一种基于大数据的试衣推荐方法及系统

摘要

本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。

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。