随着我国经济的发展,服装产业尤其是网上购衣也取得了迅速发展。线上的B2C模式C2C模式现在更为年轻的消费群体所青睐。现在越来越多的顾客选择在一些购物网站如淘宝,京东等购物,网络购物俨然已经成为了一种大众购物方式。网上有许多服装店铺同时进行线上线下同步销售。这种网络销售方式,无需实体店铺,省去了店铺租赁费用,同时,由于这种网上店铺不局限于地理范围,扩大了客源,因此取得了很快的发展。但就网上购买服装而言,还存在一个问题:消费者在这些网络店铺并不能接触衣服,仅能通过商家在网页上的描述了解服装的款式、材质和颜色,但没有经过试穿,仅仅凭借图片和尺码推荐表很难选到合适的款式和大小。这一问题减少了一定的客流量,制约着服装电子商务的进一步发展。基于以上情况,本课题基于专家系统和层次分析法进行服装智能推荐系统的设计,包括服装款式推荐和服装尺码推荐。本文提出了一种添加索引表的黑板结构,并将其应用在服装款式推荐专家系统中,以产生式规则建立服装搭配专家规则库,通过人机交互获取顾客的个人信息,从服装专家的角度,生成个性化服装款式推荐单,供顾客选择。此外,将层次分析法应用于服装尺码推荐,这一部分着重建立了服装型号递阶层次结构,选择身高、胸围、臂长及肩宽控制参数作为准则层,具体服装供选择的尺码作为方案层,通过对判断矩阵的计算以及层次排序给出最终尺码选择。本文本系统软件开发采用C/S架构,利用Mysql和Java来开发。后台数据库基于mysql,存放顾客和服装信息数据,并用作规则库、事实库、动态数据库来存放服装推荐规则、事实及推理的中间结果等;前台则基于Java语言开发应用软件,实现服装智能推荐系统。本系统节约了网购顾客的购物时间,简化了购物流程,使顾客在购物消费中体验到针对自己的智能化、个性化服务,促进了服装零售业智能化发展,一定程度上消除其对网购失败的顾虑,提升了顾客体验,对服装电子商务的发展具有一定的促进作用。