Schema.md 5.2 KB

衣韵智裁UML编写

一、Schema范式设计

AI个性化服务

  • 测试目标

    • 确保AI设计算法能够精准捕捉并理解用户的个性化需求,生成符合其风格偏好、面料选择及场合需求的服装设计方案。
  • 测试方法与步骤

    • 样本选择:
      • 选取不同性别、年龄、职业、风格偏好的用户作为测试样本,确保样本的多样性。
      • 对每个用户进行详细的个人喜好、身材数据、购买历史等信息收集。
    • 需求明确:
      • 与用户进行深度沟通,明确其定制需求,包括风格、面料、尺寸、场合等。
      • 确保用户需求的完整性和准确性。
    • 设计方案生成:
      • 使用AI设计算法根据用户需求生成设计方案。
      • 记录生成方案的时间、风格、面料、尺寸等详细信息。
    • 用户反馈收集:
      • 组织用户对设计方案进行评审,收集其对设计方案的满意度、风格匹配度、面料选择合理性等方面的反馈。
      • 记录用户提出的修改意见和建议。
    • 数据分析与算法优化:
      • 对用户反馈进行数据分析,评估AI设计算法的准确性和用户满意度。
      • 根据用户反馈和数据分析结果对算法进行优化调整,提高设计方案的精准度和用户满意度。
  • 预期结果

    • AI设计算法能够高效、准确地生成符合用户个性化需求的服装设计方案,用户满意度达到较高水平。

1、表设计

用户表(user)

  • objectId: 唯一标识符
  • createdAt: 创建时间
  • name: String (用户姓名)
  • gender: String (性别)
  • age: Number (年龄)
  • occupation: String (职业)
  • stylePreference: String (风格偏好)
  • measurements: Object (身材数据,包含胸围、腰围、臀围等)
  • purchaseHistory: Array (购买历史)

    设计需求表(DesignRequirement)

  • objectId: 唯一标识符

  • createdAt: 创建时间

  • user: Pointer (关联用户)

  • style: String (风格)

  • fabric: String (面料)

  • size: String (尺寸)

  • occasion: String (场合)

  • detailedPreferences: String (详细偏好描述)

    设计提案表(DesignProposal)

  • objectId: 唯一标识符

  • createdAt: 创建时间

  • designRequirement: Pointer (关联设计需求)

  • generatedDesign: String (生成的设计方案描述)

  • designTime: Date (生成方案的时间)

  • style: String (设计风格)

  • fabric: String (设计面料)

  • size: String (设计尺寸)

    用户反馈表(UserFeedback)

  • objectId: 唯一标识符

  • createdAt: 创建时间

  • designProposal: Pointer (关联设计方案)

  • satisfactionLevel: Number (满意度评分)

  • styleMatchRating: Number (风格匹配度评分)

  • fabricReasonabilityRating: Number (面料选择合理性评分)

  • feedbackComments: String (用户反馈意见)

    技术优化表(TechnicalOptimization)

  • objectId: 唯一标识符

  • createdAt: 创建时间

  • userFeedback: Pointer (关联用户反馈)

  • optimizationDetails: String (优化细节)

  • improvementSuggestions: String (改进建议)

2、PlantUML 类图表示

以下是使用PlantUML表示的类图:

@startuml
class User {
    +objectId: String
    +createdAt: Date
    +name: String
    +gender: String
    +age: Number
    +occupation: String
    +stylePreference: String
    +measurements: Object
    +purchaseHistory: Array
}

class DesignRequirement {
    +objectId: String
    +createdAt: Date
    +user: Pointer
    +style: String
    +fabric: String
    +size: String
    +occasion: String
    +detailedPreferences: String
}

class DesignProposal {
    +objectId: String
    +createdAt: Date
    +designRequirement: Pointer
    +generatedDesign: String
    +designTime: Date
    +style: String
    +fabric: String
    +size: String
}

class UserFeedback {
    +objectId: String
    +createdAt: Date
    +designProposal: Pointer
    +satisfactionLevel: Number
    +styleMatchRating: Number
    +fabricReasonabilityRating: Number
    +feedbackComments: String
}

class AlgorithmOptimization {
    +objectId: String
    +createdAt: Date
    +userFeedback: Pointer
    +optimizationDetails: String
    +improvementSuggestions: String
}

User "1" -- "0..*" DesignRequirement : creates
DesignRequirement "1" -- "0..*" DesignProposal : generates
DesignProposal "1" -- "0..*" UserFeedback : receives
UserFeedback "1" -- "0..*" AlgorithmOptimization : leads to
@enduml

3、设计说明

  • 用户(User) 表存储用户的基本信息、身材数据和购买历史,以便进行个性化的服装设计。
  • 设计需求(DesignRequirement) 表记录用户的服装定制需求,包括风格、面料、尺寸和场合等信息。
  • 设计提案(DesignProposal) 表存储根据用户需求生成的设计方案,包括设计的描述和相关信息。
  • 用户反馈(UserFeedback) 表收集用户对设计方案的反馈,包括满意度和具体的意见。
  • 技术优化(AlgorithmOptimization) 表存储基于用户反馈进行的算法优化和改进建议,以提升设计方案的准确性和用户满意度。