基于深度學習的顏值估計與電商精準營銷

作者：吳安波,葛晨晨,孫林輝,張云,李剛

摘要：近年來,隨著機器學習和人工智能領域的不斷發展,使得人臉顏值估計的研究得到廣泛關注。提出一種基于深度學習的顏值估計框架,利用深度卷積神經網絡(Deep Convolutional Neural Network,DCNN)提取人臉圖像的特征向量,并采用回歸分析計算方法評估人臉顏值,為充分發揮深度卷積神經網絡提取特征的能力,提出了優化后的人臉特征提取損失函數。最后,利用該顏值估計算法構建消費者顏值與服裝購物偏好相關性模型。結果顯示:消費者顏值與服裝購物偏好存在一定的相關關系,即顏值越高的消費者越喜歡時尚款式和風格的服裝。研究結論為電商企業設計出高度精準營銷策略,輸出個性化產品和服務提供可能。

發文機構：西安科技大學管理學院 西安科技大學能源經濟研究中心 西安交通大學管理學院

關鍵詞：顏值估計深度學習卷積神經網絡精準營銷電商estimation of facial beautydeep learningconvolutional neural networkprecision marketinge-commerce

分類號： TB391[一般工業技術—材料科學與工程]C93