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女装搭配推荐系统:电子商务中的个性化解决方案
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更新于2024-07-01
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随着互联网技术的飞速发展,电子商务已逐渐成为人们日常生活中的主要消费方式,极大地推动了行业的繁荣。然而,信息爆炸的时代,消费者面临着海量信息,如何在众多商品中找到合适的选择成为了一大挑战,这促使了个性化推荐技术的需求日益增长。商品推荐作为电子商务中的重要服务,曾被视为解决信息过载的有效工具,但如今,消费者的消费理念升级,对个性化和情感化的服务有着更高的期待。 本研究聚焦于电子商务背景下女装搭配推荐系统的构建,以L品牌为例,首先进行了深入的市场调研,对比分析了不同类型的电商平台,如购物网站、时尚搭配类网站以及品牌官网和App的推荐策略。研究涉及推荐原理、推荐内容、推送时机、数量控制等因素,并揭示了现有系统在满足消费者个性化需求上的局限性,为后续的系统优化提供了有价值的参考。 在理论层面,作者采用感性工学的方法,对服装风格进行量化评估。通过挑选出6组最能代表L品牌服装特性的形容词,构建了服装风格感性评价量表。实验中,专业人员对大量L品牌服装图片进行评价,形成了一个包含款式、色彩和面料等设计要素的细化分类体系,共有10个项目和50个类别。 在实际操作中,研究者结合品牌特性,建立了女装搭配关联规则,通过SPSS23.0等数据分析工具,对收集的数据进行了验证和分析,从而创建了一套能够精准匹配消费者个人喜好的女装搭配推荐系统。这套系统不仅考虑了服装的基本属性,还注重了情感因素,旨在提升用户体验,减少信息过载,更好地满足消费者在消费升级背景下的个性化需求。 本研究针对电子商务环境下女装搭配推荐系统的关键问题,进行了全面而深入的研究,为电商企业提供了优化推荐策略的依据,对于提升用户体验、增强客户粘性具有重要意义。
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电子商务背景下的女装搭配推荐系统研究 1 绪论
3
《麦肯锡 2017 中国数字消费者研究》中的数据也显示,在对超过 5900 名消
费者进行的采访中,98%的消费者都收到过线上推荐广告,但只有 18%的人认为
收到的推荐“投其所好”。其中一大原因是这些线上广告都是基于用户历史数据
和历史购物经历,针对的往往是已经购买好的产品,而非自己正打算购买的产品,
使得现实中所谓的“个性化推送”往往成为“垃圾信息轰炸”
[1]
。
在当今数字时代,消费者希望的是免受不相关广告的干扰,而得到针对性、
实用性的推荐,最终买到符合自己需求和品位的产品
[1]
。企业需要重新定义客户
服务,考虑如何对业务模式和客户体验进行创新。对于服装企业而言,根据不同
消费者所购买的不同商品,来为其提供相应的搭配推荐,不仅扩大了推荐品类范
围,同时也围绕其个人需求提供了更加精准、灵活的服务模式,以此来提升消费
者对品牌服务的满意度,实现业绩与竞争力的飞跃。
1.1.3 消费者服装搭配推荐服务需求
近年来,随着服装需求多样化的发展,越来越多的人开始重视时尚搭配,许
多介绍搭配知识的公众号、时尚博主等均受到了大量关注,各类协助用户搭配的
App 及其他智能产品也层出不穷。
(1)时尚搭配类微信公众号
经过近几年公众号的蓬勃发展,时尚搭配类微信公众号也呈现出“井喷”般
的发展趋势。许多此类公众号的粉丝数量都能达到几十万甚至上百万,它们作为
时尚、潮流的风向标,成为了消费者们选择购买服装、搭配服装的指导“老师”。
对目前活跃粉丝数量(估测)在 100 万以上、关注点包含时尚搭配的较知名公众
号进行了汇总,并对它们在 2018 年 11 月 21 日至 2018 年 11 月 27 日期间的文章
发布数及平均阅读数进行了统计,如表 1-1 所示,表中数据由公众号大数据服务
商“西瓜数据”提供。由表 1-1 可以看出,这类公众号的更新频率都较为频繁,
且文章平均阅读数高,表明消费者对这类时尚资讯与穿搭知识的获取需求很大。
除了表 1-1 中列出的 5 个粉丝数量较大的时尚搭配类公众号外,还有各类搭
配风格不同的公众号,如常分享欧美街拍的海报时尚、FashionWeek、FWMA,
国内时尚博主味姨等。不同风格的消费者选择不同风格的时尚搭配类公众号进行
关注,这也表明各类风格服装的消费者都有搭配需求。
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电子商务背景下的女装搭配推荐系统研究 1 绪论
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表 1-1 时尚搭配类微信公众号
公众号名称
活跃粉丝数量
(估测)/人
文章发布数
头条平均
阅读数/人
次条平均
阅读数/人
大饼穿搭札记
2836767
3 篇
71018
8906
黎贝卡的异想世界
1844522
8 篇
100000+
100000+
石榴婆报告
1465901
5 篇
95343
98937
gogoboi
1404345
6 篇
100000+
79156
服装搭配师 miuo
1197784
5 篇
45482
962
(
2
)时尚搭配类智能产品
早在
2015
年,淘宝就曾投资百万,举办了淘宝穿衣搭配算法大赛,试图从
大数据角度找到一套切实可行的自动搭配算法,实现服装的自动搭配。
2017
年
4
月,亚马逊推出了穿衣小助手“
Echo Look
”,该产品在智能语音
助手的基础上增加了拍照摄像功能,可以为用户提供智能穿衣镜服务。用户通过
发布指令,可以为自己的穿着搭配进行拍照或录像,并在手机上查看或保存。此
外,借助机器学习技术,亚马逊能够利用互联网上时尚穿搭的相关信息来对用户
的每一次搭配进行评分,并基于算法和设计师的意见,给出“来自时尚专家的建
议”。
(
3
)时尚搭配类
App
目前市面上已有大量提供时尚搭配资讯与服务的
App
,且其中不少
App
都
取得了较好的成绩。如穿衣助手
App
,它属于专注于女性穿搭的
B2C
品质电商,
在
2016
年其单月销售额即可达
5000
万。而为用户提供衣橱管理与服装搭配服务
的挖兔美搭
App
于
2016
年
10
月底上线
App Store
,在未进行营销推广的情况下,
上线八个月后便已拥有四万用户,累计共上传
18
万件服装。
通过时尚搭配类微信公众号、智能产品及时尚搭配类
App
的迅猛发展可以
看出,消费者对于服装搭配推荐与帮助的需求巨大,商家也对这一领域投入了颇
多关注,这一类型
App
的上线和其后续使用普及状况很好地映证了消费者在这
一方面的需求痛点。然而从市场总体来看,此类服务还尚处于小众范围,有待进
一步发展和推广。
1.2
研究意义
1.2.1
理论意义
随着电子商务的迅速发展与海量商品的呈现,信息搜索与推荐技术的相关研
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电子商务背景下的女装搭配推荐系统研究 1 绪论
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究也愈发深入,各类技术不断更新换代,对于搜索和识别技术的精准度、智能性
要求也越来越高。目前的研究焦点集中在基于图像识别技术进行信息搜索,通过
寻找相似图片匹配来进行推荐。针对服装领域的研究中,大多数仍为对相似商品
进行推荐,少部分为对同属性或同风格进行推荐,但仍局限在同一品类中。少量
对于服装搭配推荐的研究中,采用的仍是通过图像识别技术在已有的成套搭配范
例数据库中寻找相似单品进行搭配推荐,在推荐范围与灵活性方面有一定局限。
本研究尝试通过服装自身属性为其建立搭配关系,由于无需建立成套搭配范
例数据库,使得可所有单品均有搭配推荐,并且拥有更多的搭配可能性,扩大其
推荐范围的同时,也增加了推荐的灵活性,为服装搭配推荐系统这一研究领域提
供了新的研究思路。
1.2.2 实际意义
本课题基于当今电子商务背景下对女装搭配推荐系统进行研究,在实际应用
方面主要具有以下几方面意义:
(1)网购服装品类齐全、款式丰富、更新换代快,为消费者提供的可选择
范围远远大于实体店铺,但与此同时,消费者也不得不从成百上千、乃至更多的
商品中挑选出满足自身需求的服装。消费者可能将百分之九十的时间都花费在浏
览不适合自己、不满足自身理想需求的服装上
[5]
,购买效率低下,增加了消费者
的时间成本。且女装相较于男装品类款式更多,女性消费者会在挑选服装上花费
更多的时间。女装搭配推荐系统为女性消费者提供了更精确的选择范围,避免了
对已购买服装的同款式或同品类的产品推荐,使消费者能够更加便捷地找到心仪
商品,提高购买效率。
(2)对于部分消费者来说,可能存在服装搭配知识不足、对当前流行趋势
缺乏了解和关注等问题,因此在购买服装时往往会面临买到心仪的上衣后,却不
知道该搭配什么款式的下装的问题。且由于网上的服装种类繁多,远超于线下店
铺,消费者难以从中找到可搭配的且能同时满足自身个性的服装,网络客服能够
提供的帮助和建议也有限,女装搭配推荐系统可为此类消费者提供搭配参考与建
议。此外,在消费者本不具有购买搭配服装的意识时看到可搭配服装推荐,也可
能产生连带购买效应,为商家带来更好的运营效果。
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电子商务背景下的女装搭配推荐系统研究 1 绪论
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(3)女装搭配推荐系统可以为商家提供多方面的帮助,如作为商家的线上
服务特色,增强其品牌竞争力;将此系统与产品库存数据、销售数据的分析相结
合,为商家解决库存问题等;将此系统与实体店铺相结合,可以为实体店铺内的
产品陈列提供参考,在需要为消费者推荐可搭配产品时,也可为导购提供多样化
的参考,提升其服务质量等。
1.3
研究内容和方法
1.3.1 研究内容
通过相关文献查阅及理论学习,尝试构建服装风格量化模型与女装搭配关联
规则,在此基础上建立女装搭配推荐系统,并对此系统进行验证和总结。研究内
容主要可分为以下六个部分:
(1)绪论
对论文的研究背景、研究意义及研究内容进行阐述,提出本文的研究方法与
创新点,归纳本文的技术路线图。
(2)文献综述
通过查阅相关文献,对基本搭配规则与服装风格量化方式进行归纳总结,为
后续研究奠定理论基础,同时参考国内外相关研究中所使用的不同推荐算法与原
理,为本文的推荐系统建立提供参考。
(3)服装搭配推荐市场现状调研
通过对典型购物网站、时尚搭配类网站、服装品牌官网及时尚搭配类 App
进行调研,对各网站或 App 的推荐原理、推荐区域位置、是否具有服装搭配推
荐功能、购买流程及服装搭配推荐范围限制因素等方面进行了总结与对比,为后
续推荐算法的选择及系统的具体构建思路提供参考。
(4)服装风格量化模型构建
通过文献研究及相关理论知识的总结归纳,选取对服装风格具有重要影响的
服装设计要素,并确定各个设计要素的细分方式。根据研究目的与实际情况考虑,
选择 L 品牌作为研究对象,筛选出 6 组服装风格感性意象形容词对,并从 16、
17 年春夏季服装中随机选择 1000 件服装,通过专业人员打分的方式来对服装风
格进行判定。根据每件服装的设计要素组成对其进行编码,依据数量化Ⅰ类理论
对实验数据进行分析,建立服装风格量化模型。
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电子商务背景下的女装搭配推荐系统研究 1 绪论
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(5)女装搭配系统构建
结合理论研究与实际经验,建立女装风格、色彩、品类间的搭配规则,并采
用相似度等算法建立女装搭配推荐系统。通过用户问卷调研及用户评价对其进行
实例验证,并对系统的特点与适用场景进行了介绍。
(6)研究结论
对研究内容进行总结,并提出了本研究的不足与未来可改进的建议,以便后
续研究者对这一方面进行更深入的研究。
1.3.2 研究方法
本文在研究过程中主要采用以下研究方法:
(1)文献研究
通过查阅大量文献,掌握服装搭配的基本规则、服装量化的角度与方法,了
解国内外目前的服装搭配推荐技术的原理与研究成果。通过对文献的梳理与归
纳,建立了相应的理论基础,为后续研究做好准备。
(2)市场调研
通过对相关的各类网站及 App 进行调研,了解并分析了其当前的推荐系统
的推荐内容、原理、形式与局限,对其不足之处进行了总结,确定本文后续系统
研究的方向。
(3)感性工学
参考感性工学量化的基本流程来进行服装风格量化。通过对服装风格感性描
述语的大量收集,整理出 27 组描述服装风格的感性意象形容词对,经过调研后
筛选出最符合要求并最贴近 L 品牌的 6 组形容词对,运用语意差异法建立服装
风格感性评价量表,为服装风格感性评价实验作准备。
(4)专家评价法
以专业人员打分的方式对所选取的 1000 张服装图片进行服装风格的定量评
价,确定各感性意象评价值,并对多位专业人员给出的分值进行整合,作为服装
风格量化的数据基础。
(5)数量化Ⅰ类理论
运用数量化Ⅰ类理论,将服装设计元素这类定性数据转化为定量数据,结合
服装风格感性评价实验的实验数据,运用 SPSS 23.0 软件对其进行了数据的有效
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