基于大數據分析的服裝導購系統(tǒng)和方法
【專利摘要】本發(fā)明具體實施例提供了一種基于大數據分析的服裝導購系統(tǒng)，包括：用戶數據收集模塊，用于收集用戶特征信息、服裝式樣評價信息和服裝尺碼評價信息；服裝式樣模型構建模塊，用于建立服裝式樣模型；服裝尺碼模型構建模塊，用于建立服裝尺碼模型；服裝導購模塊，用于獲取當前用戶的用戶特征信息；利用所述服裝尺碼模型，選擇與最合適該用戶特征信息的服裝尺碼；利用所述服裝式樣模型，選擇與該用戶特征信息適合指數高于預設門限的服裝式樣。本發(fā)明的具體實施例還提供了一種相應的基于大數據分析的服裝導購方法。本發(fā)明的系統(tǒng)能有效的提高電子商務網站服裝導購推薦的針對性。
【專利說明】基于大數據分析的服裝導購系統(tǒng)和方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及到電子商務技術，特別涉及到一種基于大數據分析的服裝導購系統(tǒng)及 方法。
【背景技術】
[0002] 隨著電子商務的發(fā)展，通過電子商務網站購買服裝逐漸成為一個流行的趨勢。和 線下實體商店相比，電子商務網站能夠提供方便，快捷的用戶體驗，能夠提供廣闊的選擇空 間。但是通過電子商務網站購買服裝，也存在與生俱來的缺陷。它無法提供如實體商店一 般的試穿條件，這導致了服裝盲選的發(fā)生，隨著用戶需求的提高，這個缺陷將成為制約網上 服裝購買進一步發(fā)展的瓶頸。
[0003] 現有電子商務服裝導購系統(tǒng)中，通常應對服裝導購問題的一個技術是采用人工規(guī) 則為基礎的專家系統(tǒng)。譬如，用戶提交一份詳盡的體型數據（身高，內長，外腿長，手臂全 長，頸，肩，手腕圍，胸圍，胸下圍，腰圍，臀圍，膝圍，小腿圍等等）給專家系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過 一些預先定義的規(guī)則，檢測是否用戶的體型數據與服裝的剪裁數據匹配，以此判定服裝尺 碼是否適合。
[0004] 上述服裝導購系統(tǒng)的問題在于，該系統(tǒng)中的規(guī)則只能一定程度上描述一些能簡單 量化的尺碼/膚色匹配，無法描述更為復雜的試衣效果。譬如，尺碼的適合與否，在一定程 度上，還和服裝自身的類型有一定關系（如修身的大衣，寬松的運動外套）；譬如，用戶的外 貌氣質與服裝款式/風格之間是否適合。因此，現有的服裝導購系統(tǒng)在實現服裝導購推薦 時，存在著信息量不足、針對性不強的問題。此外，對用戶而言，提供這樣的體型數據是費時 且麻煩的。
【發(fā)明內容】
[0005] 有鑒于此，本發(fā)明提供了一種基于大數據分析的服裝導購系統(tǒng)和方法，以提高電 子商務網站服裝導購推薦的針對性。
[0006] 本發(fā)明的一種基于大數據分析的服裝導購系統(tǒng)包括：
[0007] 用戶數據收集模塊
[0008] 用于收集用戶特征信息、服裝式樣評價信息和服裝尺碼評價信息；
[0009] 服裝式樣模型構建模塊
[0010] 用于根據服裝式樣、所述用戶特征信息、所述服裝式樣評價信息之間的對應關系， 建立不同用戶特征信息的服裝式樣訓練樣本；
[0011] 用于根據所述服裝式樣訓練樣本，建立所述用戶特征信息和所述服裝式樣之間回 歸模型，作為服裝式樣模型；
[0012] 服裝尺碼模型構建模塊
[0013] 用于根據所述用戶特征信息、服裝類型、服裝尺碼評價信息之間的對應關系，建立 不同用戶特征信息的服裝尺碼訓練樣本；
[0014] 用于根據所述服裝尺碼訓練樣本，建立所述用戶特征信息和所述服裝尺碼之間的 回歸模型，作為服裝尺碼模型；
[0015] 服裝導購模塊
[0016] 用于根據當前用戶的用戶特征信息，當前用戶選擇的服裝類型，利用所述服裝尺 碼模型，選擇與最合適該用戶特征信息的服裝尺碼；
[0017] 用于根據當前用戶的用戶特征信息，利用所述服裝式樣模型，選擇與該用戶特征 信息適合指數高于預設門限的服裝式樣；
[0018] 用于根據所選擇的服裝尺碼和服裝式樣，選擇向用戶推薦的服裝。
[0019] 進一步的，所述用戶特征信息包括：
[0020] 用戶基本特征信息，包括年齡信息、性別信息、職業(yè)信息、面貌信息；
[0021] 用戶體型特征信息，包括身高信息、體重信息、腰圍信息；
[0022] 所述服裝式樣包括：服裝款式、服裝風格、服裝花色。
[0023] 進一步的，所述用戶數據收集模塊包括：
[0024] 面貌特征信息收集單元
[0025] 用于根據用戶上傳的照片，收集用戶的面貌信息；
[0026] 用于根據當前用戶上傳的照片，獲取當前用戶的面貌信息；
[0027] 其他用戶特征信息收集單元
[0028]用于收集除面貌信息外的其他用戶特征信息；
[0029] 用于獲取當前用戶的除面貌信息外的其他用戶特征信息；
[0030] 服裝式樣評價信息收集單元，用于收集服裝式樣評價信息；所述服裝式樣評價信 息包括用戶對已購服裝的服裝式樣評價信息和其他人對用戶已購服裝的服裝式樣評價信 息；
[0031] 服裝尺碼評價信息收集單元，用于收集服裝尺碼評價信息；所述服裝尺碼評價信 息包括用戶對已購服裝的服裝尺碼評價信息；其他人對用戶已購服裝的服裝尺碼評價信 息；
[0032] 其中，所述面貌信息包括五官特征和膚色特征。
[0033] 進一步的，所述服裝式樣模型構建模塊包括：
[0034] 服裝式樣訓練樣本構建單元，用于根據服裝式樣、所述用戶特征信息、所述服裝式 樣評價信息之間的對應關系，建立不同用戶特征信息的服裝式樣訓練樣本；
[0035] 服裝式樣模型構建單元，用于根據所述服裝式樣訓練樣本，利用神經網絡，建立用 戶基本特征信息和服裝式樣之間的回歸模型，作為服裝式樣模型。
[0036] 進一步的，所述服裝尺碼模型構建模塊包括：
[0037] 服裝尺碼訓練樣本構建單元，用于根據所述用戶特征信息、服裝類型、服裝尺碼評 價信息之間的對應關系，建立不同用戶特征信息的服裝尺碼訓練樣本；
[0038] 服裝尺碼模型構建單元，用于根據所述服裝尺碼訓練樣本，利用神經網絡，建立用 戶體型特征信息和服裝尺碼之間的回歸模型，作為服裝尺碼模型。
[0039] 本發(fā)明的一種基于大數據分析的服裝導購方法包括：
[0040] 收集用戶特征信息、服裝式樣評價信息和服裝尺碼評價信息；
[0041] 根據服裝式樣、所述用戶特征信息、所述服裝式樣評價信息之間的對應關系，建立 不同用戶特征信息的服裝式樣訓練樣本；
[0042] 根據所述服裝式樣訓練樣本，建立所述用戶特征信息和所述服裝式樣之間的服裝 式樣模型；
[0043] 根據所述用戶特征信息、服裝類型、服裝尺碼評價信息之間的對應關系，建立不同 用戶特征信息的服裝尺碼訓練樣本；
[0044] 根據所述服裝尺碼訓練樣本，建立所述用戶特征信息和所述服裝尺碼之間的服裝 尺碼模型；
[0045] 獲取當前用戶的用戶特征信息；
[0046] 根據當前用戶的用戶特征信息，當前用戶選擇的服裝類型，利用所述服裝尺碼模 型，選擇與最合適該用戶特征信息的服裝尺碼；
[0047] 根據當前用戶的用戶特征信息，利用所述服裝式樣模型，選擇與該用戶特征信息 適合指數高于預設門限的服裝式樣；
[0048] 根據所選擇的服裝尺碼和服裝式樣，選擇向用戶推薦的服裝。
[0049] 進一步的，所述用戶特征信息包括：
[0050] 用戶基本特征信息，包括年齡信息、性別信息、職業(yè)信息、面貌信息；
[0051]用戶體型特征信息，包括身高信息、體重信息、腰圍信息；
[0052] 所述服裝式樣包括：服裝款式、服裝風格、服裝花色。
[0053] 進一步的，所述收集用戶特征信息包括：
[0054] 根據用戶上傳的照片收集用戶的面貌信息；所述面貌信息包括，五官特征和膚色 特征；
[0055] 通過用戶在線填寫和/或調查問卷收集除面貌信息外的其他用戶特征信息。
[0056] 進一步的，所述服裝式樣評價信息包括：
[0057] 用戶對已購服裝的服裝式樣評價信息和其他人對用戶已購服裝的服裝式樣評價 信息；
[0058] 所述服裝尺碼評價信息包括：
[0059] 用戶對已購服裝的服裝尺碼評價信息；其他人對用戶已購服裝的服裝尺碼評價信 息。
[0060] 本發(fā)明的技術方案通過收集用戶特征信息和對應的服裝式樣評價信息、服裝尺碼 評價信息，構建表征服裝式樣模型、服裝尺碼模型；在用戶通過網站等電子商務手段選購服 裝時，通過當前用戶的用戶特征信息，從服裝式樣模型選擇服裝尺碼最合適且服裝式樣適 合指數高的服裝向用戶推薦；與現有技術方案相比，本發(fā)明從大數據中挖掘出"用戶自身條 件"與"服裝選購"之間的關系，以此充當"經驗導購"的角色，解決電子商務網站因不能進 行試穿，而產生的服裝盲選問題，提高了電子商務網站服裝導購推薦的針對性。同時，也提 高了系統(tǒng)針對用戶的易用性。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0061]圖1是本發(fā)明具體實施例1服裝導購系統(tǒng)的結構示意圖；
[0062] 圖2是本發(fā)明具體實施例2服裝導購方法的流程圖；
【具體實施方式】
[0063] 為了更好的說明本發(fā)明的技術方案，下面給出具體的實施方式，并結合附圖對本 發(fā)明的基于大數據分析的服裝導購系統(tǒng)和方法進行進一步描述。
[0064] 具體實施例1
[0065] 本實施例是本發(fā)明基于大數據分析的服裝導購系統(tǒng)的一種優(yōu)選實施方式，本實施 例的系統(tǒng)結構參見圖1。
[0066] 本實施例中
[0067] 所述用戶特征信息包括用戶基本特征信息和用戶體型特征信息；
[0068] 其中，所述用戶基本特征信息包括用戶的性別信息、年齡信息、職業(yè)信息、面貌信 息；
[0069] 所述用戶體型特征信息包括用戶的身高信息、體重信息、腰圍信息；
[0070] 所述服裝式樣包括服裝款式、服裝風格、服裝花色；
[0071] 所述服裝式樣評價信息包括用戶對已購服裝的服裝式樣評價信息和其他人對用 戶已購服裝的服裝式樣評價信息；
[0072] 所述服裝式樣評價信息包括用戶對已購服裝的服裝式樣評價信息和其他人對用 戶已購服裝的服裝式樣評價信息；
[0073] 需要說明的是，上述用戶特征信息和服裝式樣僅為舉例說明，所述用戶特征信息 也可以包括其他表示用戶特征的信息；所述服裝式樣也可以包括其他的服裝式樣參數，本 發(fā)明對此沒有具體限制。
[0074] 如圖1所示，本實施例的基于大數據分析的服裝導購系統(tǒng)包括：
[0075]用戶數據收集模塊
[0076] 面貌特征信息收集單元
[0077] 用于根據用戶上傳的照片，收集用戶的面貌信息；
[0078] 用于根據當前用戶上傳的照片，獲取當前用戶的面貌信息；
[0079] 其中，所述面貌信息包括五官特征和膚色特征；
[0080] 本實施例中，所述面貌特征信息收集單元采用維奧拉-瓊斯人臉檢測算法（簡稱， vialo-johns人臉檢測算法）檢測出人臉區(qū)域；
[0081] 對人臉區(qū)域，將三原色空間（簡稱，RGB顏色空間）轉為色調-飽和度-亮度空間 (簡稱，HSV空間），并提取顏色直方圖的特征做為用戶面貌信息的膚色特征；
[0082] 在人臉區(qū)域，通過訓練有監(jiān)督學習的深度卷積神經網絡，提取當前用戶面部的特 征，作為用戶面貌信息的五官特征；
[0083] 需要說明的是，所述面貌特征信息收集單元也可以采用其他的面貌信息采集方法 根據用戶上傳的照片收集用戶面貌信息，本發(fā)明對此沒有具體限制；
[0084] 其他用戶特征信息收集單元
[0085]用于收集除面貌信息外的其他用戶特征信息；
[0086] 用于獲取當前用戶的除面貌信息外的其他用戶特征信息；
[0087] 本實施例中，所述其他用戶特征信息收集單元可以從用戶在電子商務網站上填寫 的信息中獲取所述除面貌信息外的其他用戶特征信息，也可以通過問卷調查的方式獲取所 述除面貌信息外的其他用戶特征信息后錄入；
[0088] 服裝式樣評價信息收集單元，用于收集服裝式樣評價信息；
[0089] 本實施例中，所述服裝式樣評價信息收集單元從電子商務網站上收集用戶和其他 人對用戶已購服裝的服裝式樣的評價，如，服裝款式是否合適，服裝風格是否合適，服裝花 色是否合適等；
[0090] 所述服裝式樣評價信息收集單元也可以通過如其他電子商務網站、用戶朋友圈等 方法收集所述服裝式樣評價信息，本發(fā)明對此沒有具體限制；
[0091] 服裝尺碼評價信息收集單元，用于收集服裝尺碼評價信息；
[0092] 本實施例中，所述服裝尺碼評價信息收集單元從電子商務網站上收集用戶和其他 人對用戶已購服裝的服裝尺碼的評價，如，服裝尺碼合適，偏大、偏小等；
[0093] 所述服裝尺碼評價信息收集單元也可以通過如其他電子商務網站、用戶朋友圈等 方法收集所述服裝尺碼評價信息，本發(fā)明對此沒有具體限制；
[0094] 服裝式樣模型構建模塊，包括：
[0095] 服裝式樣訓練樣本構建單元，用于根據服裝式樣、所述用戶特征信息、所述服裝式 樣評價信息之間的對應關系，建立不同用戶特征信息的服裝式樣訓練樣本；
[0096] 服裝式樣模型構建單元，用于根據所述服裝式樣訓練樣本，利用神經網絡，建立用 戶基本特征信息和服裝式樣之間的回歸模型，作為服裝式樣模型；
[0097] 作為本實施例的一種優(yōu)選實現方案，所述服裝式樣模型構建模塊建立多個服裝式 樣訓練樣本，每個服裝式樣訓練樣本包括用戶基本特征信息、服裝式樣以及式樣評價；
[0098] 其中，所述式樣評價的獲取方法為，所有該用戶特征信息對應的對該服裝式樣的 所有服裝式樣評價信息中，如果正面評價超過預設的比例，則式樣評價為推薦；如果負面評 價，為不推薦；如果正面評價和負面評價均為超過預設的比例，該樣本不作為服裝式樣訓練 樣本使用；
[0099] 例如，如表1所示的服裝式樣訓練樣本；
[0100]
【權利要求】
1. 一種基于大數據分析的服裝導購系統(tǒng)，其特征在于，包括： 用戶數據收集模塊 用于收集用戶特征信息、服裝式樣評價信息和服裝尺碼評價信息； 用于獲取當前用戶的用戶特征信息； 服裝式樣模型構建模塊 用于根據服裝式樣、所述用戶特征信息、所述服裝式樣評價信息之間的對應關系，建立 不同用戶特征信息的服裝式樣訓練樣本； 用于根據所述服裝式樣訓練樣本，建立所述用戶特征信息和所述服裝式樣之間回歸模 型，作為服裝式樣模型； 服裝尺碼模型構建模塊 用于根據所述用戶特征信息、服裝類型、服裝尺碼評價信息之間的對應關系，建立不同 用戶特征信息的服裝尺碼訓練樣本； 用于根據所述服裝尺碼訓練樣本，建立所述用戶特征信息和所述服裝尺碼之間的回歸 模型，作為服裝尺碼模型； 服裝導購模塊 用于根據當前用戶的用戶特征信息，當前用戶選擇的服裝類型，利用所述服裝尺碼模 型，選擇與最合適該用戶特征信息的服裝尺碼； 用于根據當前用戶的用戶特征信息，利用所述服裝式樣模型，選擇與該用戶特征信息 適合指數高于預設門限的服裝式樣； 用于根據所選擇的服裝尺碼和服裝式樣，選擇向用戶推薦的服裝。
2. 根據權利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于： 所述用戶特征信息包括： 用戶基本特征信息，包括年齡信息、性別信息、職業(yè)信息、面貌信息； 用戶體型特征信息，包括身高信息、體重信息、腰圍信息； 所述服裝式樣包括：服裝款式、服裝風格、服裝花色。
3. 根據權利要求2所述的系統(tǒng)，其特征在于， 所述服裝式樣評價信息包括： 用戶對已購服裝的服裝式樣評價信息和其他人對用戶已購服裝的服裝式樣評價信 息； 所述服裝尺碼評價信息包括： 用戶對已購服裝的服裝尺碼評價信息和其他人對用戶已購服裝的服裝尺碼評價信息。
4. 根據權利要求2或3所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述用戶數據收集模塊包括： 面貌特征信息收集單元 用于根據用戶上傳的照片，收集用戶的面貌信息； 用于根據當前用戶上傳的照片，獲取當前用戶的面貌信息； 其他用戶特征信息收集單元 用于收集除面貌信息外的其他用戶特征信息； 用于獲取當前用戶的除面貌信息外的其他用戶特征信息； 服裝式樣評價信息收集單元，用于收集服裝式樣評價信息；所述服裝式樣評價信息包 括用戶對已購服裝的服裝式樣評價信息和其他人對用戶已購服裝的服裝式樣評價信息； 服裝尺碼評價信息收集單元，用于收集服裝尺碼評價信息；所述服裝尺碼評價信息包 括用戶對已購服裝的服裝尺碼評價信息；其他人對用戶已購服裝的服裝尺碼評價信息； 其中，所述面貌信息包括五官特征和膚色特征。
5. 根據權利要求2或3所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述服裝式樣模型構建模塊包括： 服裝式樣訓練樣本構建單元，用于根據服裝式樣、所述用戶特征信息、所述服裝式樣評 價信息之間的對應關系，建立不同用戶特征信息的服裝式樣訓練樣本； 服裝式樣模型構建單元，用于根據所述服裝式樣訓練樣本，利用神經網絡，建立用戶基 本特征信息和服裝式樣之間的回歸模型，作為服裝式樣模型。
6. 根據權利要求2或3所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述服裝尺碼模型構建模塊包括： 服裝尺碼訓練樣本構建單元，用于根據服裝類型、所述用戶特征信息、所述服裝尺碼評 價信息之間的對應關系，建立不同用戶特征信息的服裝尺碼訓練樣本； 服裝尺碼模型構建單元，用于根據所述服裝尺碼訓練樣本，利用神經網絡，建立用戶體 型特征信息和服裝尺碼之間的回歸模型，作為服裝尺碼模型。
7. -種基于大數據分析的服裝導購方法，其特征在于，包括： 收集用戶特征信息、服裝式樣評價信息和服裝尺碼評價信息； 根據服裝式樣、所述用戶特征信息、所述服裝式樣評價信息之間的對應關系，建立不同 用戶特征信息的服裝式樣訓練樣本； 根據所述服裝式樣訓練樣本，建立所述用戶特征信息和所述服裝式樣之間的服裝式樣 豐旲型； 根據所述用戶特征信息、服裝類型、服裝尺碼評價信息之間的對應關系，建立不同用戶 特征信息的服裝尺碼訓練樣本； 根據所述服裝尺碼訓練樣本，建立所述用戶特征信息和所述服裝尺碼之間的服裝尺碼 模型； 獲取當前用戶的用戶特征信息； 根據當前用戶的用戶特征信息，當前用戶選擇的服裝類型，利用所述服裝尺碼模型，選 擇與最合適該用戶特征信息的服裝尺碼； 根據當前用戶的用戶特征信息，利用所述服裝式樣模型，選擇與該用戶特征信息適合 指數高于預設門限的服裝式樣； 根據所選擇的服裝尺碼和服裝式樣，選擇向用戶推薦的服裝。
8. 根據權利要求7所述的方法，其特征在于， 所述用戶特征信息包括： 用戶基本特征信息，包括年齡信息、性別信息、職業(yè)信息、面貌信息； 用戶體型特征信息，包括身高信息、體重信息、腰圍信息； 所述服裝式樣包括：服裝款式、服裝風格、服裝花色。
9. 根據權利要求7所述的方法，其特征在于， 所述服裝式樣評價信息包括： 用戶對已購服裝的服裝式樣評價信息和其他人對用戶已購服裝的服裝式樣評價信 息； 所述服裝尺碼評價信息包括： 用戶對已購服裝的服裝尺碼評價信息；其他人對用戶已購服裝的服裝尺碼評價信息。
10.根據權利要求8或9所述的方法，其特征在于， 所述收集用戶特征信息包括： 根據用戶上傳的照片收集用戶的面貌信息；所述面貌信息包括，五官特征和膚色特 征； 通過用戶在線填寫和/或調查問卷收集除面貌信息外的其他用戶特征信息。
【文檔編號】G06Q30/02GK104484816SQ201410800208
【公開日】2015年4月1日 申請日期:2014年12月19日 優(yōu)先權日:2014年12月19日
【發(fā)明者】姚志強 申請人:常州飛尋視訊信息科技有限公司