随着第五代移动通信技术(5th generation mobile networks简称5G)的成熟,虚拟现实(Virtual Reality,简称VR)技术发展环境得到大幅度改善,VR技术的应用也将更加广泛和成熟,3D试衣作为VR技术在服装营销领域的应用之一,值得关注跟研究。从3D试衣发展现状看,3D试衣呈现形式多样,各具特色,有直接嵌入淘宝中的3D试衣系统,也有独立的3D试衣平台。但是目前3D试衣却鲜为人知,可以看出3D试衣普及率极低。通过已有研究和调查发现,主要原因是3D试衣模特效果不理想。虽然已有的相关研究中提出多种3D试衣模特改进方法,但这些方法都需建立在专业设备、专业人才、专业操作的基础上才能实行,难以让3D试衣在当下环境中快速实现商业化。在VR技术还未真正实现全面应用的情况下,本文从3D模特参数入手,用户体验角度出发,对参数进行优选,提出了一种低成本、易实现的提升用户体验的个性化3D试衣改进方法。首先通过集合论建立本文研究的3D试衣模特的关键参数集。通过文献梳理的方式获取3D试衣的相关参数,构建参数集A,通过问卷调查获取用户认为重要的试衣参数,构建参数集B,通过专家访谈,筛选出非必要参数,构建参数集C,通过集合运算F=A∪B-C,求得本文研究的3D试衣关键参数集F。根据用户体验蜂窝模型和技术接受理论,从易用性的角度将参数分为长度参数、围度参数、整体参数,为后文研究打下基础。其次,结合3D试衣体验实验和问卷调查的方法,得出参数重要程度排序。通过对比平台参数涵盖完整度、进入方式、操作稳定性等方面性能,最后选取“好搭盒子”作为本次的实验平台,组织3D试衣体验者进行实验之后,填写参数重要程度评价量表,对统计结果进行灰色关联分析得出参数排序结果,根据实验结果,得出初步结论。最后根据用户分类和效用阈值,建立3D试衣模特参数的个性化优选模式。用效用函数描述3D试衣模特效果,用三角模糊数方法求解参数的效用系数。将用户按“愿意花费的时间”和“对模特真实度要求的高低”两个维度分为九类,由于两个因素相互影响,最终按用户对效用要求的高低程度的不同,综合成了七类用户。参数按权重由大到小顺序进行逐次添加,分别建立了达到各类用户效用要求的一一对应的参数集,用户建立好模特之后,还可进行满意与否的选择,若不满意,将直接跳入下一级参数,进一步添加参数,最终达成用户满意的参数个性化优选服务模式。