时装颜色生产订单预测的AI算法

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此项目透过分析社交媒体，了解用家对时装颜色的偏好。透过建立一个计算模型，预测不同颜色销量的模型，以安排生产，减少过剩率。项目收集中国内地和香港用户在脸书和微博上以繁体中文、简体中文及英文发布的信息。模型有效性将代入实时的数据，包括销售量、存货量及价钱等作验证。项目亦会进行A/B测试，与固有模型比较以检验其表现。项目成果为一款可帮助预估生产订单量的工具。精准预估生产需求量是影响服装公司盈利的关键因素。准确的预估可减少存货过剩或不足的机会。

技术应用

这个预测模型所采用的数据库整合了来自面书和微博两个广受大中华区用户欢迎的社交网站贴文，涵盖中文和英文内容。透过自然语言处理技术，系统能够辨认出与颜色有关的时装贴文，系统 也运用了先进的机器学习方法，以提高预测的准确度。

这项目研究流行颜色资讯在社交媒体中的传播型态，根据时装品牌、杂志、设计师和网络红人(KOL)的贴文而设计预测公式，计算模型可因应不同用家的市场定位及生产周期等特性和需要而调整。
业界效益

系统利用分析当前大数据和建构机器学习模型的技术提升了凭经验作决策的传统方式，具发展潜力，可以按时装的颜色范围、款式和合身程度，甚至功能来开创崭新的在线及离线的零售模式。
奖项
第四十六届「日内瓦国际发明展」(2018) - 金奖及泰国国家研究评讥会特别奖
ITF相关项目
社交媒体对服装色彩偏好的影响
ITC项目编号
ITP/034/16TP