[发明专利]一种基于大数据的试衣推荐方法及系统在审

专利信息
申请号: 201610202462.0 申请日: 2016-04-01
公开(公告)号: CN105913297A 公开(公告)日: 2016-08-31
发明(设计)人: 刘鹏;张真;沈大为;朱光耀 申请(专利权)人: 南京云创大数据科技股份有限公司
主分类号: G06Q30/06 分类号: G06Q30/06
代理公司: 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 代理人: 彭雄
地址: 210014 江苏省南京市秦淮区永*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种基于大数据的试衣推荐方法及系统,包括数据采集接口和服装推荐引擎,服装推荐引擎用于做大数据分析阶段,通过数据挖掘技术为用户推荐合适的服装。具体,服装推荐引擎依据系统内采集的模特数据,服装数据,以及每件服装由相应合适体型的模特进行试穿的视频数据,在大数据平台上首先按照试衣人的体型匹配出与其体型相似的模特,根据模特的信息,从大规模且实时更新的服装数据中挖掘出合适的衣服,随后在已筛选出的集合里,按照衣服特征,试衣者特征等进一步筛选出合适的服装进行推荐,本发明能够增加用户在网上购衣体验,同时能够方便店家具体的铺货。
搜索关键词: 一种 基于 数据 试衣 推荐 方法 系统
【主权项】:
一种基于大数据的试衣推荐方法,其特征在于,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,采集不同体型分类的服装特征以及每件服装由步骤1中得到的相应体型分类的模特进行试穿的视频数据;步骤3,获取试衣人的体型和特征,将试衣人的体型按照国家标准体型分类进行划分,得到试衣人体型分类;步骤4,根据服装特征和试衣者特征通过BDEU方法建立一个以上的推荐决策树;步骤5,根据步骤3得到的试衣人体型分类找到步骤1中与其对应的模特体型分类的模特;根据找到的模特的信息找到步骤2中对应模特试穿过的衣服;步骤6,将步骤5找到的模特试穿过的衣服的数据和试衣者特征通过步骤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。
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