本发明涉及移动互联网技术领域，尤其涉及一种智能终端的穿衣推荐方法及系统。
背景技术：
随着移动互联网的高速发展，越来越多基于智能终端的网络服务开始融入人们的工作和生活。现有智能终端通常安装有各种天气应用app，每天实时推送用户当地城市的天气信息比如阴晴雨雪天气情况、温度、湿度等信息。有一些天气app开始根据天气情况向用户推送穿衣推荐，但这些穿衣推荐方案仅仅考虑天气因素而并未考虑用户的不同职业场景实际需要，用户很难获得真正适合的穿衣推荐方案，使穿衣搭配过程耗费大量时间和精力，导致现有智能终端穿衣推荐的便捷性、工作效率和用户体验不佳。
技术实现要素：
鉴于此，本发明提供一种智能终端的穿衣推荐方法及系统，解决现有智能终端未能根据用户不同职业场景需要适配穿衣推荐方案而导致穿衣推荐的便捷性、工作效率和用户体验不佳的技术问题。
根据本发明的一个实施例，提供一种智能终端的穿衣推荐方法，包括：采集智能终端的位置信息和天气信息；分析采集的位置信息以推测用户的穿衣场景需求；根据推测的穿衣场景需求和采集的天气信息生成穿衣推荐方案；以及显示生成的穿衣推荐方案。
优选的，在所述根据推测的穿衣场景需求和采集的天气信息生成穿衣推荐方案之后，还包括：向所述智能终端推送生成的穿衣推荐方案。
优选的，所述分析采集的位置信息以推测用户的穿衣场景需求，包括：分析采集的位置信息中的高频位置以推测用户的活动范围和工作性质；以及根据推测的用户的活动范围和工作性质推测用户的穿衣场景需求。
优选的，所述根据推测的穿衣场景需求和采集的天气信息生成穿衣推荐方案，还包括：调取用户穿衣推荐方案的历史记录；分析调取的历史记录以推测用户的穿衣偏好数据；以及根据推测的穿衣偏好数据、穿衣场景需求和采集的天气信息生成穿衣推荐方案。
优选的，所述根据推测的穿衣场景需求和采集的天气信息生成穿衣推荐方案，还包括：调取当前的日期信息以判断为工作日或非工作日状态；以及根据判断的工作日或工作日状态、推测的穿衣场景需求和采集的天气信息生成穿衣推荐方案。
根据本发明的另一个实施例，还提供一种智能终端的穿衣推荐系统，包括：采集模块，用于采集智能终端的位置信息和天气信息；推测模块，用于分析所述采集模块采集的位置信息以推测用户的穿衣场景需求；推荐模块，用于根据所述推测模块推测的穿衣场景需求和所述采集模块采集的天气信息生成穿衣推荐方案；以及显示模块，显示所述推荐模块生成的穿衣推荐方案。
优选的，所述智能终端的穿衣推荐系统还包括通讯模块，用于向所述智能终端推送生成的穿衣推荐方案。
优选的，所述推测模块包括：第一推测单元，用于分析所述采集模块采集的位置信息中的高频位置以推测用户的活动范围和工作性质；以及第二推测单元，用于根据所述第一推测单元推测的用户的活动范围和工作性质推测用户的穿衣场景需求。
优选的，所述推荐模块包括：历史记录调取单元，用于调取用户穿衣推荐方案的历史记录；偏好数据推测单元，用于分析所述历史记录调取单元调取的历史记录以推测用户的穿衣偏好数据；以及推荐处理单元，用于根据所述偏好数据推测单元推测的穿衣偏好数据、所述推测模块推测的穿衣场景需求和所述采集模块采集的天气信息生成穿衣推荐方案。
优选的，所述推荐模块包括：日期判断单元，用于调取当前的日期信息以判断为工作日或非工作日状态；以及推荐处理单元，用于根据所述日期判断单元判断的工作日或工作日状态、所述推测模块推测的穿衣场景需求和所述采集模块采集的天气信息生成穿衣推荐方案。
本发明提供的智能终端的穿衣推荐方法及系统，分析智能终端的位置信息以推测用户的穿衣场景需求，并根据推测的穿衣场景需求和天气信息生成穿衣推荐方案，生成的最优穿衣推荐方案既满足职业场合需要，同时兼顾天气适配度和舒适度需要，节省了用户穿衣搭配的时间，提升了用户穿衣搭配的便捷性、工作效率和用户体验。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一个实施例中智能终端的穿衣推荐方法的流程示意图。
图2为本发明一个实施例中推测用户的穿衣场景需求的流程示意图。
图3为本发明另一个实施例中生成穿衣推荐方案的流程示意图。
图4为本发明又一个实施例中生成穿衣推荐方案的流程示意图。
图5为本发明一个实施例中智能终端的穿衣推荐系统的结构示意图。
图6为本发明一个实施例中推测模块的结构示意图。
图7为本发明又一个实施例中推荐模块的结构示意图。
图8为本发明再一个实施例中推荐模块的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明的技术方案作进一步更详细的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以结合具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
图1为本发明一个实施例中智能终端的穿衣推荐方法的流程示意图。如图所示，所述智能终端的穿衣推荐方法，包括：
步骤s101：采集智能终端的位置信息和天气信息。
在本发明中，所述智能终端可以是任意类型具有智能操作系统的电子产品，比如智能手机、平板电脑、智能手表、智能眼镜等。所述智能终端内置gps模块和无线通讯模块，所述gps模块可实时采集当前的位置信息，所述无线通讯模块可与提供天气服务的网络服务器建立无线连接并获取实时的天气信息，比如阴晴雨雪天气情况、温度、湿度等关键数据。
步骤s102：分析采集的位置信息以推测用户的穿衣场景需求。
在采集到智能终端的位置信息和天气信息后，需要进一步分析以推测用户的穿衣场景需求。参见图2，所述推测用户的穿衣场景需求，包括：
步骤s201：分析采集的位置信息中的高频位置以推测用户的活动范围和工作性质。
在采集到智能终端的位置信息后，进一步分析位置信息中的高频位置，即所述智能终端用户的频繁活动地点，可根据预设推测匹配策略初步认定为用户的家庭地址、工作地址或用餐餐厅。比如，当分析发现用户的高频位置为某个住宅小区、某个商业写字楼或某个餐厅时，可初步认定为用户对应的家庭住址、工作地址和用餐餐厅，进而根据预设推测匹配策略推测到用户的活动范围(即家庭地址到工作地址)和工作性质(比如上班族、教师、商务销售等)。
所述预设推测匹配策略可根据位置信息所在的建筑名称、周边环境、商业信息和历史记录进行预先初步设置，比如某某小区可推测匹配为家庭地址、某某写字楼可推测匹配为上班族的工作地址，某某学校可推测匹配为教师的工作地址、某某商场可推测匹配为商务销售的工作地址，某某餐厅可推测匹配为用餐地址等。
步骤s202：根据推测的用户的活动范围和工作性质推测用户的穿衣场景需求。
在推测到用户的活动范围和工作性质后，进一步根据预设推测匹配策略推测用户的穿衣场景需求。所述预设推测匹配策略可根据用户的工作性质、活动范围和和历史记录进行预先初步设置，以适配相应工作性质和场合的穿衣需求。比如上班族可推测匹配写字楼工作场景需求，教师可推测匹配学校教学的工作场景需求，商务销售可推测匹配商场销售的工作场景需求等。
步骤s103：根据推测的穿衣场景需求和采集的天气信息生成穿衣推荐方案。
在推测到用户的穿衣场景需求和采集到实时的天气信息后，根据预设推荐匹配策略和推测的穿衣场景需求、天气信息生成适配用户最优的穿衣推荐方案，穿衣推荐方案既满足职业场合需要，同时兼顾天气适配度和舒适度需要，使用户方便快捷地获取到最优的穿衣推荐方案，节省了用户穿衣搭配的时间，提升了穿衣推荐的便捷性、工作效率和用户体验。
所述预设推荐匹配策略可预先根据不同用户工作性质的各种穿衣场景需求和天气状态对应适配设置穿衣推荐方案，比如针对上班族推测匹配的写字楼工作场景需求可对应适配适合不同阴晴雨雪天气情况、温度、湿度的上班族最优的穿衣推荐方案，针对教师推测匹配的学校教学的工作场景需求可对应适配适合不同阴晴雨雪天气情况、温度、湿度的教师教学最优的穿衣推荐方案，针对商务销售推测匹配的商场销售的工作场景需求可对应适配适合不同阴晴雨雪天气情况、温度、湿度的教师教学最优的穿衣推荐方案，针对各种职业场合和天气状况都可以适配生成最优的穿衣推荐方案。
步骤s104：显示生成的穿衣推荐方案。
在本发明中，所述推测用户的穿衣场景需求和生成穿衣推荐方案步骤既可以在所述智能终端本地处理器进行数据处理的，还可以是所述智能终端将采集的位置信息和天气信息上传给云端的穿衣推荐服务器进行数据处理的，所述穿衣推荐服务器根据预设推荐匹配策略生成最优的穿衣推荐方案后，然后将穿衣推荐方案推送给所述智能终端。在获取到穿衣推荐方案后，所述智能终端通过显示模块显示生成的穿衣推荐方案，将最优的穿衣推荐方案直观地展示给用户，使用户方便快捷地获取到最优的穿衣推荐方案，节省了用户穿衣搭配的时间，提升了用户穿衣搭配的便捷性、工作效率和用户体验。
在本实施例的智能终端的穿衣推荐方法中，分析智能终端的位置信息以推测用户的穿衣场景需求，并根据推测的穿衣场景需求和天气信息生成穿衣推荐方案，生成的最优穿衣推荐方案既满足职业场合需要，同时兼顾天气适配度和舒适度需要，节省了用户穿衣搭配的时间，提升了用户穿衣搭配的便捷性、工作效率和用户体验。
参见图3，在本发明另一个实施例中，所述生成穿衣推荐方案，包括：
步骤s301：调取用户穿衣推荐方案的历史记录。
步骤s302：分析调取的历史记录以推测用户的穿衣偏好数据。
步骤s303：根据推测的穿衣偏好数据、穿衣场景需求和采集的天气信息生成穿衣推荐方案。
在本实施例中，首先调取用户穿衣推荐方案的历史记录比如近一年的推荐方案记录，然后进一步分析调取的历史记录中的高频数据，以推测用户的穿衣偏好数据比如衣服款式、颜色、质地、搭配等偏好数据，最后根据推测的穿衣偏好数据、穿衣场景需求和采集的天气信息生成最优穿衣推荐方案，生成的最优穿衣推荐方案既满足职业场合需要，又满足天气适配度和舒适度需要，同时还能兼顾用户的穿衣个性化偏好需要，提升了用户穿衣搭配的便捷性、个性化穿衣效果、工作效率和用户体验。
参见图4，在本发明又一个实施例中，所述生成穿衣推荐方案，包括：
步骤s401：调取当前的日期信息以判断为工作日或非工作日状态。
步骤s402：根据判断的工作日或工作日状态、推测的穿衣场景需求和采集的天气信息生成穿衣推荐方案。
在本实施例中，首先调取当前的日期信息以判断为工作日或非工作日状态，然后根据判断的工作日或工作日状态、推测的穿衣场景需求和采集的天气信息生成穿衣推荐方案，生成的最优穿衣推荐方案既满足职业场合需要，又满足天气适配度和舒适度需要，同时还能兼顾用户的工作日状态和非工作日状态的差异化需要，在工作日状态时生成最优的工作日适配的较为正式的穿衣推荐方案，而在非工作日状态时生成最优的非工作日适配的较为休闲的穿衣推荐方案，提升了用户穿衣搭配的便捷性、适应性、工作效率和用户体验。
基于上述方法实施例，本发明还提供一种智能终端的穿衣推荐系统。参见图5，所述智能终端的穿衣推荐系统100，包括采集模块10、推测模块20、推荐模块30和显示模块40。
在本发明中，所述智能终端可以是任意类型具有智能操作系统的电子产品，比如智能手机、平板电脑、智能手表、智能眼镜等。所述智能终端内置gps模块和无线通讯模块，所述gps模块可实时采集当前的位置信息，所述无线通讯模块可与提供天气服务的网络服务器建立无线连接并获取实时的天气信息，比如阴晴雨雪天气情况、温度、湿度等关键数据。所述采集模块10可通过所述gps模块和无线通讯模块采集到所述智能终端的位置信息和天气信息。
在所述采集模块10采集到智能终端的位置信息和天气信息后，所述推测模块20进一步分析以推测用户的穿衣场景需求。参见图6，所述推测模块包括第一推测单元201和第二推测单元202。
在所述采集模块10采集到智能终端的位置信息后，所述第一推测单元201进一步分析位置信息中的高频位置，即所述智能终端用户的频繁活动地点，可根据预设推测匹配策略初步认定为用户的家庭地址、工作地址或用餐餐厅。比如，当所述第一推测单元201分析发现用户的高频位置为某个住宅小区、某个商业写字楼或某个餐厅时，可初步认定为用户对应的家庭住址、工作地址和用餐餐厅，进而根据预设推测匹配策略推测到用户的活动范围(即家庭地址到工作地址)和工作性质(比如上班族、教师、商务销售等)。
所述预设推测匹配策略可根据位置信息所在的建筑名称、周边环境、商业信息和历史记录进行预先初步设置，比如某某小区可推测匹配为家庭地址、某某写字楼可推测匹配为上班族的工作地址，某某学校可推测匹配为教师的工作地址、某某商场可推测匹配为商务销售的工作地址，某某餐厅可推测匹配为用餐地址等。
在所述第一推测单元201推测到用户的活动范围和工作性质后，所述第二推测单元202进一步根据预设推测匹配策略推测用户的穿衣场景需求。所述预设推测匹配策略可根据用户的工作性质、活动范围和和历史记录进行预先初步设置，以适配相应工作性质和场合的穿衣需求。比如上班族可推测匹配写字楼工作场景需求，教师可推测匹配学校教学的工作场景需求，商务销售可推测匹配商场销售的工作场景需求等。
在所述推测模块20推测到用户的穿衣场景需求和所述采集模块10采集到实时的天气信息后，所述推荐模块30根据预设推荐匹配策略和所述推测模块20推测的穿衣场景需求、所述采集模块10采集的天气信息生成适配用户最优的穿衣推荐方案，穿衣推荐方案既满足职业场合需要，同时兼顾天气适配度和舒适度需要，使用户方便快捷地获取到最优的穿衣推荐方案，节省了用户穿衣搭配的时间，提升了穿衣推荐的便捷性、工作效率和用户体验。
所述预设推荐匹配策略可预先根据不同用户工作性质的各种穿衣场景需求和天气状态对应适配设置穿衣推荐方案，比如针对上班族推测匹配的写字楼工作场景需求可对应适配适合不同阴晴雨雪天气情况、温度、湿度的上班族最优的穿衣推荐方案，针对教师推测匹配的学校教学的工作场景需求可对应适配适合不同阴晴雨雪天气情况、温度、湿度的教师教学最优的穿衣推荐方案，针对商务销售推测匹配的商场销售的工作场景需求可对应适配适合不同阴晴雨雪天气情况、温度、湿度的教师教学最优的穿衣推荐方案，针对各种职业场合和天气状况都可以适配生成最优的穿衣推荐方案。
在本发明中，所述采集模块10、推测模块20和推荐模块30可全部设置在所述智能终端本地进行数据处理而最终生成穿衣推荐方案，还可以是通过“本地-服务器”架构进行数据处理。具体的，所述智能终端的采集模块10将采集的位置信息和天气信息通过无线通讯模块上传给云端的穿衣推荐服务器进行数据处理，所述穿衣推荐服务器的推测模块20分析位置信息而推测用户的穿衣场景需求，所述穿衣推荐服务器的推荐模块30根据预设推荐匹配策略和所述推测模块20推测的穿衣场景需求生成最优的穿衣推荐方案，最后所述穿衣推荐服务器通过通讯模块将穿衣推荐方案推送给所述智能终端。在获取到穿衣推荐方案后，所述智能终端通过显示模块比如显示屏显示生成的穿衣推荐方案，将最优的穿衣推荐方案直观地展示给用户，使用户方便快捷地获取到最优的穿衣推荐方案，节省了用户穿衣搭配的时间，提升了用户穿衣搭配的便捷性、工作效率和用户体验。
在本实施例的智能终端的穿衣推荐系统100中，推测模块20分析采集模块10采集的智能终端的位置信息以推测用户的穿衣场景需求，推荐模块30根据推测模块20推测的穿衣场景需求和采集模块10采集的天气信息生成穿衣推荐方案，生成的最优穿衣推荐方案既满足职业场合需要，同时兼顾天气适配度和舒适度需要，节省了用户穿衣搭配的时间，提升了用户穿衣搭配的便捷性、工作效率和用户体验。
参见图7，在本发明另一个实施例中，所述推荐模块30包括历史记录调取单元301、偏好数据推测单元302和推荐处理单元303。在本实施例中，首先所述历史记录调取单元301调取用户穿衣推荐方案的历史记录比如近一年的推荐方案记录，然后所述偏好数据推测单元302进一步分析所述历史记录调取单元301调取的历史记录中的高频数据，以推测用户的穿衣偏好数据比如衣服款式、颜色、质地、搭配等偏好数据，最后所述推荐处理单元303根据所述偏好数据推测单元302推测的穿衣偏好数据、穿衣场景需求和所述采集模块10采集的天气信息生成最优穿衣推荐方案，生成的最优穿衣推荐方案既满足职业场合需要，又满足天气适配度和舒适度需要，同时还能兼顾用户的穿衣个性化偏好需要，提升了用户穿衣搭配的便捷性、个性化穿衣效果、工作效率和用户体验。
参见图8，在本发明又一个实施例中，所述推荐模块30包括日期判断单元304和推荐处理单元305。在本实施例中，首先所述日期判断单元304调取当前的日期信息以判断为工作日或非工作日状态，然后所述推荐处理单元305根据所述日期判断单元304判断的工作日或工作日状态、所述推测模块20推测的穿衣场景需求和所述采集模块10采集的天气信息生成穿衣推荐方案，生成的最优穿衣推荐方案既满足职业场合需要，又满足天气适配度和舒适度需要，同时还能兼顾用户的工作日状态和非工作日状态的差异化需要，在工作日状态时生成最优的工作日适配的较为正式的穿衣推荐方案，而在非工作日状态时生成最优的非工作日适配的较为休闲的穿衣推荐方案，提升了用户穿衣搭配的便捷性、适应性、工作效率和用户体验。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。