基于RFMRQ模型的协同过滤推荐算法研究——以服装电商平台为例

随着科技的发展和商业的繁荣,服装电商已进入高速发展期,行业竞争也日趋白热化,越来越多的服装电商平台通过个性化推荐提高自身的核心竞争力。基于对服装电商平台个性化推荐的现状了解,文章分析了服装电商平台常用的RFM模型的不足之处,并在此基础上增加了退货率和购买商品数量两个指标,形成了RFMRQ模型,同时,还将该模型与启发式协同过滤技术相结合,构建了基于用户和物品的协同过滤的个性化推荐算法,并结合服装电商平台历史数据开展实证分析。通过实践检验发现,RFMRQ模型在用户分类的准确性方面与传统RFM模型相比有较明显的改善;在构建基于RFMRQ模型的推荐算法时,选用基于用户的协同过滤推荐的效果更好。     

基于BP神经网络的义乳文胸结构个性化定制

为提高义乳文胸产品设计效率,解决义乳文胸设计难以融入用户感性需求的问题,运用感性工学原理,提出一种基于BP神经网络的义乳文胸结构个性化定制方法。利用感性工学语义差异法进行义乳文胸感性意象的量化评价,使用因子分析法进行数据分析,筛选出了3个感性因子;以形态分析法解构义乳文胸结构,通过BP神经网络模型建立用户对义乳文胸结构的感性意象评价与义乳文胸主要结构之间的映射关系;通过训练及预测验证该模型的可行性和有效性,得出不同感性意象评价对应的义乳文胸结构,可指导义乳文胸结构个性化设计。     

电子商务网站用户体验信息个性化推荐应用研究

传统个性化推荐应用存在与用户实际需求信息匹配度低的问题,为此设计了一种电子商务网站用户体验信息个性化推荐方法。通过分析数据清洗工作流程,设计用户体验信息个性化推荐应用算法,并根据用户在网站上的相关行为,计算用户个性推荐项目相似度。整合用户对个性化推荐的反馈数据,提供用户在网站体验的个性化信息,以此完成对用户体验信息个性化推荐。此外,采用设计仿真实验的方式,验证了用户经过提出的个性化推荐后,在电子商务网站的平均浏览时长增多,证明推荐的个性化内容与用户的实际信息需求匹配度较高。     

女性运动裤脚款式感知评价与个性化定制推荐

为提升产品核心部件个性化推荐与用户情感需求的匹配度，帮助企业更准确把握用户定制过程的感性偏好，以女性运动裤的裤脚为例，构建基于感性工学的个性化推荐模型。首先采用语意差异法获取消费者对裤脚款式在7个维度的感性评价，建立感性意象空间；然后提取裤脚款式的设计要素，通过偏最小二乘法建立设计要素与消费感知的映射模型；最后采用模糊层次分析法量化消费者的感性需求，结合映射模型建立个性化推荐模型。结果显示：推荐结果与消费者感知评价的平均余弦相似度为0.902,说明设计元素与消费感知存在较高相关性；推荐算法预测结果的平均绝对值误差为0.54,推荐结果与用户需求匹配度较高，能有效将消费感性需求转化为设计元素。     

基于多模态融合的个性化服装搭配推荐

为提高服装的匹配度且实现高精度推荐,从而满足消费者对个性化服装搭配推荐的巨大需求,研究了从服装颜色到类别的高度非线性复杂属性交互,并以服装搭配的匹配度量化标准为基础,构建了单品潜在特征表示空间的嵌入模型,通过构建融合多模态信息的矩阵分解框架模型,进一步分析了现有多模态特征融合算法的不足,刻画了不同用户的服装风格偏好,通过特征提取、多模态特征融合、匹配度计算等手段建立个性化服装搭配方案。实验结果表明：该模型计算出的服装匹配度达到了0.81,相较于传统方法提高了1.25%,实现了更高准确度和推荐精度的个性化服装推荐。     

基于隐马尔可夫模型的Web站点服务个性化推荐研究

基于隐马尔可夫模型开发了用户浏览兴趣迁移模式,该模式下Web站点能合理地推荐用户感兴趣的信息,加速用户对站点的访问,较好地解决了个性化网站的自适应问题.     

基于物联网技术的衣物推荐系统方案设计

近年来,随着人工智能技术的发展,衣物推荐系统在提高用户购物体验和满意度方面扮演着重要角色。文章首先提出了一种基于物联网技术的衣物推荐系统,为用户推荐最适合的服装;其次介绍了衣物推荐系统的理论和实践意义,并对目前的研究进展进行了总结,其中,系统的实现部分包括用户数据录入和衣物推荐算法的设计,通过用户的个人信息和当日活动等级,系统可以智能分析和挑选出个性化穿衣建议;最后讨论了系统所使用的相关概念和保温力的计算方法,这对提高用户购物体验、推进学科发展和促进产业发展具有重要意义。     

AI在服装图案设计中的应用研究

文章旨在通过利用深度学习和生成模型等技术,实现创新、个性化和高质量的图案生成。主要探索了数据质量和多样性、模型泛化能力、用户主观评价等方面带来的挑战,并提出了改进模型和方法的潜在解决方案。未来的发展方向包括提高生成图案的精准度和逼真度,引入实时反馈和用户参与,增强模型的可解释性和可控性,以及面向可持续发展的图案设计。这些研究将推动服装图案设计领域的创新,提高用户体验和满意度,并为服装行业带来更多商业化和个性化定制的机会与可能性。     

基于Android Studio的智能营养配餐APP设计与开发

随着智能手机的普及,"互联网+订餐"逐渐转变着人们的生活习惯和消费模式。目前,市场上已有的订餐O2O软件所提供餐品的营养价值有待考究,不能满足全民健康营养餐品的需求。针对此问题,在需求分析的基础上,根据全民健康模型、营养模型及用户自身等大数据进行用户健康需求画像,设计系统的总体架构及功能。用户可通过简单APP界面操作获取营养资讯,并输入人体基本信息、食材、菜品。系统对这些资料进行不同的营养分析和评估,智能选取食物、营养配平、自动反馈调优[1],将个性化营养配餐推荐给用户,并提供个性订购、配送服务。该系统在Android Studio平台上建设,封装生成手机APP安装文件,该方法实现速度快、技术要求低、可移植性好。     

用心经营用户 打造委托式销售模式

作为商家,贵在提供顾问式的服务,未来,委托式的信任销售是一个目标。因为信任一个朋友,信任一个商家,就容易接受他推荐的产品。作为商家最重要的就是专业和诚信,通过这两点来赢得用户,提升销售。作为销售公司,要真正从公司管理、经营理念上重视和加强这两个方面。     

智能家居环境下基于决策树的用户行为分析

随着物联网技术的发展,智能家居技术不再仅仅是远程操控这么简单。对用户行为进行分析,个性化的控制体验将会成为未来发展的主流。文章通过建C4.5决策树的方法建立用户行为模型,通过统一用户行为数据形式,以信息增益率的高低分裂属性,直观高效地对用户行为进行分析。对智能家居环境下高效且个性化的控制提供帮助。     

产品可持续设计要素与用户行为关系模型研究

通过以用户为中心和基于行为的产品可持续设计要素研究,获得产品可持续设计要素与用户行为关系模型。主要阐述了可持续设计的研究现状以及目前的研究趋势,并重点探讨了行动理论(Practice theory)在可持续设计研究领域的应用。本研究中将用户的认知与行为和产品设计要素相结合,通过用户出行实验获得用户行为与共享单车设计要素之间的映射关系。结果表明,通过建立产品可持续设计要素和行为之间的映射关系模型,能够增强人们的可持续发展意识,实现产品本身的环保性能与用户的环保行为的有机统一。     

基于社交网络的群体推荐系统

电子商务以及社交网站的兴起加快了网络信息资源的增长速度,用户越来越难从海量数据中找到需要的信息。个性化推荐技术应运而生,它可以分析用户的历史行为信息,根据用户的偏好从海量数据中检索用户感兴趣的内容,并在实际应用中取得了良好的效果。     

女装搭配推荐系统的设计与实现

为满足消费者对服装搭配推荐的巨大需求、弥补现有服务的不足,以女装品牌L为案例,参考感性工学量化基本程序,基于文献研究结合该品牌设计要素与风格特征建立服装风格感性意象评价量表与设计要素细分表,通过问卷调研与数据分析确定了设计要素与服装风格的对应关系,并建立服装风格量化模型。在理论研究与市场调研的基础上建立服装搭配关联规则,结合服装风格量化模型构建女装搭配推荐系统。对该系统推荐结果进行实例验证,结果显示其准确率、召回率和综合评价指标均在合理区间内,表明该系统能够有效推送用户喜欢的商品。对实验用户进行访谈,结果表明该系统已能基本满足消费者对于服装搭配推荐服务的需求。     

语义网格在数字图书馆个性化推荐中的研究与应用

本文将语义网技术以及网格技术应用在数字图书馆个性化推荐服务中,分析了传统个性化推荐服务中的局限性。提出了基于语义网格的数字化图书馆个性化推荐框架,为海量,异构,分布的环境中数字图书馆服务提供了个性化解决方案。     

基于集团序推荐输出的协同过滤推荐算法

针对电子商务推荐系统传统项目相似性计算不足和传统的TOP-N推荐输出缺乏个性等问题,提出了一种改进算法.该算法采用动态生成权重因子的方法计算项目相似性,利用模糊聚类对项目分类,在预测评分公式中引入用户权重因子,并采用集团序方法进行推荐输出以确定候选的N值.实验结果表明,该算法不仅解决了数据稀疏性问题,提高了系统的推荐质量,且推荐结果更个性化.     

电子商务公开密钥基础设施的信任模型研究

在对PKI常见信任模型的优缺点进行分析比较的基础上，根据电子商务的规模、应用领域，结合我国电子商务的实际情况和不同环境下的信任需求特点，提出了公钥基础设施信任模型可按星型信任模型和网状信任模型两种模式进行建立，并分别对这两种模式进行了详细阐述。     

基于风格迁移的虚拟试穿研究

针对现有方法无法满足为用户设计个性化服装的同时呈现出试穿效果的问题，提出一种结合风格迁移的虚拟试穿方法。首先通过语义分割算法对用户图像和服装图像进行处理以指导虚拟试穿合成，利用ALIAS归一化保留服装的细节；其次利用VGG19网络分别提取内容图像和风格图像的特征，将符合用户个性化审美的图像风格化；最后利用纹理编码器提取风格化图像的特征，并将其迁移到用户图像的服装区域，实现符合用户需求的个性化试衣效果。实验结果表明，基于风格迁移的虚拟试穿方法可以让用户直观看到个性化服装的上身效果，为以消费者决策为导向的交互式智能服装试穿平台的开发提供思路。     

基于面部重建与拓扑优化的睡眠呼吸面罩定制设计研究

基于改善现有睡眠呼吸面罩与患者的人机匹配关系,提高患者生活质量的研究目标,文章提出一种定制的睡眠呼吸面罩设计方法,并建立睡眠呼吸面罩的定制化设计流程：通过微信小程序上传用户的人脸照片;使用DECA深度学习模型预测用户人脸3D模型,获取人脸轮廓数据,生成3D人脸贴合曲线;基于3D贴合曲线,利用Grasshopper参数化设计平台进行拓扑优化计算,生成轻量化建模特征;最后得到睡眠呼吸面罩个性化设计方案。通过设计实践,获得了人机匹配效果较好的呼吸面罩设计方案,验证了定制化设计流程的可行性。     

协同过滤在知识推荐中的应用

将电子商务中的协同过滤推荐算法改进之后应用到知识推荐系统中,通过计算学习者的学习目标、学习背景和认知能力等信息的相似性进行用户聚类,然后使用协同过滤算法对相同聚类簇内的用户进行学习资源的推荐.实验结果表明,该方法可提高推荐的准确度和推荐效率,增强学习者满意度;传统协同过滤推荐中的新用户问题、实时性问题在知识推荐过程中也同样存在,具体解决方法将作为未来研究的主要内容.