[发明专利]一种基于工作场景的穿衣搭配大数据智能评估方法

说明书

本发明公开一种基于工作场景的穿衣搭配大数据智能评估方法，包括以下步骤：步骤10、录入服装数据并存储；步骤20、构建色彩组和色号组；步骤30、构成拟搭配服装组合，选择拟搭配服装组合所对应的色彩组和色号组；步骤40、计算出所选择的拟服装搭配组合得分；步骤50、构建数组搭配风格，构建每组搭配风格的风格赋值，选择拟搭配服装组合的搭配风格；步骤60、判断拟搭配服装组合与所选择的风格定义是否具有一致性；步骤70、生成搭配服装组合并储存。本发明定位于消费者刚需和高频工作场景下衣橱智能搭配难题，充分兼顾普通人实现困境，通过大数据算法智能模型解决消费者的问题。

技术领域

本发明属于信息技术领域，具体涉及一种基于工作场景的穿衣搭配大数据智能评估方法。

背景技术

随着人们生活水平的提高，缺衣少物成为了过去式。随着消费者衣橱里服饰越来越多，如何有效的管理衣橱，对服饰进行最佳组合搭配，满足个人穿衣搭配需求，成为一个迫切的需求。并且，随着绿色低碳化理念的推广，国家推崇创建“绿色低碳”社会。对于个人而言，如何有效利用衣橱旧物，搭配出潮流心意，成为另一个迫切需求。更为重要的是，对于绝大多数消费者而言，上班工作场景是生活中“穿衣搭配”的最重要场景，如何在工作场景中，每天出门上班前最短时间内挑选出当天最佳衣着，实现“衣橱管理”搭配得体、大方、高效，是每一位上班族的刚性需求。

当前市面上绝大部分穿衣搭配书籍及网络上绝大部分时尚穿衣搭配博主穿搭经验分享往往有如下四个突出缺陷：1、场景定位不清晰，各场景泛泛而谈，搭配风格的雷区没有结合场景进行区分、定位，导致消费者在日常上班中，难以较好的找准定位，展现得体的工作形象；2、过于重视定性描述或主观经验分享，无法系统化、理论化、标准化及大数据化；3、过于强调“买买买”，用新品淘汰旧品来追逐潮流，理念不绿色低碳环保；4、过于站在专家身份看问题，没有深入到消费者自身面临的衣橱矛盾困境中，提供解决方案。

良好的工作形象是与工作场景诉求紧密相连。比如，求职应聘需体现严谨、专业度；头脑风暴会议或多或少需展示部分个人个性特征；大型商务场合会议需展示演讲者自信与落落大方；日常同事交流需展示亲切感等等。人类是视觉动物，良好的工作形象往往来源于当天的服饰搭配效果，一方面体现在色彩组合上，另一方面体现在服饰风格一致性上。与此同时，根据“大众积极心理学”理论，一个最佳的服饰搭配呈现出来的效果，也会每个人当天的心情，不断给予人暗示，让自我感到舒心愉悦，更有利于在职场的工作状态。但是，消费者从衣橱中，如何从1000次以上的服饰搭配可能性中，快速挑选出最适合当天工作场合的搭配组合，困扰着绝大多数人的日常生活。在现实生活中，普通人既无时间对1000次以上的服饰搭配进行挨个试穿，也对试穿后的效果是否适合当日工作场景缺乏有效认知。仅凭个人喜好来进行的穿衣搭配，往往出现与预期目标值产生很大偏差的情况，甚至会出现“辣眼睛”的雷区搭配效应。

发明内容

本发明所要解决的技术问题便是针对上述现有技术的不足，提供一种基于工作场景的穿衣搭配大数据智能评估方法，定位于消费者刚需和高频工作场景下衣橱智能搭配难题，充分兼顾普通人实现困境，通过大数据算法智能模型解决消费者的问题。

本发明所采用的技术方案是：一种基于工作场景的穿衣搭配大数据智能评估方法，包括以下步骤：

步骤10、录入服装数据并存储；

步骤20、构建色彩组和色号组；

步骤30、选择步骤10中录入数据的服装，构成拟搭配服装组合，选择拟搭配服装组合所对应的色彩组和色号组，进入步骤40；

步骤40、设置拟服装搭配组合得分总分及拟服装搭配组合得分合格分，计算出所选择的拟服装搭配组合得分，如果拟服装搭配组合得分≥拟服装搭配组合得分合格分，进入步骤50，如果拟服装搭配组合得分＜拟服装搭配组合得分合格分，进入步骤30；

步骤50、构建数组搭配风格，构建每组搭配风格的风格赋值，选择拟搭配服装组合的搭配风格，进入步骤60；