基于用戶體驗的個性化服裝推薦技術(shù)研究.pdf

1、隨著Internet的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生了新的變化，與此同時，電子商務(wù)高速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)購物的不足也隨著互聯(lián)網(wǎng)的變化顯現(xiàn)出來，目前購物網(wǎng)站中的個性化推薦系統(tǒng)已經(jīng)不能很好的滿足用戶的需求。尤其在服裝網(wǎng)購中，用戶不能試衣，不能看到試穿效果，沒有導購小姐幫忙挑選，無法確認自己喜歡的服裝是否適合自己，自己穿著是否合身，也不知道如何搭配，這些不足之處已經(jīng)嚴重影響著服裝網(wǎng)絡(luò)購物。
　　本文分析了服裝網(wǎng)絡(luò)購物同實體店購物相比較的不足之處，結(jié)合這些不足

2、設(shè)計了充分考慮到用戶實際購物體驗的個性化推薦系統(tǒng)，系統(tǒng)不僅可以為用戶推薦自己喜歡的服裝產(chǎn)品，還可以為用戶推薦適合用戶的整套搭配服裝，模擬了用戶在實體店購買服裝的試衣并搭配的實際體驗，幫助用戶選擇適合自己的服裝，提高用戶網(wǎng)購服裝的滿意度，幫助網(wǎng)站提高成單量。
　　本文主要做的工作如下:
　　1、分析個性化推薦系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀，發(fā)現(xiàn)了目前購物網(wǎng)站個性化推薦系統(tǒng)在用戶體驗方面考慮的不充分。
　　2、建立了基于用戶注冊信息、瀏覽

3、過的網(wǎng)頁內(nèi)容和瀏覽行為的用戶興趣模型。首先依據(jù)用戶注冊時勾選的用戶感興趣的關(guān)鍵詞初始化用戶興趣庫，然后根據(jù)用戶瀏覽過的網(wǎng)頁內(nèi)容和用戶的瀏覽行為更新用戶興趣庫，獲取用戶喜好信息。
　　3、根據(jù)人體模型、專家建議、結(jié)合個人喜好設(shè)計了基于層次分析法和粗糙集理論的服裝搭配算法，在獲得用戶基本信息和用戶喜好信息的基礎(chǔ)上，將用戶按人體模型分類，找到適合體型的服裝，再運用層次分析法，得到用戶合體的服裝，通過粗糙集屬性約簡，為服裝進行搭配，完成個