所述情绪数据库中的所述输入信息、所述面部信息作为所述预设推荐模型的输入数 据，将所述商品显示信息作为所述预设推荐模型的输出数据，训练所述预设推荐模型，获取 目标用户的商品推荐模型； 根据所述原因信息对所述商品推荐模型进行优化处理，获取优化处理后的商品推荐模 型； 目标用户将所述输入信息和所述交互信息向优化处理后的所述商品推荐模型传输，所 述外部监测设备将目标用户的所述面部信息向优化处理后的所述商品推荐模型传输，优化 处理后的所述商品推荐模型输出所述商品推荐信息。 在一个实施例中，所述步骤：根据所述原因信息对所述商品推荐模型进行优化处 理，获取优化处理后的商品推荐模型；具体包括： 获取所述时间节点前后目标用户的情绪变化信息； 当所述情绪变化信息为积极-消极情绪信息时，获取所述原因信息中使目标用户的情 绪产生消极变化的消极因素； 当所述情绪变化信息为消极-积极情绪信息时，获取所述原因信息中使目标用户的情 绪产生积极变化的积极因素； 根据所述消极因素，所述商品推荐模型对导致所述消极因素的参数进行设置，抑制所 述消极因素；根据所述积极因素，所述商品推荐模型对导致所述积极因素的参数进行设置， 增益所述积极因素。 在一个实施例中，所述步骤：根据所述商品推荐信息，向目标用户的所述电子设备 传输商品信息；之后，还包括 通过所述外部监测设备，获取目标用户接收到所述商品信息时的面部信息； 将所述面部信息与所述面部数据库中的信息进行比对，获取目标用户接收到所述商品 信息时的情绪信息； 判断目标用户接收到所述商品信息时的所述情绪信息是否为积极情绪；当判断目标用 户接收到所述商品信息时的所述情绪信息为积极情绪时，获取所述商品信息中的属性信 息；并根据所述属性信息，基于所述购物平台获取与所述商品信息对应的所述商品的相关 商品，并将所述商品信息和所述相关商品的信息存储于目标用户对应的商品推荐模块中； 当判断目标用户接收到所述商品信息时的所述情绪信息为消极情绪时，获取所述商品 信息的属性信息；并根据所述属性信息，基于所述购物平台获取与所述商品信息对应的所 述商品的相关商品，并将所述商品信息和所述相关商品的信息存储于目标用户对应的商品 屏蔽模块中； 所述步骤：目标用户将所述输入信息和所述交互信息向优化处理后的所述商品推荐模 型传输，所述外部监测设备将目标用户的所述面部信息向优化处理后的所述商品推荐模型 传输，优化处理后的所述商品推荐模型输出所述商品推荐信息；之后，还包括： 将优化处理后的所述商品推荐模型输出的所述商品推荐信息与所述商品推荐模块中 的所述商品信息和所述相关商品的信息进行比对，当比对一致时，将所述商品推荐信息中 与所述商品推荐模块中信息比对一致的商品信息优先向目标用户推送； 将优化处理后的所述商品推荐模型输出的所述商品推荐信息与所述商品屏蔽模块中 8 CN 111598671 A 说　明　书 4/10 页 的所述商品信息和所述相关商品的信息进行比对，当比对一致时，将所述商品推荐信息中 与所述商品屏蔽模块中信息比对一致的商品信息删除，将删除后的所述商品推荐信息向目 标用户推送。 在一个实施例中，所述商品信息的属性信息，包括所述商品信息对应的商品的种 类信息、价格信息以及生产厂家信息。 在一个实施例中，所述步骤：根据所述商品推荐信息，向目标用户的所述电子设备 传输商品信息；还包括： 获取所述交互信息中的购买信息； 根据所述购买信息，获取目标用户基于所述购物平台的购物时间信息； 根据所述购物时间信息，获取目标用户基于所述购物平台购物的日期信息；并对所述 日期信息进行智能分析，获取所述日期信息的属性特征； 根据所述日期信息的所述属性特征，基于电子日历获取具有所述属性特征的日期，并 将所述日期作为商品推荐日期； 根据所述购物时间信息，获取目标用户基于所述购物平台购物的时间信息；并对所述 时间信息进行分析，获取目标用户的购物时段信息； 在所述商品推荐日期中所述购物时段信息对应的时间，根据所述商品推荐信息，向目 标用户的所述电子设备传输所述商品信息。 在一个实施例中，所述步骤：根据外部监测设备，获取目标用户通过所述电子设备 基于所述购物平台操作时，目标用户的面部信息，生成面部信息集合的过程中，包括： 监测所述外部监测设备中布置的N个摄像头的工作日志，并根据  所述工作日志，获取 所述N个摄像头的工作负载信息； 根据所述工作负载信息，在获取所述目标用户的面部信息之前，基于负载分配规则，向 所述N个摄像头进行负载均衡分配，同时，根据如下公式，判断所述负载均衡分配是否合理； ； 其中，S表示负载均衡分配的计算结果；i表示所述N个摄像头中的第i个摄像头； 表示 第i个摄像头的在每天中高人流量工作阶段对应的负载工作量； 表示第i个摄像头的每天 工作的总负载工作量； 表示基于负载分配规则，为第i个摄像头分配的额定负载工作量； 表示第i个摄像头当前所处拍摄位置的位置权重值； 当S大于预设值时，表明分配合理，控制负载均衡分配后的N个摄像头分别拍摄所述目 标用户，并获得N组拍摄集合，且N组拍摄集合与N个摄像头一一对应； 否则，表明分配不合理，并对所述负载均衡分配进行调整，并根据调整后的负载均衡分 配所对应的N个摄像头来分别拍摄所述目标用户，获得N组拍摄集合； 根据获取的所述N组拍摄集合，获得所述目标用户的面部信息。 本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变 得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明 书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。 9 CN 111598671 A 说　明　书 5/10 页 下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。 附图说明 图1为本发明所提供一种基于人机交互的商品推荐方法的结构示意图。