CN119515509A 一种基于大数据的服装搭配推 荐方法及系统 （宁德职业技术学院）

一种基于大数据的服装搭配推荐方法及系统数据分析用户体型与不同服装种类的版型搭配技术的优化处理使得服装搭配推荐技术更加精2步骤S1：获取电子商务平台中的用户服装历史浏览数据集和步骤S3：根据几何重心偏差优化数据和版型步骤S13：根据服装浏览平均时序排列数据对用户服装历史浏览数据集进行服装种类4.根据权利要求3所述的基于大数据的服装搭配推荐方法，步骤S222：根据体型上下半身比例对用户输入体型数据进行四步骤S224：根据体型上下半身比例和四肢形态差异量步骤S225：根据版型功能性松散量适配数据对体型上数据进行不同服装种类间的版型搭配比例分割效果分析，得到版型搭配比例分割效果数3步骤S32：根据几何重心偏差离散区间和版型搭配比例分割效果数据进行服装推荐策6.根据权利要求5所述基于大数据的服装搭配推步骤S321：对几何重心偏差离散区间进行特征分布权步骤S322：根据几何重心特征权重分布数据对版型搭步骤S323：基于策略梯度算法对版型搭配逻辑效果学习数据进行服装推荐策略设计，服装种类分组模块，用于获取电子商务平台中的用户服装历史浏览视觉重心优化模块，用于对服装种类时序分组数据进行不同服装种类服装推荐策略设计模块，用于根据几何重心偏差优化数据和版型4[0002]在服装领域，个性化推荐成为提高用户购物体验和提升平台竞争力的重要手步骤S1：获取电子商务平台中的用户服装历史浏览数据集和用户输入体型数据；据进行不同服装种类间的版型搭配比例分割效果分析，得到版型搭配比例分割效果数据；步骤S13：根据服装浏览平均时序排列数据对用户服装历史浏览数据集进行服装5步骤S222：根据体型上下半身比例对用户输入体型数据进行四肢形态差异量化，根据体型上下半身比例和四肢圆周尺寸进行不同运动姿态间的骨骼突出空间差基于骨骼突出空间差异化数据对版型塑造轮廓数值进行四肢部位空间预留量计步骤S233：根据色彩视觉紧凑数据和服装图案数据进行色调交错空间层次性量6基于色调交错视觉落点数据对服装图案数据和版型搭配比例分割效果数据进行基于条纹弧度视觉扩充感知数据和条纹弧度感知走向引导数据进行视觉重心转步骤S32：根据几何重心偏差离散区间和版型搭配比例分割效果数据进行服装推78步骤S1：获取电子商务平台中的用户服装历史浏览数据集和用户输入体型数据；据进行不同服装种类间的版型搭配比例分割效果分析，得到版型搭配比例分割效果数据；步骤S1：获取电子商务平台中的用户服装历史浏览数据集和用户输入体型数据；这些信息通常通过用户在平台上的注册信息偏好变化，后续步骤将依赖于这些时序分组数据来进一步分析用户的搭配需求和体型适据进行不同服装种类间的版型搭配比例分割效果分析，得到版型搭配比例分割效果数据；9优化数据进行离散区间划分，目的是将重心偏差数据转化为具有明确区分度的离散数据，步骤S13：根据服装浏览平均时序排列数据对用户服装历史浏览数据集进行服装通过比较不同服装组合下的几何重心差异，运用几何优化算法来调整搭配中的服装组合，步骤S222：根据体型上下半身比例对用户输入体型数据进行四肢形态差异量化，是服装的外轮廓形状以及其与人体的相对比例。通过轮廓分析方法，从服装图像中提取出的轮廓数值计算过程中，采用几何模型中的尺寸比对方法，对比不同服装种类之间的轮廓形状差异。服装的轮廓数值不仅考虑了上半身和下半身的设计变化，还要评估这些设计是散量适配和服装搭配提供数据支持，帮助确保服装设计符合用户体型的实际需求。根据体型上下半身比例和四肢形态差异量化数据对版型塑造轮廓数值进行服装版型松散量适配，首先需要根据步骤S221和S222中计算得出的体型上下半身比例和四肢形态差异量化数据，分的松散度应当适度调整，使整体视觉比例更加协调。松散量适配的过程可以通过比例缩放算法来调整服装版型的整体结构，确保服装在实际穿着中的合身性。通过对服装版型进功能性松散量适配数据对体型上下半身比例和四肢形态差异量化数据进行不同服装种类间的版型搭配比例分割效果分析，首先需要将步骤S224中得到的“版型功能性松散量适配不同服装种类在搭配时的合适比例。这一分析不仅考虑服装的松散程度，还需要考虑用户的四肢形态差异和上下半身的比例，确保每个服装搭配既能满足舒适性，也能最大程度上符合用户体型的美学要求。版型搭配比例分割效果分析过程中，使用的是一种基于多元回归分析的算法，通过输入用户的体型数据、服装的版型和松散量数据，得出最佳的搭配比觉上更加平衡。根据体型上下半身比例和四肢圆周尺寸进行不同运动姿态间的骨骼突出空间差基于骨骼突出空间差异化数据对版型塑造轮廓数值进行四肢部位空间预留量计需对用户提供的体型数据进行标准化，以确保每个测量值具有一致的量纲和精度。将测得数据是后续步骤中服装版型设计的基础，能够提供关于用户四肢各部位的尺寸特征，为服间中产生不同程度的突出。利用人体三维骨骼模型，结合用户的具体四肢圆周尺寸和体型骼突出空间差异化数据”表征了四肢骨骼在运动过程中的空间分布变化，并为后续的版型调整提供了依据，确保服装能够适应不同运动姿态下的空间需求。在获得骨骼突出空间差与服装版型的轮廓数值进行对比，确定四肢各部位在服装版型设计中需要额外预留的空间。这一计算可通过以下方式进行：以骨骼突出差异为基础，估算每个四肢部位的预留空常通过调整膝部区域的裁剪设计来确保舒适度。基于此预留量的计算，得到每个四肢部位化依据。根据得到的四肢部位空间预留量，将这些预留空间直接融入到服装版型的设计过和脚踝部位也需要根据空间预留量进行相应的松散度调整。通过物理力学方法，分析服装应不同运动姿态下四肢的动作。在服装版型设计中，采用合适的裁剪技术对面料进行松散据支持，确保服装在不同运动姿态下都能够保持舒适与美观的平衡，满足用户个性化的穿步骤S233：根据色彩视觉紧凑数据和服装图案数据进行色调交错空间层次性量基于色调交错视觉落点数据对服装图案数据和版型搭配比例分割效果数据进行基于条纹弧度视觉扩充感知数据和条纹弧度感知走向引导数据进行视觉重心转织方式对视觉感知走向的引导作用。结合条纹的弧度和服装版型的分布，对条纹图案的走然后通过几何分析确定条纹图案在服装上的视觉引导走向。使用投影法，将条纹图案的弧度变化转化为二维平面上的引导走向，通过这些数据，得到服装搭配中条纹图案的感知走图案及其弯曲形态对服装视觉重心的影响，以及如何通过调整条纹的弧度和走向来引导视过程中如何影响视觉重心的分布。通过计算每种搭配中条纹的形态对重心位置的推动作用，得到每种服装搭配方案的重心转移规律。这一规律有助于识别条纹图案在服装搭配中步骤S32：根据几何重心偏差离散区间和版型搭配比例分割效果数据进行服装推[0042]步骤S32：根据几何重心偏差离散区间和版型搭配比例分割效果数据进行服装推将不同版型搭配中的搭配比例分割效果数据与几何重心偏差离散区间的数据进行结合。加权平均法根据每个区间的重心偏差数据对服装搭配的效果进行评分，将评分结果加权平的设计会根据前期的重心偏差分析结果，对搭配比例分割效果进行微调，使得每一套推荐的服装搭配方案都能在视觉和实际穿着效果上达到最佳平衡。在此基础上，设计推荐策略型数据，进一步细化推荐策略。这一过程通过将用户的体型特征与服装搭配方案的评估结适当增加服装的松紧度，并调整版型比例，以保证搭配后的视觉效果符合用户的审美和舒版型搭配比例进行对应，明确每种搭配方案中不同版型搭配比例对几何重心偏差的影响。[0046]具体而