【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)迅速發(fā)展,消費(fèi)群體熱衷于網(wǎng)上購物,為線上顧客帶來專業(yè)的購物體驗(yàn)成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn)之一�，F(xiàn)有的服裝款式推薦系統(tǒng)通常基于顧客對自身體貌特征的判斷推薦服裝,由于顧客對自身的體貌特征定位不清晰導(dǎo)致推薦結(jié)果的主觀性和不準(zhǔn)確性。另一方面,基于顧客的喜好取向和購買習(xí)慣的推薦方法,并沒有考慮顧客的實(shí)際體貌特征,且缺乏專業(yè)人士的服裝推薦意見。隨著圖像識別技術(shù)和深度學(xué)習(xí)的迅速發(fā)展,將其融入電子商務(wù)成為服裝銷售領(lǐng)域的發(fā)展趨勢。本課題所設(shè)計(jì)的服裝專家推薦系統(tǒng)(Costume Expert Recommendation System,簡稱CERS)首先通過人機(jī)交互獲取顧客的照片,應(yīng)用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的支持向量機(jī)(簡稱CNN-SVM)的多分類器模型,提取照片中顧客的體貌特征;其次,CERS將顧客的特定體貌特征信息存入專家系統(tǒng)的事實(shí)庫中,并把服裝專家知識以產(chǎn)生式規(guī)則方式存入規(guī)則庫,進(jìn)一步對系統(tǒng)推理機(jī)所采用的傳統(tǒng)串行黑板模型新增動態(tài)搜索機(jī)制改進(jìn),系統(tǒng)基于顧客不同的體貌特征和服裝搭配專家經(jīng)驗(yàn)兩方面提供智能化、個(gè)性化的服裝推薦。支持向量機(jī)(Support Vector Machine,簡稱SVM)分類精度高、泛化能力強(qiáng),本文選用SVM作為顧客體貌特征分類器。以臉型為例,為提取臉部特征,本文對比分析了監(jiān)督下降法(Supervised Descent Method,簡稱SDM)算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,簡稱CNN)算法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相較于SDM算法,CNN算法無需圖像預(yù)處理可以直接隱式提取特征,且不易丟失臉型輪廓信息。將SVM和CNN算法結(jié)合,所得到CNN-SVM多分類器作為顧客信息自動采集模塊的核心技術(shù),自動獲取顧客的膚色、臉型、肩型、身型特征,可解決由于目前客戶手動輸入或選擇的文字信息所帶來的主觀性和不確定性。本文所設(shè)計(jì)的基于專家系統(tǒng)的CERS模擬服裝專家的思維過程,針對顧客的膚色、身型、臉型、肩型的體貌特征按照搭配知識規(guī)則正向推理得到服裝推薦清單。其知識庫采用產(chǎn)生式規(guī)則形式保存顧客、服裝信息以及搭配知識。推理機(jī)采用添加動態(tài)搜索機(jī)制的黑板結(jié)構(gòu),在搜索過程中根據(jù)規(guī)則結(jié)論數(shù)據(jù)重新調(diào)整知識源(Knowledge Source,簡稱KS)的優(yōu)先級順序,確保下一級KS在更小范圍的數(shù)量空間進(jìn)行搜索,解決專家系統(tǒng)中經(jīng)典黑板模型的缺點(diǎn),有效提高規(guī)則匹配和搜索的速度。
【圖文】：

第二章 服裝推薦系統(tǒng)的綜合概述 裝訂單等操作，包括服裝尺碼、數(shù)量、價(jià)格、支付狀態(tài)、下單的顧客信息等。管理員具有系統(tǒng)操作最高權(quán)限，可以查看系統(tǒng)所有數(shù)據(jù)信息，以便全面管理服裝推薦系統(tǒng)，同時(shí)必須及時(shí)更新數(shù)據(jù)庫信息，保證系統(tǒng)及時(shí)性。（3）服裝搭配專家每位專家有專門用戶名和密碼登陸系統(tǒng)，服裝搭配規(guī)則管理指對服裝搭配查詢、修改等操作，隨著服裝時(shí)尚潮流變化，服裝專家需要實(shí)時(shí)更新完善規(guī)則庫，以保證服裝推薦系統(tǒng)的前衛(wèi)性、及時(shí)性和專業(yè)性。

作為服裝款式推薦模塊的輸入信息。（2）其次，系統(tǒng)采用專家系統(tǒng)技術(shù)設(shè)計(jì)服裝款式推薦模塊，主要由規(guī)則庫、事實(shí)庫和推理機(jī)組成，知識庫指事實(shí)庫和規(guī)則庫[30]，事實(shí)庫儲存在售服裝信息，顧客信息采集模塊獲取顧客外在特征信息（顧客膚色、臉型、肩型、身型）保存在事實(shí)庫，規(guī)則庫基于產(chǎn)生式規(guī)則保存服裝搭配知識。推理機(jī)是采取正向推理[31]（即由規(guī)則前提推導(dǎo)出規(guī)則結(jié)論）模擬服裝專家思維過程，按照推理規(guī)則進(jìn)行特定目標(biāo)搜索和查詢。專家系統(tǒng)常用推理模型有模糊推理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理、黑板模型模型[32]等，本文推理機(jī)采用黑板模型以及在此基礎(chǔ)上的算法改進(jìn)（即采用動態(tài)搜索機(jī)制的黑板模型），從而實(shí)現(xiàn)根據(jù)顧客體貌特征進(jìn)行個(gè)性化服裝款式推薦功能，向顧客展示最終生成的推薦清單。（3）最后，顧客基于生成服裝推薦清單完成訂單支付管理，若顧客對系統(tǒng)展示的服裝推薦清單感興趣，可以加入購物車并填寫訂單信息完成支付，系統(tǒng)管理員查看訂單并配送發(fā)貨。如果顧客對購買服裝不滿意，可在訂單管理模塊申請退貨退款、取消訂單等操作，系統(tǒng)管理員完成相應(yīng)售后服務(wù)操作。
【學(xué)位授予單位】：東華大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP391.41;TP391.3

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7 湯娟梅;唐嶺;;個(gè)性化英語閱讀文章推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[A];計(jì)算機(jī)與教育：理論、實(shí)踐與創(chuàng)新——全國計(jì)算機(jī)輔助教育學(xué)會第十四屆學(xué)術(shù)年會論文集[C];2010年

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9 張玉連;張波;張敏;;改進(jìn)的個(gè)性化信息推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[A];2005年全國理論計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)術(shù)年會論文集[C];2005年

10 王君;許潔萍;;層次音樂推薦系統(tǒng)的研究[A];第18屆全國多媒體學(xué)術(shù)會議（NCMT2009）、第5屆全國人機(jī)交互學(xué)術(shù)會議（CHCI2009）、第5屆全國普適計(jì)算學(xué)術(shù)會議（PCC2009）論文集[C];2009年

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4 王宏宇;商務(wù)推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)研究[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2007年

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6 劉龍;一個(gè)能實(shí)現(xiàn)個(gè)性化實(shí)時(shí)路徑推薦服務(wù)的推薦系統(tǒng)框架[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2014年

7 楊東輝;基于情感相似度的社會化推薦系統(tǒng)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2014年

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4 李丹丹;個(gè)性化音樂推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和研究[D];武漢紡織大學(xué);2018年

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本文編號：2631836