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基于用户体验的个性化服装推荐技术研究的中期报告.docx


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该【基于用户体验的个性化服装推荐技术研究的中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于用户体验的个性化服装推荐技术研究的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于用户体验的个性化服装推荐技术研究的中期报告一、研究背景及意义个性化定制已经成为时尚产业的重要趋势,尤其是在消费升级的背景下,消费者更加注重服装的个性化和差异化。传统的线下定制无法满足越来越多的消费者个性化的需求,因此线上个性化定制成为了时尚产业的重要发展方向。个性化服装推荐是线上定制的重要环节,通过对消费者的需求、偏好和历史购买记录等信息的分析,提供针对性的服装推荐,可以提高消费者购物的效率和满意度,同时也可以帮助服装定制企业提升销售额和品牌影响力。因此,开展基于用户体验的个性化服装推荐技术研究具有重要的意义。二、研究内容和方法本研究旨在探讨基于用户体验的个性化服装推荐技术,主要包括以下内容:(1)用户需求和偏好的分析方法:采用问卷调查和数据挖掘等方法,对用户进行需求和偏好分析,包括用户受众人群、喜好风格和品牌偏好等方面。(2)个性化服装推荐算法的研究:采用协同过滤、基于内容的推荐、深度学****等方法,对用户数据进行处理和分析,提出个性化服装推荐算法,包括基于用户兴趣、社交推荐、实时推荐等方面。(3)用户体验评价的研究:通过用户调查和实验,对推荐算法的效果和用户体验进行评价,包括推荐准确性、推荐速度和用户满意度等方面。三、研究进展目前,本研究已经完成了问卷调查和数据挖掘等基础工作,初步分析了用户受众人群、喜好风格和品牌偏好等方面。在推荐算法的研究方面,本研究将采用协同过滤、基于内容的推荐和深度学****等方法,从不同角度综合分析用户数据,设计出更加符合用户需求和偏好的个性化服装推荐算法,并将对算法进行实验评价。四、研究展望本研究将继续深入探讨基于用户体验的个性化服装推荐技术,完善推荐算法和用户体验评价方法,争取取得更好的成果。未来将进一步探讨社交推荐、实时推荐等方面的技术,提高推荐准确性和用户满意度,为服装定制企业提供更加符合市场需求和消费者体验的服务。

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  • 时间2024-04-14