[发明专利]一种基于大数据的试衣推荐方法

说明书

技术领域

本发明涉及大数据分析技术领域，具体而言，涉及一种基于大数据的试衣 推荐方法。

背景技术

当前，网购平台越来越多，大多数用户倾向于在网上购物平台上购置衣服， 但是网上购物平台并不像实体店一样可以试穿衣服，从而使得很多购物者网购 到的衣服并不适合自己的体型，服装的颜色也不适合自己的肤色，造成退货频 繁，给平台商家及消费者都带来了不好的购物体验和经济损失。

发明内容

本发明为了解决上述技术问题，提供了可以让消费者根据自己体型和肤色 网购到合适衣服的一种基于大数据的试衣推荐方法。

为达到上述技术目的，本发明采取的技术方案是：一种基于大数据的试衣 推荐方法，包括以下步骤：

步骤1，采集不同体型的模特数据，将模特的体型按照国家标准体型分类进 行划分，得到模特体型分类；

步骤2，采集每一个模特体型分类下模特的肤色；将模特的肤色按照欣资 (Hintze)肤色表再次进行分类划分，得到模特体型-肤色分类；

步骤3，根据模特体型-肤色分类匹配与每个模特体型-肤色分类下的模特样 式及颜色相协调的至少十件具有不同服装特征的推荐服装；采集模特体型-肤色 分类的模特试穿每件推荐服装的视频数据；

步骤4，将试衣人的体型按照国家标准体型分类进行划分，得到试衣人的体 型分类；将试衣人的肤色按照欣资(Hintze)肤色表进行划分，得到试衣人的肤 色分类；根据试衣人的体型分类及肤色分类，得到试衣人体型-肤色分类；

步骤5，根据服装特征和试衣人体型-肤色分类通过BDEU方法建立一个以 上的推荐决策树；

步骤6，根据步骤4得到的试衣人体型-肤色分类找到步骤2中与其对应的 模特体型-肤色分类；根据找到的模特体型-肤色分类找到对应的模特，根据对应 的模特找到步骤3中对应的模特穿过的推荐服装；

步骤7，将步骤6找到的对应的模特穿过的推荐服装和通过步骤4建立的各 个推荐决策树进行衣服推荐，然后对各个推荐决策树推荐的衣服进行优化，将 优化得到的衣服向试衣人推荐。

进一步地，所述步骤3及步骤5中的服装特征包括服装品牌、式样、类型、 规格、尺寸、颜色、织物材质、样本图片、销售价格。

进一步地，所述步骤4中还包括采集所述试衣人的基本信息的步骤，所述 基本信息包括用户年龄、职业、地区、喜好、收入。

进一步地，所述步骤5是根据服装特征、试衣人体型-肤色分类及试衣人的 基本信息通过BDEU方法建立一个以上的推荐决策树。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

使用本发明的方法，网购用户能在家中通过互联网访问系统，不仅可以像 一般的网购那样查看网店内的衣服，同时可以根据自己的体型和肤色获取最优 的推荐结果，从推荐结果中选出适合自己体型和肤色的衣服，帮助用户网购到 合适的衣服，降低经济损失风险，提升购物体验。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，以下列举该发明的具体实 施例，对本申请作进一步地详细说明，本申请的示意性实施例及其说明用于解 释本申请，并不构成对本申请的不当限定。

本实施例的一种基于大数据的试衣推荐方法，具体包括以下步骤：

步骤1，采集不同体型的模特数据，将模特的体型按照国家标准体型分类进 行划分，得到模特体型分类。

步骤2，采集每一个模特体型分类下模特的肤色；将模特的肤色按照欣资 (Hintze)肤色表再次进行分类划分，得到模特体型-肤色分类。

步骤3，根据模特体型-肤色分类匹配与每个模特体型-肤色分类下的模特样 式及颜色相协调的至少十件具有不同服装特征的推荐服装；采集模特体型-肤色 分类的模特试穿每件推荐服装的视频数据。

步骤4，将试衣人的体型按照国家标准体型分类进行划分，得到试衣人的体 型分类；将试衣人的肤色按照欣资(Hintze)肤色表进行划分，得到试衣人的肤 色分类；根据试衣人的体型分类及肤色分类，得到试衣人体型-肤色分类；

步骤5，根据服装特征和试衣人体型-肤色分类通过BDEU方法建立一个以 上的推荐决策树。

步骤6，根据步骤4得到的试衣人体型-肤色分类找到步骤2中与其对应的 模特体型-肤色分类；根据找到的模特体型-肤色分类找到对应的模特，根据对应 的模特找到步骤3中对应的模特穿过的推荐服装。