大数据背景下的图像检索在服装电商中的研究及应用
服装行业电子商务平台的数据分析与应用研究
服装行业电子商务平台的数据分析与应用研究一、引言随着互联网的普及和电子商务的蓬勃发展，服装行业电子商务平台的重要性越来越被人们所认识。
在这个背景下，对于服装行业电子商务平台的数据分析与应用研究，显得愈发重要。
只有深入探究服装电商数据，才能不断开拓市场，提升企业竞争力，取得更为优异的业绩。
二、数据分析在服装电商中的应用数据分析是指对收集到的数据进行清理、分析、处理，最终得出具有指导意义的信息的过程。
在服装行业电子商务平台中，数据分析可以帮助企业了解用户的消费习惯、需求，从而改善产品和服务，提高用户满意度。
1.用户维度在服装电商平台中，对用户的性别、年龄、收入等信息进行分析，可以得到不同类型的用户对服装的需求和了解用户消费习惯，为企业提供优质的服务。
例如，通过对用户消费数据的分析，可以得出用户喜欢的颜色、风格等特点，并据此推出相应的服装产品。
同时，根据用户的购买行为和习惯，通过合理的推广和增值服务，可以增加用户黏性和回购率。
2.商品维度在服装电商平台中，对各个商品的销售情况进行分析，可以知道哪些商品销售情况好，哪些商品销售情况不佳，从而有针对性地调整库存和采购。
通过商品销售情况的数据分析，可以帮助企业发现一些新兴潮流及消费趋势，为企业及时把握市场变化提供指导。
3.销售渠道维度在服装电商平台中，对各个销售渠道的销售情况进行分析，可以得到那个销售渠道对企业业绩的贡献最大，从而制定更为科学的销售计划。
对销售渠道的分析还可以发现销售渠道的瓶颈，并据此研究解决方案，从而促进销售业绩的提升。
三、服装电商数据分析的典型实例与应用1.数据分析案例1——菜单精简在服装电商平台上，菜单是用户进行浏览和操作的重要工具。
提供清晰、简洁的菜单可以使用户更加便利地寻找所需服装信息，从而提高用户的使用满意度。
通过对服装电商平台的数据分析，可以知道哪些菜单项被用户频繁访问，那些菜单项被用户冷落，从而让企业管理人员进行相应调整。
例如在移动端的页面中，可以采用下拉式菜单来进行精简，减少用户因浏览菜单而感到的繁琐。
大数据分析技术在电商行业中的应用研究
大数据分析技术在电商行业中的应用研究随着互联网的快速发展以及电子商务的兴起，大数据逐渐成为电商行业中的热门话题。
利用大数据分析技术，企业可以获取海量的数据并从中提取有价值的信息，从而优化运营、改善用户体验、提升销售额。
本文将探讨大数据分析技术在电商行业中的应用研究。
一、市场调研与用户行为分析大数据分析技术在电商行业中的第一项应用是市场调研和用户行为分析。
通过收集和分析用户在电商平台上的行为数据，企业可以了解用户的兴趣、需求和购买习惯，并根据这些信息制定精确的营销策略。
例如，通过分析用户的搜索关键词和点击行为，电商企业可以推荐个性化的商品，提高用户购买的转化率。
二、库存管理与供应链优化大数据分析技术可以帮助电商企业进行库存管理与供应链优化。
通过分析销售数据和用户需求，企业可以准确预测商品的需求量，并合理安排进货和库存。
此外，大数据分析还可以优化供应链的运作，降低企业的库存和物流成本。
通过建立供应链数据平台，企业可以实时监控商品的运输情况，及时调整物流策略，提高物流效率。
三、风险控制与反欺诈分析大数据分析在电商行业中还可以应用于风险控制和反欺诈分析。
电商平台上存在着各种各样的欺诈行为，如虚假交易、刷单等。
利用大数据分析技术，企业可以实时监测用户的交易行为，识别出可疑的交易模式，并及时采取措施进行风险控制。
通过建立大数据风险预警系统，电商企业可以有效减少欺诈行为对企业的损害。
四、营销策略优化大数据分析技术可以帮助电商企业优化营销策略。
通过分析用户的购买历史、浏览行为以及社交媒体等数据，企业可以了解用户的兴趣和需求，并根据这些信息制定个性化的营销策略。
例如，通过分析用户在社交媒体上的言论和互动，企业可以洞察用户的口碑传播和影响力，从而提高品牌的知名度和声誉。
五、客户服务与用户体验改善大数据分析技术在电商行业中还可以应用于客户服务和用户体验改善。
通过分析用户的购物行为和客户反馈，企业可以了解用户的需求和痛点，并针对性地改进产品和服务。
电子商务平台上的数据分析在服装行业的应用
电子商务平台上的数据分析在服装行业的应用随着互联网的快速发展，电子商务平台已经成为现代商业的重要组成部分。
在这个数字化时代，数据分析已经成为企业决策的重要工具。
尤其对于服装行业来说，电子商务平台上的数据分析更是发挥着重要的作用。
本文将探讨电子商务平台上的数据分析在服装行业中的应用，并讨论其带来的益处。
一、市场趋势分析电子商务平台上的数据分析可以帮助企业了解市场的趋势和变化。
通过对用户购买行为、搜索关键词等数据的分析，企业可以得出消费者的偏好和需求。
例如，通过分析用户的购买记录和点击率，企业可以了解到哪些款式、颜色和尺码的服装更受欢迎，从而调整产品的设计和生产计划，以满足消费者的需求。
此外，通过对竞争对手的销售数据进行分析，企业可以了解到市场上的主要竞争者，从而制定相应的竞争策略。
二、库存管理电子商务平台上的数据分析可以帮助企业进行库存管理。
通过对销售数据的分析，企业可以了解到哪些款式和尺码的服装销售较好，哪些款式和尺码的服装销售较差。
基于这些数据，企业可以调整库存的数量和种类，避免库存积压或缺货的情况发生。
此外，通过对季节性销售数据的分析，企业可以预测未来的销售趋势，从而制定合理的采购计划，降低库存成本。
三、精准营销电子商务平台上的数据分析可以帮助企业进行精准营销。
通过对用户的购买记录和浏览行为进行分析，企业可以了解到用户的兴趣和偏好。
基于这些数据，企业可以向用户推送个性化的产品推荐和优惠活动，提高用户的购买转化率。
此外，通过对用户的地理位置和购买行为进行分析，企业可以进行地域性的营销策略，提高销售的效果。
四、产品改进电子商务平台上的数据分析可以帮助企业进行产品改进。
通过对用户的评价和反馈进行分析，企业可以了解到产品的优点和不足之处。
基于这些数据，企业可以及时调整产品的设计和质量，提高用户的满意度。
此外，通过对用户的退货原因进行分析，企业可以了解到产品的质量问题和用户的需求，从而改进产品的生产流程和售后服务，提高用户的购买信任度。
图像检索技术在大规模图像数据库中的应用
图像检索技术在大规模图像数据库中的应用随着数字化时代的到来，大规模图像数据库成为了各行各业的重要组成部分。
然而，随之而来的问题是如何高效地对这些图像进行检索。
图像检索技术应运而生，为用户提供一个便捷、快速的图像搜索方式。
本文将讨论图像检索技术在大规模图像数据库中的应用，并探讨其在未来的发展趋势。
图像检索技术，简单来说，就是通过分析图像的内容特征来实现图像搜索的过程。
这个过程可以分为三个主要步骤：图像特征提取、特征匹配和图像排序。
首先，对目标图像进行特征提取，例如颜色、形状、纹理等。
然后，通过与数据库中的图像进行特征匹配，找到与目标图像最相似的图像。
最后，按照相似度排序，将最相关的图像排在前面呈现给用户。
在大规模图像数据库中应用图像检索技术有着广泛的应用场景。
首先，它可以用于图像识别。
比如，在电商平台上，用户可以通过拍照或上传一张商品图像，系统会自动找到相同或类似的商品，为用户提供更多的购买选项。
这样不仅提高了用户购物的便利性，同时也提升了电商平台的销售额。
另外，在安防领域，图像检索技术可以用于人脸识别、车辆识别等方面，帮助快速查找目标对象，提高安防效率。
其次，图像检索技术可以应用于文化遗产保护和文物鉴定。
通过比对现场拍摄的照片与数据库中的文物图像，可以确定文物是否真伪，减少鉴定工作的繁琐程度，提高鉴定的准确性。
同时，通过建立文物图像数据库，可以实现对文化遗产的保护和传承，方便公众进行查阅和研究。
图像检索技术在医学领域也起到了重要的作用。
医学影像是医生进行诊断的重要工具。
传统的医学影像检索主要依赖于文字标签，诸如病人的姓名、病历号等。
然而，这种方式受限于专业术语和标记的准确性。
而借助图像检索技术，可以通过分析影像的内容特征来实现搜索，大大提高了医学影像的检索准确性和效率。
随着人工智能技术的不断发展，图像检索技术也在不断提升。
目前，深度学习是图像检索技术的重要手段之一。
通过建立深度卷积神经网络模型，可以实现对图像的自动特征提取和学习。
电子商务平台的图像搜索与识别技术研究
电子商务平台的图像搜索与识别技术研究随着互联网和移动互联网的迅速发展，电子商务平台成为人们进行购物和交易的主要方式之一。
然而，电子商务平台上存在着大量的商品图片，用户想要找到自己所需的商品往往需要大量的时间和精力。
针对这个问题，图像搜索与识别技术应运而生，通过对商品图片进行分析和处理，实现精准的商品搜索和推荐。
本文将研究电子商务平台的图像搜索与识别技术，探讨其应用、挑战和发展趋势。
一、图像搜索与识别技术的应用图像搜索与识别技术在电子商务平台上有着广泛的应用。
首先，它能够提供更加便捷和高效的商品搜索服务。
传统的关键字搜索往往需要用户输入准确的关键词，而图像搜索则能够通过用户上传的图片来进行商品搜索，通过图像的特征提取和匹配，返回与图片相似度高的相关商品，大大提升了用户的搜索体验。
其次，图像搜索与识别技术可以用于商品推荐。
通过分析用户的历史购买记录、浏览行为和个人喜好等信息，系统可以推荐与用户兴趣相关的商品。
而图像搜索与识别技术能够深入理解商品图片的内容和特征，从而更准确地进行个性化的推荐，提高用户购买意愿和满意度。
另外，图像搜索与识别技术还可以用于虚拟试衣和家居搭配。
通过用户上传自己的照片和关注的时尚潮流，系统可以根据用户身体特征和喜好，为用户推荐合适的服装款式和搭配方案；对于家居搭配，用户可以上传自己的家居照片，系统会根据用户的风格和需求，为用户提供相应的家具配搭建议。
二、图像搜索与识别技术的挑战虽然图像搜索与识别技术在电子商务平台上具有广泛的应用前景，但是也存在一些挑战需要克服。
首先，图像的特征提取和匹配是一个复杂的过程。
不同商品的图片特征可能具有很大的差异，而同一商品不同角度和光照条件下的图片也会存在一定的变化。
因此，如何准确提取和匹配图像的特征是一个具有挑战性的问题。
其次，大规模图像数据的处理和存储也是一个挑战。
随着电子商务平台的发展，商品图片的数量呈指数级增长，如何高效地存储和处理这些图片数据是一个亟待解决的问题。
大数据分析在电商行业中的应用和效果
大数据分析在电商行业中的应用和效果随着互联网的快速发展，电子商务成为了一种越来越重要的商业模式。
在这个数字化时代，大数据分析成为了电商行业的核心竞争力之一。
本文将探讨大数据分析在电商行业中的应用和效果。
一、大数据分析的定义和意义大数据分析是指通过收集、整理和分析大规模的数据集，以发现其中隐藏的模式、关联和趋势，从而为企业的决策提供有针对性的信息和策略。
在电商行业中，海量的用户数据和交易数据需要被充分利用，以提升企业竞争能力和用户体验。
二、大数据分析在电商行业中的应用1. 用户行为分析大数据分析可以通过对用户的浏览、搜索、购买等行为进行分析，帮助电商企业了解用户的兴趣和需求。
通过分析用户行为数据，电商企业可以个性化推荐产品、优化网站布局和搜索引擎算法，提高用户的购物体验和购买转化率。
2. 商品推荐系统基于大数据分析的推荐系统可以根据用户的历史购买记录、浏览行为和兴趣偏好，实现个性化的商品推荐。
通过精准的推荐算法，电商企业可以提高用户的购买满意度，增加订单量和销售额。
3. 供应链管理大数据分析可以为电商企业提供供应链管理的决策支持。
通过分析销售数据、供应商数据和物流数据，电商企业可以优化采购计划、减少库存损失、提高物流运输效率，降低成本并提供更好的售后服务。
4. 营销策略优化通过大数据分析，电商企业可以了解用户的营销偏好和反馈，优化营销策略。
例如，通过分析用户的购买周期和促销活动效果，电商企业可以确定更合适的促销策略，提高促销效果和客户忠诚度。
三、大数据分析在电商行业中的效果1. 提升用户体验通过大数据分析，电商企业可以了解用户的需求，实现个性化推荐和定制化服务，提高用户的购物体验和满意度。
用户能够更快速地找到心仪的商品，减少选择困难，提高购买转化率。
2. 提高销售额借助大数据分析的推荐系统，电商企业可以向用户展示更相关、更感兴趣的商品，从而提高销售额。
用户通过个性化的商品推荐，更有可能购买，从而增加订单量和销售额。
图像检索技术在商品推荐与智能购物中的应用
图像检索技术在商品推荐与智能购物中的应用近年来，随着人工智能技术的不断发展，图像检索技术在商品推荐与智能购物中的应用逐渐成为了热门研究方向。
图像检索技术可以通过分析和识别商品的图像特征，实现快速准确的商品搜索、推荐和智能购物体验。
本文将从商品检索、推荐算法以及智能购物等方面，探讨图像检索技术在商品推荐与智能购物中的具体应用。
首先，图像检索技术在商品推荐中的应用主要体现在商品搜索和推荐方面。
传统的商品搜索主要基于关键词，用户需要输入商品名称或关键词进行搜索。
然而，这种方式容易出现语义歧义或遗漏导致搜索结果不准确的情况。
而利用图像检索技术，用户只需上传商品的图片，系统就可以根据图片中的特征进行检索，从而准确地找到用户所需的商品。
例如，用户在移动端拍摄商品图片后，可以上传到智能购物应用，系统自动识别图片中的商品信息，并给出相应的搜索结果或推荐商品。
这种方式不仅能提高搜索准确度，还可以节省用户的时间和精力。
其次，图像检索技术在商品推荐中还可通过推荐算法的应用进行智能推荐。
推荐算法基于用户之前的购买记录、浏览记录和个人偏好等信息，为用户推荐可能感兴趣的商品。
图像检索技术可以辅助推荐算法进行更精准的商品推荐。
例如，系统可以根据用户点击的商品图片进行图像检索，找到与之相似的商品，并将这些相似商品作为推荐结果展示给用户。
这种方式不仅可以增加用户购物的多样性，还可以提高用户对推荐商品的满意度。
图像检索技术在智能购物领域的应用除了商品搜索和推荐之外，还涉及到商品识别和购物辅助等方面。
商品识别是指利用图像检索技术对商品进行自动识别和分类。
例如，用户在实体店或者电视广告中看到了喜欢的商品，可以通过拍摄或上传商品图片，系统可以通过图像检索技术自动识别商品，并给出相关的购买信息和评价。
这对用户来说，不仅提供了更便捷的购物方式，还可以节省购物时间。
另外，图像检索技术还可在智能购物中提供购物辅助功能。
例如，用户可以通过拍摄商品图片，系统可以给出关于商品尺寸、材质、配件、用途等详细的介绍和评价信息，帮助用户更好地了解商品并作出购买决策。
多模态图像检索技术在在线购物中的应用研究
多模态图像检索技术在在线购物中的应用研究随着互联网的快速发展和智能手机的普及，越来越多的人选择通过在线购物来满足各种购物需求。
然而，在众多商品中找到最符合自己需求和喜好的产品并不容易。
多模态图像检索技术在解决这一问题上具有广阔的应用前景。
本文旨在探讨多模态图像检索技术在在线购物中的应用，并分析其优势和挑战。
在线购物中的主要问题之一是信息过载。
在传统的文本检索中，用户通过输入关键词来搜索商品。
但是，只依靠文本信息可能无法准确表达用户的需求。
例如，用户可能很难用文字描述一个特定的款式、颜色或质地。
多模态图像检索技术通过使用图像作为检索请求，可以更好地满足用户的需求。
用户可以通过上传或拍摄一张产品的照片，系统会根据输入的图像进行搜索，提供与图像相似或相关的商品。
在多模态图像检索技术中，一种主要的方法是使用深度学习模型，如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）。
CNN已被广泛应用于图像分类和检索任务，可以学习图像的特征表示。
通过训练一个自动编码器，将图像编码成低维向量表示，可以使用这些向量来计算图像之间的相似性。
此外，一些方法还使用文本和图像的多模态嵌入向量，通过计算文本与图像的相似度来提高检索性能。
多模态图像检索技术在在线购物中的应用是多方面的。
首先，它可以改善用户体验。
用户只需上传一张商品的照片，系统即可根据相似度进行快速搜索，缩短了搜索时间，提高了效率。
其次，这种技术可以帮助用户发现更多的相似商品。
通常，用户只关注一小部分商品，而忽视了其他类似或相关的产品。
多模态图像检索可以根据图像内容给出更多的推荐，帮助用户发现更多的选择。
另外，多模态图像检索技术还可以解决商品描述不准确的问题。
在在线购物中，一些商家可能使用虚假的描述或吹嘘商品的优点。
通过使用图像搜索，用户可以更直观地判断商品的质量和真实性。
例如，用户可以通过比较真实商品与商家提供的图像之间的差异来判断商品的真实性。
图像处理技术在智能电子商务中的应用研究
图像处理技术在智能电子商务中的应用研究智能电子商务是指通过运用先进的信息技术和数字化手段，将传统的商务流程数字化、网络化以及自动化，实现商务活动的高效化和智能化的商业模式。
图像处理技术在智能电子商务中的应用已经成为了一个热门的研究领域。
本文将探讨图像处理技术在智能电子商务中的具体应用，并分析其对商务活动的影响。
首先，图像处理技术在智能电子商务中的一个重要应用是产品图像识别。
通过图像处理技术，可以识别商品图片中的关键信息，例如商品的名称、品牌、颜色、尺寸等。
这种识别技术可以为电商平台提供更加准确、快速的商品信息识别服务，减少人工操作的复杂性和错误率，提高商品信息的完整性和准确性，从而提升用户体验和购物效率。
其次，图像处理技术还可以应用于智能电子商务中的商品搜索与推荐系统。
传统的商品搜索方式主要依赖于文字关键词匹配，容易受到文字描述的不准确和主观性的影响。
而图像处理技术可以通过识别商品图片中的特征信息，对商品进行准确的分类和匹配，实现基于图像的商品搜索与推荐。
这种基于图像的搜索方式不仅能够提高搜索的准确度，还可以为用户提供个性化的推荐服务，提升用户的购物体验和满意度。
此外，图像处理技术还可以应用于智能电子商务中的虚拟试衣技术。
传统的购物方式中，顾客需要亲自到实体店进行试衣，而在智能电子商务中，顾客可以通过虚拟试衣技术，将自己的照片上传至电商平台，选择喜欢的服装款式，然后通过图像处理技术将服装款式与用户照片进行合成，实现虚拟试衣的效果。
这种虚拟试衣技术不仅方便了顾客的购物体验，还能够减少物流和退货的成本，提高商品销售的效率。
此外，图像处理技术还可以应用于智能电子商务中的商品质量检测与防伪技术。
通过图像处理技术，可以对商品的外观和细节进行高精度的识别和检测，确保商品的质量符合标准。
同时，图像处理技术还可以用于商品防伪，例如通过识别商品上的二维码或条形码，验证商品的真伪和有效性，防止伪劣商品的流通。
这种商品质量检测与防伪技术可以提升消费者对商品的信任感，保护商家和消费者的权益。
面向电商服饰的图文融合检索
索2023-11-09•引言•电商服饰图文融合检索模型•电商服饰图像检索技术•电商服饰文本检索技术•面向电商服饰的图文融合检索实验目•结论与展望录01引言研究背景与意义电商服饰行业的快速发展消费者对检索准确性的需求图文融合检索在电商服饰领域的应用及重要性研究现状与问题当前图文融合检索技术的不足电商服饰行业对检索技术的特殊要求现有技术在准确性和实时性之间的权衡010203研究内容与方法研究方法和技术路线研究目标和具体内容数据来源和实验环境介绍02电商服饰图文融合检索模型模型概述研究目的研究一种高效的电商服饰图文融合检索模型，以提高检索的准确率和相关性。
研究意义通过图文融合技术，将文本和图像信息进行有机结合，提高检索效果，为电商服饰行业提供更优质的服务。
背景介绍随着互联网的发展，电商服饰行业逐渐壮大，图文融合检索模型在电商服饰领域具有广泛的应用前景。
模型架构与技术本模型采用深度学习框架，主要包括文本编码器和图像编码器，以及一个融合模块。
模型架构文本编码器图像编码器融合模块使用预训练的词嵌入模型（如Word2Vec）将文本转换为向量表示，以便与图像信息进行融合。
采用卷积神经网络（CNN）对图像进行特征提取，将提取的特征与文本向量进行融合。
采用注意力机制将文本和图像信息进行加权融合，生成最终的融合表示。
模型训练与优化损失函数采用交叉熵损失函数作为优化目标，通过最小化损失函数值来优化模型参数。
评估指标采用准确率、召回率和F1得分等指标对模型性能进行评估。
优化算法使用随机梯度下降（SGD）算法进行优化，调整学习率和批次大小以获得更好的训练效果。
数据集使用电商服饰领域的真实数据集进行训练和测试。
03电商服饰图像检索技术03优缺点基于内容的图像检索方法简单易行，但往往忽略了图像中蕴含的语义信息。
基于内容的图像检索01特征提取通过提取图像的颜色、纹理、形状等特征，建立图像特征库，实现基于内容的图像检索。
02相似度匹配根据提取的图像特征，计算与数据库中已有图像的相似度，找出最相似的图像进行推荐。
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1.1.1背景我们都已被反复的告知：随着科技技术不断发展和完善，一个属于大数据的信息时代将会来临，而这个事实我们无法改变只有在这次变革中不断创新和学习，才不会被时代所抛弃。
随着现代科技技术不断更新网络以及信息技术的不断发展和普及，人类在日常生活中所产生的数据量正在呈爆炸式的增长。
每年以惊人的速度持续增长着，海量的数据就如同火山爆发，无法阻挡。
这意味着人类在最近几年所产生的数据量已经相当于过去人类产生的所有数据的总量，人类迈入大数据时代的脚步已经无法停下这是大势所趋的事情。
海量数据存储和分析技术的突破性发展如云存储和云计算等等，他们的应用使得很多行业能够获得了突破的契机。
当然也包含了服装相关的行业。
而起步于电子商务的服装行业发展十分迅速，相对于传统的服装经营方式，也体现了巨大优势。
a.在互联网上建立交易平台或者借助淘宝、京东、阿里巴巴等交易平台。
节省了中间流通产生的费用。
消除了“中间商”降低了实际流通的通信费用。
b.服装行业的公司能在互联网的网站上做宣传，提升自己在的形企业的影响力，起到广告作用。
c.在网上，能够通过平台与顾客交流直接反馈到企业自身，省却中间环节，提高沟通效率。
d.尤其是对中小型服装企业通过电子商务的平台有机会能够参与到全球的大竞争环境当中去。
B2C这种商业模式，是现在服装企业普遍采取的一种电商模式，也是众多传统行业的选择。
也就是服装企业通过在网上构建一个能够供个人或者企业消费者在互联网上进行产品挑选，购买的平台。
在如此多的传统领域中，发展较为良好的的产业应该属于服装电商了。
在发展的这些年里一直发展迅猛。
并从这之中获取了巨大的利润。
1.1.2论文的意义服装电子商务是借助互联网与企业客户进行互动，通过在网上展示自己的服装产品并为客户提供服务。
在整个过程中涉及到了许许多多环节比如资金的流动，物流运输以及信息的流动而这其中远远脱不开互联网的支持和参与。
现在的服装电子商务可谓百家齐放，销售通过网络平台，交易越来越规模化，形式也越来越多多样化，也越来越注重自身的品牌经营。
由于服装电商的成长十分迅速，因此企业的发展被带上了高速的轨道。
其中的无限商机是人们不可想象的，但是，机遇的同时伴随而来的也有挑战，告诉发展的路上竞争越来越激烈，问题也越加的明显。
那么如何应对这其中挑战并抓住机遇呢？但终究还是需要让消费者满意才行。
所以如何抓住消费者的心才是关键。
要留住客人们的心，其中包含了很多方面。
而对于电子商务这个行业来说有大概这么几点，首先有企业的自身形象，产品定位，企业的管理，网站设计，营销推广、售后，物流，还有客户。
其中对于服装行业来说，整个企业网站的风格、功能设计、购物流程及售等等后。
各种微小的环节有不到位都会改变顾客的最终想法。
所以想要在如此激烈的大环境中傲视群雄的话，就要让自身服装企业的网站具有鲜明独特的风格，能够让顾客印象深刻，牢牢记住，并同时用良好的服务让顾客成为熟客。
1.1.3目的作者期望通过对于大数据的背景下是在服装图像检索和识别方面的研究应用，能够使客户在消费过程中能够有更加良好的消费体验，使他们不再是仅仅通过打字来描述自己想的要服装，因为毕竟不是所有人都善于文字描述，而且通过客户本身自己来描述难免带有自身的主观性，不利于在海量数据中检索出结果，通过服装图像自身所有含有的信息作为检索条件的话，能够更加客观而准确的检索到结果。
以便顾客达到良好的购物体验，也使得服装企业在电子商务领域的发展更进一步。
1.2 国内外的发展现状1.2.1国外发展现状从上世纪就有人在从事对图像的检索的研究了，在那时候，人们的研究方向主要是以文本内容为索引的图像检索，等到了上个世纪末的时候。
在数据库的技术得以进步，以及计算机视觉方面的技术也在不断发展，在此条件下基于内同的图像检索技术应人们的需求，逐渐发展成为一个备受关注的研究领域，当时有许多科研所和实验室都着手研究这个项目。
而现在基本的方向有以下几个：1.2.1.1基于文字的图像检索顾名思义利用文本来描述图像的特征并通过已有的算法在预先准备好的数据库中进行检索。
并且通过这种搜索方法所获得的结果也非图像本身，而是该图像有关联的文本信息，通过这些信息才能找到所需图像。
该方法虽然有很多优点，但是，以文本为主的检索也还是有其局限和不足，它的劣势体现于当图像内容太多本身过于复杂时，人工无法通过文字准确描述出图像本身所涵盖的内容（比如不规则多边形或者颜色的准确性以及纹理等都无法通过文字而准确的进行描述）。
还有一点需要注意的是，由于通过人工用文本来标注的话具有很强的主观色彩，如此情况下由于描述者的差异对于相同的图像也有着理解上的差异，因而对其的描述也会产生差异（这种主观性质无法避免），所带来一定的歧义，而且通过人工标注图像特征的工作十分费时费力，一旦图像内容过于丰富，其中的消耗件显得太大了而且效率十分低下，无法满足大量数据下的多媒体检索要求。
1.2.1.2基于内容的图像检索这里我们简称为CBIR是一种通过提取图像本身的所存在的客观特征（如形状，轮廓，外观。
区域空间，颜色和纹理等）然后通过这些视觉特征的相似性，从而搜索出符合所选要求的结果。
该检索方法因为是从图像本身的内容为出发点，通过客观的特征进行检索，无需或者仅需很少的人工标注，是当前网络环境图像检索技术中的主流技术。
与基于文本的图像检索相比较，通过各种考量此方法更符合用户的实际需求。
1.2.1.3基于色彩的索引技术色彩是物体表面的一种物理特征，是人类通过眼睛对光的一种感受，任何物体都有一定的色彩属性。
如蓝色往往是和天空，海洋产生联系，因此我们用色彩来进行图像检索;通过对色彩信息的统计并且用直方图来表示结果进行检索。
基于色彩特征的索引技术是对色彩信息采集的一种方式其中又可以细分为基于全局色彩特征的索引还有就是基于局部色彩特征的索引。
全局索引目前经常选用的是直方图的方法。
这种方法主要是利用每种色彩出现的可能性，然后在频度图中表现出来。
但是它也有其明显的不足和缺陷，那就是它损失了图像空间方面的信息。
由于它把色彩信息当作一个概率处理，根本就不考虑空间特征，所以图像空间信息的丢失非常明显。
另一种是局部色彩特征索引，它是指把图像中的某一块区域进行分割，然后再利用直方图的方法来统计该区域。
但这种方法的问题主要是色彩区域的选择不一定统一，有的使用RGB区域，而另外的选择HSV区域。
1.2.1.4基于纹理特征的索引技术对纹理进行定义和量化纹理有许多种方法，其中最常用的主要有两种：一种是对图像具中有规律性的结构部分加以总结分析，而另一种是对图像的色彩区域进行统计和分析;其中从数学角度的研究纹理的灰度级的空间相互的关系，并根据像素的方向和相互之间的空间距离构造了共生矩阵，然后从前者中提取一些统计特征作为纹理特征，其中这些纹理特征主要有：熵，相关性等;但这种方法也有明显的缺点，那就是人对纹理特征的鉴别和这些统计特征没有相应的关系;现在有很多人提出了怎么样去度量纹理特征，而这些纹理特征主要包括：粗糙度，对比度等。
但是目前对纹理特征的判断还没有一个标准的规范，;现在有许多学者，专家将小波变换运用到图像纹理分析中，并且已经取得了非常好的检索效果。
1.2.1.5基于形状特征的索引技术形状是一幅图像的重要内在特征之一，对形状怎么样进行操作它涉及到轮廓边缘的操作，同时也涉及到了对这个轮廓特征的操作。
在这其中，Jain和Gudivada 分别采取了直线段和样条拟合曲线。
另外有些学者还采取了豪斯道夫距离来衡量两个不同特征之间的距离。
但是这些方法都会对边界的一些信息损失很大，从而对检索的效果不是很好。
对轮廓特征的操作，主要涉及到形状的面积，横坐标的值纵与坐标长度的值二者的比值。
当然基于形状特征的索引技术，在常用的办法往往是使形状轮廓和轮廓特征相结合共同使用的方法。
目前计算机模式识别和图像数据库的一些融合研究是主要的检索技术。
怎么管理，组织和查询都是要研究的方向。
尽管传统的一些技术有些不合现在的要求，但是对其进行研究也必不可少，因为我们可以借鉴相关的模型和技术。
而作为计算机模式识别中的一种，根据相似性研究正在相关方面起着非常重要的作用。
另外，多模态数据的结合也将是一种非常重要的技术。
1.2.2国内发展现状国内的服装电子商务从开始和起步到现在已经发展了有十几年，如今已经是进入到了飞速发展的重要时期，从二零零五年，首个网络形式的服装直销商城在PPG的手下诞生，它就被人们认为是服装在电商领域里的新开端，有着里程碑似得意义。
目前国内外各大购物或者服装资讯网站上在商品的检索功能上，仅仅还是依靠基于文本内容来提供检索的方式。
这种方式的实现方法我在上文中提到过，其实是通过建立一个数据库，将各类服装的图像先人为的进行文字标注，例如产地，价格款式等等个各种不同的属性，并且将这些属性以适当的格式存入到所建立的数据库或者系统中。
当消费者输入相关的关键字时，比如衬衫，男款，格纹等等，系统将对关键字进行数据库范围内的搜索比对，然后按照排序输入相应的搜索结果。
1.3提出问题由于现在各大网络销售平台上买卖的用户数量庞大，在针对独立的个体用户上的商品信息推送以及针对个体用户的单向服务方面存在比较大的缺陷，尤其在商品的检索方面类别十分单一，对于用户的体验没有提升，尤其是对服装这类需要大量接触图像的商品上显得尤为突出，而以文本内容为主的图像检索，虽然可以实现所需的功能，但是其中存在许多不足和缺陷。
有如下几点：a.对于服装图像的描述不够客观，因为毕竟是人为的对图像进行文字标注，人是一种感性的动物，对于美有着自己的理解，每个人的经历和受教育的程度、爱好、民族乃至性别的不同，各种因素的影响下，是很难能够准确而且客观的标注上服装图像的完整信息。
b.对于某些超大型的数据库来说，人工标准文本这种方式显得有点不切实际了，每天新产生的数据以G、T甚至PB来计算，这几乎无法靠人工来完成。
c.尤其是对于处在大数据时代的今天，资源共享，各种人哪怕是对同一款衣服也会有不同的看法和理解。
所以，以文本内容为基础的图像检索方式对于在服装电商领域里存在十分大的局限性。
而面对如此复杂的形势，以图像本身的内容为基础的检索方式慢慢进入人们所关心的视野当中。
然而目前对于基于图像内容为基础的检索方式十分少见，虽然在逐渐的进入人们的视野但是还不够普及，检索结果上也不够准确。
尤其想要在服装电商行业中实现预想中的以图像本身的内容的图像检索，目前仍然有着许多困难。
以下是目前国内常用的以图像内容为基础的检索引擎如图1-1、1-2、1-3所示。
图1-1 百度识图图1-2 搜狗识图图1-3 谷歌搜图本文中作者我考虑到基于问题的图像检索相对单一的方式，希望能够通过对于基于图像内容的图像检索的研究，对一些无法通过文字表达的图像内容，提供一种检索成功的几率，同时希望能够运用在服装电子商务的行业中。