需求分析
每日穿搭系统软件需求分析
一、项目背景
- 项目启动原因
随着生活节奏的加快和消费升级,用户对高效、个性化的穿搭建议需求增加。现有市场解决方案存在局限性,无法满足用户基于天气、环境、心情和身形等多维度因素的穿搭需求。本项目旨在开发一个智能穿搭推荐系统,通过融合多维度数据,提供科学化、情感化的穿搭决策支持。 - 行业现状与机遇
现有解决方案局限:
o天气类APP:推荐通用,未考虑个体差异。
o电商推荐系统:依赖历史数据,缺乏场景适配性。
o健康监测设备:数据未与穿搭形成闭环。
技术发展机遇:
o物联网传感器精度提升。
o情感计算技术突破。
o联邦学习框架成熟。
二、用户需求概述
用户角色与需求
1.职场白领
o需求:快速获取符合会议或差旅场景的穿搭建议。
2.过敏体质人群
o需求:规避特定材质,防止皮肤刺激。
3.情绪波动患者
o需求:通过色彩心理学改善情绪状态。
4.健身爱好者
o需求:基于体温恢复速率调整衣物厚度。
共性与差异需求
共性需求:个性化、高效的穿搭建议。
差异需求:基于不同用户群体的特定需求(如职业、体质、情绪等)。
三、功能性需求 - 数据采集模块
功能:收集天气、环境、用户心情、身形等数据。
输入:天气API、可穿戴设备数据、用户输入等。
输出:整合后的多维数据集。 - 智能推荐模块
功能:基于“环境-心理-生理”三维决策模型,提供穿搭建议。
输入:数据采集模块输出的数据集。
输出:穿搭建议列表(款式、颜色、材质等)。 - 用户反馈模块
功能:收集用户对穿搭建议的反馈,优化推荐算法。
输入:用户满意度评价、改进建议等。
输出:优化后的推荐算法模型。 - 虚拟试衣模块(可选)
功能:支持AR虚拟试衣,提升用户体验。
输入:穿搭建议、用户身形数据。
输出:虚拟试衣效果展示。
系统结构图:
用例图如下:

系统结构图如下:




四、非功能性需求
- 性能需求
响应时间:≤2秒。
吞吐量:≥1000个用户请求/秒。
数据存储与读取效率:高效处理大数据量操作。 - 安全需求
用户身份验证:多因素认证。
数据加密:敏感数据加密存储和传输。
访问控制:基于角色的访问权限管理。
安全审计:记录和分析安全事件。 - 易用性需求
界面设计:简洁、美观,符合用户习惯。
操作指南:提供详细操作指南和在线客服支持。
多终端支持:支持电脑端、移动端等多种终端。 - 兼容性需求
浏览器兼容:兼容主流浏览器及其版本。
软件/硬件兼容:与主流可穿戴设备、智能手机等兼容。
五、系统架构需求 - 总体架构设计
采用微服务架构,将系统划分为数据采集服务、智能推荐服务、用户反馈服务等模块,实现高内聚、低耦合。 - 扩展性需求
功能扩展:预留扩展接口,便于后续添加新功能。
性能扩展:支持集群部署和负载均衡,确保系统稳定运行。
业务流程图如下:
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状态机图如下:
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六、数据需求 - 数据实体
用户实体:用户ID、姓名、性别、年龄、身形数据等。
穿搭建议实体:建议ID、服装款式、颜色、材质、适用场景等。
反馈实体:反馈ID、用户ID、建议ID、满意度评价、改进建议等。 - 数据关系
用户与穿搭建议之间为多对多关系。
用户与反馈之间为一对多关系。
E-R图如下:
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数据流图(0层)
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数据流图(1层)
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七、项目进度安排
1.需求调研与分析:收集需求,撰写需求文档。
2.系统设计:进行架构设计、数据库设计、界面设计。
3.开发:编码实现各功能模块,进行代码审查和集成测试。
4.测试:功能测试、性能测试、安全测试、兼容性测试。
5.上线部署:系统安装部署,上线前检查,用户培训。
八、项目风险评估与应对 - 风险识别
技术风险:新技术应用难度大。
需求变更风险:用户需求频繁变更。
人力资源风险:关键人员离职。
外部因素风险:政策法规变化、市场波动。 - 应对策略
技术风险应对:提前技术预研,引入专家支持。
需求变更风险应对:建立严格需求变更流程。
人力资源风险应对:关键岗位备份,加强团队建设。
外部因素风险应对:关注政策法规动态,建立市场监测机制。
曹珅儒 | 14% | 文档编写,项目安排
吴欣然 | 14% | 数据需求、文档编写
夏依旦古丽| 14% | 系统架构需求、用例图
胡尔马勒 | 14%| 非功能性需求
马紫研 | 14% | 业务流程图
杨康 | 14% | 功能性需求、绘制系统结构图
牛鹏辉 | 14% | ER图绘制






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