Fashion pattern recommendation system based on Kansei evaluation and cognition
Système de recommandation de modèles de mode basé sur l’évaluation Kansei et la cognition
Résumé
Fashion pattern is an important expression element of fashion personalization withconsumers’ perceptual preferences. In this study, we proposed a personalized fashion pattern recommendation system considering users’ perceptual preference.Due to the diversity of fashion patterns, we clustered fashion patterns into 9 lassesvaccording to their natural attributes. Text mining method was applied to extractingKansei words for the Kansei evaluation of fashion patterns, 10 pairs of Kansei wordswere extracted to study the perceptual images of fashion patterns by the Kansei evaluation. Statistical methods such as correlation analysis and analysis of variance, aswell as the machine learning methods of fuzzy techniques and DenseNet were used tomining the users’ cognition of fashion patterns.Finally, we presented the knowledge-based recommendation system, it can be used to recommend personalized fashion patterns according to the perceptual preferences for patterns
Le motif de mode est un élément d'expression important de la personnalisation de la mode intégrant les préférences perceptuelles des consommateurs. Dans cette étude,nous avons proposé un système de recommandation de motifs de mode personnalisé tenant compte de la préférence perceptuelle des utilisateurs.En raison de la diversité des motifs de mode, il a été primordiale de les préclasser en9 groupes en fonction de leurs attributs naturels. La méthode d'exploration de texte a alors été appliquée afin d'extraire les mots Kansei nécessaire à l'évaluation Kansei des motifs de mode, 10 paires de mots Kansei ont été extraites pour étudier les images perceptives des motifs de mode par l'évaluation Kansei. Ensuite, différentes méthodes statistiques telles que l'analyse de corrélation et l'analyse de variance, ainsi que les méthodes d'apprentissage automatique des techniques floues et Dense Net ont été utilisées pour exploiter la cognition des utilisateurs des motifs de mode.Enfin, nous avons mis en place un système de recommandation basé sur ces diverses connaissances, il peut être utilisé pour recommander des motifs de mode personnalisés en fonction des préférences perceptuelles des consommateurs
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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