近年來,電商平臺(tái)發(fā)展迅猛,越來越多的用戶選擇線上購(gòu)物。線上購(gòu)物在一定程度上便利了人們的生活,但由于電商平臺(tái)的產(chǎn)品琳瑯滿目,特別是服裝類產(chǎn)品又具有個(gè)性化強(qiáng)且發(fā)展迅速的特點(diǎn),這就使得海量信息出現(xiàn)在消費(fèi)者面前,導(dǎo)致信息超載的現(xiàn)象。雖然購(gòu)物平臺(tái)為消費(fèi)者提供搜索功能,但查詢出來的結(jié)果數(shù)量往往還是十分巨大。消費(fèi)者逐個(gè)挑選服裝無疑浪費(fèi)了大量的時(shí)間精力,最后還可能沒有選到滿意的商品。除此之外,服裝風(fēng)格是個(gè)較為模糊的概念,由于生活環(huán)境、教育水平等因素的差異,不同的人對(duì)服裝風(fēng)格有不同的理解,導(dǎo)致風(fēng)格定位存在偏差。目前服裝風(fēng)格并沒有一個(gè)準(zhǔn)確的定義和度量方法。針對(duì)這一現(xiàn)狀,本課題提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的服裝風(fēng)格識(shí)別與推薦系統(tǒng),以女裝為例,在風(fēng)格識(shí)別的基礎(chǔ)上進(jìn)行風(fēng)格推薦,并搭建了一個(gè)女裝風(fēng)格推薦系統(tǒng),結(jié)合用戶的基本信息及個(gè)人偏好等給用戶一個(gè)滿意的服裝風(fēng)格款式推薦。首先,通過文獻(xiàn)調(diào)研及市場(chǎng)調(diào)查確定目前市場(chǎng)上主流的八種服裝風(fēng)格,分別是:經(jīng)典風(fēng)格、優(yōu)雅風(fēng)格、輕快風(fēng)格、休閑風(fēng)格、運(yùn)動(dòng)風(fēng)格、中性風(fēng)格、前衛(wèi)風(fēng)格、民族風(fēng)格。并通過專家訪談對(duì)八種風(fēng)格進(jìn)行分析整理,得到八種風(fēng)格的風(fēng)格特征。其次,在淘寶、天貓、京東等電商平臺(tái)收集... 

【文章來源】：浙江理工大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：99 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRCAT
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 服裝風(fēng)格識(shí)別分類的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 服裝風(fēng)格推薦的研究現(xiàn)狀
        1.2.3 研究現(xiàn)狀總結(jié)
    1.3 研究?jī)?nèi)容、意義、創(chuàng)新點(diǎn)及難點(diǎn)
        1.3.1 研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 研究意義
        1.3.3 創(chuàng)新點(diǎn)
        1.3.4 重難點(diǎn)
    1.4 研究思路
    1.5 本章小結(jié)
第二章 服裝風(fēng)格量化及樣本庫構(gòu)建
    2.1 服裝風(fēng)格分類
    2.2 服裝風(fēng)格特征分析
        2.2.1 款式造型風(fēng)格特征分析
        2.2.2 色彩風(fēng)格分析
        2.2.3 面料風(fēng)格特征分析
    2.3 服裝風(fēng)格的特征表述
    2.4 樣本庫的構(gòu)建
        2.4.1 服裝分類樣本庫的構(gòu)建
        2.4.2 服裝風(fēng)格樣本庫構(gòu)建
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的服裝風(fēng)格識(shí)別與分類
    3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概述
        3.1.1 卷積神將網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
    3.2 Alex net卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建
        3.2.1 Alex net卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點(diǎn)
        3.2.2 Alex net卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
    3.3 Alex net卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練
        3.3.1 樣本預(yù)處理
        3.3.2 Alex net卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別過程
        3.3.3 Alex net卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別結(jié)果
    3.4 本章小結(jié)
第四章 服裝風(fēng)格推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    4.1 推薦系統(tǒng)的概述
        4.1.1 推薦系統(tǒng)的定義
        4.1.2 推薦系統(tǒng)的構(gòu)成
        4.1.3 推薦算法的研究
        4.1.4 幾類常用推薦算法的優(yōu)缺點(diǎn)
    4.2 服裝風(fēng)格推薦模型的設(shè)計(jì)
        4.2.1 用戶風(fēng)格偏好模型的構(gòu)建
        4.2.2 服裝風(fēng)格推薦算法
    4.3 服裝風(fēng)格推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)
        4.3.1 需求分析
        4.3.2 系統(tǒng)的功能設(shè)計(jì)
    4.4 服裝風(fēng)格推薦系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)
        4.4.1 系統(tǒng)登錄界面
        4.4.2 用戶服裝風(fēng)格推薦界面
    4.5 反饋機(jī)制
    4.6 本章小結(jié)
第五章 服裝風(fēng)格推薦系統(tǒng)的驗(yàn)證
    5.1 實(shí)驗(yàn)方案
        5.1.1 實(shí)驗(yàn)方法與過程
        5.1.2 推薦樣本量確定
    5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    5.3 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 研究結(jié)論
    6.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
附錄
攻讀學(xué)位期間的研究成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]數(shù)據(jù)庫技術(shù)在大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用探討[J]. 袁霞.  計(jì)算機(jī)產(chǎn)品與流通. 2019(10)
[3]卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展與應(yīng)用綜述[J]. 俞頌華.  信息通信. 2019(02)
[4]個(gè)性化推薦算法綜述[J]. 陳豪,王澤珺.  企業(yè)科技與發(fā)展. 2019(02)
[5]基于深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別技術(shù)的研究與應(yīng)用[J]. 楊子賢.  中國(guó)設(shè)備工程. 2018(23)
[6]國(guó)內(nèi)獨(dú)立服裝設(shè)計(jì)師品牌風(fēng)格定位差異性研究[J]. 肖雅林,任力.  美術(shù)大觀. 2018(10)
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博士論文
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碩士論文
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[2]基于TPO規(guī)則的智能化服裝搭配系統(tǒng)研究[D]. 陳迪.北京服裝學(xué)院 2018
[3]基于圖像內(nèi)容的服裝分類和推薦方法研究[D]. 王安琪.昆明理工大學(xué) 2017
[4]連衣裙的造型要素與感性意象關(guān)聯(lián)量化及款式推薦研究[D]. 張韓.浙江理工大學(xué) 2017
[5]基于距離度量學(xué)習(xí)和多視圖學(xué)習(xí)的服裝主觀風(fēng)格識(shí)別方法[D]. 高珊.浙江大學(xué) 2016
[6]基于層次分析法的服裝推薦專家系統(tǒng)[D]. 潘璐.東華大學(xué) 2016
[7]服裝個(gè)性化推薦方法研究[D]. 李秋艷.蘇州大學(xué) 2014
[8]基于DBN的服裝風(fēng)格自主發(fā)育的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 唐登龍.東華大學(xué) 2014
[9]基于感性工學(xué)的女裝設(shè)計(jì)研究與應(yīng)用[D]. 董向芳.浙江理工大學(xué) 2013
[10]基于感性工學(xué)理論的服裝風(fēng)格量化與建模研究[D]. 陳文勤.東華大學(xué) 2012



本文編號(hào)：3426486