[发明专利]一种综合服装推荐方法、装置和存储介质

权利要求书

1.一种综合服装推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤1，获取包括当年服装销量信息在内的连续多年的历史服装销量信息，基于马尔科夫链，根据所述历史服装销量信息获得基于销量预测的推荐列表；

步骤2，获取消费者着装信息，基于专家系统获得表示多项所述消费者着装信息与多项服装样式信息之间关系的专家经验矩阵，并根据所述消费者着装信息和所述专家经验矩阵获得基于专家经验的推荐列表；

步骤3，对所述基于销量预测的推荐列表和所述基于专家经验的推荐列表进行融合，获得综合推荐列表；

步骤4，根据所述消费者着装信息和所述综合推荐列表获得服装推荐信息；

所述历史服装销量信息包括所述服装样式信息，所述步骤1具体包括：

步骤1.1，将所述服装样式信息分为多个水平的信息项，并获得所述当年服装销量信息中不同水平的所述信息项的当年概率分布信息；

步骤1.2，确定连续多年的所述历史服装销量信息中所有相邻两年的服装销量信息中不同水平的所述信息项之间的转移概率，并根据所述转移概率获得状态转移矩阵；

步骤1.3，根据所述当年概率分布信息和所述状态转移矩阵确定下一年度概率分布信息；

步骤1.4，将所述下一年度概率分布信息中不同水平的所述信息项对应的概率值以降序进行排列，获得所述基于销量预测的推荐列表。

2.根据权利要求1所述的综合服装推荐方法，其特征在于，所述服装样式信息包括贴身度，腰部细节，脚口细节和装饰细节。

3.根据权利要求1或2所述的综合服装推荐方法，其特征在于，所述消费者着装信息为消费者的体型数据，所述步骤2具体包括：

步骤2.1，将所述体型数据分为多个级别的数据项，并将所述服装样式信息分为多个水平的信息项；

步骤2.2，基于专家系统，获得多个所述数据项与多个所述信息项之间的表示不同推荐程度的多项评估信息；

步骤2.3，将多项所述评估信息进行归一化处理，获得表示所述信息项与所述数据项之间匹配度的所述专家经验矩阵；

步骤2.4，对所述体型数据和所述专家经验矩阵进行矩阵运算，获得所述基于专家经验的推荐列表。

4.根据权利要求3所述的综合服装推荐方法，其特征在于，所述基于销量预测的推荐列表包括与所述信息项对应的概率值，所述基于专家经验的推荐列表包括与所述信息项对应的匹配度；所述步骤3的具体实现为：

根据第一公式获得综合推荐概率分布信息，所述第一公式为：

其中，Re_j表示所述综合推荐概率信息分布信息中第j项概率值，SF_j(n+1)表示所述基于销量预测的推荐列表中第j项所述概率值，eg_j表示所述基于专家经验的推荐列表中第j项所述匹配度，h表示所述信息项的水平总数；

将所述综合推荐概率分布信息中不同水平的所述信息项对应的概率值以降序进行排列，获得所述综合推荐列表。