服装设计风格作为一个抽象概念,并没有确切的定义和准确的度量方法。由于人的偏好、心理以及当时的情绪状态等多方面因素的影响,个人对服装款式设计风格的观点都有着自身独特的见解。针对款式风格的抽象性和主观性问题,建立满足用户个性化需求的风格决策推荐系统是必要的。构建个性化风格决策模型是完成整个系统的重要步骤。本文主要解决了个性化服装款式设计风格决策推荐系统中如下问题：1、根据服装学相关资料,服装风格可分为多种类别,由于现有专家的服装风格评价样本数量有限,而支持向量机在解决小样本、非线性等问题都体现了特有优势。本文选取支持向量机建立专家评判分类决策模型,有助于将整个数据库中的服装款式按照专家信息进行分类。通过专家分类模型可为用户推荐符合专家评判的服装。2、服装风格是一个模糊而又难以量化的概念,因此系统通过专家分类模型推荐给用户的服装并不能满足用户的个性化需求。本文采用交互式遗传算法偏好模型满足用户个性化需求,首先系统通过和用户交互获得用户对样本服装的评价信息,同时对服装部件编码,经过遗传算法建立服装风格个性化偏好模型,最终通过该模型为用户推荐可供参考的个性化服装。3、用户评价服装款式设计风格的过程,其实是一种心理决策过程。本文采用多备择决策场理论所建立的决策模型不仅可以体现决策者判断服装风格的心理变化,更能够体现非理性效应对服装风格强弱度判断的影响。决策场理论决策模型,有效地解决小范围内用户对服装风格的心理评判。4、三种决策模型分别解决了系统实现过程中的不同问题,本文结合三种模型,最终设计并实现了个性化服装风格决策推荐系统。