基于LSTM神经网络的女性胸罩推荐方法及系统

本申请提供了一种基于LSTM神经网络的女性胸罩推荐方法及系统，涉及胸罩推荐领域，方法包括：获取女性人体数据，建立数据集；数据预处理；根据统计分析结果，确定影响女性胸部形态的7个特征指标；根据分类结果，得到6种胸型；基于LSTM算法，建立胸部类型判别模型；根据压力测试结果，确定各胸型最优胸衣款式；构建胸罩匹配模型；获取用户胸部尺寸和穿衣喜好信息并输入推荐系统，输出附有推荐尺寸、推荐款式、参考图片的推荐结果。将用户尺寸与穿衣喜好信息输入至推荐系统中，准确推荐市面上已有的胸衣款式和尺寸给对应用户，增强了文胸推荐的适配性和实用性。