近年來，線上購物越來越受到消費者的青睞，其購物方便、精準推送等特點既使得消費者有較好的購物體驗，又刺激了用戶的消費，為商家?guī)砹溯^大的收益。而傳統(tǒng)的線下購物模式在當前“互聯(lián)網+”背景下逐漸失去話語權，尤其是年輕人群體越來越傾向于線上購物，其中很大一部分原因就是線下商城無法給用戶帶來更好的購物體驗。

基于上述背景，本創(chuàng)意作品結合華為云平臺設計了一款線下智能導購系統(tǒng)，汲取線上購物模式的優(yōu)點，為線下購物帶來更佳的用戶體驗，為商家?guī)砀蟮氖找?。該系統(tǒng)主要包含前端客戶信息采集與加密傳輸、特征分析與用戶識別、關聯(lián)分析與精準推送、智能導購等功能。前端部分我們采用樹莓派的高清攝像頭模塊捕捉并采集用戶的面部信息與購物信息，人臉捕捉通過Dlib開源模塊實現，并基于B/S架構為用戶進行智能導購與精準推送；數據通信部分采用DH秘鑰交換協(xié)議與RC4加密算法作為加密方式，通過服務端與客戶端的通信；特征分析與用戶識別部分主要分為特征提取和用戶特征匹配，特征提取功能通過構建CNN卷積神經網絡，提取人臉特征，抽象化為512維人臉特征向量，并保存在數據庫中。身份認證部分則采用Annoy算法降低時間復雜度，通過計算特征點之間的歐氏距離來實現特征匹配與身份認證；關聯(lián)分析部分采用了Apriori算法，在Hadoop分布式集群中對大數據環(huán)境下的用戶購物記錄進行關聯(lián)分析，得到商品購物狀態(tài)的頻繁項集。精準推送部分通過綜合商品內部聯(lián)系，構造反應用戶和商品關系的異質網絡，并利用深度學習的方法綜合分析用戶相似度和商品相似度，為用戶推薦商品，實現精準投送。