基于大数据的影楼样片在线交易平台的制作方法

本发明涉及涉及在线交易平台技术领域，具体是一种基于大数据的影楼样片在线交易平台。

背景技术：

在现今的影楼样片的交易过程存在着一种现象，即需要客户上门选片，不给客户在线选片，出现此现象是因影楼样片的风格类型、构图、设计、服饰道具的不同而风格迥异，影楼方只能根据客户一些简略并抽象的描述向其提供方案，而影楼端向其提供的样片中的模特往往有着较常人优越的身体条件、受过专业训练摆出的专业姿势和展现的表现力，而且影楼中的摄影师的摄影技术也参差不齐；这时就会有以下两种现象出现：其一：影楼提供的类型方案与顾客预先想要的类型因为沟通上的理解出错，双方很能在较短的时间内进行划范围的区域选定，而这时影楼若要将所有的搭配方案都发送给客户看，再让客户从中做出选择，也不可避免会再次出现上述情形，而这势必造成会影楼的运行效率降低，同时花费顾客的较长时间，其二：影楼最终出来的效果图与买家设想的效果存在差异，即客片与样片的效果相差甚远，造成买家的不满意情绪后对影楼降低评价的现象，既让让买家经历不好的选购体验，同时让卖家遭受信誉损失。

基于上述问题，亟待提出一种基于大数据的影楼样片在线交易平台，通过意向类型推送模块、样片拆解匹配模块根据买家在该平台内浏览操作智能划定区域类型，减少买家筛选意向类型的的时间，减少双方因交流理解发生错误带来的时间损失，提高双方效率；根据样片拆解匹配模块，拆解样片同时将买家自身的需求、自身条件与意向样片进行智能匹配，对最终客片效果进行提前预判，让买家基于预判结果做出交易决定，减低出现买家不满意的现象，提高让双方都满意的合作次数，同时提高影楼方的运行效率及信誉值。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种基于大数据的影楼样片在线交易平台，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

一种基于大数据的影楼样片在线交易平台包括买家模块、卖家模块、意向类型推送模块、意向样片选定模块、样片拆解匹配模块；买家模块、卖家模块用于输入买家、卖家的信息存储进入平台，进行注册登记；意向类型推送模块用于对大数据的影楼样片进行买家的意向类型板块筛选；意向样片选定模块用于买家在大数据的影楼样片进行了类型板块筛选后的图库中进行意向选定；所述样片拆解匹配模块用于对买家与卖家进行最后的匹配。买家将各自信息输入平台进行登记注册后，所述意向类型推送模块给买家进行意向类型推送，将其意向类型影楼样片发送至所述意向样片选定模块，买家在所述意向样片选定模块中选定最终的意向样片，所述意向样片选定模块将买家最终选定的意向样片发送至所述样片拆解匹配模块进行最终的样片拆解匹配，所述样片拆解匹配模块将其最后的匹配度值反馈给买家、卖家，作为双方决定是否合作的参考。

进一步的，意向类型推送模块的具体工作过程包括：采集某一类型影楼样片的浏览时间标记为toi、点击某一类型影楼样片的放大次数标记为moi、对于某一类型影楼样片的点击次数标记为koi,根据公式：

其中y1、y2、y3、y4、x1、x2、x3、x4为相关系数,hoi表示为第oi种类型的影楼样片类型的买家关注值，oi＝{1，2，3…}，智能推送模块将不同类型影楼样片的hoi值反馈给平台端与卖家端；将hoi值前三的值标为强关注值voi,oi＝{1,2,3}平台端和卖家端根据买家强关注值向买家推送相关类型影楼样片，买家进行意向选定；意向类型推送模块将不同类型影楼样片的hoi值反馈给平台端与卖家端，该过程有益于发现买家的潜在兴趣爱好，对于买家的爱好需求可以更加的精准定位，提高买卖双方各自的运行效率。

采集对某一类型影楼样片的浏览时间的方法,其具体工作过程：包括预设一段采集时间周期，对在一段时间周期内浏览的样片先进行样片类型的分类，得出不同类型样片的平均浏览时间mi为第mi种类型的影楼样片类型，mi＝{1，2，3…}；分别表示为买家对第一种、第二种、第三种类型的影楼样片的平均浏览时间；当对于一张某类型的影楼样片的浏览时间出现超过该类型的影楼样片平均浏览时间，记为此类型影楼样片的浏览异常情形，对其浏览异常时间进行存储并标记其异常出现的次数，当异常次数超过预设值时，对该类型影楼样片的异常浏览时间取平均值并存储，将该存储的某类型影楼样片的浏览异常时间的平均值对原该类型影楼样片的平均浏览时间进行覆盖；当出现异常浏览时间的次数未达到预设值时，对该数据进行舍弃；该采集过程有益于摒除掉买家在浏览过程中停留在样片页面但实际并非是对该样片进行兴趣查阅的情形，让获得的相关浏览时间更具有针对性，使得智能推送结果更加的精准。

采集对某一类型影楼样片的点击放大次数的方法，其具体过程：包括采集常规放大的次数标记为d、放大倍数超过普通放大倍数的次数dh，根据公式：

m＝d×bi+dh×bh

m表示为买家对某一类型影楼样片的点击放大次数，其中bi、bh为预设百分数值，且满足bi<bh；该采集过程能使得采集到的点击放大次数与买家对该类型样片的感兴趣程度更密切的相关。

采集对某一类型影楼样片的点击次数的方法，其具体工作过程：包括采集单次点击某一类型影楼样片的次数标记为i、倒回去重复点击该类型影楼样片的次数标记为f、收藏此类型影楼样片的次数n；对于单次点击某一类型影楼样片的次数设置权重a、倒回去重复点击该类型影楼样片的次数设置权重b、收藏此类型影楼样片的次数设置权重c,,根据公式：

k＝a×i+b×f+c×nk表示为买家对某一类型影楼样片的点击次数，且a<b<c，该采集过程能使得最后的买家关注值hoi更加的精确。

进一步的，样片拆解匹配模块得具体工作过程包括：当平台锁定买方的意向样片，对该样片进行一个拆解占比分析，主要分析得出的数据有样片模特的身形要求占比系数g1、样片姿势的难易程度的分数g2及对应的难易度需求分数s、将数据在样片拆解匹配模块先进行存储，同时提取买家端注册信息时提供的身高、体重、肩宽、三维等各项尺码，在模块内与意向样片根据在先设定的一定身形差标准进行分数评判得到买家身形匹配分数q，将各影楼方所能提供的下属摄影师的信息，根据其以往样片作品的转载率、好评率、接单率来得到摄影师的专业度值e,并进行拟合匹配得到最终的匹配度r，根据公式：

r＝q×g1+s+e

将数据传输给买方与卖方，作为他们是否选择交易的参考依据。

样片模特的身形要求占比系数g1获取的具体过程包括：在样片拆解匹配模块中加入图像处理软件，对样片中不同属性的区域进行平方像素的提取，用人物所占的比例决定人物身形要求占比系数g1。

样片姿势难易度的占比系数g2的确认的具体过程包括：在该模块中预先存储导入人体常规动作图像，当锁定意向样片时对样片中的人物进行提取将其与预先存储的图像进行比对重合，将没有重合的肢体部分根据区域部位的直角坐标系做夹角余弦相似度计算，将常规动作的肢体和意向样片中的肢体分别作三角形的边a和边b，两者间的夹角为θ，构成一个三角型，根据公式：

cosθ＝(a^2+b^2+c^2)/(2*a*b)

将夹角余弦值cosθ作为样片姿势的难易度确认标准，当cosθ>0时,说明越相似即难度越小,当cosθ<0时，说明越不相似即难度越大,将cosθ的值作为一个区间分布,对其赋予分数评判标准，根据该难易度的确认得到分数s，该匹配过程有利于实现智能匹配过程，对最终客片效果进行提前预判，让买家基于预判结果做出交易决定。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明通过意向类型推送模块根据买家在该平台内浏览操作智能划定区域类型，减少买家筛选意向类型的的时间，减少双方因交流理解发生错误带来的时间损失，使得智能推送更加的精准高效，提高双方效率；根据样片拆解匹配模块，拆解样片同时将买家自身的需求、自身条件与意向样片进行智能匹配，对最终客片效果进行提前预判，让买家基于预判结果做出交易决定，减低出现买家不满意的现象，提高买家卖家双方的满意度，同时提高影楼方的运行效率及信誉值。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是本发明基于大数据的影楼样片在线交易平台的系统图；

图2是本发明基于大数据的影楼样片在线交易平台中采集某一类型影楼样片的浏览时间的方法步骤图；

图3是本发明基于大数据的影楼样片在线交易平台中采集某一类型影楼样片的点击放大次数的方法步骤图；

图4是本发明基于大数据的影楼样片在线交易平台中采集某一类型影楼样片的点击次数的方法步骤图；

图5是本发明基于大数据的影楼样片在线交易平台样片拆解匹配模块具体工作流程；

图6是本发明基于大数据的影楼样片在线交易平台的样片中采集模特的身形要求占比系数g1的方法步骤图；

图7是本发明基于大数据的影楼样片在线交易平台的样片中样片姿势难易度的占比系数g2及其分数的方法步骤图；

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1-7，本发明提供技术方案：

一种基于大数据的影楼样片在线交易平台包括买家模块、卖家模块、意向类型推送模块、意向样片选定模块、样片拆解匹配模块，买家模块、卖家模块用于输入买家、卖家的信息存储进入平台，进行注册登记；意向类型推送模块用于对大数据的影楼样片进行买家的意向类型板块筛选；意向样片选定模块用于买家在大数据的影楼样片进行了类型板块筛选后的图库中进行意向选定；样片拆解匹配模块用于对买家与卖家进行最后的匹配。买家将各自信息输入平台进行登记注册后，意向类型推送模块给买家进行意向类型推送，将其意向类型影楼样片发送至所述意向样片选定模块，买家在所述意向样片选定模块中选定最终的意向样片，意向样片选定模块将买家最终选定的意向样片发送至所述样片拆解匹配模块进行最终的样片拆解匹配，样片拆解匹配模块将其最后的匹配度值反馈给买家、卖家，作为双方决定是否合作的参考。

意向类型推送模块的具体工作过程如下：

采集某一类型影楼样片的浏览时间标记为toi；

采集某一类型影楼样片的点击放大次数标记为moi；

采集某一类型影楼样片的点击次数标记为koi；

根据公式：

得到对于某一类型影楼样片的买家关注值hoi；

意向类型推送模块将不同类型影楼样片的hoi值反馈给平台端与卖家端；该过程有益于发现买家的潜在兴趣爱好，对于买家的爱好需求可以更加的精准定位，提高买卖双方各自的运行效率。

采集某一类型影楼样片的浏览时间的方法的具体过程如下：

预设一段采集时间周期，对在一段时间周期内浏览的样片先进行样片类型的分类；

得出不同类型样片的平均浏览时间mi为第mi种类型的影楼样片类型，mi＝{1，2，3…}，表示对第一种类型影楼样片的平均浏览时间；

当对于一张某类型的影楼样片的浏览时间出现超过该类型的影楼样片平均浏览时间，即异常浏览时间w>平均浏览时间tmi，记为此类型影楼样片的浏览异常情形，对其浏览异常时间进行存储并标记其异常出现的次数；

当异常次数超过5次时，对该类型影楼样片的异常浏览时间w取平均值标记为pmi并存储，将该存储的某类型影楼样片的浏览异常时间的平均值对原该类型影楼样片的平均浏览时间进行覆盖,即tmi＝pmi；

当出现异常浏览时间的次数未达到5次时，对之前存储的异常浏览时间w进行舍弃；该采集过程有益于摒除掉买家在浏览过程中停留在样片页面但实际并非是对该样片进行兴趣查阅的情形，让获得的相关浏览时间更具有针对性，使得智能推送结果更加的精准。

采集某一类型影楼样片的点击放大次数方法的具体过程如下：

采集常规放大的次数标记为d；

采集放大倍数超过普通放大倍数的次数dh；

根据公式：

m＝d×bi+dh×bh

得到对某一类型影楼样片的点击放大次数，其中bi、bh为预设百分数值，且满足bi<bh；该采集过程能使得采集到的点击放大次数与买家对该类型样片的感兴趣程度更密切的相关。

采集某一类型影楼样片的样片点击次数的方法的具体工作过程如下：

采集单次点击某一类型影楼样片的次数标记为i；

采集倒回去重复点击该类型影楼样片的次数标记为f；

收藏此类型影楼样片的次数标记为n；

对于单次点击某一类型影楼样片的次数设置权重a、倒回去重复点击该类型影楼样片的次数设置权重b、收藏此类型影楼样片的次数设置权重c,且a<b<c,

根据公式：

k＝a×i+b×f+c×n

得到对某一类型影楼样片的样片点击次数k；该采集过程能使得最后的买家关注值hoi更加的精确。

样片拆解匹配模块的具体工作过程如下：

买家在意向样片选定模块中选定意向样片；

样片拆解匹配模块对该样片进行一个拆解占比分析，主要分析得出的数据有样片模特的身形要求占比系数g1、样片姿势的难易程度的分数g2、对应的姿势难易度需求分数s、将数据在样片拆解匹配模块先进行存储；

提取买家端注册信息时提供的身高、体重、肩宽、三维等各项尺码，在模块内与意向样片根据在先设定的一定身形差标准进行分数评判得到买家身形匹配分数q；

将各影楼方所能提供的下属摄影师的信息，根据其以往样片作品的转载率、好评率、接单率来得到摄影师的专业度值e,e＝转载率×好评率×接单率，进行拟合匹配得到最终的匹配度r，根据公式：

r＝q×g1+s+e

将数据值r传输给买方与卖方，根据数据值r的高低，作为他们是否选择交易的参考依据。

样片模特的身形要求占比系数g1获取的具体过程如下：

样片拆解匹配模块中包括图像处理软件，对样片中不同属性的区域进行平方像素的提取；

用人物所占样片图片的比例决定人物身形要求占比系数g1。

样片姿势难易度的占比系数g2的确认，其具体过程如下：

在样片拆解匹配模块中预先存储导入人体常规动作图像；

当锁定意向样片时对样片中的人物进行提取将其与预先存储的图像进行比对重合，将没有重合的肢体部分在区域部位的建立直角坐标系做夹角余弦相似度计算，将常规动作的肢体和意向样片中的肢体分别作三角形的边和边两者间的夹角为θ，构成一个三角型；

根据公式：

得到夹角余弦值cosθ其取值范围为[-1,1]，将其作为样片姿势的难易度确认标准，当cosθ>0时,说明越相似即难度越小,当cosθ<0时，说明越不相似即难度越大；

将cosθ的取值范围[-1,1]作为一个等差区间分布,对每个区间赋予分数评判标准，例如将区间[-1，-0.5]赋值分数60，将区间[-0.5,0]赋值分数70，以此类推，根据cosθ所在区间得到相应的赋值分数s。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明通过意向类型推送模块根据买家在该平台内浏览操作智能划定区域类型，减少买家筛选意向类型的的时间，减少双方因交流理解发生错误带来的时间损失，使得智能推送更加的精准高效，提高双方效率；根据样片拆解匹配模块，拆解样片同时将买家自身的需求、自身条件与意向样片进行智能匹配，对最终客片效果进行提前预判，让买家基于预判结果做出交易决定，减低出现买家不满意的现象，提高买家卖家双方的满意度，同时提高影楼方的运行效率及信誉值。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。