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题名基于SVM-双加权RkNN模型的汉服月销分类问题
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作者
许小诺
张秋梅
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机构
长春大学数学与统计学院
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出处
《丝绸》
北大核心
2025年第10期21-30,共10页
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基金
吉林省科技厅项目(20220101025JC)
吉林省教育厅项目(JJKH20240736KJ)。
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文摘
汉服作为彰显中华优秀传统文化的服饰之一,在近些年逐渐走进大众视野。本文旨在准确预测汉服销量,为店铺提供数据用于合理经营,共同助力汉服的传承和推广。以淘宝平台的汉服销量为研究对象,建立包含汉服的形制、款式和传统文化等影响汉服销量的指标体系。针对汉服月销的二分类问题,建立SVM-双加权RkNN模型,有效解决支持向量机分离超平面附近点易错分的问题;针对高销汉服的三分类问题,在SVM-双加权RkNN模型的基础上引入两点改进。分类结果表明,本文提出的模型在二分类和三分类问题上的准确率分别达到了0.8830和0.7778,均具有较好的分类效果,可以帮助汉服原创品牌预测汉服月销,合理安排生产存储计划,及时调整营销策略。
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关键词
汉服
销量分类
影响因素
指标体系
SVM
双加权RkNN
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Keywords
Hanfu
sales classification
influencing factors
evaluation index system
SVM
double-weighted RkNN
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分类号
TS941.7
[轻工技术与工程—服装设计与工程]
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