本发明涉及大数据分析技术领域，具体而言，涉及一种基于大数据的网上购物试衣推荐方法。
背景技术：
当前，网购平台越来越多，大多数用户倾向于在网上购物平台上购置衣服，但是网上购物平台并不像实体店一样可以试穿衣服，从而使得很多购物者网购到的衣服并不适合自己的体型，并且很多购物者不擅长挑选衣服，造成买到的衣服并不适合穿着场景，造成退货频繁，给平台商家及消费者都带来了不好的购物体验和经济损失。
技术实现要素：
本发明的目的在在于为了解决上述技术问题，提供了一种基于大数据的网上购物试衣推荐方法。
为达到上述技术目的，本发明采取的技术方案是：一种基于大数据的网上购物试衣推荐方法，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；所述视频数据按照不同服装特征对应的穿着应用场景分为若干场景视频数据；
步骤3，获取试衣人的体型和购买需求，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的场景视频数据；
步骤5，对步骤4找到模特试穿过的衣服的场景视频数据中的衣服进行销量排序；
步骤6，将销量最高的模特试穿过的衣服的场景视频数据中的衣服向试衣人推荐。
进一步地，所述步骤2中的服装特征包括服装品牌、式样、类型、规格、尺寸、颜色、织物材质、样本图片、销售价格；所述穿着应用场景包括办公室场景、卧室场景、舞台场景、宴会场景、旅游场景、正式会议场景。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
使用本发明的方法，网购用户能在家中通过互联网访问系统，不仅可以像一般的网购那样查看网店内的衣服，同时可以根据自己的体型和穿着应用的场景获取适合自己体型和穿着应用场景的推荐结果，从推荐结果中选出适合自己的衣服，帮助用户网购到合适的衣服，降低经济损失风险，提升购物体验。
具体实施方式
为使
本技术：
的目的、技术方案和优点更加清楚，以下列举该发明的具体实施例，对本申请作进一步地详细说明，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。
本实施例的一种基于大数据的网上购物试衣推荐方法，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；所述视频数据按照不同服装特征对应的穿着应用场景分为若干场景视频数据。
步骤3，获取试衣人的体型和购买需求，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的场景视频数据。
步骤5，对步骤4找到模特试穿过的衣服的场景视频数据中的衣服进行销量排序。
步骤6，将销量最高的模特试穿过的衣服的场景视频数据中的衣服向试衣人推荐。
其中，所述步骤2中的服装特征包括服装品牌、式样、类型、规格、尺寸、颜色、织物材质、样本图片、销售价格；所述穿着应用场景包括办公室场景、卧室场景、舞台场景、宴会场景、旅游场景、正式会议场景。
本实施例叙述的较为具体和详细，也给出了实施例的一些优选措施，但是，该实施例和优选措施并不能作为对本发明的限制，本领域的技术人员看到该方案时，做出的其他变形和等同手段的替换，均应在本发明的保护范围之内。