电子商务的繁荣加剧了线上业务环境中商家间的竞争。互联网零售商都在设法抢占竞争优势,着力为客户打造个性化体验。为实现真正的个性化体验,您必须详细了解单个用户的选择或喜好。如果有一个推荐系统能够根据个人特征(比如年龄或性别)来推荐产品,那该有多酷!

一个优秀的推荐系统通常可以提高您的销售额。对于服装或珠宝行业,使用一个包含图像的优秀推荐引擎非常重要。通常,当人们获得个性化推荐时,会对产品表现出更强烈的兴趣。

例如,如果一个人想要购买一件珠宝或一副眼镜,他们会选择一个自己喜欢或佩戴起来很好看的商品。因此,根据个人特征提供个性化的产品推荐可以帮助客户获得他们喜爱的产品。

为帮助实现这一目标,我们可以使用 Watson™ Visual Recognition 服务。这项服务使用个人图像作为输入,帮助您识别一个人的特征,如年龄或性别。我们开发了一个混合移动应用程序,该应用程序使用 MobileFirst Foundation 并且集成了一个推荐系统,该推荐系统以用户的图像作为输入,并在 Watson Visual Recognition 模型的帮助下检测用户的特征。根据这些特征,推荐引擎将返回个性化的珠宝产品推荐。这可以扩展到其他任何产品。

这个推荐引擎是使用 IBM Cloud 帐户Python 3Java 1.8.0 来实现的。

我们已经为您创建了一个样本应用程序,您可以在此基础上进行构建。您可查看基于视觉识别的推荐系统,大约需要 15 分钟可以完成。

这篇博客介绍了我们能如何使用 Watson Visual Recognition 进行个性化推荐。要浏览更多示例,可查看将虚拟镜子集成到电商产品中为家具店构建具备增强现实功能的“先试后买”移动应用程序

祝您玩得愉快!

参考资源

本文翻译自:A Watson Visual Recognition recommendation example(2019-08-28)

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