時裝顏色生產訂單預測的AI算法

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此項目透過分析社交媒體，了解用家對時裝顏色的偏好。透過建立一個計算模型，預測不同顏色銷量的模型，以安排生產，減少過剩率。項目收集內地和香港用戶在臉書和微博上以繁體中文、簡體中文及英文發佈的信息。模型有效性將代入實時的數據，包括銷售量、存貨量及價錢等作驗證。項目亦會進行A/B測試，與固有模型比較以檢驗其表現。項目成果為一款可幫助預估生產訂單量的工具。精準預估生產需求量是影響服裝公司盈利的關鍵因素。準確的預估可減少存貨過剩或不足的機會。

技術應用

這個預測模型所採用的數據庫整合了來自面書和微博兩個廣受大中華區用戶歡迎的社交網站貼文，涵蓋中文和英文內容。透過自然語言處理技術，系統能夠辨認出與顏色有關的時裝貼文，系統 也運用了先進的機器學習方法，以提高預測的準確度。

這項目研究流行顏色資訊在社交媒體中的傳播型態，根據時裝品牌、雜誌、設計師和網絡紅人(KOL)的貼文而設計預測公式，計算模型可因應不同用家的市場定位及生產週期等特性和需要而調整。
業界效益

系統利用分析當前大數據和建構機器學習模型的技術提升了憑經驗作決策的傳統方式，具發展潛力，可以按時裝的顏色範圍、款式和合身程度，甚至功能來開創嶄新的在線及離線的零售模式。
獎項
第四十六屆「日內瓦國際發明展」(2018) - 金獎及泰國國家研究評譏會特別獎
ITF相關項目
社交媒體對服裝色彩偏好的影響
ITC項目編號
ITP/034/16TP