智能穿搭助手每日推荐个性搭配技巧助你轻松变身时尚达人

智能穿搭软件“衣搭”技术文档

1. 系统概述

1.1 软件定义与用途

衣搭"是一款基于人工智能技术的智能穿衣搭配软件，旨在解决用户日常穿搭难题。通过深度学习算法分析用户上传的服装图片，结合时尚趋势数据库，实现个性化穿搭推荐、虚拟试衣、衣橱管理三大核心功能。用户可上传单件衣物（如上衣、裤子等），软件自动生成多套搭配方案，并提供配饰建议，支持用户购买推荐商品或管理自有衣物库存。

1.2 技术架构

系统采用Spring Boot+MyBatis+MySQL的微服务架构，前端使用Vue.js实现交互界面，搭配推荐模块集成TensorFlow深度学习框架。数据层包含用户画像、服装特征向量库及搭配规则库，支持每秒千级并发请求。

2. 功能模块说明

2.1 用户交互模块

2.2 算法推荐模块

采用混合推荐策略：

1. 协同过滤：根据用户历史行为匹配相似穿搭偏好群体

2. 内容过滤：分析服装属性（季节/风格/材质）建立特征矩阵

3. 情境感知：结合地理位置、天气数据推荐适宜搭配

每日更新千万级商品库，搭配准确率达92%。

3. 系统配置要求

3.1 服务器端

| 组件 | 最低配置 | 推荐配置 |

| CPU | 8核 Intel Xeon Silver 4214 | 16核 AMD EPYC 7543 |

| 内存 | 32GB DDR4 | 128GB DDR4 ECC |

| 存储 | 1TB NVMe SSD | 分布式存储（Ceph集群） |

| 操作系统 | CentOS 7.9 | Ubuntu 22.04 LTS |

3.2 客户端

4. 部署与运维

4.1 环境依赖

yaml

dependencies:

4.2 数据存储设计

5. 接口规范示例

5.1 搭配推荐API

http

POST /api/v1/match

Headers:

Content-Type: application/json

Authorization: Bearer {token}

Body:

image_url": "

user_id": "U4",

context": {

temperature": 28,

occasion": "business

Response:

matches": [

pants": "

shoes": "

confidence": 0.87

接口响应时间要求≤500ms，支持gRPC/HTTP双协议。

6. 安全与性能优化

1. 图片传输压缩：采用WebP格式，带宽节省40%

2. 模型量化：将FP32模型转换为INT8，推理速度提升3倍

3. 隐私保护：用户数据经同态加密处理，满足GDPR合规要求

7. 注意事项

1. 数据更新机制：每日凌晨同步电商平台新品数据

2. 算法迭代周期：AB测试每两周更新推荐模型

3. 故障恢复策略：

本文档详细阐述了"衣搭"智能穿搭软件的技术实现方案，通过融合深度学习算法与微服务架构，构建了高可用、易扩展的推荐系统。建议开发团队重点关注服装特征提取模型的优化，并定期根据用户反馈调整搭配规则库。系统的持续迭代需遵循技术文档版本控制规范，确保功能更新与历史版本的兼容性。