互联网的发展使得在线购物成为新常态，并带来了更高品质服务的需求。现有的服装推荐系统基于协同过滤，难以处理海量用户数据，推荐结果缺乏准确性。同样，现有的虚拟试穿技术基于基础图像处理，其试穿效果的拟合度较低。而引入大数据和深度学习技术后，不仅可以高效地处理海量数据，还能实现贴近真实的虚拟试穿。因此，开发结合大数据和深度学习的服装推荐虚拟试穿系统对于满足个性化和高体验感服务需求上具有很高的实用价值。
基于Pytorch和Spark框架，设计并实现了一套服装推荐虚拟试穿系统。该系统在Spark集群上使用ALS推荐算法，能够根据用户评分和服装属性数据，生成个性化的推荐结果存储在MySQL中。通过改进和优化现有的网络模型，设计具有试穿准备器和生成器的新结构模型。在输入经现有模型处理的密集姿态图和服装面罩图后，生成服装试穿视频。使用Django开发前后端，设计用户界面，通过socket与推荐模块和试穿模块进行数据传输，实现服装推荐和虚拟试穿功能。
系统测试结果表明，该系统在生成个性化推荐和虚拟试穿视频上，表现出了极高的准确度和拟合度。不仅能提供用户喜爱的服装信息，还能提前预览穿着效果，极大地提升了用户的购物体验。