CN101548282A - 用于考虑合身规则和时尚规则的基于规则的服装匹配和过滤的计算机系统 - Google Patents

用于考虑合身规则和时尚规则的基于规则的服装匹配和过滤的计算机系统 Download PDF

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Abstract

一种计算机实现的方法使用计算机通过以下步骤来向消费者呈现服装：从服装数据库读取，其中该服装数据库包括该服装数据库中的记录所表示的至少某些服装的参数，该参数包括至少一个服装类型；读取表示多个服装类型的数据，对于多个服装类型的每一类型该数据包括该服装类型的一组容限范围；从该消费者或从该消费者导出的源来获得消费者测量；在服装数据库中获得服装的服装测量；将消费者测量与服装测量进行比较；基于服装测量、消费者测量和每一服装的基于其服装类型的一组容限范围来对来自服装数据库的服装进行评分；并向该消费者呈现来自服装数据库的服装的、至少大致根据服装分数排序的、计算机生成的经过滤的列表。

Description

用于考虑合身规则和时尚规则的基于规则的服装匹配和过滤的计算机系统
相关申请的交叉引用
本发明可以涉及以下共同转让的申请/专利。本申请是2006年4月26日提交的美国专利申请11/412,321的部分继续申请并要求其优先权，而后者又要求(1)2005年4月27日提交的题为“A Method for Specifying the Fit of Garmentsand Matching the Fit of Individual Garments to Individual Consumers Based on aRecommendation Engine(用于指定服装的合身并基于推荐引擎将各个服装的合身与各个消费者进行匹配的方法)”的美国临时专利申请第60/676,678号和(2)2006年3月6日提交的题为“Method of Specifying the Fit of Garments andMatching the Fit of Individual Garments to Individual Consumers Based on aRecommendation Engine(combining measurements，preferences and body shapeprocess)(指定服装的合身并基于推荐引擎(组合了测量、偏好和体形处理)将各个服装的合身与各个消费者进行匹配的方法)”的美国临时专利申请第60/779.300号的优先权。这些申请/专利的相应公开为所有目的通过全文引用被包含在此。
发明领域
本发明涉及用于提供对服装项目的数据库的消费者访问的计算机系统，并且具体地涉及在程序上将服装项目与各个消费者的数据进行匹配的计算机系统，该匹配可能包括搜索、存储、排列和过滤数据库项目。
发明背景
随着越来越多的消费者依赖于对关于要购买的产品的信息的电子在线访问，越来越多的商家将需要考虑提供对关于这些消费者可用的商品和服务的信息的电子访问。在典型的电子商务情况下，商家编译其产品和/或服务的数据库，其可能包括关于每一产品的信息(大小、颜色、类型、描述、价格等)。随后商家向消费者提供到该数据库的外部电子接口，如通过web服务器，从而将访问给予其计算机、计算设备或电信设备上具有因特网连接性的消费者。消费者随后可以查看该商家的可用出售品，选择感兴趣的项目，并甚至通过与该商家的界面进行交互来定购它们(例如，选择项目和数量，安排支付，安排递送等等)。
在线购物与亲身购物相比远程性高但有形性低，因为计算机和计算机显示器在其可以向潜在消费者提供的事物上有限制。例如，消费者将不能够触摸、嗅闻、把持或操纵定购的实际产品。在消费者知道该产品且其是不变的情况下，这些缺点不是问题。例如，在消费者通过该消费者已知的名称来定购特定一本书或一包常用宠物食物时，消费者真正需要的全部是最少的信息，且可能是该项目的照片，以确保他们在定购他们所想的特定项目。然而，对于某些其它类商品，在线定购有所限制。
例如，在定购服装项目时，在线购物具有显著限制。举例来说，因为消费者很少一次次地购买同一款服装，所以他们在购物时通常心中并没有具体的服装项目，如裤子的特定品牌、大小、颜色等。更典型地，消费者在购买他或她之前所没有的某件服装，所以可能有该件服装在该消费者穿起来是如何合身和看起来怎么样的问题。
对于某些服装项目，可以从描述中推断出合身。例如，38英寸长和1英寸宽的腰带的合身可以仅从该描述中推断出。然而，对于诸如连衣裙等其它项目，合身可能不这么直接了当，且在某些情况下，最好的方式是消费者亲身拥有并试穿该项目，而这对于在线购物是不可能的。另一困难是服装项目的多样性，其可以包括服装、饰物、鞋、腰带等。在线购物的复杂性被消费者试图组合套装——即，意在一起使用或穿着的两件或多件服装项目——而进一步复杂了。
已经尝试了多种方式来桥接对于服装的在线购物和手持该项目以试穿之间的缺口。
一种方式是从消费者取得测量，假定其它测量，并随后根据缝制假设和/或标准模型来定制所需服装。因为人体形和服装类型的多样性，这可能对某些人有效但对其他人却无效。
另一方式是用几何模型来表示服装项目：扫描消费者的图像(或消费者本身)，并随后使用计算机图形技术来生成消费者和服装的几何模型的组合图像，以试图显示在她实际穿上该服装时可能看起来怎么样的模拟。这种方式耗费时间并可能要求消费者“虚拟地”试穿大量服装项目——一件接一件。
在线服装购物与在实体店中购买成衣相比导致更大的退货率。在美国女装销售的大多数退货率是由于大小和合身问题。
合身问题的一个起因是缺少标准。美国商业部在1983年撤消女装尺寸的商业标准，并从那以后服装制造商和零售商一再重新定义先前的标准或发明其自己的专有尺寸方案。个人的服装尺寸通常从各个服装品牌之间不同，且在各个样式之间也不同。这对于女装很常见。来自一家制造商的特定样式的标记为“尺寸10”的连衣裙与来自另一制造商的尺寸10的合身不同，或甚至可能与来自同一制造商的不同样式的尺寸10不相同。一个可能非常合身，而另一个可能根本不合身。即使是来自单个制造商的单个尺寸，也可以存在消费者的体形的多样性而引起的合身问题。在找到并购买一件合身的服装之前，消费者通常必须试穿多件服装。
有超过5000个设计师，且他们每一个都可以使用表示不同的身体比例的特定的身体合身模型，并一季季地以及逐样式地改变这些模型。因此，什么是合身的基于设计师、服装样式、季节而改变，且还可以随不同的面料和织法以及洗涤而改变。
缺少尺寸标准加上不可靠的标记引起服装合身问题，这又引起非常高的服装退货率、滞销、品牌不满、在试衣间中浪费的时间、以及消费者的强烈失望。只有在消费者试图进行在线购买服装代替在实体店中试穿实际服装项目时，该问题才复杂了。
解决这些问题的另一尝试涉及分析大量市场人口，并随后基于该人口为特定服装设计大量体形和设计。例如，考虑到对什么人口估计特定裤子的市场，制造商可被指引生产该裤子的若干形状来提供对该裤子的不同的合身选择。问题是该方式仍然依赖定位该裤子和个别地确定其是否是优良匹配的试错法。
需要改进的方法和装置。
发明概要
在根据本发明的用于将各个服装的合身和时尚与各个消费者进行匹配的计算机实现的方法的各实施例中，可由用户使用客户机系统访问的服务器系统可以将消费者与服装进行匹配，并提供改进的在线服装购物系统；其中向消费者呈现个性化在线服装店，其中消费者使用消费者客户机系统可以浏览匹配该消费者的尺寸、体形、偏好和时尚需求的服装的列表，其中这些服装还被过滤以便所显示的那些还匹配合身和时尚规则，以使所选择的服装具有更高的既合身又使人满意的可能性。
一种计算机实现的方法可以使用计算机通过以下步骤来向消费者呈现服装：从服装数据库读取，其中该服装数据库包括该服装数据库中的记录所表示的至少某些服装的参数，该参数包括至少一个服装类型；读取表示多个服装类型的数据，对于多个服装类型的每一类型，该数据包括该服装类型的一组容限范围；从该消费者或从该消费者导出的源来获得消费者测量；在服装数据库中获得服装的服装测量；将消费者测量与服装测量进行比较；基于服装测量、消费者测量和每一服装的基于其服装类型的一组容限范围，对来自服装数据库的服装进行评分；并向该消费者呈现来自服装数据库的服装的、至少大致根据服装分数排序的、计算机生成的经过滤的列表。
该分数可以考虑基于消费者输入所确定的消费者偏好。服装类型和该组容限范围可以通过来自时尚专家的输入来确定。过滤可以使用分数上的阈值来完成。
该服装购物系统可以是消费者-服装匹配方法的计算机化实现。在各具体实施例中，该消费者-服装匹配方法包括达4个进程：定义、分类、匹配评估和个性化购物。
定义进程包括定义：a)人体形，b)人体身高，c)服装类型，D)合身规则，以及e)时尚规则。在一具体实施例中，定义了7个体形，定义了6个身高，定义了16种服装类型，以及定义了多个合身规则和时尚规则。每一定义都可以包括多个数据点、公式、容限和/或容限范围。所得的定义可以存储在计算机数据库表或类似的数据结构中。
分类进程允许将各个消费者记录和各个服装记录收集到计算机数据库中。消费者记录描述个别消费者，包括他或她的身体测量和个人简档，例如服装偏好(如面料颜色)、偏好容限(如合身的贴身性)等。该进程可以按照体形和高度来对该消费者进行分类，并向该消费者的记录分配对应的形状码和对应的高度码，其中这些码表示这些形状或身高储存斗(bin)的特定一个。服装记录描述个别服装，包括其测量和简档，例如它的颜色、面料、容限等。服装可以按照体形来分类，该体形以一个或多个对应的形状码的形式来分配给服装记录。另外，服装还可以按照服装类型和存储在服装的服装记录中的服装类型码来分类。
匹配评估进程将消费者的记录与一个或多个服装记录进行比较，并产生匹配服装的经评分的、经分类的和经过滤的列表。在一具体实施例中，在进行消费者-服装比较时，该匹配评估进程应用一系列3个过滤器：测量过滤器、简档过滤器和形状码过滤器。测量过滤器使用具有容限的合身规则来将消费者的测量与服装的测量进行比较，考虑从设计的观点来看的期望合身和消费者的期望合身，来确定该服装是否将在身体上在各个关键测量点处适合该消费者。
该测量过滤器还计算分数(“优先码”)，来指示该服装有多么适合该消费者。简档过滤器使用具有容限的时尚规则来将消费者的简档和偏好与服装的简档进行比较，以确定该服装是否适合该消费者并使其满意以及是否反映消费者对样式和合身的偏好。该简档过滤器还计算优先码分数，指示该服装有多么适合该消费者。形状码过滤器将消费者的形状码与服装的形状码进行比较，以确定该服装的形状是否匹配该消费者的体形。
最后，个性化购物进程在个别地定制的在线购物环境中向该消费者呈现用于推荐的匹配的服装的经过滤和排列的列表。通过该消费者的个性化商店，该消费者可以购买具有高度的合身和使其满意并符合消费者的服装偏好的可能性的推荐的服装。
以下详细描述与附图一起将提供对本发明的特性和优点的更好的理解。
附图简述
图1是根据所描述的实施例的服装购物系统的示图。
图2是根据所描述的实施例的消费者-服装匹配方法的简化框图。
图3是根据所描述的实施例的定义进程的简化框图。
图4A-D示出根据所描述的实施例的高度和长度测量技术。
图5a和5b是根据所描述的实施例的分类进程的简化框图；图5a示出消费者记录进程而图5b示出服装记录进程。
图6是根据所描述的实施例的匹配评估进程的简化框图。
图7-13是根据所描述的实施例的示出对贴体连衣裙的匹配评估进程的流程图。
图14是根据所描述的实施例的来自匹配评估进程的示例输出的示图。
图15是根据所描述的实施例的服装显示界面的示图。
本发明的这些和其它实施例将在下文中更详细地描述。
详细描述
此处描述了改进的在线服装购物系统，其中向消费者呈现列出待售服装项目的个性化在线商店，这些待售服装项目最可能合适和使该特定消费者满意并且匹配该消费者的样式偏好和合身。所呈现的项目列表由计算机化服装-消费者匹配方法生成，该匹配方法将各个服装项目的合身和时尚与各个消费者进行匹配。
服装项目通常被认为包括服装(连衣裙、外套、裤子、衬衣、上装、下装、袜子、鞋子、泳装、披风等)，但还可以包括穿着或携带的项目，如项链、表、包、帽子、饰物等。在以下任一示例中，有尺寸的和合身的服装都是要购买的项目，但应当理解，除非另有指示，否则本发明也可用于购买其它服装项目。如此处所使用的，套装是意在一起穿着或使用的两件或多件服装项目的集合。
在描述本发明的各实施例时，将用女性消费者和女装来作为示例。然而，本发明并非旨在限于女装，因为本发明可用于各种类型的服装，包括男装和童装。贯穿本说明书，所示的各实施例和示例应被解释为是示例性的，而非对本发明的限制。
在匹配进程中，比较服装和消费者。对于服装，可能要考虑服装测量、服装样式/比例和服装属性(颜色、织法、面料成分、价格等)，而对于消费者，可能考虑消费者测量、消费者身体比例(如形状码)和消费者合身和样式及时尚偏好(多么贴身/宽松、颜色、经典/当代/浪漫等)。
可以为适合特定身体比例的各种服装样式(既为服装又为套装，包括饰物)定义时尚规则。时尚规则(在程序上定义时尚专业知识)可以“覆盖”在匹配上来推荐将合身和使人满意的最佳组合。以此方式，可以向消费者呈现大量服装以供选择，但每一服装将更可能是“好的选择”，而省去那些较不可能合身或使人满意的服装。可能有大量服装和样式等，但被组织为针对该消费者的个人商店。
服装购物系统
图1是示出服装购物系统100的高级图，该系统是根据本发明的一实施例的消费者-服装匹配方法的计算机实现。该服装购物系统是客户机-服务器系统，即，如本领域普通技术人员将理解的，用于数据处理和经由网络分发的硬件和软件的集合。该系统硬件可以包括或是单个或多个计算机，或多个计算设备的组合，这些计算设备包括但不限于：PC、PDA、蜂窝电话、服务器、防火墙和路由器。
如此处所使用的，术语软件涉及可以在任何种类的计算机处理器上执行的任何指令。该系统软件可以用任何计算机语言实现，且可以作为经编译的目标代码、汇编集(assembly)、或机器码或这些的组合或其它来执行。该软件可以包括一个或多个模块、文件、程序和其组合。该软件可以是一个或多个应用程序和套件的形式，且可以包括低级驱动程序、目标代码、和其它低级软件。
该软件可以存储在任何本地或远程的机器可读介质上并从其中执行，该机器可读介质例如，但非限制，磁性介质(例如，硬盘、磁带、软盘、卡片介质)、光学介质(例如，CD、DVD)、闪存产品(例如，记忆棒、压缩闪存以及其它)、射频识别标签(RFID)、智能卡TM、和易失性和非易失性硅存储器产品(例如，随机存取存储器(RAM)、可编程只读存储器(PROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、以及其它)、以及也在纸上(例如，打印的UPC条形码)。
到该系统的以及贯穿其组件的数据传输可以用采用标准的TCP/IP协议套件的常规方式来实现，这些方式包括但不限于超文本传输协议(HTTP)和文件传输协议(FTP)。可以采用可扩展标记语言(XML)来帮助数据交换和进程间通信，该语言是用于跨因特网和不同厂商的数据库和不同操作系统之间的数据交换的互换格式。可以使用软件、硬件和数据结构的附加的和更少的组件、单元、模块或其它排列来实现此处所描述的发明。示例网络是因特网，但本发明并不如此限制。
在一实施例中，服装购物系统100包括3个互连区域：消费者模块110、制造商模块120和管理性后端130，所有这些都在可以包括局域网和/或广域网(LAN/WAN)150和因特网140的网络化环境中操作。
管理性后端130使用管理员工作站132、web服务器134、文件和应用程序服务器136和数据库服务器138。该后端容纳消费者-服装匹配软件、消费者和服装记录数据库139a-139b、定义和规则数据库139c，以及具有其所有必要的电子商务组件的在线商店网站，这些组件如网页生成器、订单处理、跟踪、发货、开账单、电子邮件和安全性。管理员工作站允许管理整个系统及其所有部分，包括数据的输入和编辑。
制造商模块120使用允许制造商向表示该制造商所制造的服装的服装记录输入数据的软件/硬件。例如，对于特定尺寸或SKU的每一服装，制造商将该服装的尺寸测量和简档数据输入到该制造商模块中。该数据可以经由工作站122手动输入或经由与该制造商自己的内部系统进行接口而自动地输入，该内部系统诸如CAD系统124和PLM(产品生存期管理)系统、和/或模式制造系统。该输入的服装数据随后可以经历服装分类进程220，如此处所述。另外，该模块可以向制造商提供从该系统所计算的输出，如其各种服装的形状码。制造商现在可以在其制造过程中采用该系统的输出，例如将形状码打印在服装的标记或销售标签上，或在其RFID标签中电子地嵌入服装的记录的部分或全部。
消费者模块110通常由消费者经由家庭、学校或办公室中的个人计算机112来访问。消费者模块110还可以通过蜂窝电话116、PDA 114和诸如购物商场、购物中心的零售店中的自助服务终端118等其它网络化设备来访问。消费者可以通过消费者模块110将她的测量、偏好和简档数据输入到她的消费者记录中。该输入的消费者数据随后可以经历消费者分类进程220，如此处所述。并且重要的是，消费者模块使消费者能够在其个性化在线服装店闲逛并购买。
诸如消费者和服装记录等通常经由消费者和制造商模块输入的数据还可以经由管理性后端130输入和编辑。
消费者-服装匹配方法
如在此所述，图2是示出消费者-服装匹配方法200和其各组成进程的数据输入、输出和相互依赖性的简化框图，这些进程有：定义进程210、分类进程220、匹配评估进程230、以及个性化购物进程240。
定义进程
图3示出定义进程210。该定义进程a)将人体形定义为一组形状(在该实施例中由形状码1到7表示)，b)将人体身高定义为一组高度(在该实施例中由高度码1到6表示)，c)定义服装类型(在该实施例中是16)，d)定义合身规则，以及e)定义时尚规则。
在定义人体形或人体身高之前，首先需要确定人体的关键测量的列表。表1列出如在本发明的一实施例中使用的21个这种测量。其它实施例可以使用更多、更少或不同的身体测量。分类进程220在经由消费者模块110从任何个别消费者收集身体测量数据时也可以使用类似的或相同的一组测量。注意：随后将贯穿本文使用出现在表1中的测量参考号来简明地书写公式。小写“c”(表示消费者)表示这些测量由消费者提供，如可以从个人手工测量所得到的。
表1.身体测量
 
测量名称 测量参考号
肩围 1Cc
胸围 2Cc
腰围 3Cc
上臀围 4Cc
臀围 5Cc
肩到前肩 6Fc
前胸 7Fc
前腰 8Fc
前上臀 9Fc
前臀 10Fc
头顶高度 11Hc
肩高 12Hc
胸高 13Hc
腰高 14Hc
 
测量名称 测量参考号
上臀高 15Hc
臀高 16Hc
膝高 17Hc
总直裆(total rise) 18Dc
袖窿周长 19Dc
内缝 20Dc
臂长 21Dc
作为示例，图4A-4D示出用于取得身体测量来获得表1所示的数据的姿势和技术。
再次参考示出定义进程的图3，人体形通过体形定义进程212来定义。该体形定义进程是建立不同的身体测量之间的算术和/或几何关系以生成身体轮廓的一系列计算。该形状定义进程对每一测量在两个或三个维度上考虑前部和侧面轮廓，并评估躯干上的某些点的相对比例，包括但不限于：肩到臀、肩到胸、胸到腰、腰到臀等的比例，身体前半部分的体重的比例等。
例如，形状定义进程的计算之一可以确定肩围减去臀围的值。参考表1中的测量参考号，该计算可以由公式1Cc-5Cc来表示。另一计算是胸围减去前胸再除以胸围，即，(2Cc-7Fc)/2Cc。表2列出在一实施例中的形状定义进程所使用的13个这种计算的公式和结果名称。注意：可以发现两个前述示例计算分别作为值1和6而列在表2中。
表2.形状定义进程计算
 
测量公式＝结果名称
1Cc-5Cc＝值1
2Cc-3Cc＝值2
2Cc-5Cc＝值3
5Cc-3Cc＝值4
(1Cc-7Fc)/1Cc＝值5
(2Cc-7Fc)/2Cc＝值6
(3Cc-8Fc)/3Cc＝值7
(4Cc-10Fc)/4Cc＝值8
(5Cc-10Fc)/5Cc＝值9
12Hc-16Hc＝值10
13Hc-14Hc＝值11
16Hc-14Hc＝值12
16Hc-17Hc＝值13
在另一实施例中，形状码可以使用身体测量的3维(3-D)线和肩部、胸部、腰部、上臀和臀以及膝的高度和周长的相对比例来确定。这种3-D测量可被用于确定身体的形状的3-D曲线。两个3-D测量的比较可被用来在几何上确定体形码。
参考图3，从人类人口和部分人口(例如，年龄40-65的美国妇女)的代表性样本取得的人体测量数据形成形状定义进程212的输入。该样本身体测量数据在统计上进行分析来鉴别该人口内聚集的子集，其中各子集共享共同的数据值。每一体形都由一组核心测量值连同与每一值的均值的可接受的偏差范围来定义。在一实施例中，存在被命名并编码为“形状1”到“形状7”的7个这种子集。在其它实施例中，可以存在更多或更少形状码。
类似地，同一样本身体测量数据形成身高定义进程214的输入。该高度定义进程是建立总体身高(表1中的11Hc)与臀围(5Cc)之间的算术和/或几何关系的一系列计算。该样本数据在统计上进行分析来鉴别该人口内聚集的子集，其中各子集共享处于与每一值的均值的可接受的偏差范围内的共同的数据值。在一实施例中，存在被命名并编码为“高度1”到“高度6”的6个这种子集。应当注意，其它实施例可以具有多于或少于6个高度码。
7个体形码和6个高度码的定义被存储在数据库服务器138所维护的定义和规则数据库139c中。因此，既已定义，则这7个体形码可以被分类进程220分配给其测量落入对应于任何特定形状码的值的范围内的各个消费者。类似地，6个身高码可被分类进程分配给其测量落入对应于任何特定高度码的值的范围内的各个消费者。类似地，形状码还可被分配给各个服装和套装。
在定义服装类型或合身和时尚规则之前，如此处所定义的，首先需要确定关键服装测量的列表。表3列出如在本发明的一实施例中使用的27个这种测量。其它实施例可以使用更多、更少或不同的服装测量。分类进程220在经由制造商模块120收集任何个别服装的服装测量数据时可以使用类似的或相同的一组测量。注意：随后将贯穿本文使用出现在表3中的测量参考号来简明地书写公式。小写“g”表示这些是服装测量。
表3.服装测量
 
测量名称 测量参考
肩围 1Cg
胸围 2Cg
腰围 3Cg
上臀围 4Cg
臀围 5Cg
肩到前肩 6Fg
前胸 7Fg
前腰 8Fg
前上臀 9Fg
前臀 10Fg
肩到胸高 11Hg
肩到腰高 12Hg
肩到上臀高 13Hg
肩到臀高 14Hg
肩到下摆高 15Hg
腰到下摆高 16Hg
前中到下摆高 17Hg
后中到下摆高 18Hg
外缝 19Hg
总直裆 20Dg
袖窿周长 21Dg
内缝 22Dg
袖长 23Dg
颈到肩 24Dg
前直裆 25Dg
大腿围 26Dg
脚口周长 27Dg
参考图3，用来定义服装类型、合身规则和时尚规则的输入是人类时尚专业知识。存在本领域的以及服装制造业的服装设计师和时尚专家，他们的经验被用来定义各种服装类型。表4列出如在一实施例中使用的16个这种服装类型的示例。
表4.服装类型
 
服装类型名称 服装类型参考
贴体连衣裙 D1
直筒连衣裙 D2
针织连衣裙 D3
贴体夹克 J1
直筒夹克 J2
针织夹克 J3
 
服装类型名称 服装类型参考
贴体上装 T1
直筒上装 T2
针织上装 T3
贴体裙 S1
直筒裙 S2
贴体裤 P1
直筒裤 P2
工作服 P3
贴体外套 C1
直筒外套 C2
如此处所定义的，在匹配评估230期间，将特定服装的测量与特定消费者的测量进行比较。但服装的类型将必定影响要考虑哪些测量。例如，夹克可以具有肩围(1Cg)，而裤子则没有。类似地，测量容限也将随服装类型而变化。因为它们是不同地剪裁的，所以直筒连衣裙(D2)可能具有与贴体连衣裙(D1)所不同的胸部容限。因为测量和容限随服装类型而变化，所以每一服装类型都具有对应的服装类型定义表，阐明该服装类型的一般合身规则。
表5是如在一实施例中使用的贴体夹克的服装类型定义表。在该实施例中，大多数测量有3种容限，即“贴身”、“适中”和“宽松”。当然，可以替换地使用其它容限组。
表5.贴体夹克(J1)的服装类型定义表
Figure A200880000833D00171
如此处所定义的，服装类型定义表指定在匹配评估230期间，测量过滤器232要使用的测量、容限和计算顺序。容限可被指定为离散值、离散百分比、值或百分比的范围、和/或值或百分比的数组。容限规范可以具有确定的或“模糊的”值或范围，并可以使用比较性操作数，如等于、大于等。容限规范还可以随形状码而变化。
有时，个别服装可以具有该服装所特有的特质属性。例如，特定贴体连衣裙可能由非常具有弹性的面料制成，从而使其肩部、胸部和腰部的容限范围大于贴体连衣裙定义表(未示出)所指定的标准容限。在这种情况下，如此处所定义的，服装类型定义表的一般合身规则和容限可以由个别服装的服装记录中指定的特质规则和容限来覆盖。
服装类型定义与其合身规则和容限一起被存储在数据库服务器138所维护的定义和规则数据库139c中。
服装是否使其穿着者满意是看法问题。时尚、样式和品味的判断随位置、时间和文化而高度变化。然而，存在品味和时尚专家的仲裁者，他们公式化在确定服装是否使穿着者满意时有帮助的一般规则和指导方针。例如，一个规则可以规定具有密横纹的服装不适合矮胖身体。再次参考图3，时尚专业知识形成用于定义此处所定义的消费者-服装匹配方法所使用的多个这种时尚规则的输入。在时尚适合性表的集合中定义的时尚规则包括数据的多元比较，该数据包括但不限于形状和高度码、服装类型、面料颜色和图案、头发和皮肤颜色、领口、衣袖和口袋样式等。例如，一种时尚规则假定对于每一身高，都有某些更使人满意的裙子样式。表6a是列出如在一实施例中使用的适合每一高度码的裙子样式的高度码/裙子码表。表6b列出与表6a中所引用的裙子码号码相对应的裙子样式名称。
表6a.高度码/裙子码适合性表
 
高度码 裙子样式码
1 1，2，4，6，7，8，9，10，12，14，15，17
2 1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，11，12，13，14，15，16，17
3 1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，11，13，14，16，17
4 1，3，6，7，8，9，14，16，17
5 1，3，6，7，8，9，10，14，16，17
6 1，2，3，6，7，8，9，11，13，14，16，17
表6b.裙子样式码/裙子样式名称表
 
裙子样式码 裙子样式名称
1 A字裙
2 筒裙
3 活褶裙
4 细褶裙
5 长裙
6 波浪裙
7 多片裙
8 斜裙
9 裹裙
10 抽褶裙
11 圆形裙
12 喇叭裙
13 蛋糕裙
14 肩轭裙
15 郁金香裙
16 不对称裙
17 其它
另一时尚规则规定对于每一体形都存在更使人满意的某些领口样式。表7a是列出如在一实施例中使用的适合每一形状码的领口样式的形状码/领口样式表。在表7a中，形状码由字母M-Y-S-H-A-P-E表示。某些领口样式是不推荐的(前加“非”的那些)，而其余的则是推荐的。在一示例中，表7b列出与表7a中所引用的领口码号码相对应的领口样式名称。
表7a.形状码/领口样式适合性表
 
形状码 领口样式码
1(M) 非(2，9)
2(Y) 非(4，6，9)
3(S) 所有
4(H) 非(6，9，10)
5(A) 非(10)
6(P) 非(0，4，6，9)
7(E) 非(0，5，10)
表7b.领口样式码/领口样式名称表
 
领口样式码 领口样式名称
0 无/抹胸式
1 两用领(包括立领)
2 垂领
3 椭圆领
4 一字领
5 圆领/小圆领
6 长高领/半高领
7 束带领
8 V形领
9 方领
10 吊带领
11 肩带领
12 露肩领
13 围巾式领
14 亨利领
15 半开襟领
16 心形领
17 不对称/肩轭领
18 蝴蝶结/扎结领
19 其它
像合身规则一样，某些时尚规则也可以采用可被指定为离散值、离散百分比、值或百分比的范围、和/或值或百分比的数组的容限。容限规范可以具有确定的或“模糊的”值或范围，并可以使用比较性操作数，如等于、大于等。容限规范还可以随形状码而变化。
时尚规则、容限和时尚适合性表由定义进程210存储在数据库服务器138所维护的定义和规则数据库139c中。
分类进程
分类进程220提供手段，用于：收集描述各个消费者和各个服装的数据，按照形状和/或高度来对这些消费者和服装，并将所得的消费者和服装记录存储在计算机数据库中。消费者记录229a是描述个别消费者的数据，包括她的身体测量和个人简档数据，例如她的衣着偏好(如面料颜色)以及她偏好的容限(如跨胸合身的贴身性)。提供了按体形和高度对消费者分类以及将对应的形状码和高度码存储在她的记录中的手段。还可以向消费者分配唯一的标识号。
服装记录229b是描述个别服装的数据，包括其测量和简档，例如其颜色、面料、容限等。提供了按体形对服装分类以及将对应的一个或多个形状码分配到其记录的手段。另外，服装是按服装类型分类的，且对应的服装类型码被分配到该服装的记录。还可以向服装分配唯一的标识号。
消费者记录229a由分类进程220存储在消费者数据库139a中，而服装记录229b则存储在服装数据库139b中。消费者和服装数据库由数据库服务器138维护。
如此处所实施的以及如图5所示，分类进程220有两个子进程：消费者记录221(图5a)和服装记录222(图5b)。
消费者记录
此处所描述的消费者模块110提供形成消费者记录进程的输入的消费者测量和简档数据。(在实践中，该数据还可以经由管理性后端130输入或编辑。)个别消费者的身体测量，如表1中列出的和图4A-4D所示的那些，被输入到消费者形状分类进程223。该消费者形状分类进程可以使用建立不同的身体测量之间的算术和/或几何关系的一系列计算来实现。这些计算严密地遵循上述定义进程210中使用的形状定义进程212的变换，但该计算中还包括确定该个别消费者与哪一体形最紧密地匹配的最佳适配分析。所得的形状码被分配给消费者并存储在她的记录229a中。形状还可通过测量和其它简档问题的组合来生成，如消费者所回答的简档问题(例如，“你的腹部比你的臀部更大吗？”)，或通过简档问题的组合而无需测量来生成。
考虑一消费者，Jane。通过使用她的家庭PC 112，Jane访问服装购物系统100的消费者模块140，并利用这一机会来购物和了解她的形状码。跟随屏幕上的指令，她使用带尺来收集她的身体测量并将其输入到在线表单中。她还输入她的其它简档信息。该数据被发送到后端130以供消费者记录。可以将Jane的返回的形状码显示给她。她还可以接收包含她的形状码的电子邮件，其形状码可以是可打印的、机器可读的格式，如条形码。所得的形状码可在物理上以各种形式发送给Jane，如打印的收据、或与她的消费者记录的全部或部分一起嵌入在磁卡或智能卡TM上等。其还可以例如作为数据文件或可执行程序来转发到她的蜂窝电话。还可以自动地收集消费者的身体测量，例如通过零售商店处的全身扫描仪。
以类似的方式，消费者高度分类进程224计算消费者的高度码。该高度分类进程计算消费者的总体高度与她的臀围(分别是表1中的测量参考号11Hc和5Cc)之间的关系。表8列出如在一实施例中使用的向消费者分配高度码的计算。所分配的高度码可以存储在消费者的记录229a中。
表8.消费者高度分类进程计算示例
 
测量公式 高度名称 高度码
11Hc<63”且5Cc<48” 娇小 1
63”<＝11Hc<＝68”且5Cc<48” 适中 2
11Hc>68”且48”<＝5Cc<＝50” 高 3
11Hc<63”且48”<＝5Cc<50” 娇小偏上 4
63”<＝11Hc<＝68”且50”<＝5Cc<＝52” 适中偏上 5
11Hc>68”且5Cc>52” 高偏上 6
经由消费者模块110所收集的个别消费者的简档数据也被输入和存储在消费者的记录229a中。消费者的简档是描述个别消费者、她的服装偏好和她偏好的容限的数据。表9列出如在一实施例中使用的32个简档数据点。注意：给定的值是示例且在实践中可以由代码号、数组、范围等来表示。例如，胸部容限(1002D)可以是数值(1＝贴身，2＝适中，3＝宽松的合身)；房主(1029D)可以是布尔值(0或1)；而“我购买的品牌”(1008D)可以是从特定品牌的查找表中导出的字母数字值的数组(例如，EF234、C656)。
表9.消费者简档数据示例
 
简档名称 简档参考 值
肩部容限 1001Dc 适中
胸部容限 1002Dc 适中
腰部容限 1003Dc 贴身
臀部容限 1004Dc 宽松
我的调色板 1005Dc 秋季
期望样式 1006Dc 浪漫、戏剧、休闲
期望面料 1007Dc 棉、毛、亚麻
我购买的品牌/设计师 1008Dc 品牌1、品牌2
我喜欢的品牌/设计师 1009Dc 品牌3、品牌2
我发觉很难找到的服装 1010Dc 裤子
通常我穿着的样式 1011Dc 娇小
通常我购买的尺寸 1012Dc 6
每件套装我通常花费 1013Dc $350
我穿着我的裤子 1014Dc 腰下1＂
我通常在何处购物 1015Dc 零售店
我在甩卖时购买 1016Dc 偶尔
在线购买％ 1017Dc 15％
我退货 1018Dc 经常
我每次购物通常花费 1019Dc $100
我从何地获得新闻 1020Dc 在线、电视
我从何地获得时尚新闻 1021Dc 电视、杂志
我最喜欢的网站 1022Dc myshape.com
我所属的协会 1023Dc Zonta
我的爱好 1024Dc 编织
我是志愿者 1025Dc 是
我冥想 1026Dc 否
我喜欢运动 1027Dc 网球、游泳
我偏好的音乐 1028Dc 软摇滚
房主 1029Dc 是
我的座驾 1030Dc Toyota Prius
我的孩子 1031Dc 女孩8岁，男孩6岁
我的家庭收入 1032Dc >$65,000
服装记录
此处所描述的制造商模块120提供形成服装记录进程232的输入的服装测量和简档数据。(在实践中，该数据还可以经由管理性后端130来输入和编辑。)任何特定服装的测量都可以包括先前在表3中列出的那些服装的全部和其子集的值。对于不同的服装类型有不同的关键测量。例如，连衣裙将具有与夹克或裤子所不同的测量点。这些测量可以从模式向导来取得，或从制造商的剪裁系统的CAD表示中导入，或手动地从服装本身导入。
再次参考图5，服装的测量是对服装形状分类进程225的输入。在一实施例中，该服装形状分类进程可以包括建立各服装测量之间的算术和/或几何关系(作为曲线来表达)的一系列计算。将从测量中导出的服装的曲线与7个体形的每一个所表示的曲线进行比较，以确定该服装是否适于一个或多个体形。曲线在前部、侧面和后部简档中进行比较。曲线还可以在三维上(即3-D)来比较，同时将身体的前半部分的体积与服装的前半部分的体积进行比较。最佳适配分析确定该服装与哪一或哪些体形最紧密地匹配，因为一件服装可能适合超过一个体形。所得的形状码被分配给该服装并存储在其服装记录229b中。
经由制造商模块120所收集的个别服装的简档数据也被输入和存储在服装的记录229b中。服装的简档是描述个别服装的数据。表10列出如在一实施例中使用的23个这种数据点的示例。注意：给定的值是示例且在实践中可以由代码号、数组、范围等来表示。
表10.服装简档数据示例
 
简档名称 简档参考 值
合身(1＝贴身1B，1W，1H；2＝合身2B，2W，2H；3＝宽松3B， 101Cg 2B，2W
服装类型 102Dg 贴体连衣裙
服装类型码 103Dg D1
服装描述符 104Dg 贴体
描述 105Dg Natasha的，胸省
品牌 106Dg 智能时尚
推荐零售价 107Dg $375
口袋 108Dg 4个前袋
衣领和肩轭 109Dg 圆形
领口 110Dg 圆领/小圆领
系扣 111Dg 侧拉链
衣袖样式 112Dg 长袖
裤腿样式 113Dg ～
 
简档名称 简档参考 值
裙子样式 114Dg A字裙
颜色 115Dg 巧克力褐色
产地 116Dg 澳大利亚
用途 117Dg 职业装
样式 118Dg 经典
面料 119Dg 72％涤纶、22％粘胶纤维、6％氨纶
护理说明书 120Dg 干洗，或手洗不要甩干
制造商尺寸 121Dg 1
优先码 123Dg
消费者记录229a可被存储在消费者数据库139a中，而服装记录229b可被存储在服装数据库139b中。消费者和服装数据库可以由数据库服务器138维护。
匹配评估进程
图6示出匹配评估进程230。该匹配评估进程可以在管理性后端130处利用应用程序136、web134、数据库138和其它服务器来实现。在一实施例中，该匹配评估进程可被用来将个别消费者的记录229a与一件或多件服装记录229b进行比较。在考虑超过一件服装时，该匹配评估进程被迭代地进行，即通过将消费者的记录与每一件服装的记录依次进行比较，直到所有服装记录都已被比较为止。这导致匹配该消费者的那些服装的经评分的、经分类的、和经过滤的列表。该匹配评估进程还可以被公式地描述为基于其形状、测量等在N维个人空间(P)中定位一个人，在N维服装空间(G)中定位服装，对所有服装重复该步骤以生成个人到服装的映射，f:P—>G。
匹配评估进程的输入是从数据库服务器138维护的消费者数据库139a获得的消费者记录229a和从也是由数据库服务器138所维护的服装数据库139b获得的一个或多个服装记录229b。
匹配评估进程230包括3个过滤器：测量过滤器232、简档过滤器234和形状码过滤器236。这些过滤器的输出是匹配的服装的经排列的和经分类的列表。在一实施例中，分类包括7个“保持储存斗”238—对每一形状码有一个，和储存斗D 239——“不要显示”，即不适合该消费者的丢弃的服装。在每一评估期间，服装被临时地分配优先码(简档参考号123Dg)。该优先码确定服装在其保持储存斗238中的等级。这对于此处所描述的个人购物进程240最有用，其中该优先码确定以何种顺序向消费者显示匹配的服装。
作为进行匹配评估所需要的规则和步骤的示例，考虑消费者Jane和设计师“智能时尚(为该示例编造的名字)”的贴体连衣裙。表11列出包括Jane的消费者记录的数据，该记录包含她的消费者ID、身体测量、高度码、形状码和简档数据。
表11.Jane的数据
 
数据点参考号 数据点名称 示例值
消费者ID 1303
测量
1Cc 肩围 36.5
2Cc 胸围 32
3Cc 腰围 29
4Cc 上臀围 32
5Cc 臀围 35
6Fc 前/后肩到肩 19
7Fc 前/后胸 17
8Fc 前/后腰 15.5
9Fc 前/后上臀腰部以下4” 17
10Fc 前/后臀腰部以下9”或最宽点 19
11Hc 高度：头顶 64
12Hc 高度：肩 53
13Hc 高度：胸 45.5
14Hc 高度：腰 39
15Hc 高度：上臀 37
16Hc 高度：臀 34
17Hc 高度：膝 17
18Dc 总直裆 28
19Dc 袖窿周长 18
20Dc 内缝 30
21Dc 臂长 20
形状
100Sc 形状码 5
高度
101Hc 高度码 2
简档
1001Dc 肩部容限 1
1002Dc 胸部容限 2
1003Dc 腰部容限 1
1004Dc 臀部容限 4
 
数据点参考号 数据点名称 示例值
1005Dc 颜色调色板 红、黄、褐
1006Dc 期望样式(浪漫、戏剧等) 经典、高雅
1007Dc 期望面料(码) 棉、毛、涤纶、人造纤维、氨纶
1008Dc 我购买的品牌/设计师(码)
1009Dc 我喜欢的品牌/设计师(码)
1010Dc 我发觉很难找到(裤子、套装、连衣裙、裙子、上装)
1011Dc 通常我穿着的样式(娇小、适中、高)
1012Dc 通常我购买的尺寸(码) 10
1013Dc 每件套装我通常花费(码) $400
1014Dc 我(在腰部以下1”，很靠下)穿着我的裤子
1015Dc 我通常在何处购物(码)
1016Dc 我(总是、有时、偶尔)在甩卖时购买
1017Dc 在线购买％
1018Dc 我退货(码)
1019Dc 我每次购物通常花费(码)
1020Dc 我从何地获得新闻(码)
1021Dc 我从何地获得时尚新闻(码)
1022Dc 我最喜欢的网站(列表)
1023Dc 我所属的协会(码)
1024Dc 我的爱好(码)
1025Dc 我是志愿者
1026Dc 我冥想
1027Dc 我喜欢运动(码)
1028Dc 我偏好的音乐(码)
1029Dc 房主(码)
1030Dc 我的座驾(码)
1031Dc 我的孩子(码)
1032Dc 我的家庭收入(码)
表12列出包括该连衣裙的服装记录的数据，该记录包含其服装ID、测量、形状码和简档数据。注意，胸部、腰部和其它容限值(28Dg到35Dg)通过引用贴体连衣裙的服装类型定义表(未示出)中指定的容限范围来计算。这些服装容限指示设计师对于该服装的偏好的合身，它们不应与消费者的偏好容限(1001Dc-1004Dc)相混淆。
表12.连衣裙的服装记录的示例字段
 
数据点参考号 数据点名称 示例值
服装ID G001
测量
1Cg 肩围 37
2Cg 胸围 34
3Cg 腰围 30
4Cg 上臀围 34
5Cg 臀围 39
6Fg 肩到前肩 18
7Fg 前胸 17
8Fg 前腰 15
9Fg 前上臀 17.75
10Fg 前臀 20.5
11Hg 肩到胸高 9.5
12Hg 肩到腰高 16.5
13Hg 肩到上臀高 20.5
14Hg 肩到臀高 25.5
15Hg 肩到下摆高 38.75
16Hg 腰到下摆高
17Hg 前中到下摆高 40
18Hg 后中到下摆高
19Hg 外缝
20Dg 总直裆
21Dg 袖窿周长 20
22Dg 内缝
23Dg 袖长 22.75
24Dg 颈到肩
25Dg 前直裆
26Dg 大腿围
27Dg 脚口周长
28Dg 肩部容限 2
29Dg 胸部容限 2
30Dg 腰部容限 1.25
31Dg 上臀容限 2
32Dg 臀部容限 4
33Dg 服装长度(膝上、齐膝、膝下、小腿中部、及地) 0(齐膝)
34Dg 衣袖容限 3
35Dg 袖窿容限 2
形状
100Sg 形状码 1.5
简档
101Cg 合身(1＝贴身1B，1W，1H；2＝合身2B，2W，2H；3＝宽松3B，3W，3H) 2B，2W
102Dg 服装类型 贴体连衣裙
103Dg 服装类型码 D1
 
数据点参考号 数据点名称 示例值
104Dg 服装描述符 贴体
105Dg 描述 Natasha的，胸省
106Dg 品牌 智能时尚
107Dg 推荐零售价 $375
108Dg 口袋(码) 4个前袋
109Dg 衣领和肩轭(码) 圆形
110Dg 领口(码) 圆领/小圆领
111Dg 系扣(拉链、纽扣、钩、弹性带) 侧拉链
112Dg 衣袖样式(码) 长袖
113Dg 裤腿样式 ～
114Dg 裙子样式 A字裙
115Dg 颜色 巧克力褐色
116Dg 产地(美国、中国、欧洲、印度、其它) 澳大利亚
117Dg 用途(职业、休闲、特殊场合等) 职业装
118Dg 样式(浪漫、戏剧、经典、艺术、基础、优雅、新潮等) 经典
119Dg 面料(码) 72％涤纶、22％粘胶纤维、6％氨纶
120Dg 护理说明书(洗涤、干洗、其它) 手洗不要甩干，或干洗
121Dg 制造商尺寸 1
122Dg 外行码(消费者ID)
123Dg 优先码(由匹配评估临时计算)
匹配评估的第一步是确定该服装的类型。在该示例中，该服装是贴体连衣裙。其类型码(表12，项103Dg)是“D1”。下一步，从数据库服务器138所维护的定义和规则数据库139c中检索贴体连衣裙的服装类型定义表。贴体连衣裙的服装类型定义(未示出，但在格式上与表5相似)指定测量过滤器使用哪些测量、容限和计算顺序。
填充数据结构的、包含表12中示出的服装数据的数据可全部或部分地由服装厂商来提供。例如，服装厂商可以在被上传来填充服装记录的可上传的文件中提供尺寸、高度码、体形等。厂商模块可被包括来向厂商提供用于提供该数据的接口。
在某些变型中，服装记录整体或部分地从服装描述中生成。这将允许例如服装的文本和其它描述的自动化处理，这些文本和描述可能来自描述厂商的服装和套装的该厂商的web资源。一个示例可以是用于驱动web购物系统的网页的集合或数据库。在某些实施例中，形状码甚至可以从描述中来确定，如通过根据试探法来处理描述服装的文本以到达临时占位符“估计”形状码(直到时尚查看者查看该分配)或最终形状码来驱动使用，如在个人商店应用中。
测量过滤器
如图6所示，测量过滤器232将服装的测量与消费者的测量进行比较。该测量过滤器可以包括4组比较：周长比较、前部比较、高度比较和长度或其它设计参数比较。取决于服装类型，可以进行更少的比较。例如，裤子将不需要衣袖比较。
周长比较
对于所比较的每一周长，测量过滤器232确定消费者的身体部分在身体上是否可以适合到该服装的部分中。如在以下肩周长公式中所示，周长比较计算服装的周长号Cg减去对应的消费者的周长号Cc：
x＝1Cg-1Cc
如果结果x在0和服装的对应的容限之间，包括0和容限，则测量过滤器前进至下一比较。例如，表12的28Dg表示肩部比较，且如果(0<＝x<＝28Dg)，则测量过滤器将前进至下一数据点，否则测量过滤器将当前服装丢弃到储存斗D239中并继而访问下一件服装，如果有的话。
在当前示例中，Jane和该连衣裙的周长数据点1C到5C以如下顺序来比较：胸围(2C)、腰围(3C)、臀围(5C)、肩围(1C)以及最后上臀围(4C)。这些计算的流程图700在图7中示出。
参考图7和表11和12中的数据，该连衣裙具有34的胸围(2Cg)而Jane的胸围是32(2Cc)。在步骤702，周长方程导致34-32＝2，并且随后在步骤704，因为2大于0且小于或等于该连衣裙的胸部容限(29Dg)(在这一情况下其为2)，所以认为找到了匹配。测量过滤器232处理下一数据点—腰围(3C)。在步骤706和708，使用周长方程，在步骤708找到匹配，因为30-29＝1且0<＝1<＝1.25。
测量过滤器232处理下一数据点—臀围(5C)。在步骤710和712，使用周长方程，在步骤712找到匹配，因为39-35＝4且0<＝4<＝4。
测量过滤器232处理下一数据点—肩围(1C)。在步骤714和716，同样在步骤716找到匹配，因为37-36.5＝.5且0<＝.5<＝2。
测量过滤器232处理下一数据点—上臀围(4C)。在步骤718和720，在步骤720找到匹配，因为34-32＝2且0<＝2<＝2。
如果以上比较的任一个不匹配，则丢弃该服装(步骤722)，并在下一件服装上开始匹配评估，如果有的话。因为该连衣裙在所有关键周长上都适合Jane，所以测量过滤器232继而计算前部比较。
前部比较
在一实施例中，测量过滤器232比较服装和消费者的前部数据点6F到10F。前部比较计算服装前部(号Fg)减去消费者前部(号Fc)。该公式用于比较前肩：
x＝6Fg-6Fc
如果(0<＝x<＝28Dg*(6Fc/1Cc))，其中x是上述结果，28Dg是对应的容限(再次从28D到32D)，6Fc是消费者前部号Fg，且1Cc是对应的消费者周长号Cc(1Cc到5Cc)，则该服装通过且测量过滤器232前进至下一数据点。否则，测量过滤器232将当前服装丢弃到储存斗D并继而访问下一服装，如果有的话。这些计算的流程图800在图8中示出。
参考图8和表11和12中的数据，该连衣裙具有19的前肩围(6Fg)而Jane的前肩围(6Fc)是18。在步骤802，计算服装的前肩和消费者的前肩的差：
19-18＝1
在步骤804，1大于0且小于或等于连衣裙的肩容限(28Dg)乘以Jane的前肩(6Fc)除以Jane的肩围(1Cc)：
0<＝1<＝2*(19/36.5)
所以在步骤804找到了匹配。
测量过滤器232继而处理下一数据点——前胸(7F)。在步骤806和808，计算服装的前胸和消费者的前胸的差并评估容限。应用方程，在步骤808找到匹配，因为17-17＝0且0<＝0<＝2*(17/32)。
测量过滤器232继而处理下一数据点——前腰(8F)。在步骤810和812，计算服装的前腰和消费者的前腰的差并评估容限。应用方程，在步骤812找到匹配，因为15.5-15＝0.5且0<＝.5<＝1.25*(16/29)。
测量过滤器232继而处理下一数据点——前上臀(9F)。在步骤814和816，计算服装的前上臀和消费者的前上臀的差并评估容限。例如，应用上述方程，在步骤816找到匹配，因为17.75-17＝.75且0<＝.75<＝2*(17/32)。
测量过滤器232继而处理下一数据点——“前臀(10F)”。在步骤818和820，计算服装的前臀和消费者的前臀的差并评估容限。例如，应用上述方程，在步骤820找到匹配，因为20.5-19＝0.5且0<＝.5<＝4*(19/35)。
如果以上比较的任一个不匹配，则丢弃该服装(步骤822)，并在下一件服装上开始匹配评估，如果有的话。因为该连衣裙在所有关键前部比较上都适合Jane，所以测量过滤器232继而计算高度比较。
高度比较
在一实施例中，测量过滤器232计算高度并确保任何差都大于0。测量过滤器232计算消费者肩高(12Hc)减去服装肩到下摆高度(15Hc)，这可以在以下方程中表达：
x＝12Hc-15Hg
如果(0<＝x<＝17Hc+33Dg)，其中x是上述结果，17Hc是消费者膝高且33Dg是期望服装长度，则测量过滤器232处理下一数据点。否则，测量过滤器232将当前服装丢弃到储存斗D并继而访问下一件服装，如果有的话。这些计算的流程图900在图9中示出。
参考图9和表11和12中的数据，Jane的肩高(12Hc)是53，而该连衣裙的肩到下摆(15Hg)是38.75。在步骤902，计算Jane的肩高和连衣裙的肩到下摆的差：
53-38.75＝14.5
在步骤904，高度方程评估该差。例如，在Jane的膝高是17且该连衣裙的期望长度是0时，
0<＝145<＝17+0
在步骤904找到匹配，且测量过滤器232可以前进至肩到腰高度比较(12H)。
在一实施例中，在步骤906，测量过滤器232使用以下方程计算消费者肩高(12Hc)和消费者腰高(14HC)之间的差：
x＝12Hc-14Hc
如果在步骤908，(0<＝x<＝12Hg)，其中12Hg是服装肩到腰高(12Hg)，则测量过滤器232处理下一数据点。否则，测量过滤器232将当前服装丢弃(步骤922)并继而访问下一件服装，如果有的话。在比较Jane和该连衣裙的肩到腰高时，在步骤908找到匹配，因为53-39＝14且0<＝14<＝16.5。测量过滤器232可以继而在步骤910处理衣袖比较。
衣袖比较
在步骤910，如果测量过滤器232确定消费者袖窿周长(19Dc)小于或等于服装袖窿周长(21Dg)，则测量过滤器232前进至下一数据点。否则，测量过滤器232将当前服装丢弃(步骤922)并继而访问下一件服装，如果有的话。
参考表11和12中的数据，Jane的袖窿周长是18，而该连衣裙的是20。在步骤910，找到匹配，因为18<＝20。
测量过滤器232现在前进至袖长(23Dg)。在步骤912，如果服装袖长(23Dg)减去服装袖容限(34Dg)再减去消费者臂长(21Dc)小于或等于0，则匹配评估230前进至简档过滤器234，如下所述。否则，测量过滤器232将当前服装丢弃(步骤922)并继而访问下一件服装，如果有的话。在该示例中，在Jane的手臂和该连衣裙的袖长之间找到匹配，因为(22.75-3-20)<＝0。匹配评估进程230可以前进至简档过滤器234。
简档过滤器
服装的优先码(123Dg)等于0。然而，在匹配评估进程230期间，出于排列目的，可以临时地给予该优先码一数值。如果服装在任何简档过滤器比较中失败，则通过在其优先码上加一数字来作为处罚。该优先码确定在消费者的个性化在线商店中向她推荐和显示服装的顺序(除非其它排序覆盖，如通过还将该消费者的所有合适的服装组织到各个类别中)。服装的优先码越高，它对该消费者而言就越不合适，且它就越后地显示给用户。服装的优先码越低，它越可能被显示。具有优先码“1”的服装将在具有优先码“5”的服装之前被推荐并出现。为简便起见，在该示例中，在任何简档比较失败时，向优先码加“1”。注意，该处罚的值对特定比较可以是可变的并且可被加权。例如，未能匹配消费者的颜色偏好可以对服装处罚3，而未能匹配消费者的面料偏好则可以只处罚2。
在一实施例中，每一消费者简档数据点都可以分配一个次级值，称之为“重要性值”，以指示其对消费者的相对重要性。重要性值可被用来修改对应的处罚值，取决于服装的该特定方面对消费者如何重要而使该值更高或更低。例如，Jane可能感觉服装的面料比其颜色更重要。如果是这样，则Jane可以给面料重要性值2而给颜色重要性值1。通过使用这些重要性值来修改先前的示例，显而易见，服装的颜色处罚还是3(3*1＝3)，而其面料处罚从2跳到4(2*2＝4)。为简便和清楚起见，在以下示例中，所有消费者的简档数据被认为是同等重要的，不分配重要性值且不计算处罚值的修改。
期望合身比较
简档过滤器234比较消费者对某些周长的期望合身。即，可以使用消费者的期望容限代替服装的容限，来重新运行测量过滤器的先前周长比较。例如，毛衣可被设计来宽松地跨胸部合身，但消费者偏好在其胸部贴身合身。在这种情况下，简档过滤器将使用贴身容限值来重新运行胸围比较。则，如果该毛衣在消费者的胸部不贴身地合身，则增加其优先码，从而处罚该毛衣但不完全丢弃它，因为它仍然适合该消费者，虽然比她偏好的更宽松。因此，如果消费者在特定测量点的期望容限小于服装的容限，则简档过滤器234运行该周长计算的经修改的版本，用消费者的容限取代服装的容限。这些期望合身比较的流程图1000在图10中示出。
在步骤1002，如果消费者肩部容限(1001Dc)小于服装肩部容限(28Dg)，则在步骤1004，通过用消费者的肩部容限取代服装的肩部容限来重新运行肩围计算。如果在步骤1006，该服装使重新计算失败，则优先码加1(步骤1008)，并执行下一比较。因此，先前给出的测量过滤器的肩围比较为：
x＝1Cg-1Cc
如果(0<＝x<＝28Dg)，则前进至下一比较，否则丢弃服装，现在变为：
x＝1Cg-1Cc
如果非(0<＝x<＝1001Dc)，则优先码加1。前进至下一比较。
参考图10和表11和12中的数据，在当前示例中，使用了Jane的肩部、胸部、腰部和臀部容限(1001Dc到1004Dc)。Jane偏好在她的肩部贴身合身；她期望肩部容限只有1。这小于在先前的肩围比较中使用的服装的肩部容限2。所以，简档过滤器234用Jane的值来替代，并重新计算肩围：
37-36.5＝.5
0<＝.5<＝1
结果为真。既已通过重新计算，则该连衣裙不被处罚，且其优先码保持完美的0。
在步骤1010到1022，Jane的胸部、腰部和臀部容限(1002Dc-1004DC)都不小于对应的服装容限(29Dg、30Dg和32Dg)，所以不必重新计算这些周长。然而，如果它们被重新计算，则对于每次重新计算失败，优先码都将加“1”。
在该示例中，该连衣裙通过肩围重新计算，并且不需要重新计算进一步的期望合身比较。因此，匹配评估进程230前进至其它简档比较，而该连衣裙的优先码仍然等于0。
简档比较
简档比较计算的流程图1100在图11中示出。匹配评估进程230如下比较这4个消费者和服装数据点。在步骤1102，第一数据点是服装颜色(115Dg)是否包含在消费者的颜色调色板(1005Dc)中的值的数组中。在步骤1106，下一数据点是服装样式(118Dg)是否包含在消费者的期望样式(1006Dc)中的值的数组中。在步骤1108，下一数据点是服装面料(119Dg)是否包含在消费者的期望面料(1007Dc)中的值的数组中。在步骤1110，下一数据点是服装零售价格(107Dg)是否小于或等于消费者的“我通常花费”(1013Dg)。如果这些的所有都匹配，则该服装是一个匹配，且其优先码不改变。否则，匹配评估进程230前进至步骤1104，并在每次比较失败时都将该服装的优先码加1。在其它变型中，分配给每一比较的权重可以是与1不同的，和/或随各个比较而变化。
参考表11和12中的数据，该连衣裙匹配Jane的颜色、样式、面料和价格偏好的所有。匹配评估进程230前进至尺寸比较1112，优先码仍为0。
在步骤1112，匹配评估进程230将服装的制造商尺寸(121Dg)与消费者的通常尺寸(1012Dc)进行比较。这是取决于服装类型的尺寸值的数组。如上所述，众所周知，制造商的尺寸随各制造商而变化，且甚至在内部也不一致。制造商通常具有其自身的专有尺寸方案，例如“A”对“10”。所以，采用独立的尺寸查找表(此处未示出)来标准化该服装的制造商尺寸(121D)，以供在尺寸比较时使用。参考表11和12中的示例数据，该服装的制造商尺寸(121Dg)是1。尺寸查找表指示“智能时尚”尺寸1连衣裙对应于尺寸8。在步骤1112，匹配评估进程230从消费者的通常尺寸中减去该服装的标准化制造商尺寸。如果在步骤1114，该差大于加减4的尺寸容限范围，则匹配评估进程230将优先码加1。标准1112和1114可以由以下方程来表达：((1012Dc-121Dg)>±4)。在该示例中，Jane的连衣裙尺寸是10且该连衣裙的标准化制造商尺寸是8。换言之，((10-8)>±4)为假。所以，该连衣裙仍然是完美的匹配且其优先码为0而未改变。
时尚适合性比较
如上所述，时尚规则和容限在时尚适合性表中定义，该表存储在数据库服务器138所维护的定义和规则数据库139c中。在一实施例中，在时尚适合性比较期间，采用多个这种表。如其它简档过滤器比较一样，在服装使任何时尚适合性比较失败时，其优先码增加。
时尚适合性比较计算的流程图1200在图12中示出。在实践中，可以应用多个时尚规则。但对于当前示例，将进行两个时尚适合性比较：高度码对衬衣样式和形状码对领口样式。匹配评估进程230如下比较两个消费者和服装数据点。在步骤1202，如果服装的裙子样式(114Dg)包含在消费者的高度码的合适的值的数组中(例如，如在表6a中列出的)。则，在步骤1206，如果服装领口样式(110Dg)包含在消费者的形状码的合适的值的数组中(例如，如在表7a中列出的)，3)则该服装是一个匹配，且其优先码不改变。否则，匹配评估进程230前进至步骤1204，并在每次时尚适合性比较失败时都将该服装的优先码加1。
参考表11和12中的数据，Jane的高度码(101Hc)是2。服装的裙子样式(114Dg)是“A字裙”，或裙子样式码1。采用高度码/裙子码适合性表(表6a)，A字裙适合具有高度码2的消费者。此外，Jane的形状码(100Sc)是5。服装的领口样式(110Dg)是“圆领/小圆领”。采用形状码/领口样式适合性表(表7a)，圆领领口样式适合具有形状码5的消费者。
因此，该连衣裙通过这些时尚适合性比较，其优先码仍然等于0。
形状码过滤器
图14示出形成匹配评估进程230的最终输出的保持储存斗238。如图所示，有7个保持储存斗，标记为1到7；在该实施例中对一个形状码有一个储存斗。在其它实施例中，可以存在更多或更少储存斗。在一具体实施例中，有关于形状和高度组合的42个储存斗。
图13示出形状码过滤器236。基于服装的形状码(100Sg)，该形状码过滤器将该服装(由其ID表示)及其优先码插入到如图14所示的对应于其形状码的一个或多个存储斗中。例如，服装的形状码可以是数字的数组，例如3，5，7。在这种情况下，该服装将被置于储存斗3，5和7中。该服装按其优先码的升序而被插入到储存斗中。该服装因而按形状码隔离开，并从最合适的到最不合适的来排序。共享消费者的形状码且具有优先码0的服装被认为是“最佳匹配”。匹配评估进程230随后前进至下一件服装的匹配评估，如果有的话。否则，匹配评估进程结束，输出是在各种程度上与该消费者相匹配的那些服装的经评分的、经排列的、经分类的和经过滤的列表。该列表可由个性化购物进程240用于向消费者显示匹配的服装的目的。此外，它可被存储为由数据库服务器138所维护的表，其以消费者数据库139a中的消费者的记录作为键。
参考图13和表11和12中的数据，在当前示例中，该连衣裙的形状码是“1，5”。所以，其将被插入到保持储存斗1和5中。且其将被插入到每一储存斗的最顶部，因为其优先码等于0。在Jane的个性化商店中，该连衣裙可以作为最佳匹配来向她推荐，因为该连衣裙共享Jane的形状码5并具有优先码0。
套装
在某些实施例中，多件服装可被组合为套装。例如，一件套装可以包括三件服装：贴体夹克、直筒上装和贴体裤子。出于服装购物系统100的目的，套装可被认为是服装。如此，套装在服装数据库139b中具有其自己的记录。熟悉本领域现有技术的人员将理解，套装的记录可以包含其组成服装的记录的指针。根据套装分类进程，通过组合其组成服装的形状码来向套装分配其自己的形状码。因此，套装还可以被包括在如上所述的匹配评估中。在个性化购物进程期间，可以向消费者呈现单个的服装和套装。
个性化购物进程
个性化购物进程240向消费者呈现她的个人在线购物商店，其中她可以浏览和购买推荐的服装，她可以相信这些服装将合身并迎合她的身体且符合她的服装偏好。
个人商店
在一实施例中，向消费者呈现个人商店，其向该消费者示出匹配该消费者的测量、体形、高度码、个人偏好和将如时尚适合性规则所确定地适合她并使她满意的时尚样式的服装、套装和补充饰物。只有合身并使该消费者满意的那些服装、套装和补充饰物才被显示在她的个人商店中。这些项目可以用多种方式来显示，例如，按个人时尚偏好、或价格、或颜色、或季节性趋势等来排列。且其能以匹配评估结果所允许的任何组合来显示。在另一实施例中，消费者使用零售商店中的自助服务终端，其中该选择表示在当时在当地商品目录中可用的是什么，且该消费者可以打印出来，并使用推荐/个人选择来购物。
消费者的个人在线商店是通过服装购物系统100的消费者模块110来访问的。例如，Jane可以通过在其家庭PC上使用web浏览器来在其在线商店中购物。如熟悉本领域的人员可以理解的，在线商店利用典型的和必要的电子商务组件，如网页生成器、订单处理、跟踪、发货、开账单、电子邮件、安全性等(此处未示出)。另外，个人商店可以作为服务器系统所提供的独立网站，或作为另一网站内的分部来实现，或作为web服务来实现，或在浏览器环境之外的独立应用程序中(例如，“窗口小部件”或“小配件”)实现，或以上述某一组合来实现。
在一实施例中，多件服装和套装的匹配评估230的结果可以使用图15所示的图形用户界面(GUI)1500显示给消费者。界面1500允许该消费者快速地查看和过滤匹配评估查询的结果。基于上述匹配评估保持储存斗238的内容，服装可以显示在服装区域1520。在一实施例中，分配给每一服装的优先码可被用来确定其显示顺序。例如，具有优先码0的那些最佳匹配服装可以首先显示。
消费者可以通过选择页面控件1560来“翻阅”服装。服装可以用图片、描述性文本、定购信息、购物手推车按钮等来显示。匹配评估的结果还可以用电子邮件传输到该消费者，经由蜂窝电话、PDA来传递，以个性化打印目录的形式来物理地邮寄，或其它投递方法来传递。
消费者可能希望考虑稍不完美地匹配她的服装。如果是这样，则具有大于0的优先码的那些服装随后可以根据优先码以其适合性的顺序来显示。在某些实施例中，服装的优先码可以由界面作为代码或图标来显示，以向该消费者指示该服装有多么适合她。消费者还可以浏览不同体形的服装。形状控件1510是示出该实施例的7个体形的一行图标/文本。点击体形图标选择该形状，且页面1512的其余部分用匹配该体形的服装来更新。在界面1500第一次显示时，可以自动地选择消费者的体形并在区域1512中显示匹配的服装。
该GUI可以向消费者提供图标、比例、编号行或标准尺的其它图形表示，向消费者指示该服装有多合身以及消费者的测量对于该服装的容限落入哪里，从而允许消费者确定贴身是如何贴身等。当然，GUI应当提供允许消费者购买不在预指定的偏好内的服装的选项。
可以显示附加过滤器控件1570。例如，服装类型(102Dg)过滤器列出各种类型的匹配的服装，如“连衣裙”。品牌(106Dg)过滤器列出品牌和设计师，如“智能时尚”。样式(118Dg)过滤器列出服装样式，如“浪漫”。以此方式，对于服装简档数据点的任何或所有，如颜色(115Dg)、面料(119Dg)、袖样式(112Dg)等，都可以显示过滤器。例如，在用户选择诸如“夹克”等过滤器选项时，界面1500将示出为夹克的所有匹配的服装。
在其它实施例中，如熟悉本领域的人员将理解的，使用“复选框”选择界面进行多个和不连续的选择。例如，Jane可以点击裙子、裤子、品牌A、浪漫装和艺术装。服装区域1520随后可以用满足所有这些选择的过滤器选项的服装来更新。因此，个人在线商店可以用多种有用的方式来取得、分类并显示匹配的服装。并且因此，消费者可以购买一件或多件服装，同时相信这些服装可能合身并使她满意。实际上，该消费者可以用一个或多个点击来购买具有多个组成部分的整套套装。
个人商店可以与朋友和家人共享，向他们指示合身并使人满意的经过滤的服装，而不需要提供具有合身信息、尺寸信息、偏好等的其它那些。
个人购物商场
除向消费者提供个性化商店之外，上述系统的元素可被扩展来覆盖个人购物商场，其中如上进行过滤，但是该过滤是跨多个在线零售店进行的。作为该系统的一部分的特定零售店将取决于多个准则，且匹配系统的运营商可以提供访问以换取佣金，以及向消费者追加销售(upselling)、交叉营销(cross-marketing)和提供其它有用的特征。对加入该个人购物商场并提供虚拟店面的那些零售商而言，一个优点是降低了退货率。通过适当地安排该个人购物商场，每一零售店可以呈现其自身的品牌，并可以作为将产品直接发向消费者的发货人。
尽管参考各示例性实施例描述了本发明，但本领域技术人员将认识到，多个修改是可能的。例如，此处描述的进程可以使用硬件组件、软件组件和/或其任何组合来实现。因此，虽然本发明是参考各示例性实施例描述的，但可以理解，本发明旨在覆盖所附权利要求书的范围内的所有修改和等效方案。

Claims (22)

1.一种使用计算机向消费者呈现服装的计算机实现的方法，所述方法包括：
读取服装数据库，其中所述服装数据库包括所述服装数据库中的记录所表示的至少某些服装的参数，所述参数包括至少一个服装类型；
读取表示多个服装类型的数据，对于所述多个服装类型的每一类型，所述数据包括所述服装类型的一组容限范围；
从所述消费者或从所述消费者导出的源来获得消费者测量；
在所述服装数据库中获得服装的服装测量；
将消费者测量与服装测量进行比较；
基于服装测量、消费者测量和每一服装的基于其服装类型的所述一组容限范围，对来自所述服装数据库的服装进行评分；以及
向所述消费者呈现来自所述服装数据库的服装的、至少大致根据服装分数排序的、计算机生成的经过滤的列表。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，评分考虑基于消费者输入所确定的消费者偏好。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，服装类型是通过来自时尚专家的输入来确定的。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述一组容限范围是通过来自时尚专家的输入来确定的。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述一组容限范围对于所有服装类型是相同的。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括过滤所显示的服装的列表，以排除具有低于预定阈值分数的分数的至少某些服装。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述预定阈值分数是基于消费者偏好输入来确定的。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，服装记录可以表示包括多件衣服和/或饰物组成部分的套装。
9.一种使用计算机向个别消费者呈现服装的经过滤的列表的计算机实现的方法，所述方法包括：
读取服装数据库，其中所述服装数据库包括所述服装数据库中的记录所表示的至少某些服装的参数，所述参数包括至少一个服装类型；
读取表示多个服装类型的数据，对于所述多个服装类型的每一类型，所述数据包括所述服装类型的一组容限范围；
从所述消费者或从所述消费者导出的源来获得消费者测量；
在所述服装数据库中获得服装的服装测量；
基于什么合身的判定和什么使人满意的判定，来为所述个别消费者过滤服装，其中什么合身是通过匹配消费者测量、服装测量和所述服装的那些服装的服装类型的容限来确定的，且什么使人满意是通过应用预定义的时尚规则来确定的，其中至少一个时尚规则包含时尚专业知识并考虑所存储的分配给所述服装的属性；以及
向所述消费者呈现来自所述服装数据库的服装的计算机生成的经过滤的列表。
10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，还包括：
接受定购信息的消费者输入；以及
电子地发起购买交易，其中所述消费者购买定购的服装。
11.如权利要求9所述的方法，其特征在于，什么使人满意的判定还考虑用户提供的测量和体形。
12.如权利要求9所述的方法，其特征在于，什么使人满意的判定还考虑用户提供的消费者偏好。
13.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述预定义的时尚规则表示计算机可读表达式，所述表达式表示用户提供的测量、体形、用户提供的消费者偏好、服装类型、服装样式、可用服装选项和/或可用服装尺寸的一个或多个之间的关系。
14.一种使用计算机向个别消费者呈现服装的经过滤的列表的计算机实现的方法，所述方法包括：
从所述消费者获得测量；
基于所述测量，将所述消费者与身体类别进行关联；
读取服装数据库，其中所述数据库包括至少某些服装的身体类别；以及
向所述消费者呈现来自所述数据库的服装的经过滤的列表，其被过滤来排除分类到与所述消费者的身体类别不一致的身体类别中的至少某些服装。
15.如权利要求14所述的方法，其特征在于，还包括：
接受定购信息的消费者输入；以及
电子地发起购买交易，其中所述消费者购买定购的服装。
16.如权利要求14所述的方法，其特征在于，所述经过滤的列表包括按所述消费者测量来过滤，从而提供所出售的在尺寸上与所述消费者测量兼容的服装。
17.如权利要求14所述的方法，其特征在于，服装包括衣服和饰物。
18.如权利要求14所述的方法，其特征在于，所述经过滤的列表好按照所述消费者选择的属性来过滤。
19.如权利要求18所述的方法，其特征在于，所述属性包括所述消费者选择的样式选择和所述消费者选择的个人偏好。
20.如权利要求18所述的方法，其特征在于，所述属性包括服装合身容限、或服装设计师容限、或颜色容限、或服装样式容限、或服装面料容限、或使用容限、或服装产地国家、或服装护理、或服装品牌的至少一个。
21.如权利要求14所述的方法，其特征在于，还包括获得消费者简档细节，所述细节包括至少一个容限值，容限值定义服装测量和消费者测量之间的可接受的差值的范围。
22.如权利要求21所述的方法，其特征在于，所述消费者简档细节包括多个容限值，且所述容限值的至少两个是不同的服装样式所专用的，以便基于不同的容限值来过滤不同的服装样式。
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