A Knowledge-based Approach for Personalised Clothing Recommendation for Women

Abstract

Currently, recommendation system technology has been assumed as a promising approach to contribute to fashion domain in terms of electronic commerce. In this paper, we propose an approach for a clothing personalized recommendation system that is able to help the women to identify appropriate clothing categories together with models linked to clothing images, mainly based on their fashion styles and body types. To achieve this, besides an intelligent user interface, our recommendation approach deals with two main components: the user modeling and the clothing recommendation, which is responsible for recommending fashion clothing items to women. The user modeling is responsible for creating and updating the user model, including two main knowledge-based mechanisms: the first is responsible for automatically identifying the fashion style, and the second is responsible for detecting body type. We evaluated our recommendation approach and preliminary results indicate that it significantly supports the women with choices.

Estudos em Moda e Design: Hilar la diversidad

“…A possibilidade de criar uma assessoria de personal stylist de maneira eletrônica, viabilizando sua utilização em plataformas de e-commerce, já foi testada por pesquisadores como Wang (2014), Rocha et al (2017) e Shinkaruk (2019).…”

Consultoria de personal stylist aplicada ao comércio eletrônico de moda feminina no mercado latino-americano

“…A possibilidade de criar uma assessoria de personal stylist de maneira eletrônica, viabilizando sua utilização em plataformas de e-commerce, já foi testada por pesquisadores como Wang (2014), Rocha et al (2017) e Shinkaruk (2019). Wang (2014) desenvolveu uma pesquisa para responder se um sistema de inteligência artificial poderia desempenhar o papel de um personal stylist.…”

“…Complementarmente, essa autora também identificou diversos benefícios de se ter um sistema de inteligência artificial funcionando como um personal stylist, incluindo a capacidade de processar muitos dados para entender o estilo do cliente e a possibilidade de memorizar as avaliações dos usuários do aplicativo. Rocha et al (2017), por sua vez, criaram um sistema que opera em quatro etapas: (1) identificação do estilo, (2) identificação do tipo de corpo, (3) mapeamento de roupas adequadas para o estilo e tipo de corpo e, por fim, (4) recomendação de roupas. Na fase final do experimento realizado, compararam-se os resultados gerados pelo sistema desenvolvido com as avaliações de personal stylists humanos, o que levou à constatação de que, se alguns resultados eram os mesmos, outros, principalmente relacionados ao estilo do usuário, eram divergentes.…”