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摘 要
随着消费者对个性化服装搭配需求的日益增长，传统的电商推荐系统已难以满足用户对时尚风格与实用性的综合要求。本文设计并实现了一种基于用户偏好、商品信息、风格匹配及反馈优化的个性化服装搭配推荐小程序。对于传统的线下管理模式，不仅是人们的时间和人力成本高，而且对于管理者而言，管理用户、商品信息、商品分类、风格、搭配反馈等工作都需要极大的人力成本和时间资源。系统通过分析用户历史行为，结合商品属性与潮流风格标签，利用协同过滤生成个性化搭配方案。
本文以Java语言以及微信开发者、服务端SpringBoot框架等进行开发，针对个性化服装搭配推荐进行需求分析和系统设计，研究并实现了个性化服装搭配推荐小程序。此外，还对个性化服装搭配推荐小程序的用户微信端和管理员服务端进行了功能测试不仅验证了个性化推荐技术在服装领域的应用价值，还通过闭环反馈与订单数据联动，为时尚电商的智能化服务提供了可扩展的解决方案。未来可结合虚拟试穿（AR）技术进一步增强用户体验。

关键词：个性化服装搭配推荐小程序；Java语言；SpringBoot框架；
ABSTRACT
With the increasing demand for personalized clothing matching among consumers, traditional e-commerce recommendation systems are no longer able to meet users' comprehensive requirements for fashion style and practicality. This article designs and implements a personalized clothing matching recommendation mini program based on user preferences, product information, style matching, and feedback optimization. For traditional offline management models, not only are people's time and manpower costs high, but also for managers, managing user, product information, product classification, style, matching feedback, and other tasks require significant manpower and time resources. The system analyzes user historical behavior, combines product attributes and trend style tags, and uses collaborative filtering to generate personalized matching solutions.
This article is developed using Java language, WeChat developers, and the server-side SpringBoot framework. It analyzes the requirements and designs a system for personalized clothing matching recommendation, and studies and implements a personalized clothing matching recommendation mini program. In addition, functional tests were conducted on the user WeChat end and administrator server of the personalized clothing matching recommendation mini program, which not only verified the application value of personalized recommendation technology in the clothing field, but also provided a scalable solution for the intelligent service of fashion e-commerce through closed-loop feedback and order data linkage. In the future, virtual try on (AR) technology can be combined to further enhance user experience.

Keywords: Personalized clothing matching recommendation mini program; Java language; SpringBoot framework;

目 录
摘 要 I
ABSTRACT II
1绪论 1
1.1选题背景 1
1.2研究目的和意义 1
1.2.1研究目的 1
1.2.1研究意义 2
1.3国内外研究现状 2
1.3.1国内研究现状 2
1.3.2国外研究现状 3
1.4研究内容及方法 4
1.5本章小结 5
2开发工具及技术 6
2.1 SpringBoot框架 6
2.2 MySQL数据库 6
2.3小程序目录结构以及框架介绍 6
2.4 B/S架构 8
3需求分析 9
3.1可行性分析 9
3.1.1技术可行性分析 9
3.1.2经济可行性分析 9
3.1.3法律可行性分析 9
3.2需求分析 9
3.2.1用户需求分析 9
3.2.2管理员需求分析 10
4系统设计 12
4.1概要设计 12
4.2详细设计 12
4.3数据库设计 14
4.3.1数据库实体 14
4.3.2数据库表设计 17
5系统实现 26
5.1用户微信端功能的实现 26
5.2管理员服务端功能的实现 31
6系统测试 36
6.1系统测试概述 36
6.2用户端功能测试 36
6.3管理员端功能测试 37
6.3.1登录测试 37
6.3.2个人信息管理测试 37
结束语 39
参考文献 40
致 谢 42

绪论
1.1选题背景
近年来，随着电子商务的快速发展和消费者审美需求的不断提升，个性化服装搭配推荐逐渐成为时尚零售领域的重要研究方向。传统的电商平台主要依赖人工分类或简单规则推荐商品，难以精准满足用户对风格、场合、体型适配等多样化需求。尽管已有部分平台引入协同过滤或内容推荐算法，但仍存在数据稀疏性、冷启动、推荐结果单一等问题。此外，服装搭配涉及色彩协调、款式组合、季节适配等复杂因素，单一维度的推荐模型往往无法提供符合用户个性化偏好的整体搭配方案。因此，如何结合用户画像、商品属性、时尚趋势及实时反馈数据，构建更智能的服装搭配推荐系统，成为当前研究的关键挑战。
目前，随着互联网的普及，微信小程序由于其操作简单方便，用户体验度好而发展迅速。因为本系统极大的促进了系统与数据库管理系统软件之间的配合，满足了绝大部分用户的需求，所以现在人们越来越喜欢使用微信小程序。综上所述，设计与开发一款适合当代人使用习惯且满足用户需求的个性化服装搭配推荐小程序，具有极高的研究和实用价值。
通过融合用户行为分析、商品多维度特征匹配及动态反馈优化，提升推荐系统的精准度和实用性。在理论层面，该研究探索了深度学习与协同过滤算法在服装搭配领域的结合方式，为解决数据稀疏性和冷启动问题提供了新思路。在实践层面，系统通过分析用户历史订单、搭配评分及实时交互数据，不断优化推荐逻辑，帮助用户高效获取符合个人风格的搭配方案，从而提升购物体验和平台粘性。此外，该研究还可为时尚电商平台提供可落地的技术方案，助力企业实现精准营销，降低退货率，提高转化率，具有显著的商业价值和社会效益。未来，该方向的研究可进一步结合增强现实（AR）试穿技术，推动服装推荐系统向更智能化、沉浸式的方向发展。
1.2研究目的和意义
1.2.1研究目的
随着电子商务和消费需求的日益增长，个性化服装搭配推荐已成为时尚零售行业中的重要研究方向。传统的电商平台在推荐系统中普遍存在着个性化需求不足的问题，尤其是在服装搭配领域，消费者对搭配风格、场合适配等方面的需求更加多样化。因此，本文的研究目的是设计并实现一种基于用户偏好、商品信息、风格匹配及反馈优化的个性化服装搭配推荐小程序，旨在解决传统电商推荐系统的局限性。
具体目标包括：
提高推荐的精准性：通过结合用户画像、商品属性和实时反馈数据，建立一个更加智能化的推荐系统，提升用户在服装搭配方面的个性化需求的满足程度。
改善用户体验：通过集成用户历史行为、商品标签以及潮流风格，利用协同过滤算法实现个性化推荐，增强用户的购物体验，提高系统的互动性和可用性。
推动技术创新：探索如何将深度学习、协同过滤等技术与时尚推荐相结合，为电商平台提供更具可操作性和高效性的技术方案，降低退货率、提高转化率。
促进时尚电商智能化发展：通过设计并实现一个基于微信小程序的服装搭配推荐系统，探索如何将传统的电商模式与智能推荐技术结合，推动时尚电商平台向更智能化、精细化的方向发展。
1.2.1研究意义
提升个性化服务水平：随着消费者审美需求的不断提升，传统电商平台往往难以满足个性化、定制化的服装搭配需求。本研究通过设计一个基于用户行为和偏好的个性化服装搭配推荐系统，能够为消费者提供符合其个性化需求的服装搭配方案。该系统通过智能化分析用户的历史购买记录、搭配偏好以及潮流趋势，为用户提供精准、符合个性化要求的搭配建议，极大地提高了用户的购物体验和满意度。
推动电商平台的智能化转型：个性化服装搭配推荐小程序不仅能够解决传统推荐系统在处理多样化需求时的局限性，还能够通过闭环反馈机制，不断优化推荐效果。结合实时用户反馈与数据分析，系统能够实时调整推荐策略，避免传统推荐算法中的数据稀疏性、冷启动等问题，从而推动电商平台向更高效、更智能的方向转型，增强平台的竞争力和市场吸引力。
促进时尚电商行业的发展：本研究结合微信小程序的流行趋势，为时尚电商行业提供了一种新的智能化运营模式。通过精准的个性化推荐，平台能够提高用户粘性、降低退货率、增加转化率，为商家带来更高的收益。同时，系统通过不断优化用户画像和搭配推荐，推动时尚电商向更加智能化、个性化的服务模式发展，进一步提升时尚行业的数字化水平。
1.3国内外研究现状
1.3.1国内研究现状

近年来，随着电子商务的快速发展，国内在个性化服装搭配推荐系统的研究逐步兴起。早期的研究主要集中在传统的基于规则或基于人工分类的推荐方法，但这些方法往往无法准确满足用户个性化需求。因此，近年来，国内学者开始转向更加智能的推荐算法，如协同过滤和深度学习模型，来提升推荐系统的精准度和个性化水平。
协同过滤与内容推荐（2010-2015年）： 在2010年到2015年期间，国内主要依赖协同过滤算法和内容推荐算法解决个性化推荐问题。协同过滤技术能够通过分析用户的历史行为和其他相似用户的偏好，提供基于相似性的推荐。但这一时期的研究也面临着数据稀疏性和冷启动等问题。例如，吕福荣等（2012）提出的基于用户与物品的协同过滤方法，在处理大规模用户数据时存在效率瓶颈，并且在新用户和新物品的推荐中效果较差。
深度学习与混合推荐算法（2015-2020年）： 从2015年开始，国内的研究逐渐引入了深度学习算法和混合推荐系统，如卷积神经网络（CNN）和图神经网络（GNN）。2017年，张俊杰等（2017）提出基于图神经网络的个性化服装推荐模型，利用用户的社交数据和服装的视觉特征进行推荐，取得了较好的实验效果。这一阶段的研究表明，深度学习模型在处理服装搭配推荐问题时，能够更好地捕捉到服装的视觉特征和用户的个性化需求，从而提供更加精准的搭配推荐。
基于多模态数据的推荐系统（2020年-至今）： 近年来，随着图像、文本和用户行为等多模态数据的广泛应用，国内研究者逐渐将多模态数据融合到个性化推荐系统中，以提高推荐的精准性和多样性。2020年，李玉莲等（2020）提出了一种结合多模态时尚数据的个性化推荐算法，通过融合服装的图像信息、用户的购买行为以及时尚趋势，实现了更精准的服装搭配推荐。此外，国内的一些时尚电商平台如淘宝、京东等已经开始应用深度学习和协同过滤算法进行个性化推荐，推动了这一技术的实际应用。
1.3.2国外研究现状

国外的个性化服装搭配推荐研究起步较早，尤其是在欧美发达国家，随着互联网技术的快速发展，服装推荐系统的研究也迅速推进。从最初的基于规则的推荐到如今的深度学习与混合推荐系统，国外的研究经历了几个阶段。
基于协同过滤和内容推荐（2005-2010年）： 在2005年到2010年，国外的个性化推荐系统主要依赖于协同过滤和基于内容的推荐方法。早期的研究如Schafer等（2007）提出的协同过滤方法，使用用户历史行为数据来进行推荐，但此类方法在冷启动和数据稀疏的情形下效果较差。此外，2009年，Simo-Serra等（2009）提出了基于内容的推荐系统，结合了服装的图像和用户的偏好进行推荐，但仍存在局限性，特别是在视觉特征提取和个性化搭配方案方面。
深度学习与卷积神经网络（2010-2015年）： 2010年后，深度学习技术逐渐被引入到个性化推荐中，特别是在服装推荐领域。2015年，Simo-Serra等（2015）提出了FashionNet模型，利用卷积神经网络（CNN）对服装图像进行特征提取，并结合用户的喜好数据进行服装搭配推荐。这一方法显著提高了服装搭配的准确度和视觉效果，成为深度学习在时尚电商领域应用的一个里程碑。
基于多模态学习与图神经网络（2015年-至今）： 从2015年开始，随着多模态数据的应用，服装推荐系统开始结合服装图像、用户数据以及时尚趋势等多方面信息。2018年，Chen等（2018）提出了一种基于知识图谱的时尚推荐方法，将服装属性、用户偏好以及社交数据结合，通过多模态学习实现更精确的推荐。此外，国外一些主流时尚电商平台如Amazon和Zalando也开始采用深度学习和多模态数据融合技术，提升了个性化推荐的效果。
1.4研究内容及方法
本文的重点是以springboot框架为基础，设计与实现个性化服装搭配推荐小程序，旨在让管理者工作变得更加高效和便捷，满足用户更高层次的需求。本篇论文的结构如下：
第1章：绪论。首先阐述了选择撰写本篇论文时代背景，然后对目前个性化服装搭配推荐的国内外的研究现状进行了综合概括。并综合分析时代背景，因此提出并确定了个性化服装搭配推荐小程序这个论文主题。
第2章：本章节介绍了开发个性化服装搭配推荐小程序需要用到的工具和主要的开发技术。例如SpringBoot框架 、MySQL数据库等。
第3章：本章节内容是需求分析。分别从技术上、经济上以和法律上三个方面对个性化服装搭配推荐小程序的可行性进行了简要的分析，接着按照角色分类对本系统的用户微信端和管理员服务端展开了需求分析。
第4 章：本章节主要论述了个性化服装搭配推荐小程序的设计过程。
第5章：本章节主要是系统实现部分。分别是按照角色和模块对本系统的用户微信端和管理员服务端的界面及主要核心实现截图展示。
第6章：本章节的重点是对个性化服装搭配推荐小程序的测试。根据角色的不同，分别对用户微信端和管理员服务端应该实现的核心功能展开了详细的测试，以保证系统可以准确有效地满足用户和管理员的需求。
研究方法：
本文的研究方法主要包括以下几个方面：需求分析、系统设计与实现
需求分析： 本研究首先对个性化服装搭配推荐小程序的需求进行了全面的分析。需求分析包括了技术可行性、经济可行性和法律可行性的评估。针对用户需求和管理员需求的不同，本文通过用户画像分析、历史行为分析以及用户对服装搭配的偏好收集，明确了系统所需的功能模块。具体分析了用户在服装搭配、商品搜索、购买等方面的需求，确保系统的开发能够真正满足用户个性化需求。
系统设计： 在需求分析的基础上，本文进行了系统的设计，主要包括系统的概要设计和详细设计。系统采用了B/S架构，前端通过微信小程序进行展示，后端则使用SpringBoot框架来实现数据管理和服务端逻辑。系统设计采用面向对象的程序设计方法，确保系统的模块化与可维护性。具体设计了用户端与管理员端的功能结构，明确了各模块之间的数据流和交互方式。
1.5本章小结
本章主要介绍了本研究的背景、目的、意义、国内外研究现状以及研究内容和方法。随着电子商务的快速发展和消费者需求的不断变化，个性化服装搭配推荐系统逐渐成为时尚零售领域的重要研究方向。传统的电商推荐系统已经无法满足用户在风格、场合、体型等方面的多样化需求，亟需一种更加智能、精准的推荐系统来解决这些问题。
本章为后续章节的研究内容奠定了基础，为系统设计、和功能测试等工作提供了理论依据和技术支持。

服务端管理系统主要分为多个模块，分别是系统首页、用户、商品信息、商品分类、风格、搭配反馈、举报记录、论坛分类、充值记录、论坛管理、系统管理、订单管理、个人中心等。