Development of a consumer-oriented intelligent garment recommendation system
Junjie Zhang · 2017
Développement d’un système de recommandation de vêtements intelligent orienté vers les consommateurs Maintenant, l’achat de vêtements sur l’Internet est devenu une tendance importante pour les consommateurs du monde entier. Pourtant, dans les différents systèmes de vente en ligne, il manque systématiquement de recommandations personnalisées, comme celles fournies par les vendeurs d’une boutique physique, afin de proposer les produits les mieux adaptés à des différents consommateurs selon leurs morphotypes et leurs attentes émotionnelles. Dans cette thèse doctorale, nous proposons un système de recommandation orienté vers les consommateurs, qui peut être utilisé, comme un vendeur virtuel, à l’intérieur d’un système de vente de vêtements en ligne. Ce système a été développé par intégration de connaissance professionnelle des créateurs et des vendeurs et la perception des consommateurs sur les produits. En s’appuyant sur la connaissance de vente de vêtements, ce système propose des produits aux consommateurs spécifiques par exécuter successivement les trois modules de recommandation suivants, comprenant 1) le Module de Base de Données pour les Cas de Succès ; 2) le Module de Prévision du Marché ; 3) le Module de Recommandation utilisant la Connaissance. De plus, un autre module, appelé le Module de Mise à Jour de la Connaissance. Cette thèse présente une méthode originale de prévision d’un ou plusieurs profils de produits bien adaptés à un consommateur spécifique. Elle peut aider effectivement les consommateurs à effectuer des achats de vêtements sur l’Internet. En comparant avec les autres méthodes de prévision, la méthode proposée est plus robuste et plus interprétable en raison de sa capacité de traitement de l’incertitude.