自从工业革命之后，人类社会最大的革命之一莫过于市场经济的出现。想一想服装市场，在工业革命之前，消费者只能自己做衣服或是从一家小的手工裁缝店里买一件，可选择的余地非常小。随着工业革命带来的大规模生产，消费者可以从大量的服装中选择他们喜欢的产品。然而社会的进步使得消费者领导市场已经成为了市场发展的趋势。在未来，消费者可以选定他们所喜爱的商品设计，并将这一信息传给制造商，进而由制造商根据客户所选的设计来为客户生产个性化的商品。

在这个过程中，由于客户对商品的设计并不专业，因此一个高度智能化的辅助选购和设计系统将会帮助客户来选定他们所想要的产品。由设计者接触客户，进而探寻客户的喜好是一种传统的实现方法，但是这种方式费时、费力，而且价格不菲，所以为非专业人士设计的智能化商品导购空间将成为一个有效的探寻用户对不同商品喜爱的平台。随着Internet技术的普及，为这种系统提供了舞台。将这一空间搭建在Web平台上，同时可以为制造商收集和分析客户的信息，与企业的客户关系管理（CRM）系统集成来丰富客户资料，更好地维护、发展客户关系，还可以与企业的企业资源管理计划（ERP）系统和知识管理系统整合，真正实现商业智能。

个性化智能商品导购空间结构框图如图6-2所示。

在这个空间中，前台用户通过注册方式将自己的个人信息传递给后台企业集成系统，在CRM中备份客户信息。随后用户通过选购界面首先表达自己对商品的要求，个性化智能选购系统对用户要求进行处理，从ERP系统的产品数据库中搜寻能够满足其心理需求的商品设计样本，并反馈给用户。在用户选择到几个满意的设计样本后，进入咨询界面，在虚拟专业设计师的帮助下，对样本进行改进。最后在虚拟试衣室中，用户所选购的服装以3D模型的方式展现出来，用户最后审查后点击订购，完成个性化的选购。

图6-2 个性化智能商品导购空间结构框图

在这个空间中，实现了依据用户的感性需求来选购商品的功能，而不是传统意义上的选购。因此，本节工作的重点在于个性化智能选购系统的研究与应用介绍，也就是如何量化用户的感性选购心理，实现用户情感空间到商品特征空间的映射。图6-3所示为个性化智能选购系统结构框图。

图6-3 个性化智能选购系统结构框图(www.daowen.com)

SD—比例共享式的资源调度算法

其基本技术要点有三个方面：

1）广泛地搜集消费者关于某个产品对象所具有的全部的感性要求或评价（用形容词表示的感性语），在此基础上构建感性语数据库；

2）搜集整理关于产品对象在设计上的全部物理特性，并分解成基本的设计要素，然后构建设计数据库；

3）通过调查分析，确定感性语和设计要素之间的关连性并模型化，设计能将两者连接起来的推理机。

上述三项功能必须使用计算机来完成，而且还要运用人工智能的理论和算法，如专家系统技术、人工神经网络、遗传算法等，必要时还可以使用模糊理论。

这里主要叙述以下两方面的工作：第一，提出了结合服装的设计理念与特点，用HSV颜色模型作为特征提取的手段，建立商品特征库；第二，采用IGA来搭建智能推理机，实现用户情感空间到商品特征空间的映射，并对IGA进行了改进，提高了收敛性。同时还尝试将神经元网络技术应用到空间的映射上，探讨了另一种较为有效地建立商品选购人工心理模型的算法。