基于大数据分析的服装导购系统和方法
【专利摘要】本发明具体实施例提供了一种基于大数据分析的服装导购系统，包括：用户数据收集模块，用于收集用户特征信息、服装式样评价信息和服装尺码评价信息；服装式样模型构建模块，用于建立服装式样模型；服装尺码模型构建模块，用于建立服装尺码模型；服装导购模块，用于获取当前用户的用户特征信息；利用所述服装尺码模型，选择与最合适该用户特征信息的服装尺码；利用所述服装式样模型，选择与该用户特征信息适合指数高于预设门限的服装式样。本发明的具体实施例还提供了一种相应的基于大数据分析的服装导购方法。本发明的系统能有效的提高电子商务网站服装导购推荐的针对性。
【专利说明】基于大数据分析的服装导购系统和方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及到电子商务技术，特别涉及到一种基于大数据分析的服装导购系统及 方法。
【背景技术】
[0002] 随着电子商务的发展，通过电子商务网站购买服装逐渐成为一个流行的趋势。和 线下实体商店相比，电子商务网站能够提供方便，快捷的用户体验，能够提供广阔的选择空 间。但是通过电子商务网站购买服装，也存在与生俱来的缺陷。它无法提供如实体商店一 般的试穿条件，这导致了服装盲选的发生，随着用户需求的提高，这个缺陷将成为制约网上 服装购买进一步发展的瓶颈。
[0003] 现有电子商务服装导购系统中，通常应对服装导购问题的一个技术是采用人工规 则为基础的专家系统。譬如，用户提交一份详尽的体型数据（身高，内长，外腿长，手臂全 长，颈，肩，手腕围，胸围，胸下围，腰围，臀围，膝围，小腿围等等）给专家系统，该系统通过 一些预先定义的规则，检测是否用户的体型数据与服装的剪裁数据匹配，以此判定服装尺 码是否适合。
[0004] 上述服装导购系统的问题在于，该系统中的规则只能一定程度上描述一些能简单 量化的尺码/肤色匹配，无法描述更为复杂的试衣效果。譬如，尺码的适合与否，在一定程 度上，还和服装自身的类型有一定关系（如修身的大衣，宽松的运动外套）；譬如，用户的外 貌气质与服装款式/风格之间是否适合。因此，现有的服装导购系统在实现服装导购推荐 时，存在着信息量不足、针对性不强的问题。此外，对用户而言，提供这样的体型数据是费时 且麻烦的。
【发明内容】
[0005] 有鉴于此，本发明提供了一种基于大数据分析的服装导购系统和方法，以提高电 子商务网站服装导购推荐的针对性。
[0006] 本发明的一种基于大数据分析的服装导购系统包括：
[0007] 用户数据收集模块
[0008] 用于收集用户特征信息、服装式样评价信息和服装尺码评价信息；
[0009] 服装式样模型构建模块
[0010] 用于根据服装式样、所述用户特征信息、所述服装式样评价信息之间的对应关系， 建立不同用户特征信息的服装式样训练样本；
[0011] 用于根据所述服装式样训练样本，建立所述用户特征信息和所述服装式样之间回 归模型，作为服装式样模型；
[0012] 服装尺码模型构建模块
[0013] 用于根据所述用户特征信息、服装类型、服装尺码评价信息之间的对应关系，建立 不同用户特征信息的服装尺码训练样本；
[0014] 用于根据所述服装尺码训练样本，建立所述用户特征信息和所述服装尺码之间的 回归模型，作为服装尺码模型；
[0015] 服装导购模块
[0016] 用于根据当前用户的用户特征信息，当前用户选择的服装类型，利用所述服装尺 码模型，选择与最合适该用户特征信息的服装尺码；
[0017] 用于根据当前用户的用户特征信息，利用所述服装式样模型，选择与该用户特征 信息适合指数高于预设门限的服装式样；
[0018] 用于根据所选择的服装尺码和服装式样，选择向用户推荐的服装。
[0019] 进一步的，所述用户特征信息包括：
[0020] 用户基本特征信息，包括年龄信息、性别信息、职业信息、面貌信息；
[0021] 用户体型特征信息，包括身高信息、体重信息、腰围信息；
[0022] 所述服装式样包括：服装款式、服装风格、服装花色。
[0023] 进一步的，所述用户数据收集模块包括：
[0024] 面貌特征信息收集单元
[0025] 用于根据用户上传的照片，收集用户的面貌信息；
[0026] 用于根据当前用户上传的照片，获取当前用户的面貌信息；
[0027] 其他用户特征信息收集单元
[0028]用于收集除面貌信息外的其他用户特征信息；
[0029] 用于获取当前用户的除面貌信息外的其他用户特征信息；
[0030] 服装式样评价信息收集单元，用于收集服装式样评价信息；所述服装式样评价信 息包括用户对已购服装的服装式样评价信息和其他人对用户已购服装的服装式样评价信 息；
[0031] 服装尺码评价信息收集单元，用于收集服装尺码评价信息；所述服装尺码评价信 息包括用户对已购服装的服装尺码评价信息；其他人对用户已购服装的服装尺码评价信 息；
[0032] 其中，所述面貌信息包括五官特征和肤色特征。
[0033] 进一步的，所述服装式样模型构建模块包括：
[0034] 服装式样训练样本构建单元，用于根据服装式样、所述用户特征信息、所述服装式 样评价信息之间的对应关系，建立不同用户特征信息的服装式样训练样本；
[0035] 服装式样模型构建单元，用于根据所述服装式样训练样本，利用神经网络，建立用 户基本特征信息和服装式样之间的回归模型，作为服装式样模型。
[0036] 进一步的，所述服装尺码模型构建模块包括：
[0037] 服装尺码训练样本构建单元，用于根据所述用户特征信息、服装类型、服装尺码评 价信息之间的对应关系，建立不同用户特征信息的服装尺码训练样本；
[0038] 服装尺码模型构建单元，用于根据所述服装尺码训练样本，利用神经网络，建立用 户体型特征信息和服装尺码之间的回归模型，作为服装尺码模型。
[0039] 本发明的一种基于大数据分析的服装导购方法包括：
[0040] 收集用户特征信息、服装式样评价信息和服装尺码评价信息；
[0041] 根据服装式样、所述用户特征信息、所述服装式样评价信息之间的对应关系，建立 不同用户特征信息的服装式样训练样本；
[0042] 根据所述服装式样训练样本，建立所述用户特征信息和所述服装式样之间的服装 式样模型；
[0043] 根据所述用户特征信息、服装类型、服装尺码评价信息之间的对应关系，建立不同 用户特征信息的服装尺码训练样本；
[0044] 根据所述服装尺码训练样本，建立所述用户特征信息和所述服装尺码之间的服装 尺码模型；
[0045] 获取当前用户的用户特征信息；
[0046] 根据当前用户的用户特征信息，当前用户选择的服装类型，利用所述服装尺码模 型，选择与最合适该用户特征信息的服装尺码；
[0047] 根据当前用户的用户特征信息，利用所述服装式样模型，选择与该用户特征信息 适合指数高于预设门限的服装式样；
[0048] 根据所选择的服装尺码和服装式样，选择向用户推荐的服装。
[0049] 进一步的，所述用户特征信息包括：
[0050] 用户基本特征信息，包括年龄信息、性别信息、职业信息、面貌信息；
[0051]用户体型特征信息，包括身高信息、体重信息、腰围信息；
[0052] 所述服装式样包括：服装款式、服装风格、服装花色。
[0053] 进一步的，所述收集用户特征信息包括：
[0054] 根据用户上传的照片收集用户的面貌信息；所述面貌信息包括，五官特征和肤色 特征；
[0055] 通过用户在线填写和/或调查问卷收集除面貌信息外的其他用户特征信息。
[0056] 进一步的，所述服装式样评价信息包括：
[0057] 用户对已购服装的服装式样评价信息和其他人对用户已购服装的服装式样评价 信息；
[0058] 所述服装尺码评价信息包括：
[0059] 用户对已购服装的服装尺码评价信息；其他人对用户已购服装的服装尺码评价信 息。
[0060] 本发明的技术方案通过收集用户特征信息和对应的服装式样评价信息、服装尺码 评价信息，构建表征服装式样模型、服装尺码模型；在用户通过网站等电子商务手段选购服 装时，通过当前用户的用户特征信息，从服装式样模型选择服装尺码最合适且服装式样适 合指数高的服装向用户推荐；与现有技术方案相比，本发明从大数据中挖掘出"用户自身条 件"与"服装选购"之间的关系，以此充当"经验导购"的角色，解决电子商务网站因不能进 行试穿，而产生的服装盲选问题，提高了电子商务网站服装导购推荐的针对性。同时，也提 高了系统针对用户的易用性。
【专利附图】
【附图说明】
[0061]图1是本发明具体实施例1服装导购系统的结构示意图；
[0062] 图2是本发明具体实施例2服装导购方法的流程图；
【具体实施方式】
[0063] 为了更好的说明本发明的技术方案，下面给出具体的实施方式，并结合附图对本 发明的基于大数据分析的服装导购系统和方法进行进一步描述。
[0064] 具体实施例1
[0065] 本实施例是本发明基于大数据分析的服装导购系统的一种优选实施方式，本实施 例的系统结构参见图1。
[0066] 本实施例中
[0067] 所述用户特征信息包括用户基本特征信息和用户体型特征信息；
[0068] 其中，所述用户基本特征信息包括用户的性别信息、年龄信息、职业信息、面貌信 息；
[0069] 所述用户体型特征信息包括用户的身高信息、体重信息、腰围信息；
[0070] 所述服装式样包括服装款式、服装风格、服装花色；
[0071] 所述服装式样评价信息包括用户对已购服装的服装式样评价信息和其他人对用 户已购服装的服装式样评价信息；
[0072] 所述服装式样评价信息包括用户对已购服装的服装式样评价信息和其他人对用 户已购服装的服装式样评价信息；
[0073] 需要说明的是，上述用户特征信息和服装式样仅为举例说明，所述用户特征信息 也可以包括其他表示用户特征的信息；所述服装式样也可以包括其他的服装式样参数，本 发明对此没有具体限制。
[0074] 如图1所示，本实施例的基于大数据分析的服装导购系统包括：
[0075]用户数据收集模块
[0076] 面貌特征信息收集单元
[0077] 用于根据用户上传的照片，收集用户的面貌信息；
[0078] 用于根据当前用户上传的照片，获取当前用户的面貌信息；
[0079] 其中，所述面貌信息包括五官特征和肤色特征；
[0080] 本实施例中，所述面貌特征信息收集单元采用维奥拉-琼斯人脸检测算法（简称， vialo-johns人脸检测算法）检测出人脸区域；
[0081] 对人脸区域，将三原色空间（简称，RGB颜色空间）转为色调-饱和度-亮度空间 (简称，HSV空间），并提取颜色直方图的特征做为用户面貌信息的肤色特征；
[0082] 在人脸区域，通过训练有监督学习的深度卷积神经网络，提取当前用户面部的特 征，作为用户面貌信息的五官特征；
[0083] 需要说明的是，所述面貌特征信息收集单元也可以采用其他的面貌信息采集方法 根据用户上传的照片收集用户面貌信息，本发明对此没有具体限制；
[0084] 其他用户特征信息收集单元
[0085]用于收集除面貌信息外的其他用户特征信息；
[0086] 用于获取当前用户的除面貌信息外的其他用户特征信息；
[0087] 本实施例中，所述其他用户特征信息收集单元可以从用户在电子商务网站上填写 的信息中获取所述除面貌信息外的其他用户特征信息，也可以通过问卷调查的方式获取所 述除面貌信息外的其他用户特征信息后录入；
[0088] 服装式样评价信息收集单元，用于收集服装式样评价信息；
[0089] 本实施例中，所述服装式样评价信息收集单元从电子商务网站上收集用户和其他 人对用户已购服装的服装式样的评价，如，服装款式是否合适，服装风格是否合适，服装花 色是否合适等；
[0090] 所述服装式样评价信息收集单元也可以通过如其他电子商务网站、用户朋友圈等 方法收集所述服装式样评价信息，本发明对此没有具体限制；
[0091] 服装尺码评价信息收集单元，用于收集服装尺码评价信息；
[0092] 本实施例中，所述服装尺码评价信息收集单元从电子商务网站上收集用户和其他 人对用户已购服装的服装尺码的评价，如，服装尺码合适，偏大、偏小等；
[0093] 所述服装尺码评价信息收集单元也可以通过如其他电子商务网站、用户朋友圈等 方法收集所述服装尺码评价信息，本发明对此没有具体限制；
[0094] 服装式样模型构建模块，包括：
[0095] 服装式样训练样本构建单元，用于根据服装式样、所述用户特征信息、所述服装式 样评价信息之间的对应关系，建立不同用户特征信息的服装式样训练样本；
[0096] 服装式样模型构建单元，用于根据所述服装式样训练样本，利用神经网络，建立用 户基本特征信息和服装式样之间的回归模型，作为服装式样模型；
[0097] 作为本实施例的一种优选实现方案，所述服装式样模型构建模块建立多个服装式 样训练样本，每个服装式样训练样本包括用户基本特征信息、服装式样以及式样评价；
[0098] 其中，所述式样评价的获取方法为，所有该用户特征信息对应的对该服装式样的 所有服装式样评价信息中，如果正面评价超过预设的比例，则式样评价为推荐；如果负面评 价，为不推荐；如果正面评价和负面评价均为超过预设的比例，该样本不作为服装式样训练 样本使用；
[0099] 例如，如表1所示的服装式样训练样本；
[0100]
【权利要求】
1. 一种基于大数据分析的服装导购系统，其特征在于，包括： 用户数据收集模块 用于收集用户特征信息、服装式样评价信息和服装尺码评价信息； 用于获取当前用户的用户特征信息； 服装式样模型构建模块 用于根据服装式样、所述用户特征信息、所述服装式样评价信息之间的对应关系，建立 不同用户特征信息的服装式样训练样本； 用于根据所述服装式样训练样本，建立所述用户特征信息和所述服装式样之间回归模 型，作为服装式样模型； 服装尺码模型构建模块 用于根据所述用户特征信息、服装类型、服装尺码评价信息之间的对应关系，建立不同 用户特征信息的服装尺码训练样本； 用于根据所述服装尺码训练样本，建立所述用户特征信息和所述服装尺码之间的回归 模型，作为服装尺码模型； 服装导购模块 用于根据当前用户的用户特征信息，当前用户选择的服装类型，利用所述服装尺码模 型，选择与最合适该用户特征信息的服装尺码； 用于根据当前用户的用户特征信息，利用所述服装式样模型，选择与该用户特征信息 适合指数高于预设门限的服装式样； 用于根据所选择的服装尺码和服装式样，选择向用户推荐的服装。
2. 根据权利要求1所述的系统，其特征在于： 所述用户特征信息包括： 用户基本特征信息，包括年龄信息、性别信息、职业信息、面貌信息； 用户体型特征信息，包括身高信息、体重信息、腰围信息； 所述服装式样包括：服装款式、服装风格、服装花色。
3. 根据权利要求2所述的系统，其特征在于， 所述服装式样评价信息包括： 用户对已购服装的服装式样评价信息和其他人对用户已购服装的服装式样评价信 息； 所述服装尺码评价信息包括： 用户对已购服装的服装尺码评价信息和其他人对用户已购服装的服装尺码评价信息。
4. 根据权利要求2或3所述的系统，其特征在于，所述用户数据收集模块包括： 面貌特征信息收集单元 用于根据用户上传的照片，收集用户的面貌信息； 用于根据当前用户上传的照片，获取当前用户的面貌信息； 其他用户特征信息收集单元 用于收集除面貌信息外的其他用户特征信息； 用于获取当前用户的除面貌信息外的其他用户特征信息； 服装式样评价信息收集单元，用于收集服装式样评价信息；所述服装式样评价信息包 括用户对已购服装的服装式样评价信息和其他人对用户已购服装的服装式样评价信息； 服装尺码评价信息收集单元，用于收集服装尺码评价信息；所述服装尺码评价信息包 括用户对已购服装的服装尺码评价信息；其他人对用户已购服装的服装尺码评价信息； 其中，所述面貌信息包括五官特征和肤色特征。
5. 根据权利要求2或3所述的系统，其特征在于，所述服装式样模型构建模块包括： 服装式样训练样本构建单元，用于根据服装式样、所述用户特征信息、所述服装式样评 价信息之间的对应关系，建立不同用户特征信息的服装式样训练样本； 服装式样模型构建单元，用于根据所述服装式样训练样本，利用神经网络，建立用户基 本特征信息和服装式样之间的回归模型，作为服装式样模型。
6. 根据权利要求2或3所述的系统，其特征在于，所述服装尺码模型构建模块包括： 服装尺码训练样本构建单元，用于根据服装类型、所述用户特征信息、所述服装尺码评 价信息之间的对应关系，建立不同用户特征信息的服装尺码训练样本； 服装尺码模型构建单元，用于根据所述服装尺码训练样本，利用神经网络，建立用户体 型特征信息和服装尺码之间的回归模型，作为服装尺码模型。
7. -种基于大数据分析的服装导购方法，其特征在于，包括： 收集用户特征信息、服装式样评价信息和服装尺码评价信息； 根据服装式样、所述用户特征信息、所述服装式样评价信息之间的对应关系，建立不同 用户特征信息的服装式样训练样本； 根据所述服装式样训练样本，建立所述用户特征信息和所述服装式样之间的服装式样 丰旲型； 根据所述用户特征信息、服装类型、服装尺码评价信息之间的对应关系，建立不同用户 特征信息的服装尺码训练样本； 根据所述服装尺码训练样本，建立所述用户特征信息和所述服装尺码之间的服装尺码 模型； 获取当前用户的用户特征信息； 根据当前用户的用户特征信息，当前用户选择的服装类型，利用所述服装尺码模型，选 择与最合适该用户特征信息的服装尺码； 根据当前用户的用户特征信息，利用所述服装式样模型，选择与该用户特征信息适合 指数高于预设门限的服装式样； 根据所选择的服装尺码和服装式样，选择向用户推荐的服装。
8. 根据权利要求7所述的方法，其特征在于， 所述用户特征信息包括： 用户基本特征信息，包括年龄信息、性别信息、职业信息、面貌信息； 用户体型特征信息，包括身高信息、体重信息、腰围信息； 所述服装式样包括：服装款式、服装风格、服装花色。
9. 根据权利要求7所述的方法，其特征在于， 所述服装式样评价信息包括： 用户对已购服装的服装式样评价信息和其他人对用户已购服装的服装式样评价信 息； 所述服装尺码评价信息包括： 用户对已购服装的服装尺码评价信息；其他人对用户已购服装的服装尺码评价信息。
10.根据权利要求8或9所述的方法，其特征在于， 所述收集用户特征信息包括： 根据用户上传的照片收集用户的面貌信息；所述面貌信息包括，五官特征和肤色特 征； 通过用户在线填写和/或调查问卷收集除面貌信息外的其他用户特征信息。
【文档编号】G06Q30/02GK104484816SQ201410800208
【公开日】2015年4月1日 申请日期:2014年12月19日 优先权日:2014年12月19日
【发明者】姚志强 申请人:常州飞寻视讯信息科技有限公司