摘要
本发明涉及服装设计与大数据分析技术领域,公开了基于服装设计的大数据采集分析方法及系统,其中,基于服装设计的大数据采集分析方法包括:获取多源异构数据;采用数据质量评估算法和清洗技术;提取服装图像特征模型;量化服装图像特征的设计要素并分析要素关联性;采用基于LSTM的时间序列预测模型和多因子影响模型得到流行趋势预测结果;采用特征工程方法得到多维度用户特征;进行用户偏好聚类分析;对候选设计方案进行优化、质量评估和筛选;采用基于随机森林的市场表现预测模型进行预测;进行风险评估;本发明通过时间序列深度学习模型的应用,能够捕捉流行趋势的复杂变化规律,实现对未来流行趋势的精准预测。
技术关键词
数据采集分析方法
个性化设计方案
多源异构数据
候选设计方案
时间序列预测模型
设计约束条件
增量学习技术
评估算法
服装
分布式爬虫集群
蒙特卡洛仿真方法
生成对抗网络
深度学习特征提取
电商
图像特征提取模型
数据采集分析系统
决策支持分析
社交
性能监控