[发明专利]基于消费者社交网络的服装个性化定制方法和装置

说明书

本发明涉及服装定制领域，提供一种基于消费者社交网络的服装个性化定制方法和装置，该方法包括：获取消费者身体特征模型；获取定制服装特征数据，并与消费者身体特征模型匹配成定制方案；将多个定制方案发送至消费者社交网络，获取来自社交网络多组评价数据；将多组评价数据输入到机器学习模型中，确定是否符合满意标准，若达到消费者满意标准，确定定制方案，并输入服装定制数据库，预备服装定制；若未达到消费者满意标准，则取消定制方案，重新进行服装匹配方案定制。本发明能结合机器学习中的不同特定场合下社交网络偏好，得到适合消费者社交网络的服装方案，从而快速综合得出消费者满意的服装定制方案，效率高。

技术领域

本发明涉及服装定制领域，特别涉及一种基于消费者社交网络的服装个性化定制方法和装置。

背景技术

服装个性化定制是指消费者可根据自身喜好、尺寸对半成品服装进行调整设计，目前消费者对服装产品的差异化与个性化需求越来越大，不再满足于千篇一律、批量化生产的产品，而是开始追求品牌的独特性和个性化，服装定制能够满足消费者的个性化需求，让他们获得更多个性化体验，服装个性化定制是未来服装行业的主要发展方向。

CN109753711A公开了一种女套装上衣样板智能识别与结构尺寸自动生成方法，其特征在于，所述女套装上衣样板智能识别与结构尺寸自动生成方法包括以下步骤：步骤一，量取女套装上衣经典款式样板的结构细部尺寸数据，采用主成分分析法从细部尺寸数据中提取女套装上衣样板的9个结构特征指标；步骤二，根据步骤一获得的女套装上衣样板结构细部尺寸数据，采用非线性主成分分析法计算结构特征指标的权重；步骤三，根据步骤一获得的女套装上衣样板结构细部尺寸数据，利用多元回归分析法建立结构特征指标的多元回归模型；步骤四，建立服装样板智能识别与结构尺寸自动生成系统的理论模型，通过计算机编程构建系统；步骤五，通过步骤四建立的系统，智能识别样板，自动获取样板结构尺寸后，裁剪并缝制样衣，建立3层模糊综合评判模型进行系统测试。

CN108230119A公开了一种服装个性化定制平台系统，管理端对系统进行管控，所述3D下单系统内设置有客户端，且客户端设置在客户的智能手机内，当客户需要服装定制时，通过客户端登陆，然后将自己需要的服装输入至客户端内，并通过无线传输模块向MTM系统提取服装样式，并实时显示在客户端内，待其确定服装有样式后，将服装样式通过无线传输模块远程传输至处理器电性连接的数据库内，进行储存。

服装的尺寸、面料、颜色、材质等都与消费者的偏好相关，以商家决定审美的时代已成过去式，服装生产者需要做出相应的改变以适应个性化与定制化的消费习惯，更需要迎合消费者对美的审定和评价。

发明内容

由于消费者在购买服装时，经过调查发现，服装是否符合消费者的需求，主要因素在不同的场合、社交需要、自我感受，然而，很大程度是在迎合社交圈的需要和社交网络的评价，社交网络中通常众说纷纭、评价不一，也不能过分确定某一类观点的是否值得参考，导致定制方案难以确定，效率低。

有鉴于此，本发明旨在提出一种基于消费者社交网络的服装个性化定制方法，以解决目前消费者在服装个性化定制过程中，缺少社交网络评价且评价不一、难以敲定某类观点是否值得参考的问题，所述基于消费者社交网络的服装个性化定制方法包括：

获取消费者身体特征模型；

获取定制服装特征数据，并与消费者身体特征模型匹配成定制方案；

将多个定制方案发送至消费者社交网络，获取来自社交网络多组评价数据；

将多组评价数据输入到模型中，确定是否符合满意标准，其中，所述模型为使用多组数据通过机器学习训练得到，所述多组数据的每组数据包括来自社交网络的多个维度的多组评价数据和消费者满意标准；其中，所述多个维度包括体型适合度和/或场合适合度和/或主观美感度；

若达到消费者满意标准，确定定制方案，并输入服装定制数据库，预备服装定制；