摘要
本发明属于门类产品推荐技术领域,公开了一种门类产品自动推荐方法及系统。所述的方法包括如下步骤:企业服务器,下载模型,并获取实时门类产品的数据;企业服务器,使用三维重建模型,对若干实时二维图像数据进行三维重建,并使用装修风格分析模型,进行装修风格分析;企业服务器,使用用户画像生成模型,进行用户画像生成,并使用自动推荐模型,生成实时门类产品推荐清单;企业服务器,根据目标实时三维仿真数据,进行三维仿真,得到并可视化对应的目标实时三维仿真模型。本发明解决了现有技术存在的成本投入大、沟通效率低、缺乏定制化、数据处理能力不足、推荐效率低、准确性差、实用性低以及展示效果不够直观的问题。
技术关键词
三维重建模型
二维图像数据
仿真数据
风格
推荐方法
深度学习算法
云数据中心
服务器
Elman算法
企业
三维重建算法
三维仿真模型
构建用户画像
联合损失函数
产品推荐技术
融合特征
标签
实时数据
系统为您推荐了相关专利信息
意图
推荐方法
推荐模型训练
智慧城市推荐技术
会话
预测模型训练方法
双向长短期记忆
模式推荐方法
训练集
标签
数据立方体
神经网络预测模型
动态知识图谱
差分隐私保护机制
风险