穿衣推荐方法及装置、设备、存储介质与流程

本申请实施例涉及信息处理技术，涉及但不限于一种穿衣推荐方法及装置、设备、存储介质。

背景技术：

1、用户在日常出行之前，经常会通过查看电子设备上的天气情况，选择适合该天气情况穿着的衣服。但对于某些用户而言，其在选择合适的衣服时需进行一部分时长的抉择，可能会延误出门的时间，且有时仍然会出现穿错衣服的情况，导致用户在出行后感觉太热或太冷。

2、相关技术中在对用户进行穿衣推荐时，大多是根据天气情况进行推荐，但这种推荐方式只适用于大部分人，并不完全适用于个人。因此，如何快速且合适的对用户进行穿衣推荐，是一个亟待解决的问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本申请实施例提供的穿衣推荐方法及装置、设备、存储介质，能够针对目标用户快速推荐合适的穿衣建议。本申请实施例提供的穿衣推荐方法及装置、设备、存储介质是这样实现的：

2、本申请实施例提供的穿衣推荐方法，包括：

3、获取目标用户所处区域的天气信息、所述目标用户的个人信息以及所述目标用户的历史运动数据；

4、根据所述天气信息、所述目标用户的个人信息、所述目标用户的历史运动数据以及预设的穿衣推荐模型，向所述目标用户推荐目标穿衣建议，所述预设的穿衣推荐模型是根据多个测试数据对初始穿衣推荐模型进行训练得到的，每个测试数据包括历史天气信息、测试用户的个人信息、所述测试用户的历史运动数据以及历史穿衣建议。

5、在一些实施例中，所述预设的穿衣推荐模型包括温度感知模块、穿衣指数计算模块和推荐模块，所述根据所述天气信息、所述目标用户的个人信息、所述目标用户的历史运动数据以及预设的穿衣推荐模型，向所述目标用户推荐目标穿衣建议，包括：

6、通过所述温度感知模块对所述目标用户的个人信息以及所述目标用户的历史运动数据进行运算，得到所述目标用户的温度感知能力；

7、通过所述穿衣指数计算模块对所述天气信息以及所述目标用户的温度感知能力进行运算，得到目标穿衣指数；

8、通过所述推荐模块根据所述目标穿衣指数以及预设的映射关系，得到所述目标穿衣建议，所述预设的映射关系为预设的穿衣指数与预设的穿衣建议之间的映射关系。

9、在一些实施例中，在向所述目标用户推荐目标穿衣建议之后，所述方法还包括：

10、接收所述目标用户对所述目标穿衣建议的反馈意见，所述反馈意见用于指示所述目标穿衣建议偏冷、所述目标穿衣建议合适和所述目标穿衣建议偏热中的其中一个；

11、根据所述反馈意见，更新所述预设的穿衣推荐模型。

12、在一些实施例中，所述根据所述反馈意见，更新所述预设的穿衣推荐模型，包括：

13、在相同的所述反馈意见的出现频次大于阈值的情况下，更新所述预设的穿衣推荐模型中的温度感知模块；所述反馈意见为目标穿衣建议偏冷，则增大所述温度感知能力，反馈意见为目标穿衣建议偏热，则减小所述温度感知能力。

14、在一些实施例中，根据反馈意见，更新预设的穿衣推荐模型，包括：

15、在相同的所述反馈意见的出现频次大于阈值的情况下，更新所述预设的穿衣推荐模型中的穿衣指数计算模块；反馈意见为目标穿衣建议偏冷，则增大目标穿衣指数，反馈意见为目标穿衣建议偏热，则减小目标穿衣指数。

16、在一些实施例中，所述个人信息包括用户的年龄、性别、呼吸频率、心跳、血压以及脉搏中的至少一种。

17、在一些实施例中，所述天气信息包括所述用户所处区域当前时段的天气信息和/或未来预设时段内的天气信息。

18、本申请实施例提供的穿衣推荐装置，包括：

19、获取模块，用于获取目标用户所处区域的天气信息、所述目标用户的个人信息以及所述目标用户的历史运动数据；

20、推荐模块，用于根据所述天气信息、所述目标用户的个人信息、所述目标用户的历史运动数据以及预设的穿衣推荐模型，向所述目标用户推荐目标穿衣建议，所述预设的穿衣推荐模型是根据多个测试数据对初始穿衣推荐模型进行训练得到的，每个测试数据包括历史天气信息、测试用户的个人信息、所述测试用户的历史运动数据以及历史穿衣建议。

21、本申请实施例提供的计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现本申请实施例所述的方法。

22、本申请实施例提供的计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本申请实施例提供的所述的方法。

23、本申请实施例所提供的穿衣推荐方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质，通过获取目标用户所处区域的天气信息、目标用户的个人信息以及目标用户的历史运动数据；并根据天气信息、目标用户的个人信息、目标用户的历史运动数据以及预设的穿衣推荐模型，向目标用户推荐目标穿衣建议。该预设的穿衣推荐模型是根据多个测试数据对初始穿衣推荐模型进行训练得到的，每个测试数据包括历史天气信息、测试用户的个人信息、测试用户的历史运动数据以及历史穿衣建议。这样，综合包括天气信息、目标用户个人信息和运动数据，共同对目标用户进行穿衣建议的快速推荐，能够使得推荐的穿衣建议更具有针对性，更适合目标用户，解决背景技术中所提出的技术问题。

技术特征：

1.一种穿衣推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设的穿衣推荐模型包括温度感知模块、穿衣指数计算模块和推荐模块，所述根据所述天气信息、所述目标用户的个人信息、所述目标用户的历史运动数据以及预设的穿衣推荐模型，向所述目标用户推荐目标穿衣建议，包括：

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在向所述目标用户推荐目标穿衣建议之后，所述方法还包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述反馈意见，更新所述预设的穿衣推荐模型，包括：

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述反馈意见，更新所述预设的穿衣推荐模型，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述个人信息包括用户的年龄、性别、呼吸频率、心跳、血压以及脉搏中的至少一种。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述天气信息包括所述用户所处区域当前时段的天气信息和/或未来预设时段内的天气信息。

8.一种穿衣推荐装置，其特征在于，包括：

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至7任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。

技术总结
本申请实施例公开了一种穿衣推荐方法及装置、设备、存储介质，包括：获取目标用户所处区域的天气信息、目标用户的个人信息以及目标用户的历史运动数据；根据天气信息、目标用户的个人信息、目标用户的历史运动数据以及预设的穿衣推荐模型，向目标用户推荐目标穿衣建议，预设的穿衣推荐模型是根据多个测试数据对初始穿衣推荐模型进行训练得到的，每个测试数据包括历史天气信息、测试用户的个人信息、测试用户的历史运动数据以及历史穿衣建议。这样，能够针对目标用户快速推荐合适的穿衣建议。

技术研发人员：周娜莉
受保护的技术使用者：闻泰通讯股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16