基于标签算法的商务女装移动平台构建方案研究

摘要

商商务女装作为女性工作场合的正式服装，是女性工作性质、职位、等级的重要体现。现今随着电子商务的飞速发展，职业女性在网上选购针对各类工作场合的商务女装已成为一大趋势，但是目前并没有一个专门为女性提供商务女装的电商平台。同时随着各大平台上女装产品海量增加，用户在电商平台选购商务女装时会出现耗时长，或者根据关键词搜索不到自己理想服装的状况。 基于以上背景，本文提出基于标签算法的商务女装移动平台构建方案，目的在于建立商务女装及用户服务的标签体系，并运用算法实现更加精准、高效的搜索效果，以帮助消费者在平台上快速购买到更理想的商务女装。 通过调研典型平台商务女装标签状况，确立商务女装现有的标签维度。抽取典型平台十个纯电商销售的商务女装品牌，大量搜集十个品牌共有品类下的服装标题和属性，每项各计1184条。并按品牌及品类对商务女装的标题和属性进行分解归类统计，最后得到16项商务女装相关维度：销售渠道、货号、品牌、适用年龄、年份季节、流行元素（工艺）、组合形式、款式、色彩、材质、图案、风格、尺码、版型、品类、性别、感性词汇，为课题后续的研究提供参考。 进一步深入调研女性商务装的穿着习惯以及网络购买情况。调研问卷通过问卷星发放，最终收回206份有效问卷，并利用Spss、Excel等软件对问卷进行分析处理。掌握女性商务装的穿着状况以及网购搜索习惯，并提取消费者最常搜索的8大服装维度（款式、风格、品牌、类目、面料、穿着场合、色彩、价格）以及不同品类下最受关注的5个维度，总结消费者常用的4大场合及其搭配状况，为后续平台标签体系搭建奠定基础。 商务女装移动平台的标签体系主要由用户标签体系和服装标签体系构成。基于消费者细分理论、用户画像理论，结合问卷调研结果，从四个维度即基本属性、兴趣特征、社会特征和消费特征构建用户标签体系。然后通过对典型平台的商务女装标签调研，结合消费者问卷调研以及感性工学理论，分别从品类、风格、款式、面料、品牌、价格、年份季节、服装档次、搭配方式、适用场合十大维度构建产品标签体系。 基于以上构建的标签体系，为了实现平台对用户的个性化推荐，本文提出标签算法模型。实现过程为：根据TF-IDF原理，构建用户兴趣度，根据欧几里得相似度量计算相似度，再根据计算结果进行排序从而为用户推荐。由于系统冷启动时数据具有稀疏性的缺点，因此设置两种实验方案做进一步比较。实验采集40人对100款商务女装进行任意标签标注，标签共计310条，服装属性标签共计1585条。实验一根据用户标注的标签计算兴趣度和相似度，最后根据相似度结果进行排序推荐；实验二根据用户标注的标签计算兴趣度，相似度计算则采用属性标签，最后根据相似度结果进行排序推荐。两种实验方法均采用五折交叉离线实验，利用SAS软件进行实验程序编辑。运用四个离线实验指标（准确率、召回率、F1值以及覆盖率）并结合用户主观评价方法对实验结果进行评测，两种评测方法结果均表明实验方案二推荐效果更佳。 商务女装移动平台构建方案设计主要包括构建目标、功能设计、界面设计、交互设计等。平台的整体结构主要包括用户上传和管理服装的模块、服装的展示和传播模块等。使用墨刀、photoshop等工具设计两个版本，各78个界面，可直观地规划平台整体的界面、功能、以及交互情况。 在未来，商务女装移动平台可以进一步从方案走向手机APP应用，更加完善平台标签体系和推荐算法，实现更精确的搜索和推荐。

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