個性化服裝搭配推薦小程序

摘要隨著消費者對個性化服裝搭配需求的日益增長，傳統(tǒng)的電商推薦系統(tǒng)已難以滿足用戶對時尚風格與實用性的綜合要求。本文設計并實現了一種基于用戶偏好、商品信息、風格匹配及反饋優(yōu)化的個性化服裝搭配推薦小程序。對于傳統(tǒng)的線下管理模式，不僅是人們的時間和人力成本高，而且對于管理者而言，管理用戶、商品信息、商品分類、風格、搭配反饋等工作都需要極大的人力成本和時間資源。系統(tǒng)通過分析用戶歷史行為，結合商品屬性與潮流風格標簽，利用協(xié)同過濾生成個性化搭配方案。本文以java語言以及微信開發(fā)者、服務端SpringBoot框架等進行開發(fā)，針對個性化服裝搭配推薦進行需求分析和系統(tǒng)設計，研究并實現了個性化服裝搭配推薦小程序。此外，還對個性化服裝搭配推薦小程序的用戶微信端和管理員服務端進行了功能測試不僅驗證了個性化推薦技術在服裝領域的應用價值，還通過閉環(huán)反饋與訂單數據聯(lián)動，為時尚電商的智能化服務提供了可擴展的解決方案。未來可結合虛擬試穿（AR）技術進一步增強用戶體驗。關鍵詞：個性化服裝搭配推薦小程序；java語言；SpringBoot框架選題背景近年來，隨著電子商務的快速發(fā)展和消費者審美需求的不斷提升，個性化服裝搭配推薦逐漸成為時尚零售領域的重要研究方向。傳統(tǒng)的電商平臺主要依賴人工分類或簡單規(guī)則推薦商品，難以精準滿足用戶對風格、場合、體型適配等多樣化需求。盡管已有部分平臺引入協(xié)同過濾或內容推薦算法，但仍存在數據稀疏性、冷啟動、推薦結果單一等問題。此外，服裝搭配涉及色彩協(xié)調、款式組合、季節(jié)適配等復雜因素，單一維度的推薦模型往往無法提供符合用戶個性化偏好的整體搭配方案。因此，如何結合用戶畫像、商品屬性、時尚趨勢及實時反饋數據，構建更智能的服裝搭配推薦系統(tǒng)，成為當前研究的關鍵挑戰(zhàn)。研究現狀當前，個性化服裝搭配推薦領域的研究已取得一定進展，國內外學者主要從算法優(yōu)化、數據融合和用戶體驗三個方向展開探索。在算法層面，傳統(tǒng)的協(xié)同過濾和內容推薦方法（如基于用戶或商品的協(xié)同過濾）仍占主導地位，但存在數據稀疏和冷啟動問題（Lüetal.,2012）。近年來，深度學習模型（如CNN、GNN）被引入以提取服裝的視覺特征和風格關聯(lián)（Simo-Serraetal.,2015），部分研究結合知識圖譜增強語義理解（Chenetal.,2020）。數據融合方面，主流方法整合用戶畫像（性別、體型）、行為數據（點擊、收藏）和上下文信息（季節(jié)、場景）（McAuleyetal.,2015），但多模態(tài)數據（如用戶上傳的穿搭圖片）的實時處理仍面臨挑戰(zhàn)。論文主要內容及結構本文的重點是以springboot框架為基礎，設計與實現個性化服裝搭配推薦小程序，旨在讓管理者工作變得更加高效和便捷，滿足用戶更高層次的需求。本篇論文的結構如下：第1章：緒論。首先闡述了選擇撰寫本篇論文時代背景，然后對目前個性化服裝搭配推薦的國內外的研究現狀進行了綜合概括。并綜合分析時代背景，因此提出并確定了個性化服裝搭配推薦小程序這個論文主題。第2章：本章節(jié)介紹了開發(fā)個性化服裝搭配推薦小程序需要用到的工具和主要的開發(fā)技術。例如SpringBoot框架

、MySQL數據庫等。系統(tǒng)開發(fā)技術SpringBoot框架SpringBoot框架是Spring生態(tài)系統(tǒng)中的一個關鍵組成部分，專為簡化Spring應用的創(chuàng)建和部署而設計。它基于約定優(yōu)于配置的原則，通過提供默認配置和自動化裝配，大幅度減少了開發(fā)過程中的配置工作。利用SpringBoot，開發(fā)者可以快速搭建一個功能完備的Web應用，無需手動配置繁瑣的XML文件或Java配置類。MySQL數據庫MySQL數據庫是一款開源的關系型數據庫管理系統(tǒng)，廣泛應用于各類Web應用開發(fā)中。它采用標準化的SQL語言進行數據操作，支持復雜的查詢、事務處理和索引優(yōu)化等功能。MySQL數據庫以其高性能、穩(wěn)定性和可擴展性著稱，能夠輕松應對高并發(fā)訪問和大數據量存儲的需求。同時，MySQL還提供了豐富的存儲引擎選擇，如InnoDB、MyISAM等，以滿足不同應用場景的需求。ER圖

功能模塊設計

微信端首頁界面

管理員功能主界面系統(tǒng)測試概述軟件測試是在驗證本系統(tǒng)是否完成了系統(tǒng)前期設定的功能，本章根據系統(tǒng)功能性需求，分別對用戶微信端和管理員服務端進行測試，對系統(tǒng)測試中涉及的功能點進行用例分析。在對各個模塊進行測試的同時，頁會對當前系統(tǒng)中存在的問題進行定位，以便更好地為用戶提供優(yōu)質的服務。

結束語本文通過對個性化服裝搭配推薦小程序進行研究，采用B/S架構技術、SpringBoot框架，建立了微信端和服務端兩個部分，實現了用戶查詢個性化服裝搭配連鎖等功能，同時也實現了個性化服裝搭配連鎖等功能，在可擴展性和可維護性上有了很大的提升，以此來滿足用戶和管理員的需求。經過驗證，該系統(tǒng)具有很好的使用價值和推廣前景，是一種值得廣泛應用的個性化服裝搭配推薦小程序。最后，雖然系統(tǒng)目前已經較為完善，但仍需要持續(xù)改進。在未來，我將努力精進自己在系統(tǒng)開發(fā)方面的技術能力，繼續(xù)完善系統(tǒng)功能，提高系統(tǒng)穩(wěn)定性和安全性，以更好地滿足用戶和管理員的需求。[1]汪可欣,張潔,張朋,孫可芯,占家美,魏濛.結合多模態(tài)時尚兼容性建模和個人風格引導的服裝搭配推薦（英文）[J].JournalofDonghuaUniversity(EnglishEdition),[2]雷一航,蘇雪平,王方林.融合搭配理論的個性化服裝推薦算法[J].紡織報告,2024,43(12):28-30.[3]呂福榮,師云龍,景曉寧,曾倩怡,祝學薇,雷海洋.服裝推薦系統(tǒng)的關鍵技術研究進展[J].現代紡織技術,2024,32(12):134-144.[4]劉泓.基于圖神經網絡的個性化服裝推薦[D].導師：李麗.武漢紡織大學,2024.[5]張俊杰,俞逸洋,袁樺.服裝服飾知識圖譜構建與個性化推薦[J].計算機與數字工程,2024,52(05):1366-1372.

參考文獻

致謝時光荏苒，四年的大學生活使我收獲良多，感謝學校給我們提供了一個創(chuàng)新思維、思考問題和解決問題的平臺，感謝老師們在過去給予我的知識和幫助。在這里