一种基于虚拟现实技术的产品展示交互方法及系统与流程

本发明涉及信息，尤其涉及一种基于虚拟现实技术的产品展示交互方法及系统。

背景技术：

1、在消费者使用ar交互功能时,如何根据不同场景、不同用户,对ar内容进行合理限制和个性化展示,是一个值得深入探讨的技术问题。ar内容的生成和呈现需要考虑当前的使用场景,比如用户所处的位置、时间等因素,根据这些因素对ar内容进行动态调整,以提供更加贴合当前场景的ar体验。面对不同类型的用户,ar内容展示也应有所区分。对于不同年龄、性别、兴趣爱好的用户,ar内容的展示方式和交互形式要进行针对性设计,以满足不同用户的个性化需求。在ar场景中展示不同产品时,也需要考虑产品的类型和特点,对产品展示和交互进行合理限制。当用户在ar场景中对产品进行分享时,还需要根据分享对象的不同,对ar内容进行二次加工和呈现。总之,如何在ar交互中,根据场景、用户、产品等多重因素,对ar内容进行灵活调整和适配,是一个复杂而又有趣的技术问题,需要在实践中不断探索和优化。

技术实现思路

1、本发明提供了一种基于虚拟现实技术的产品展示交互方法，主要包括：

2、根据消费者的身份信息，建立消费者画像，包括消费者的基本属性，通过属性匹配，确定ar内容和互动程序，并推送至消费者的个人终端；

3、获取消费者当前的场景信息，识别当前场景的类型和特征，根据预设的场景适配规则，对互动程序进行调整；

4、当消费者进行分享操作时，获取分享对象与消费者的社会关系和标签属性，将分享对象划分为不同的用户类型，根据不同用户类型确定相应的ar内容分享方式；

5、获取分享操作的分享位置，通过地理位置匹配算法，判断分享位置与ar内容的关联度，动态调整分享的ar内容；

6、获取分享操作的时间信息，动态调整分享的ar内容；

7、在ar场景中，获取用户的交互行为数据，通过用户行为分析算法，判断用户对不同产品类型的交互偏好，根据交互偏好的差异，对ar产品的展示和交互进行动态调整；

8、将多维度数据，包括用户属性、场景信息、分享对象、位置信息、时间信息、产品类型，进行综合分析，通过机器学习算法，构建ar内容推荐模型，实现基于多维度数据的ar内容智能推荐。

9、进一步可选的，所述根据消费者的身份信息，建立消费者画像，包括消费者的基本属性，通过属性匹配，确定ar内容和互动程序，并推送至消费者的个人终端，包括：

10、获取消费者基本属性数据，包括年龄段、性别、职业类别和消费水平，对消费者进行初步分类；通过大数据分析对消费者的购物历史和浏览偏好进行深入挖掘，提取个性化需求信息，包括品牌倾向和产品偏好；结合消费者地理位置信息和移动设备使用习惯，分析消费者的流动模式和应用偏好，预测消费者的消费场景；基于初步分类、个性化需求信息和消费场景，识别出消费者的消费特征；通过内容推荐系统，筛选出库存中与消费特征相匹配的ar内容和互动程序；根据消费者的个人终端的设备兼容性和技术参数，调整ar内容和互动程序的格式与分辨率；将调整后的ar内容和互动程序推送至消费者的个人终端；通过用户反馈收集模块，监控消费者对推送内容的反应和互动，收集效果数据；用数据分析工具对收集到的效果数据进行评估。

11、进一步可选的，所述获取消费者当前的场景信息，识别当前场景的类型和特征，根据预设的场景适配规则，对互动程序进行调整，包括：

12、通过消费者的个人终端，获取消费者所在环境的信息，包括光线强度、温湿度、噪声水平，得到场景信息；识别当前场景的类型，若场景信息指示用户处于低光照、静音状态，则判断场景类型为夜晚家庭环境；通过消费者的个人终端识别当前场景的特征，包括：根据个人终端的前置摄像头或关联可穿戴设备的生理传感器，包括心率监测，判断用户的情绪和健康状态；若用户的情绪和健康状态监测表明用户疲劳或用户不健康，则减少互动程序的交互内容；测试网络连接质量，通过网络诊断工具得到速度和稳定性指标，调整互动程序的内容大小；通过个人终端的蓝牙或wi-fi扫描功能，识别周边可连接的智能设备，包括智能灯泡、音响，并获取其状态信息；当智能设备的状态信息为可用时，为互动程序添加智能设备的连接互动；提供配置接口，获取消费者输入的互动程序的调整参数，基于调整参数调整互动程序。

13、进一步可选的，所述当消费者进行分享操作时，获取分享对象与消费者的社会关系和标签属性，将分享对象划分为不同的用户类型，根据不同用户类型确定相应的ar内容分享方式，包括：

14、通过社交媒体分析工具，抓取消费者与分享对象之间的互动记录和个人信息；对获取的互动记录进行分析，判断关系亲密度和互动频率，识别社会关系类型，包括家人、密友、熟人、同事或网友；对用户的个人信息进行处理，对兴趣爱好、年龄段、性别进行分析，识别出用户的标签属性；根据社会关系和标签属性，应用决策树或聚类算法将分享对象划分为不同的用户类型，包括亲密用户、社交用户、兴趣用户、影响力用户、教育用户、工作用户；根据分享对象的用户类型及标签属性，生成ar内容的分享方式，包括为兴趣用户生成刺激性的ar内容分享，为教育用户提供教育性的ar内容分享；通过分享对象与消费者之间的历史分享记录，优化ar内容的分享方式的生成参数。

15、进一步可选的，所述获取分享操作的分享位置，通过地理位置匹配算法，判断分享位置与ar内容的关联度，动态调整分享的ar内容，包括：

16、获取分享操作的分享位置，包括消费者和分享对象的地理位置信息，得到分享距离；通过环境上下文感知系统，在分享对象周边搜索poi信息，得到分享环境特征数据；根据分享距离和分享环境特征数据，确定ar内容与分享位置的关联度；根据分享对象的地理位置信息在时间序列上的分布，判断分享对象的移动速度和行为模式，包括步行或坐车，调整分享的ar内容的显示方式。

17、进一步可选的，所述获取分享操作的时间信息，动态调整分享的ar内容，包括：

18、获取分享操作的时间信息，包括消费者个人终端的分享时间，分享对象接收到分享的ar内容的预测接收时间；根据分享时间与预测接收时间判断分享操作与ar内容的时间相关性；若时间相关性或分享位置与ar内容的关联度低于阈值，则在时间相关或分享位置相关的方向上优化分享的ar内容，包括添加时间相关或分享位置相关的ar内容。

19、进一步可选的，所述在ar场景中，获取用户的交互行为数据，通过用户行为分析算法，判断用户对不同产品类型的交互偏好，根据交互偏好的差异，对ar产品的展示和交互进行动态调整，包括：

20、通过ar应用程序的传感器和接口收集用户交互行为数据的，包括触摸、点击、手势和视线追踪，并记录相应的时间戳；采用时间序列分析方法处理用户交互数据与时间戳，识别出用户交互行为的交互偏好；统计用户与ar场景中各个产品交互的次数与持续时间，判断用户对各类型产品的兴趣程度；根据用户交互数据和产品类型信息，调整ar产品的展示和交互方式，使用个性化算法参数实现精准化和个性化的ar体验。

21、进一步可选的，所述将多维度数据，包括用户属性、场景信息、分享对象、位置信息、时间信息、产品类型，进行综合分析，通过机器学习算法，构建ar内容推荐模型，实现基于多维度数据的ar内容智能推荐，包括：

22、通过用户登录信息，获取用户属性数据，包括年龄、性别、职业和兴趣爱好；根据用户历史行为记录，识别用户的ar内容互动历史，以及通过问卷和用户反馈机制，收集用户的显式偏好信息；采用环境感知实时捕获用户当前的场景信息，包括室内外环境、光照条件、周围物体和景物特征，以及环境噪声水平；使用位置服务，获取用户的地理位置信息，包括经纬度、地点名称及附近的兴趣点（poi），确定用户所处的地理环境类型；通过设备的时间服务功能，记录用户互动ar内容的时间信息，包括当前时间、日期、星期，以及季节性变化和特殊日期或事件；分析用户与分享对象之间的社交关系，根据分享对象的不同，调整推荐内容以适应不同的社交场景和用户的社交意图；针对用户的产品类型兴趣，利用历史互动数据和用户反馈来识别用户对不同ar内容类型的偏好；收集用户设备的参数数据，包括设备类型、处理器速度、图形处理能力和传感器类型，用于评估可推荐的ar内容的兼容性；通过机器学习算法分析多维度数据，建立ar内容推荐模型，预测并推荐个性化的ar内容。

23、本发明提供了一种基于虚拟现实技术的产品展示交互系统，主要包括：

24、用户画像构建模块，用于分析消费者基本属性和偏好以定制个性化ar内容；

25、场景适配调整模块，用于根据消费者当前环境调整互动程序和ar显示；

26、社交关系分析模块，用于根据分享者社交标签和关系个性化调整分享内容；

27、位置信息匹配模块，用于基于地理位置调整分享的ar内容与相关性；

28、时间信息分析模块，用于依据分享时的时间动态调节推送的ar内容；

29、ar内容推荐引擎，用于综合分析多维数据，智能推荐个性化ar体验。

30、本发明实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

31、本发明公开了一种基于基于虚拟现实技术的产品展示交互方法。独特的业务场景问题在于，如何在用户的不同身份信息、场景特征、时间段及产品属性等影响因素多变的情况下，提供一个既个性化又与用户当前环境高度相关的增强现实体验。本发明通过复杂环境下的多维度数据分析和机器学习算法，构建了一个智能推荐模型，能够为用户提供高度个性化且与其实际环境紧密相关的增强现实体验。这不仅提升了用户的互动体验和满意度，而且为品牌和企业提供了精准的营销工具，以实现更高的用户参与度和品牌忠诚度。