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申请/专利权人：苏州大学张家港工业技术研究院

摘要：本发明提供一种基于社交数据的服装智能设计方法及系统，涉及智能化设计技术领域，该方法包括提取用户社交网络中发布的内容，对内容进行整合构成社交网络文本；对社交网络文本进行处理得到高频词汇；建立高频词汇与服装审美偏好情感空间之间的联系，得到感性评估结果；建立服装款式设计元素与服装审美偏好情感空间之间的联系，得到服装款式知识模型；对服装审美偏好模型与服装款式知识模型中的评估结果进行相似度检测；将服装各部件的推荐设计元素组合起来，生成完整的服装款式图。本发明将服装审美偏好这一具有不确定性的感性数据转化为能够定量处理的确定性数据，从而建立用户的动态审美偏好模型，突破了审美偏好研究的滞后性。

主权项：1.一种基于社交数据的服装智能设计方法，其特征在于，包括：S1：提取用户社交网络中发布的内容，对内容进行整合构成社交网络文本；S2：对所述社交网络文本进行处理得到高频词汇；S3：构建服装审美偏好情感空间，将高频词汇从服装审美偏好情感空间的各个维度进行感性评估，建立高频词汇与服装审美偏好情感空间之间的联系，得到感性评估结果，所述感性评估结果的集合即为用户的服装审美偏好模型，具体包括：利用Fuzzy-Transformer模型，将高频词汇从服装审美偏好情感空间的各个维度进行感性评估，建立高频词汇与服装审美偏好情感空间之间的联系，将高频词汇转换为三角模糊数，得到感性评估结果；所述Fuzzy-Transformer模型的转换过程为：将用户需求的标准化表示为{Wi,λi′∣i＝1,2,3}，其中，Wi代表高频词汇，λi′代表词频；在模糊综合决策中，假设NFc为选择Fc中每一个评估结果的专家个数，则评估结果表征为： 使用pFc代替将输出结果表征为量化数据： 其中，TFN表示三角模糊数，pFc代表高频词汇在某一情感维度中c等级的可能性，代表了人工评估中选择选择c程度的专家比率，即这一情感维度下c程度的可能性；S4：构建服装款式元素矩阵，对服装款式元素矩阵中的每个元素从服装审美偏好情感空间的各个维度进行主观评估，建立服装款式设计元素与服装审美偏好情感空间之间的联系，得到服装款式知识模型；S5：对所述服装审美偏好模型与所述服装款式知识模型中的评估结果进行相似度检测，设定相似度最高者所对应的设计元素为推荐设计元素；S6：将服装各部件的推荐设计元素组合起来，生成完整的服装款式图。

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