发明涉及电子商务领域，具体是指一种基于服装电子商务平台的尺码推荐系统。
背景技术：
服装的电子商务通常是指全球各地广泛的商业贸易过程中，由于互联网带来的便利，消费者可以地通过网络同样商家也可通过网络把服装卖到各个地方的不同顾客。
现有的服装电子商务，主要是通过电商平台的作用把顾客和商家聚合在一起，实现商家和顾客不直接
接触而产生交易，其缺点是顾客在电商平台购物还是有别于传统的服装购买方式，即相对于店铺购物中顾客可以服装试穿，直接感受服装尺寸是否合适、穿着的舒适度及穿着效果的直接体现，但是目前的电子商务无法实现顾客试穿感受这个功能，而且各个服装制造商所生产的服装即使是同样尺码的具体尺寸相差也很大，加上顾客的人体体型及尺寸都不一定是标准的，造成顾客收到商品后服装不是他所想要的版型效果或穿着适度有问题，造成结果达不到顾客的预期，产生换货或者退货的结果，就是可以退换货，也增加了商家及客的运费成本及时间成本。
因此，设计出一种基于服装电子商务平台的尺码推荐系统势在必行。
技术实现要素：
发明要解决的技术问题是现有的服装电子商务服务难于媲美店铺购物的优势，鉴于各方面因此，导致顾客收货后穿着不舒适、版型不对、无法达到顾客预期的现象，在退换货的过程中增加了双方的人力物力及时间成本，造成诸多不便。
为解决上述技术问题，发明提供的技术方案为：一种基于服装电子商务平台的尺码推荐系统，包括用户基础数据处理模块、商品数据处理模块，后端管理平台模块和云计算中心模块，通过网络连接实现服装尺寸的精确推荐，用户基础数据处理模块用于导入用户信息数据到平台，其功能包括人体体型归类、为各个体型人设置服装版型和个性偏好数据归档处理；
商品数据处理模块是指商家的商品尺寸导入后，按商品的版型属性归类到指定的版型库，再绑定其相应的具体版型数据，通过商品属性数据归档处理；
后端管理平台模块包括全品类服装版型数据库、着装喜好数据库、成套服饰搭配数据库和服装推荐逻辑四个板块；
云计算中心模块是核心处理中心，当顾客发出需求指令后，其工作步骤如下：(1)根据顾客的身体数据按版型匹配逻辑给顾客查找合适的服装；(2)设置个性化筛选框(通过预设的关键词筛选)让顾客快速精准的找到想要的服装，此步骤是对上一步的细化；(3)显示适合服装的适配度；(4)推荐成套服装的搭配方案。
发明与现有技术相比的优点在于：通过分析各类人群的人体数据、体型特征和个性偏好，得出符合不同性别、年龄、职业及个性偏好的人群要求的计算模式，弱化尺码概念，在尊重产品设计初衷的基础上，按产品的实际尺寸与人体匹配，达到即遵循设计师的意愿，又让消费者买到合适服装，使购买成衣也能够达到量身定制的效果，并提供该商品与顾客的匹配度及成套服装搭配方案，就能给顾客提供合理的服装搭配方案，顾客只要输入人体尺寸，体型特征及个人偏好等信息上传到平台就可以自动计算并推荐给顾客合适的各种不同版型及风格的服装，并可实现顾客根据自己的需求选择不同风格的服装型及其他服装属性可供顾客选择，顾客不需要考虑购买什么样的尺码，便能够很方便的购买到适合自己的服装。
作为改进，后端管理平台的四个板块具体工作步骤如下：
(1)全品类服装版型数据库
s1、设置人体体型计算公式；s2、设置后中袖长计算公式；s3、建立服装四级品类类目；s4、各品类预设尺寸加放规则；
(2)着装喜好数据库，根据顾客的体型、年龄、职业和个人喜好设置适合该顾客的服装品类，服装品类包括颜色款式、服装版型、面料质感和面料风格的要素；
(3)成套服饰搭配数据库，在着装喜好数据库的单品推荐基础上，为顾客推荐适合搭配的上装或下装两种建议之一，其标准在于推荐的服装符合顾客穿着尺寸；
(4)服装推荐逻辑用于设定优先推荐规则，包括服装尺码推荐逻辑、服装适配度推荐逻辑和成套服装搭配逻辑三种。
作为改进，一种基于服装电子商务平台的尺码推荐系统具体使用步骤如下：
s1、顾客数据采集，其中：
(1)采集方式：量体师上门量体；
(2)尺寸采集工具:：皮尺、智能e尺或电子肩斜仪三种之一；
(3)尺寸采集部位：身高、体重、胸围、中腰围、裤腰围、臀围、大腿围、膝围、小腿围、脚踝围、肩宽、手臂长、手臂围、手肘围、手腕围、头围和颈围，顾客尺寸一次采集完成；
(4)尺寸上传方式：电子测量仪器自动导入顾客信息库；
s2、顾客版型设定，其中：
(1)体型划分，根据顾客的身体数据(身高/体重)划分为三种体型(瘦体、正常体和胖体)，划分体型的目的在于体型不同导致对服装版型及穿着的舒适度的要求不一样，表现为不同体型的人群对服装的各个部位的放松量的要求不一致；
(2)设定服装版型，根据不同的服装款式及特征，设定了紧身版型、修身版型、合体版型、宽松版型和超宽松型五种；
(3)服装品类的划分，根据不同款式的特征，分为三级：第一级包括男和女；第二级包括上衣、裤子、连衣裙和半身裙；第三级包括背心、t恤、卫衣、毛衣、衬衫、外套、夹克、风衣、大衣、针织连衣裙、梭织连衣裙、礼服、婚纱、旗袍、棉衣、羽绒服、滑雪衫、户外服、健身服、针织裤、梭织裤、牛仔裤、打底裤、内裤、棉裤和羽绒裤；
s3、服装数据采集，其中：
(1)服装数据采集方式：商家自行维护产品的数据信息；
(2)服装尺寸的采集部位：根据不同服装品类设定必要的尺寸控制部位；
(3)商家产品需要上传的数据包括服装的号型、各部位尺寸、服装版型、服装廓形、服装的面料属性(面料类型、面料厚薄、面料弹性和面料质感)；
s4、商家数据分析归档，商品信息录入后，根据产品类型按三级品类分类归档到指定的品类库，根据编设好的计算公式算出后中袖长；
计算公式为：肩宽×0.5 袖长；
每个商品按版型属性绑定服装匹配数据；
s5、根据服装推荐逻辑进行推荐，其中：
(1)服装尺码推荐包括版型匹配和身高匹配，版型匹配包括人体紧身版型匹配服装紧身版型、人体修身版型匹配服装修身版型、人体合体版型匹配服装合体版型、人体宽松版型匹配服装宽松版型和人体超宽松型匹配服装超宽松型五种匹配类型；
身高匹配包括身高适配范围，根据商品的身高适配范围设定加减5.0cm，这保证顾客穿着后不会与商品设计的衣服效果偏差太大；
(2)适配度推荐，根据顾客的身体尺寸数据、性别、年龄、职业和个人喜好，与服装的颜色、款式、版型、面料质感和面料风格要素进行匹配，提示顾客该服装对于他本人的适合程度；
(3)成套服装搭配推荐，是指在推荐了单品的基础上，为顾客推荐合理化的搭配方案；
s6、产品初匹配，其中：
(1)顾客提出需求(录入顾客尺寸后)；
(2)系统自动调用各个品类的版型数据；
(3)云计算中心模块工作，查找该顾客适合的所有的服装；
(4)推送给顾客，同时显示该商品的适配度及成套服装搭配方案，初匹配完成；
所有显示出来的服装都有顾客合适的尺码(无合适尺码的服装不显示)，顾客可以很简单的按照平台的推荐购买服装；
s7、附加功能，包括个性化筛选选项，可通过筛选框或者搜索栏进行二次筛选，筛选内容包括品类、版型、廓形、风格、面料类型、服装颜色及服饰工艺，实现精确化查找。.
作为改进，s2步骤中服装品类的划分，男装的二级品类包括上衣和裤子，女装的二级品类包括上衣、连衣裙、半身裙和裤子。
作为改进，s3步骤中，对于裤子这类衣物，根据裤子的版型及人们的穿着习惯，设置了高腰、中腰和低腰三种腰型，顾客根据不同的每种腰型裤子的尺寸要求，选择合适的尺寸；
每种腰型的裤子针对人体中腰围的放松量会有差别。
作为改进，s3步骤中服装数据上传方式为商家端商品维护客户端界面。
附图说明
图1是一种基于服装电子商务平台的尺码推荐系统的结构示意图。
图2是实施例一的男性体型计算示例图。
图3是实施例一的女性体型计算示例图。
图4是实施例一的体型判断标准示意图。
图5是实施例二的服装版型示意图。
图6是实施例二的服装版型设定依据示意图。
图7是实施例三的人体尺寸采集部位与服装尺寸采集部位相对关系示意图。
图8是一种基于服装电子商务平台的尺码推荐系统的智能匹配库表结构逻辑关系图。
具体实施方式
下面结合附图对发明做进一步的详细说明。
发明在具体实施时，一种基于服装电子商务平台的尺码推荐系统，包括用户基础数据处理模块、商品数据处理模块，后端管理平台模块和云计算中心模块，通过网络连接实现服装尺寸的精确推荐，其特征在于：所述用户基础数据处理模块用于导入用户信息数据到平台，其功能包括人体体型归类、为各个体型人设置服装版型和个性偏好数据归档处理；
所述商品数据处理模块是指商家的商品尺寸导入后，按商品的版型属性归类到指定的版型库，再绑定其相应的具体版型数据，通过商品属性数据归档处理；
所述后端管理平台模块包括全品类服装版型数据库、着装喜好数据库、成套服饰搭配数据库和服装推荐逻辑四个板块；
所述云计算中心模块是核心处理中心，当顾客发出需求指令后，其工作步骤如下：(1)根据顾客的身体数据按版型匹配逻辑给顾客查找合适的服装；(2)设置个性化筛选框(通过预设的关键词筛选)让顾客快速精准的找到想要的服装，此步骤是对上一步的细化；(3)显示适合服装的适配度；(4)推荐成套服装的搭配方案。
所述后端管理平台的四个板块具体工作步骤如下：
(1)全品类服装版型数据库
s1、设置人体体型计算公式；s2、设置后中袖长计算公式；s3、建立服装四级品类类目；s4、各品类预设尺寸加放规则；
(2)着装喜好数据库，根据顾客的体型、年龄、职业和个人喜好设置适合该顾客的服装品类，所述服装品类包括颜色款式、服装版型、面料质感和面料风格的要素；
(3)成套服饰搭配数据库，在所述着装喜好数据库的单品推荐基础上，为顾客推荐适合搭配的上装或下装两种建议之一，其标准在于推荐的服装符合顾客穿着尺寸；
(4)服装推荐逻辑用于设定优先推荐规则，包括服装尺码推荐逻辑、服装适配度推荐逻辑和成套服装搭配逻辑三种。
所述一种基于服装电子商务平台的尺码推荐系统具体使用步骤如下：
s1、顾客数据采集，其中：
(1)采集方式：量体师上门量体；
(2)尺寸采集工具:：皮尺、智能e尺或电子肩斜仪三种之一；
(3)尺寸采集部位：身高、体重、胸围、中腰围、裤腰围、臀围、大腿围、膝围、小腿围、脚踝围、肩宽、手臂长、手臂围、手肘围、手腕围、头围和颈围，顾客尺寸一次采集完成；
(4)尺寸上传方式：电子测量仪器自动导入顾客信息库；
s2、顾客版型设定，其中：
(1)体型划分，根据顾客的身体数据(身高/体重)划分为三种体型(瘦体、正常体和胖体)，划分体型的目的在于体型不同导致对服装版型及穿着的舒适度的要求不一样，表现为不同体型的人群对服装的各个部位的放松量的要求不一致；
(2)设定服装版型，根据不同的服装款式及特征，设定了紧身版型、修身版型、合体版型、宽松版型和超宽松型五种；
(3)服装品类的划分，根据不同款式的特征，分为三级：第一级包括男和女；第二级包括上衣、裤子、连衣裙和半身裙；第三级包括背心、t恤、卫衣、毛衣、衬衫、外套、夹克、风衣、大衣、针织连衣裙、梭织连衣裙、礼服、婚纱、旗袍、棉衣、羽绒服、滑雪衫、户外服、健身服、针织裤、梭织裤、牛仔裤、打底裤、内裤、棉裤和羽绒裤；
s3、服装数据采集，其中：
(1)服装数据采集方式：商家自行维护产品的数据信息；
(2)服装尺寸的采集部位：根据不同服装品类设定必要的尺寸控制部位；
(3)商家产品需要上传的数据包括服装的号型、各部位尺寸、服装版型、服装廓形、服装的面料属性(面料类型、面料厚薄、面料弹性和面料质感)；
s4、商家数据分析归档，商品信息录入后，根据产品类型按三级品类分类归档到指定的品类库，根据编设好的计算公式算出后中袖长；
计算公式为：肩宽×0.5 袖长；
每个商品按版型属性绑定服装匹配数据；
s5、根据所述服装推荐逻辑进行推荐，其中：
(1)服装尺码推荐包括版型匹配和身高匹配，版型匹配包括人体紧身版型匹配服装紧身版型、人体修身版型匹配服装修身版型、人体合体版型匹配服装合体版型、人体宽松版型匹配服装宽松版型和人体超宽松型匹配服装超宽松型五种匹配类型；
身高匹配包括身高适配范围，根据商品的身高适配范围设定加减5.0cm，这保证顾客穿着后不会与商品设计的衣服效果偏差太大；
(2)适配度推荐，根据顾客的身体尺寸数据、性别、年龄、职业和个人喜好，与服装的颜色、款式、版型、面料质感和面料风格要素进行匹配，提示顾客该服装对于他本人的适合程度；
(3)成套服装搭配推荐，是指在推荐了单品的基础上，为顾客推荐合理化的搭配方案；
s6、产品初匹配，其中：
(1)顾客提出需求(录入顾客尺寸后)；
(2)系统自动调用各个品类的版型数据；
(3)所述云计算中心模块工作，查找该顾客适合的所有的服装；
(4)推送给顾客，同时显示该商品的适配度及成套服装搭配方案，初匹配完成；
所有显示出来的服装都有顾客合适的尺码(无合适尺码的服装不显示)，顾客可以很简单的按照平台的推荐购买服装；
s7、附加功能，包括个性化筛选选项，可通过筛选框或者搜索栏进行二次筛选，筛选内容包括品类、版型、廓形、风格、面料类型、服装颜色及服饰工艺，实现精确化查找。.
所述s2步骤中服装品类的划分，男装的二级品类包括上衣和裤子，女装的二级品类包括上衣、连衣裙、半身裙和裤子。
所述s3步骤中，对于裤子这类衣物，根据裤子的版型及人们的穿着习惯，设置了高腰、中腰和低腰三种腰型，顾客根据不同的每种腰型裤子的尺寸要求，选择合适的尺寸；
所述每种腰型的裤子针对人体中腰围的放松量会有差别。
所述s3步骤中服装数据上传方式为商家端商品维护客户端界面。
发明的工作原理：通过用户基础数据处理模块、商品数据处理模块，后端管理平台模块和云计算中心模块的配合工作，根据顾客的不同需求和特征，快速实现推荐并购买的目的。
在智能匹配库表结构逻辑关系中，(1)用户表(user)与用户查询条件(tbl_usermap)为主从关系；
用户身体尺寸明细表(tbl_ubodydata_info)与基础表身体参数表(tbl_body)互为主从关系；
基础表身体参数表(tbl_body)与版型表(tbl_ver)互为主从关系；
基础表身体参数表(tbl_body)与产品成衣尺寸明细表(tbl_bgarmentdata_info)互为主从关系；
产品表(user)与产品匹配范围(tbl_productmatchlist)为主从关系；
用户表(user)、用户身体数据表(tbl_ubodydata)、用户身体尺寸明细表(tbl_ubodydata_info)依次为主从关系；
产品类别表(tbl_productclass)、版型表(tbl_ver)、版型表明细(tbl_ver_info)依次为主从关系；
产品表(user)、成衣尺寸表(tbl_bgarmentdata)、产品成衣尺寸明细表(tbl_bgarmentdata_info)依次为主从关系；
(2)用户身体数据表(tbl_ubodydata)、版型表明细(tbl_ver_info)、产品成衣尺寸明细表(tbl_bgarmentdata_info)通过functionscontrol模块输入调用；
(3)functionscontrol模块将输出返回的数据分别送至用户身体数据表(tbl_ubodydata)、用户查询条件(tbl_usermap)、产品匹配范围(tbl_productmatchlist)。
实施例一：
本实施例为s2顾客版型设定步骤中，男女体型计算实例，其中，男性准身高体重比计算方式：(b1-100)*0.9＝标准值；女性准身高体重比计算方式：(b1-100)*0.9-2.5＝标准值；后中手臂长(bs1)计算公式：bs1＝b2*0.5 a1。
实施例二：
本实施例以女衬衫为例，列出了不同版型不同部位的数据。
实施例三：
本实施例为人体尺寸采集部位与服装尺寸采集部位相对关系。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征，在发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
在发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在发明中的具体含义。
在发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征之“上”或之“下”可以包括第一和第二特征直接接触，也可以包括第一和第二特征不是直接接触而是通过它们之间的另外的特征接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”，“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管上面已经示出和描述了发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对发明的限制，本领域的普通技术人员在不脱离发明的原理和宗旨的情况下在发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
1.一种基于服装电子商务平台的尺码推荐系统，包括用户基础数据处理模块、商品数据处理模块，后端管理平台模块和云计算中心模块，通过网络连接实现服装尺寸的精确推荐，其特征在于：所述用户基础数据处理模块用于导入用户信息数据到平台，其功能包括人体体型归类、为各个体型人设置服装版型和个性偏好数据归档处理；
所述商品数据处理模块是指商家的商品尺寸导入后，按商品的版型属性归类到指定的版型库，再绑定其相应的具体版型数据，通过商品属性数据归档处理；
所述后端管理平台模块包括全品类服装版型数据库、着装喜好数据库、成套服饰搭配数据库和服装推荐逻辑四个板块；
所述云计算中心模块是核心处理中心，当顾客发出需求指令后，其工作步骤如下：(1)根据顾客的身体数据按版型匹配逻辑给顾客查找合适的服装；(2)设置个性化筛选框(通过预设的关键词筛选)让顾客快速精准的找到想要的服装，此步骤是对上一步的细化；(3)显示适合服装的适配度；(4)推荐成套服装的搭配方案。
2.根据权利要求1所述的一种基于服装电子商务平台的尺码推荐系统，其特征在于：所述后端管理平台的四个板块具体工作步骤如下：
(1)全品类服装版型数据库
s1、设置人体体型计算公式；s2、设置后中袖长计算公式；s3、建立服装四级品类类目；s4、各品类预设尺寸加放规则；
(2)着装喜好数据库，根据顾客的体型、年龄、职业和个人喜好设置适合该顾客的服装品类，所述服装品类包括颜色款式、服装版型、面料质感和面料风格的要素；
(3)成套服饰搭配数据库，在所述着装喜好数据库的单品推荐基础上，为顾客推荐适合搭配的上装或下装两种建议之一，其标准在于推荐的服装符合顾客穿着尺寸；
(4)服装推荐逻辑用于设定优先推荐规则，包括服装尺码推荐逻辑、服装适配度推荐逻辑和成套服装搭配逻辑三种。
3.根据权利要求1所述的一种基于服装电子商务平台的尺码推荐系统，其特征在于：所述一种基于服装电子商务平台的尺码推荐系统具体使用步骤如下：
s1、顾客数据采集，其中：
(1)采集方式：量体师上门量体；
(2)尺寸采集工具:：皮尺、智能e尺或电子肩斜仪三种之一；
(3)尺寸采集部位：身高、体重、胸围、中腰围、裤腰围、臀围、大腿围、膝围、小腿围、脚踝围、肩宽、手臂长、手臂围、手肘围、手腕围、头围和颈围，顾客尺寸一次采集完成；
(4)尺寸上传方式：电子测量仪器自动导入顾客信息库；
s2、顾客版型设定，其中：
(1)体型划分，根据顾客的身体数据(身高/体重)划分为三种体型(瘦体、正常体和胖体)，划分体型的目的在于体型不同导致对服装版型及穿着的舒适度的要求不一样，表现为不同体型的人群对服装的各个部位的放松量的要求不一致；
(2)设定服装版型，根据不同的服装款式及特征，设定了紧身版型、修身版型、合体版型、宽松版型和超宽松型五种；
(3)服装品类的划分，根据不同款式的特征，分为三级：第一级包括男和女；第二级包括上衣、裤子、连衣裙和半身裙；第三级包括背心、t恤、卫衣、毛衣、衬衫、外套、夹克、风衣、大衣、针织连衣裙、梭织连衣裙、礼服、婚纱、旗袍、棉衣、羽绒服、滑雪衫、户外服、健身服、针织裤、梭织裤、牛仔裤、打底裤、内裤、棉裤和羽绒裤；
s3、服装数据采集，其中：
(1)服装数据采集方式：商家自行维护产品的数据信息；
(2)服装尺寸的采集部位：根据不同服装品类设定必要的尺寸控制部位；
(3)商家产品需要上传的数据包括服装的号型、各部位尺寸、服装版型、服装廓形、服装的面料属性(面料类型、面料厚薄、面料弹性和面料质感)；
s4、商家数据分析归档，商品信息录入后，根据产品类型按三级品类分类归档到指定的品类库，根据编设好的计算公式算出后中袖长；
计算公式为：肩宽×0.5 袖长；
每个商品按版型属性绑定服装匹配数据；
s5、根据所述服装推荐逻辑进行推荐，其中：
(1)服装尺码推荐包括版型匹配和身高匹配，版型匹配包括人体紧身版型匹配服装紧身版型、人体修身版型匹配服装修身版型、人体合体版型匹配服装合体版型、人体宽松版型匹配服装宽松版型和人体超宽松型匹配服装超宽松型五种匹配类型；
身高匹配包括身高适配范围，根据商品的身高适配范围设定加减5.0cm，这保证顾客穿着后不会与商品设计的衣服效果偏差太大；
(2)适配度推荐，根据顾客的身体尺寸数据、性别、年龄、职业和个人喜好，与服装的颜色、款式、版型、面料质感和面料风格要素进行匹配，提示顾客该服装对于他本人的适合程度；
(3)成套服装搭配推荐，是指在推荐了单品的基础上，为顾客推荐合理化的搭配方案；
s6、产品初匹配，其中：
(1)顾客提出需求(录入顾客尺寸后)；
(2)系统自动调用各个品类的版型数据；
(3)所述云计算中心模块工作，查找该顾客适合的所有的服装；
(4)推送给顾客，同时显示该商品的适配度及成套服装搭配方案，初匹配完成；
所有显示出来的服装都有顾客合适的尺码(无合适尺码的服装不显示)，顾客可以很简单的按照平台的推荐购买服装；
s7、附加功能，包括个性化筛选选项，可通过筛选框或者搜索栏进行二次筛选，筛选内容包括品类、版型、廓形、风格、面料类型、服装颜色及服饰工艺，实现精确化查找。.
4.根据权利要求3所述的一种基于服装电子商务平台的尺码推荐系统，其特征在于：所述s2步骤中服装品类的划分，男装的二级品类包括上衣和裤子，女装的二级品类包括上衣、连衣裙、半身裙和裤子。
5.根据权利要求3所述的一种基于服装电子商务平台的尺码推荐系统，其特征在于：所述s3步骤中，对于裤子这类衣物，根据裤子的版型及人们的穿着习惯，设置了高腰、中腰和低腰三种腰型，顾客根据不同的每种腰型裤子的尺寸要求，选择合适的尺寸；
所述每种腰型的裤子针对人体中腰围的放松量会有差别。
6.根据权利要求3所述的一种基于服装电子商务平台的尺码推荐系统，其特征在于：所述s3步骤中服装数据上传方式为商家端商品维护客户端界面。
技术总结