Abstracts Category : Other

Development of a consumer-oriented intelligent garment recommendation system : Dveloppement dun systme de recommandation de vtements intelligent orient vers les consommateurs

by Junjie Zhang

Maintenant, lachat de vtements sur lInternet est devenu une tendance importante pour les consommateurs du monde entier. Pourtant, dans les diffrents systmes de vente en ligne, il manque systmatiquement de recommandations personnalises, comme celles fournies par les vendeurs dune boutique physique, afin de proposer les produits les mieux adapts des diffrents consommateurs selon leurs morphotypes et leurs attentes motionnelles. Dans cette thse doctorale, nous proposons un systme de recommandation orient vers les consommateurs, qui peut tre utilis, comme un vendeur virtuel, lintrieur dun systme de vente de vtements en ligne. Ce systme a t dvelopp par intgration de connaissance professionnelle des crateurs et des vendeurs et la perception des consommateurs sur les produits. En sappuyant sur la connaissance de vente de vtements, ce systme propose des produits aux consommateurs spcifiques par excuter successivement les trois modules de recommandation suivants, comprenant 1) le Module de Base de Donnes pour les Cas de Succs ; 2) le Module de Prvision du March ; 3) le Module de Recommandation utilisant la Connaissance. De plus, un autre module, appel le Module de Mise Jour de la Connaissance. Cette thse prsente une mthode originale de prvision dun ou plusieurs profils de produits bien adapts un consommateur spcifique. Elle peut aider effectivement les consommateurs effectuer des achats de vtements sur lInternet. En comparant avec les autres mthodes de prvision, la mthode propose est plus robuste et plus interprtable en raison de sa capacit de traitement de lincertitude. Garment purchasing through the Internet has become an important trend for consumers of all parts of the world. However, in various garment e-shopping systems, it systematically lacks personalized recommendations, like sales advisors in classical shops, in order to propose the most relevant products to different consumers according to their body shapes and fashion requirements. In this thesis, we propose a consumer-oriented recommendation system, which can be used inside a garment online shopping system like a virtual sales advisor. This system has been developed by integrating the professional knowledge of designers and shoppers and taking into account consumers perception on products. Following the shopping knowledge on garments, the proposed system recommends garment products to specific consumers by successively executing three modules, namely 1) the Successful Cases Database Module; 2) the Market Forecasting Module; 3) the Knowledge-based Recommendation Module. Also, another module, called the Knowledge Updating Module.This thesis presents an original method for predicting one or several relevant product profiles from a specific consumer profile. It can effectively help consumers to choose garments from the Internet. Compared with other prediction methods, the proposed method is more robust and interpretable owing to its capacity of treating uncertainty.Advisors/Committee Members: Zeng, Xianyi (thesis director), Koehl, Ludovic (thesis director).