服装穿戴营销自媒体系统设计与实现
这是一篇关于自媒体营销,服装推荐,数字标签,特征关联的论文, 主要内容为在互联网的普及下,自媒体逐渐演变成一种网络营销模式。消费者线上购买服装的需求日益增加,但由于缺乏一定服装穿戴专业知识,大多根据自身喜好或者服装标签消费,具有一定盲目性,为了提升消费者的留存率,提供专业细致的服装推荐是有必要的。加上服装产品更新迭代快,品类与标签繁琐复杂,人工上架服装难度大,如何迅速提高“数字化管理能力”也是服装品牌商生存发展的关键。针对以上问题和需求,以课题组实际项目穿戴自媒体平台为依托,为设计师、消费者、品牌商提供多方位的服务。通过图文集、短视频和视频直播等形式传播品牌设计师的设计理念并提高营销效果;基于多位服装专家知识,关联人体、服装特征为消费者提供专业细致的服装推荐服务;利用标签识别为品牌商简化服装商品上架流程;穿搭交流社区为消费者提供分享不同场景下搭配见解的社交互动渠道。此外视频直播、订单管理、物流跟踪、退换结算、财务统计等技术服务能够提升平台数字化运营能力。系统采用MVVM设计模式,使用Java Script、HTML5和CSS语言结合Vue.js框架进行前端开发,使用Java语言结合Spring Boot框架进行后端开发,使用Redis中间件和My SQL数据库实现系统数据存储,使用Elasticsearch实现数据高性能检索。最后将系统部署在阿里云服务器上,可通过IP地址以及项目端口号正常访问,自适应页面布局为用户提供舒适的视觉体验与方便快捷的服务。
显隐数据结合的服装推荐系统研究
这是一篇关于显式数据,隐式数据,服装推荐,色彩聚类算法,原型系统的论文, 主要内容为随着“互联网+”时代的到来,以淘宝为代表的电子商务平台迅速兴起。近几年,电子商务平台服装网购销售额占比处于各类商品网购销售额占比的第一位。服装网购平台在销售的过程中产生了海量的用户、服装数据,推荐算法可以从海量数据中提取关键信息,为用户进行服装推荐。然而,传统的服装推荐算法渐渐不能满足人们日益增长的个性化服装穿戴的需要。服装推荐系统内的数据按照数据类型将数据分为显式数据和隐式数据,设计两种数据类型相结合的推荐算法,可以有效解决服装信息超载问题,提高服装推荐准确率,提升系统对于用户数据的利用率,满足用户个性化穿戴需求。显式数据与隐式数据相结合的服装推荐算法将用户的显式反馈和隐式反馈转化为显式数据和隐式数据,结合基于用户的协同过滤推荐算法为用户进行服装推荐。其中,数据预处理部分,显式数据采用用户偏好的色彩、风格数据,隐式数据采用用户购买记录、浏览记录数据;多种数据类型矩阵计算部分,提取数据库中的数据构建用户特征向量和评分矩阵;矩阵处理部分,由于用户、服装数据量大,用户-服装矩阵维度过高,需要进行降维,得到特征矩阵,使用优化后的Pearson相似性计算方法进行用户相似度计算,得到初始推荐结果;推荐列表处理部分,对初始推荐结果进行数据加工,处理后的数据按照TOP-N排序算法进行排序,推荐出前10个服装作为最终推荐结果。在研究显式数据的过程中,提出了一种色彩聚类算法,以专家收集的服装流行色为基础色例,计算出聚类中心,形成用户色彩库,供用户反馈其喜好色彩。本文设计了显式数据与隐式数据相结合的服装推荐原型系统,并通过实验证明了两种数据类型推荐算法的优势。原型系统采用springcloud微服务架构对原型系统进行开发,使用python编写实验代码并进行验证。在对显式数据与隐式数据相结合的服装推荐算法进行的试验中,实验结果表明,基于显式数据(用户评分)推荐算法F1值为0.284,基于隐式数据(购买记录)的推荐算法F1值为0.265,而本文提出的两种数据相结合的推荐算法的F1值为0.321。
服装穿戴营销自媒体系统设计与实现
这是一篇关于自媒体营销,服装推荐,数字标签,特征关联的论文, 主要内容为在互联网的普及下,自媒体逐渐演变成一种网络营销模式。消费者线上购买服装的需求日益增加,但由于缺乏一定服装穿戴专业知识,大多根据自身喜好或者服装标签消费,具有一定盲目性,为了提升消费者的留存率,提供专业细致的服装推荐是有必要的。加上服装产品更新迭代快,品类与标签繁琐复杂,人工上架服装难度大,如何迅速提高“数字化管理能力”也是服装品牌商生存发展的关键。针对以上问题和需求,以课题组实际项目穿戴自媒体平台为依托,为设计师、消费者、品牌商提供多方位的服务。通过图文集、短视频和视频直播等形式传播品牌设计师的设计理念并提高营销效果;基于多位服装专家知识,关联人体、服装特征为消费者提供专业细致的服装推荐服务;利用标签识别为品牌商简化服装商品上架流程;穿搭交流社区为消费者提供分享不同场景下搭配见解的社交互动渠道。此外视频直播、订单管理、物流跟踪、退换结算、财务统计等技术服务能够提升平台数字化运营能力。系统采用MVVM设计模式,使用Java Script、HTML5和CSS语言结合Vue.js框架进行前端开发,使用Java语言结合Spring Boot框架进行后端开发,使用Redis中间件和My SQL数据库实现系统数据存储,使用Elasticsearch实现数据高性能检索。最后将系统部署在阿里云服务器上,可通过IP地址以及项目端口号正常访问,自适应页面布局为用户提供舒适的视觉体验与方便快捷的服务。
基于多模型融合网络的服装多属性识别方法研究
这是一篇关于多模型融合网络,EfficientNet,服装多属性识别,服装推荐的论文, 主要内容为在信息技术高速发展的今天,服装商品的数量越来越庞大,种类款式越来越多,消费者可以非常便捷的获取到大量的服装信息。服装产业数字化的飞速发展为消费者带来了积极的一面,同时也为消费者带来了一定程度上的困扰:可供选择的太多,选择本身就成了一种负担。提高服装检索效率、增添服装个性化推荐等新型业务,成为了提高消费者线上服装购物体验度的重要环节,而这些新业务依赖于丰富且准确的服装属性信息。但服装作为一类特殊的商品,其具有柔软可形变、种类多样等特点,导致在识别过程中存在因服装褶皱形变、部分部位受遮挡等客观原因影响识别效果以及识别结果单一等问题。针对以上问题,本文提出一种基于多模型融合网络的服装识别方法,并对服装多属性识别进行研究,基于识别结果对服装个性化推荐应用进行初步实现与验证。本文进行如下研究工作:(1)对服装属性进行研究,通过分析服装在视觉传达中包含的不同语义信息,获得服装的多种特性。主要对服装的颜色、款式和类别所具备的特点进行深入研究,提出客观的服装数据集层级标签划分方法。(2)针对服装识别任务中存在的问题,提出了基于多模型融合网络的服装识别方法,通过Efficient Net和Res Net-18模型分别对服装全局和局部特征进行提取,将多特征进行融合以提高复杂影响条件下的识别精度。对Efficient Net和Res Net-18网络模型进行研究,并针对已知缺陷对模型结构进行改进。提出Fused-MBConv模块替换原模型浅层结构中的MBConv模块旨在降低模型参数量、提高训练速度。引入SK模块实现模型自适应调整感受旨在增加提取特征的能力。对Res Net-18网络进行轻量化改进,以降低多模型融合网络的复杂度。(3)针对识别结果单一的问题,本文对多标签学习和多任务学习进行研究,通过实验比较选择适合本文多属性识别任务的方法。并基于上述成果对服装推荐应用方法进行探索与实现,采用基于服装内容和协同过滤方法实现服装推荐,并搭建WEB系统旨在验证服装推荐部分的可行性与实用性。
基于随机森林算法的女西装推荐与试衣
这是一篇关于服装推荐,随机森林,Relief-F算法,服装风格量化的论文, 主要内容为随着线上服装消费潮流的盛行,各大电子商务平台每天都会产生大量的服装购买数据,由于用户数量以及服装种类的不断增多,用户数据的稀疏性、复杂性给服装推荐模型的优化造成了大量的阻碍。现有的服装推荐模型对数据缺失较为敏感、对数据集的容错率较低、对离散型数据的处理效果较差,且只能给用户提供与推荐结果相关的图文信息,用户无法进行试穿,这会降低用户的购物体验并产生大量遗憾消费。因此,顺应机器学习技术、大数据分析技术、人工智能技术与工业互联网协同技术的发展,研发集服装推荐与虚拟图像试衣为一体的智能化推荐模式,成为了服装推荐系统的发展趋势。为弥补现有服装推荐模型的不足,解决服装数据复杂、服装数据超载、推荐准确率较低、推荐结果单一等问题,以女西装为例做出以下研究:首先,综述了服装推荐技术的研究现状,提出了基于随机森林算法并集女西装风格量化、风格相似性推荐、推荐结果图像试衣为一体的推荐模型。详细介绍了随机森林算法、服装推荐技术与图像试衣技术的基础知识。其次,完成女西装特征体系构建并实现女西装风格量化。收集了京东网与淘宝网中关于女装的若干商品信息,结合文献分析与专家访谈将女西装的常见风格标签总结为商务、休闲、通勤、甜美与街头这5类,将女西装的特征总结为HSV色彩特征、款式特征、图案特征与装饰特征这4个模块,对各特征模块的内容进行分析,并对各特征的赋值方式以及取值标准进行了说明,完成推荐模型搭建的前期准备。然后,构建了女西装推荐模型并完成了试衣训练。根据8位专家打分与色彩提取,标记西装样本集,借助Relief-F算法计算特征重要性得分,进行特征优选并设计对比实验。通过随机森林算法为样本中的特征与风格标签建立关联,构建分类模型,通过决策树叶结点计算用户目标与样本间的相似度,进行样本排序并形成推荐列表。收集图像试衣训练样本,完成针对女西装的虚拟图像试衣模型再训练。本研究采用从电商平台中收集的250个女西装样本,结合试衣模型进行验证,在特征优选部分总结得到16个特征(色调、饱和度、明度、衣长、廓形、袖长、袖型、门襟、材质、纯色、文字、几何、自然、拼接、褶皱和明线)作为最优特征集。模型对于风格分类的准确率达到85.3%,对比未优选的特征集与其他分类器有显著提升。通过对于30位消费者的用户调研得到模型推荐的准确率为83.3%,推荐列表中不同结果与目标的相似性呈现递减的趋势。研究表明:基于随机森林算法构建的西装推荐系统能够基本满足顾客对款式推荐需求,能有效解决服装数据超载、服装数据复杂、推荐结果单一等问题,提高服装推荐准确率。
基于混合模型的服装风格推荐系统
这是一篇关于深度学习,服装分类,服装推荐,混合模型,推荐系统的论文, 主要内容为电子商务平台迅速发展壮大,网购变成了人们日常生活中必不可少的部分。伴随着服装种类和数量的增多,人们需要花费更多的时间寻找心仪的服装商品,由此一个好的服装推荐系统变得越来越重要。传统的推荐算法,普遍存在冷启动、数据稀疏、稳定性差等问题,并且主要依赖于用户-商品评价矩阵,无法处理图像数据。本文在现有推荐系统的基础上,针对以上问题进行了以下研究:(1)构建了风格偏好数据集。基于淘宝、京东等电商平台图片和POG数据集,进行分类与挑选,采用了三种服装风格定义标准。首先,根据时代特色和民族传统,得到嘻哈风格和民族风格;其次,根据面料、颜色、图案纹路等特点,得到经典风格和香奈儿风格;最后,根据服装的功能性特点,得到运动风格和职场风格。搭建了一个包含六种具有明显代表性风格,共7200张图片的服装风格数据集。(2)服装风格识别算法。本文结合卷积神经网络与Transformer构建混合模型以应对服装风格识别任务。具体的,使用改良后的Res Net-50卷积神经网络提取图像特征,通过利用卷积神经网络的归纳偏置来提高模型的学习与泛化能力,接着引入注意力机制学习全局特征之间的相关度,并使用迁移学习提升模型在小型数据集上的表现。实验结果表明,我们的混合结构相较传统Res Net-50,服装风格识别的Top-1准确率提升了3.2%。(3)服装风格推荐算法与系统实现。本文提出基于k-means的推荐算法,对用户上传的图片进行特征提取得到服装风格特征向量,然后对同一风格类别的特征向量进行聚类,最后计算用户输入图片与相同簇内图像之间的余弦相似度,就可以得到与用户输入图像风格最相似的服装图像。文章设计并实现了服装风格推荐系统,本系统面向所有登入平台的用户,系统由两个模块构成:服装风格识别模块和服装风格推荐模块,提供上传图像、服装风格识别、服装风格推荐功能。用户只需要上传一张服装的图像就可以获得服装的风格类别,并且系统会自动推荐给用户相同风格的其它服装图像。综上所述,本文针对服装风格推荐问题,构建了风格偏好数据集,设计并实现了服装风格推荐系统,系统使用服装风格识别算法提取服装图像特征,再利用服装风格推荐算法给出推荐结果,可以满足用户识别服装风格和服装推荐的需求,经实验表明,系统具备识别准确率高,推荐速度快的优点。
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