CN112418986A - 一种高稳定智能量体的算法升级解决方案 - Google Patents

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CN112418986A CN202011306606.XA CN202011306606A CN112418986A CN 112418986 A CN112418986 A CN 112418986A CN 202011306606 A CN202011306606 A CN 202011306606A CN 112418986 A CN112418986 A CN 112418986A
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孙新国
史团委
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Dingzhiyi Shanghai Clothing Technology Co ltd
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    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
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Abstract

本发明公开的属于智能量体技术领域，具体为一种高稳定智能量体的算法升级解决方案，该高稳定智能量体的算法升级解决方案的具体解决步骤如下：S1：月度数据迭代：根据订单量，定期启动模型训练迭代计划；S2：训练模型：从已有的客户满意的订单中，提取满意订单的个人净尺寸，重新训练模型参数，形成新的带版本的尺码表；S3：更新个人画像表：通过新训练的模型，重新计算历史订单的用户的画像表，不改变理想的个人画像表，回填个人画像表，同时保留历史的实际参数，确保可追溯，可评估。在智能量体的场景中，需优先保证算法的稳定性，确保交付的退换货率稳定的前提下，做模型的迭代和升级；本方案采用特定的策略模式，降低业务风险。

Description

一种高稳定智能量体的算法升级解决方案
技术领域
本发明涉及智能量体技术领域，具体为一种高稳定智能量体的算法升级解决方案。
背景技术
人体模型是以人体参数为基础建立的，它可以用来准确描述人体形态特征和力学特征，是研究、分析、设计、试验和评价人机体系非常重要的一种辅助工具。国内外已经有很多研究关于人体模型的建立和应用。按照形式分，人体模型可以分为物理模型和数字仿真模型等。按照用途来分，可以分为设计用的人体模型，工作姿态用的人体模型，分析动作用的人体模型，以及匹配人机界面用的人体模型等。
目前主流的算法迭代的手段，无法保证线上交付的波动率。
发明内容
本发明的目的在于提供一种高稳定智能量体的算法升级解决方案，以解决上述背景技术中提出的目前主流的算法迭代的手段，无法保证线上交付的波动率的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种高稳定智能量体的算法升级解决方案，该高稳定智能量体的算法升级解决方案的具体解决步骤如下：
S1：月度数据迭代：根据订单量，定期启动模型训练迭代计划；
S2：训练模型：从已有的客户满意的订单中，提取满意订单的个人净尺寸，重新训练模型参数，形成新的带版本的尺码表；
S3：更新个人画像表：通过新训练的模型，重新计算历史订单的用户的画像表，不改变理想的个人画像表，回填个人画像表，同时保留历史的实际参数，确保可追溯，可评估；
S4：上线：新模型上线，切一定流量到新模型；
S5：退换货是否低于上线前：根据实际交付的订单满意度，评估是否符合预期；
S6：如果退换货率下降，则全量生效，新模型正式全量使用；
S7：否则，回滚策略。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1)在智能量体的场景中，需优先保证算法的稳定性，确保交付的退换货率稳定的前提下，做模型的迭代和升级；
2)本方案采用特定的策略模式，降低业务风险。
附图说明
图1为本发明的解决方案流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
实施例：
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种高稳定智能量体的算法升级解决方案，该高稳定智能量体的算法升级解决方案的具体解决步骤如下：
S1：月度数据迭代：根据订单量，定期启动模型训练迭代计划，以月作为迭代计划的基本单位，每月进行迭代操作；
S2：训练模型：从已有的客户满意的订单中，提取满意订单的个人净尺寸，重新训练模型参数，形成新的带版本的尺码表，满意订单的个人净尺寸能够较为准确的展现形体，从而使得客户满意，这样选取的方式适用性较强；
S3：更新个人画像表：通过新训练的模型，重新计算历史订单的用户的画像表，不改变理想的个人画像表，回填个人画像表，同时保留历史的实际参数，确保可追溯，可评估，通过更新个人画像表且保留历史的实际参数能够看出数据变化的对象和变化的数值；
S4：上线：新模型上线，切一定流量到新模型，新模型和旧模型同时运用，保证处理速率的同时，能够发现新模型是否存在不足，从而提供改进的空间；
S5：退换货是否低于上线前：根据实际交付的订单满意度，评估是否符合预期；
基于步骤S5中评估是否符合预期的问题，产生下面两个结果：
S6：如果退换货率下降，则全量生效，新模型正式全量使用，完全取代旧模型；
S7：否则，回滚策略，采用旧模型并继续改进新模型。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点,对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明；因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内，不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (1)

1.一种高稳定智能量体的算法升级解决方案，其特征在于：该高稳定智能量体的算法升级解决方案的具体解决步骤如下：
S1：月度数据迭代：根据订单量，定期启动模型训练迭代计划；
S2：训练模型：从已有的客户满意的订单中，提取满意订单的个人净尺寸，重新训练模型参数，形成新的带版本的尺码表；
S3：更新个人画像表：通过新训练的模型，重新计算历史订单的用户的画像表，不改变理想的个人画像表，回填个人画像表，同时保留历史的实际参数，确保可追溯，可评估；
S4：上线：新模型上线，切一定流量到新模型；
S5：退换货是否低于上线前：根据实际交付的订单满意度，评估是否符合预期；
S6：如果退换货率下降，则全量生效，新模型正式全量使用；
S7：否则，回滚策略。
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