象語義特征向量，在多維分布上存在很大的不均衡性， 因此為了避免部分偏移量過大帶來的影響，需要每多維分布進(jìn)行歸一化處理。
[0039] 為此，在品類圖像計(jì)算步驟S2中，包括W下兩個子步驟：
[0040] (1)對于每一維度的抽象語義特征向量分別計(jì)算在該維度下的均值與方差 0 i;
[0041] (2)對于圖像的抽象語義特征向量，按照每一維度做歸一化處理
[0042]
[0043] 接著，在用戶瀏覽行為權(quán)重計(jì)算步驟S3中，主要包括W下=個子步驟：
[0044] (1)對瀏覽行為進(jìn)行去重處理，W避免用戶錯誤點(diǎn)擊造成的影響；
[0045] (2)對用戶瀏覽的所有對應(yīng)的圖像按品類提取相應(yīng)歸一化的特征向量進(jìn)行求和， 得到該用戶在各個品類下的興趣權(quán)重向量；
[0046] (3)把得到的用戶在各個品類下的所有興趣權(quán)重向量推送至排序步驟。
[0047] 接著，在排序步驟S4中，根據(jù)每個用戶在某一品類下的興趣權(quán)重向量，對該品類 下用戶沒有觀看的圖像對應(yīng)的特征向量做內(nèi)積，得到用戶沒有觀看的每一張圖像對應(yīng)的得 分值，然后根據(jù)所得到的得分值進(jìn)行排序選取Top-N之后入庫，所有品類都根據(jù)W上步驟 進(jìn)行。
[0048] 接著，在捜索調(diào)用步驟S5中，可W有兩種策略進(jìn)行選擇：
[0049] (1)對應(yīng)現(xiàn)有的捜索結(jié)果，查看每一個商品對應(yīng)圖像的得分值，最后在捜索結(jié)果中 進(jìn)行排序并輸出；
[0化日](2)對于捜索詞進(jìn)行語義分析后，對應(yīng)到某一品類，取該一個品類Top-N圖像對應(yīng) 的商品作為個性化的捜索結(jié)果。
[0化1] 根據(jù)上述本發(fā)明的基于商品圖像特征的個性化捜索方法，通過結(jié)合圖像的深度語 義特征，根據(jù)用戶的瀏覽行為，進(jìn)行個性化捜索，從而能夠增加用戶在多個維度上的體驗(yàn) 值。
[0052] 另外，興趣權(quán)重向量計(jì)算方式不同會影響最終的結(jié)果，用戶瀏覽周期不同、W及考 慮用戶對商品購買欲望的衰減不同，也會影響最終的結(jié)果。
[0053]W上所述的【具體實(shí)施方式】，對本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和有益效果進(jìn)行了進(jìn)一步 詳細(xì)說明，所應(yīng)理解的是，W上所述僅為本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】而已，并不用于限制本發(fā) 明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所做的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明 的保護(hù)范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于商品圖像特征的個性化搜索裝置，其包括： 特征提取模塊，其利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，按品類提取圖像的抽象語義特征向量； 品類圖像計(jì)算模塊，其接收從所述特征提取模塊推送來的圖像的抽象語義特征向量， 對于每一維度的抽象語義特征向量分別計(jì)算在該維度下的均值與方差，并且按照每一維度 做歸一化處理； 用戶瀏覽行為權(quán)重計(jì)算模塊，其對用戶瀏覽的所有對應(yīng)的圖像按品類提取相應(yīng)歸一化 的所述抽象語義特征向量進(jìn)行求和，得到該用戶在各個品類下的興趣權(quán)重向量； 排序模塊，其根據(jù)從所述用戶瀏覽行為權(quán)重計(jì)算模塊推送來的每個用戶在某一品類下 的所述興趣權(quán)重向量，對該品類下用戶沒有觀看的圖像對應(yīng)的特征向量做內(nèi)積，得到用戶 沒有觀看的每一張圖像對應(yīng)的得分值，然后根據(jù)所得到的得分值進(jìn)行排序，選取得分值高 的規(guī)定張圖像之后入庫； 搜索調(diào)用模塊，其根據(jù)所述排序模塊的排序值結(jié)果，進(jìn)行個性化的搜索。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述基于商品圖像特征的個性化搜索裝置，其特征在于， 所述搜索調(diào)用模塊對應(yīng)現(xiàn)有的搜索結(jié)果，查看每一個商品對應(yīng)圖像的得分值，最后在 搜索結(jié)果中進(jìn)行排序并輸出。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述基于商品圖像特征的個性化搜索裝置，其特征在于， 所述搜索調(diào)用模塊在對用戶的搜索詞進(jìn)行語義分析后，將其對應(yīng)到某一品類，取這一 個品類得分值高的規(guī)定張圖像對應(yīng)的商品作為個性化的搜索結(jié)果。4. 根據(jù)權(quán)利要求1~3的任一項(xiàng)所述基于商品圖像特征的個性化搜索裝置，其特征在 于， 在設(shè)所述均值為Ui，所述方差為〇^寸，所述歸一化處理的結(jié)果為5. 根據(jù)權(quán)利要求1~3的任一項(xiàng)所述基于商品圖像特征的個性化搜索裝置，其特征在 于， 在所述用戶瀏覽行為權(quán)重計(jì)算模塊中，對瀏覽行為進(jìn)行去重處理。6. -種基于商品圖像特征的個性化搜索方法，其包括： 特征提取步驟，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，按品類提取圖像的抽象語義特征向量； 品類圖像計(jì)算步驟，對于每一維度的所述抽象語義特征向量分別計(jì)算在該維度下的均 值與方差，并且按照每一維度做歸一化處理； 用戶瀏覽行為權(quán)重計(jì)算步驟，其對用戶瀏覽的所有對應(yīng)的圖像按品類提取相應(yīng)歸一化 的所述抽象語義特征向量進(jìn)行求和，得到該用戶在各個品類下的興趣權(quán)重向量； 排序步驟，根據(jù)每個用戶在某一品類下的所述興趣權(quán)重向量，對該品類下用戶沒有觀 看的圖像對應(yīng)的特征向量做內(nèi)積，得到用戶沒有觀看的每一張圖像對應(yīng)的得分值，然后根 據(jù)所得到的得分值進(jìn)行排序，選取得分值高的規(guī)定張圖像之后入庫； 搜索調(diào)用步驟，根據(jù)所述排序步驟的排序值結(jié)果，進(jìn)行個性化的搜索。7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述基于商品圖像特征的個性化搜索裝置，其特征在于， 在所述搜索調(diào)用步驟中，對應(yīng)現(xiàn)有的搜索結(jié)果，查看每一個商品對應(yīng)圖像的得分值，最 后在搜索結(jié)果中進(jìn)行排序并輸出。8. 根據(jù)權(quán)利要求6所述基于商品圖像特征的個性化搜索裝置，其特征在于， 在所述搜索調(diào)用步驟中，在對用戶的搜索詞進(jìn)行語義分析后，將其對應(yīng)到某一品類，取 這一個品類得分值高的規(guī)定張圖像對應(yīng)的商品作為個性化的搜索結(jié)果。9. 根據(jù)權(quán)利要求6~8的任一項(xiàng)所述基于商品圖像特征的個性化搜索裝置，其特征在 于， 在設(shè)所述均值為Ui，所述方差為〇^寸，所述歸一化處理的結(jié)果為10. 根據(jù)權(quán)利要求6~8的任一項(xiàng)所述基于商品圖像特征的個性化搜索裝置，其特征在 于， 在所述用戶瀏覽行為權(quán)重計(jì)算步驟中，對瀏覽行為進(jìn)行去重處理。
【專利摘要】本發(fā)明公開一種基于商品圖像特征的個性化搜索裝置，其包括：特征提取模塊，其利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型提取圖像的抽象語義特征向量；品類圖像計(jì)算模塊，其對于每一維度的所述抽象語義特征向量分別計(jì)算在該維度下的均值與方差，并且按照每一維度做歸一化處理；用戶瀏覽行為權(quán)重計(jì)算模塊，其對用戶瀏覽的圖像按品類提取相應(yīng)歸一化的所述抽象語義特征向量進(jìn)行求和，得到該用戶在各個品類下的興趣權(quán)重向量；排序模塊，其根據(jù)每個用戶在某一品類下的所述興趣權(quán)重向量，對該品類下用戶沒有觀看的圖像對應(yīng)的特征向量做內(nèi)積，得到每一張圖像對應(yīng)的得分值，根據(jù)該得分值進(jìn)行排序，選取得分值高的規(guī)定張圖像之后入庫；搜索調(diào)用模塊，其根據(jù)排序值結(jié)果，進(jìn)行個性化搜索。
【IPC分類】G06Q30/02, G06F17/30
【公開號】CN104881798
【申請?zhí)枴緾N201510303163
【發(fā)明人】布如國, 牟川
【申請人】北京京東尚科信息技術(shù)有限公司, 北京京東世紀(jì)貿(mào)易有限公司
【公開日】2015年9月2日
【申請日】2015年6月5日