一周穿搭App的设计与实现_4ddqy–论文

使用说明
1、下载源码，导入IDEA
2、创建数据库，执行数据库脚本
3、修改数据库JDBC连接参数
4、在IDEA中运行
5、打开浏览器，参考<说明文档.txt>中的地址

随着移动互联网与个性化推荐技术的快速发展，智能穿搭系统在提升用户日常着装效率与审美体验方面展现出重要应用价值。针对当前用户在日常穿搭中面临的搭配困扰、风格单一及时间成本高等问题，本文设计并实现了一款基于移动端的一周穿搭推荐应用系统。该系统以用户个人偏好、气候条件、场合需求及衣橱库存为输入基础，结合时尚搭配规则与机器学习算法，提供个性化的七天穿搭建议。系统主要功能包括衣橱数字化管理、风格偏好建模、智能搭配生成、日程联动推荐及穿搭日历可视化展示。技术上，系统采用轻量级卷积神经网络对用户上传的服装图像进行细粒度分类与特征提取，并引入协同过滤与知识图谱融合的混合推荐机制，提升推荐的准确性与多样性。创新点在于构建了动态权重调节模型，综合考虑温度变化、用户反馈与流行趋势因子，实现情境感知的自适应推荐。同时，系统集成隐私保护机制，确保用户图像与数据本地化存储。实验结果表明，该系统在推荐满意度、搭配合理性及响应速度等方面均优于传统方法，用户调研显示87%的测试者认为其显著提升了穿搭效率与体验。本研究为个性化时尚推荐提供了可行的技术路径与实践范例。