New Fashion Products Performance Forecasting: A Survey on Evolutions, Models and Emerging Trends
作者: Andrea Avogaro, Luigi Capogrosso, Andrea Toaiari, Franco Fummi, Marco Cristani
分类: cs.LG, cs.CV
发布日期: 2025-01-17
备注: Accepted at the Springer Nature Computer Science journal
💡 一句话要点
针对新时尚产品性能预测，提出基于学习的策略分类与综述，应对行业可持续发展挑战。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 新时尚产品性能预测 时尚预测 机器学习 多模态学习 综述 可持续发展 PRISMA
📋 核心要点
- 现有时尚产品性能预测方法难以捕捉消费者偏好的动态性和非周期性，文化变革和突发事件也会扰乱预测。
- 该综述提出了一种新的NFPPF学习策略分类法，并考察了增加多模态信息量的方法，旨在提供全面的文献回顾。
- 该研究基于PRISMA方法流程，系统地回顾了文献，并讨论了该领域面临的挑战和未来发展方向。
📝 摘要（中文）
快时尚产业对新款式和快速生产周期的需求导致了严重的环境负担。过度生产、过量浪费和有害化学物质加剧了该行业对环境的负面影响。为了缓解这些问题，迫切需要一种优先考虑可持续性和效率的范式转变。将基于学习的预测分析整合到时尚产业中，为应对环境挑战和推动可持续实践提供了一个重要机会。通过预测时尚趋势和优化生产，品牌可以在快速变化的市场中保持竞争力的同时，减少其生态足迹。然而，预测时尚产品销售额的关键挑战之一是消费者偏好的动态性。时尚是非周期性的，趋势不断演变和复苏。此外，文化变革和意外事件可能会扰乱既定的模式。这个问题也被称为新时尚产品性能预测（NFPPF），并且最近在全球研究领域中越来越受到关注。鉴于其多学科性质，NFPPF领域已从许多不同的角度进行了研究。本篇综合性综述旨在提供最新的概述，重点关注基于学习的NFPPF策略。该综述基于系统评价和Meta分析的首选报告项目（PRISMA）方法流程，从而可以进行系统而完整的文献综述。特别地，我们提出了第一个涵盖NFPPF学习全景的分类法，详细检查了用于增加多模态信息量的不同方法，以及现有的最新数据集。最后，我们讨论了挑战和未来的方向。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决新时尚产品性能预测（NFPPF）问题，即在消费者偏好快速变化和时尚趋势非周期性的背景下，如何准确预测新时尚产品的销售表现。现有方法难以有效应对时尚趋势的动态性和不可预测性，导致预测精度不高，进而造成过度生产和资源浪费。
核心思路：论文的核心思路是通过系统性地回顾和分类现有的基于学习的NFPPF方法，为研究人员提供一个全面的视角，从而促进该领域的发展。通过分析不同方法的优缺点，以及它们如何处理多模态信息，可以更好地理解如何提高预测精度。
技术框架：该综述采用PRISMA方法流程，系统地筛选和分析了相关文献。首先，确定研究范围和关键词；然后，从多个数据库中检索相关文献；接着，根据预定的标准筛选文献，并提取关键信息；最后，对提取的信息进行综合分析和总结，形成对NFPPF领域学习策略的分类。
关键创新：论文的主要创新在于提出了第一个针对NFPPF学习策略的分类法。该分类法涵盖了不同的学习方法，并详细考察了用于增加多模态信息量的方法。这为研究人员提供了一个结构化的框架，可以更好地理解和比较不同的NFPPF方法。
关键设计：该综述的关键设计在于其系统性和全面性。通过采用PRISMA方法流程，确保了文献检索和筛选的客观性和可重复性。此外，对多模态信息处理方法的详细考察，有助于研究人员了解如何利用不同类型的数据来提高预测精度。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文的主要亮点在于对现有基于学习的NFPPF方法进行了全面的综述和分类，并提出了一个针对NFPPF学习策略的分类法。该分类法涵盖了不同的学习方法，并详细考察了用于增加多模态信息量的方法。此外，该综述还总结了现有的数据集，并讨论了该领域面临的挑战和未来发展方向。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于时尚行业的供应链管理、库存优化和产品设计等方面。通过更准确地预测新产品的销售表现，企业可以减少过度生产和浪费，提高资源利用率，并更好地满足消费者需求。此外，该综述还可以为相关领域的研究人员提供参考，促进NFPPF领域的发展。
📄 摘要（原文）
The fast fashion industry's insatiable demand for new styles and rapid production cycles has led to a significant environmental burden. Overproduction, excessive waste, and harmful chemicals have contributed to the negative environmental impact of the industry. To mitigate these issues, a paradigm shift that prioritizes sustainability and efficiency is urgently needed. Integrating learning-based predictive analytics into the fashion industry represents a significant opportunity to address environmental challenges and drive sustainable practices. By forecasting fashion trends and optimizing production, brands can reduce their ecological footprint while remaining competitive in a rapidly changing market. However, one of the key challenges in forecasting fashion sales is the dynamic nature of consumer preferences. Fashion is acyclical, with trends constantly evolving and resurfacing. In addition, cultural changes and unexpected events can disrupt established patterns. This problem is also known as New Fashion Products Performance Forecasting (NFPPF), and it has recently gained more and more interest in the global research landscape. Given its multidisciplinary nature, the field of NFPPF has been approached from many different angles. This comprehensive survey wishes to provide an up-to-date overview that focuses on learning-based NFPPF strategies. The survey is based on the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) methodological flow, allowing for a systematic and complete literature review. In particular, we propose the first taxonomy that covers the learning panorama for NFPPF, examining in detail the different methodologies used to increase the amount of multimodal information, as well as the state-of-the-art available datasets. Finally, we discuss the challenges and future directions.