基于CiteSpace的国内服装设计领域知识图谱及其可视化研究

李细珍 孙志芹

摘要： 文章基于传统的文献计量法与CiteSpace可视化软件，对CNKI数据库有关服装设计研究领域的核心文献进行分析，以呈现服装设计领域目前的研究现状、热点和未来的研究趋势。结果表明：中国服装设计领域尚有较大研究空间，需要广大专家学者进行跨单位、跨区域、跨学科的科学合作;中国服装设计研究主要分为15大模块，可以归结为5个主导性研究领域，分别为服装设计基础研究、服装类别设计、服装教改、服饰文化、科技与时尚，这几个研究领域同时也是近28年来服装设计的研究热点;随着科技发展的持续演进，未来将会出现“科技与时尚”相融合的研究热潮。

关键词： 服装设计;CiteSpace;知识图谱;可视化;研究现状;趋势

中图分类号： TS941.2   文献标志码： A   文章编号： 1001

Abstract： To present the current research status， hot spots and future tendency in the field of fashion design， the core literatures about fashion design in CNKI database were analyzed by combining the traditional bibliometric method and CiteSpace software. The results are listed as follows. Firstly， there is still a vast space in the field of fashion design in China， which requires deeper cooperation among experts in different units， regions and disciplines. Secondly， the research on fashion design in China is mainly divided into 15 modules， which can be summarized into 5 leading research fields， including basic research on fashion design， category design of fashion， educational reform about fashion， clothing culture， technology and fashion. Those leading fields are also the hotspots of fashion design in the recent 28 years. Thirdly， with the continuous development of science and technology， there will be a research boom on "technology and fashion" in the future.

Key words： fashion design; CiteSpace; knowledge map; visualization; research status; tendency

中国服饰设计历史悠久，素来就有“衣冠王国”的美称。中式平面裁剪，宽袍大袖式样的服装历经几千年一直沿用至民国时期，而现代服装设计的概念从严格意义上来讲是在中华人民共和国成立后，尤其是改革开放以来，从西方引进的。现代服装设计需要对人体着装状态进行思考，然后运用现代化的技术手段，创造出符合现代人审美和实用需求的服装，其兼具艺术性与实用性，涉及的领域比较广泛，是一门包含美学、心理学、经济学、社会学、人体工程学等诸多领域的综合性艺术。

目前中国服装设计正处于设计作品层出不穷与服装设计人才供需不平衡的新阶段，也是服装设计理论逐渐成熟和服装设计教育砥砺前行的新时期。与此同时，中国服装设计当前也面临着新的机遇与挑战。然而，当前国内学者对服装设计研究领域总体把握不足，对服装设计研究现状、发展趋势研究较少。在知识图谱研究领域方面，最初多用于图书情报学领域，而后被引入教育学、管理学、社会学等学科领域。如胡玥等[1]利用CiteSpace可視化软件对国内有关“翻转课堂”的文献进行多层次研究，通过发文量、关键词共现、作者合作、关键词时区图等分析，总结出了当前翻转课堂的研究热点与趋势，提出了翻转课堂存在的问题与挑战。魏娜等[2]也通过CiteSpace软件，对WOS数据库近二十年来公共空间领域的文献进行了关键词共现和聚类分析、文献共被引分析、科研合作网络分析，总结出了该领域的研究热点与研究转向。笔者查阅大量文献，发现利用CiteSpace软件作与服装相关的研究较少。刘秀玲等[3]将CiteSpace软件应用到纺织行业，从实证角度对纺织行业的研究热点和发展趋势进行了分析。黎焰等[4]从服装总体学科角度出发，运用CiteSpace软件分析了中国服装学科的研究热点与前沿。而目前针对服装设计领域的知识图谱与可视化研究尚未发现。因此笔者借鉴这些文献研究方法，将可视化软件运用到服装设计行业，试图跳出传统的、带有浓烈主观性的文献分析方法，将传统文献分析法与信息可视化软件CiteSpace相结合，以弄清中国服装设计研究领域的发展历程与现状，总结出服装设计领域的研究热点与趋势，这将有助于进一步推动中国服装设计事业的发展。

1 研究方法与数据

1.1 研究方法

本文的数据处理采用的是由美国德雷塞尔大学，国际著名的信息可视化专家陈超美教授开发的CiteSpace V信息可视化软件。该软件是在JAVA应用程序基础上开发的，能够对科学文献进行可视化分析，跟踪领域的研究热点，探测领域的研究趋势[5]。其突出特征就是能够把一个知识领域浩瀚如烟的文献数据，以一种多元、分时、动态的可视化语言，通过巧妙的空间布局，将该领域的演进历程集中展现在一幅引文网络的知识图谱上[6]。该软件的关键词共现与聚类分析、合作网络分析、时区视图等功能，有利于探究专业领域的知识演进，发现研究热点与前沿。因此，笔者将此软件的重点分析功能与文章的重点研究内容结合起来，首先对服装设计研究领域年发文量、来源期刊、文献被引量等进行数据挖掘和文献计量分析，然后利用CiteSpace软件的关键词共现、作者合作、合作机构三大分析模块，对服装设计领域的研究现状、发展历程、热点主题及演进趋势等进行分析，希望能为广大服装设计领域研究者提供参考。

1.2 数据采集

本文以服装设计为研究内容，以中国知网CNKI数据库为数据来源，检索式样是“主题=服装设计OR=服饰设计OR主题=时装设计”，来源类别为“核心期刊”和“CSSCI”，检索日期为2019年7月20日，共检索到与服装设计研究相关文献共2 689条。为了保证数据采集的准确率，在检索到的文献中将以下几种情况剔除：1）服装设计作品;2）杂志征稿信息;3）报道文章，如人物访谈、展览咨询、会议新闻、大会讲话等;4）文献信息不完整及与研究主题不相关的文章，最后导出文献共2 061篇。需要说明的是，在中国知网数据库中，数据采集的条目为每一篇文献的标题、摘要、关键词、作者、研究机构、来源期刊与发表时间。

2 服装设计领域研究分布状况

2.1 服装设计领域年发文量分析

知识领域的年发文量是衡量科学研究发展的重要指标，它在一定程度上反映了该领域知识量的增进情况，以及该领域研究者的研究进度[1]。由于2019年度尚未结束，故在探讨发文量时，2019年无分析价值。图1为1992—2019年服装设计领域的年发文量，整体来看服装设计领域的知识量呈增长趋势，其中1993、1996、1999、2002、2006、2009、2013、2016、2018年均比上一年度有所下降，2016年下降最为明显，降幅将近达到34%，但基本都在下一年度出现增长现象。尤其在2017年最为明显，年发文量在2016年的基础上增涨了134%，相比1992年来说增长了25倍。这从侧面反映出服装设计领域尚有较大研究空间。

2.2 来源期刊分析

学术期刊是学术传播的重要纽带与载体，也是学术研究的基础，是发文质量的象征[7]。由于服装具有社会和物质的双重属性[8]，所以收录服装设计方向的研究期刊遍布不同的研究领域，包含艺术设计、工程科技、文艺理论、教学改革等方面的期刊。图2为本文采集的服装设计研究文献中，文献来源排名前20位的核心期刊。在这些核心期刊中，排名前8的兼具数量与质量优势。例如《装饰》杂志是由清华大学美术学院于1958年创办的刊物，是南大核心来源期刊，征稿栏目涉及设计实践、史论空间、民俗民艺、教学档案等方面，在设计类期刊中具有一定权威性。《丝绸》创刊于1956年，由浙江理工大学主管，主要涉及国内外纺织方面的研究成果，开设有服装工程、服饰文化、设计及产品开发等方面的栏目。而《纺织导报》《纺织学报》《上海纺织科技》《染整技术》《毛纺科技》《针织工业》均为纺织类专业期刊，这些期刊均设有与服装工程、服装设计相关栏目，具有较高的学术性与专业性，代表着中国纺织服装发展的较高水平。值得注意的是，在这20本期刊中，有三本是有关舞台、影视、戏剧等方面的期刊，所收录的服装文献主要是有关影剧服饰、戏剧服饰、舞台服饰等方面的文章，这也从侧面反映了28年间，研究者们对影视、戏剧与舞台服饰具有一定研究热度。

2.3 文献被引量分析

一篇文献的被引量在一定程度上表明此篇文献在该领域的影响和贡献度，也能反映出该文作者的学术能力与水平。表1为国内服装设计领域文献被引量前8的文献排名。

从表1可以看出，文献被引量最高的是东华大学刘晓刚教授发表的《服装设计元素论》，被引次数高达106次，可见该作者在服装设计领域内的贡献度较大。此外，表1中文献被引次数排名前3的均是以东华大学为第一单位，从侧面也可以反映出东华大学在服装设计研究领域的水平显著，具有较高学术影响力。

2.4 作者合作分析

科学合作是指在一篇论文中同时出现不同的作者、机构或者国家，那么被认为他们存在合作关系。图3为CiteSpace软件分析得出的服装设计领域作者合作可视化图谱。图3中显示的名单为8年内合作共现次数超过2次以上的作者。作者的节点半径越大表示发文量越大，节点周围发散的线条表示与其他学者存在合作关系，连线颜色较深表示合作的时间较早，连线颜色较浅，表明是近几年才建立的合作关系。

从图3可以看出，以沈雷、洪文进、唐颖等为中心的合作网络，以及以顾新建、周华、杨志峰、张晓倩、徐园园等为中心的合作网络最为明显，表示这些作者合作人数较多，但笔者发现这些合作关系多为师徒合作或同门合作，合作的价值较小，没有实现跨单位、跨学科的突破。并且，从图3还可以看出，发文量最多的是江南大学纺织服装学院的沈雷，其次是东华大学服装学院的刘晓刚、浙江横店影视职业学院的洪文进，江南大学纺织服装学院的梁惠娥和唐颖，除了吴永红、刘冬云、王蕾之外，其他发文量高的学者均与学生或其他学者建立了良好的合作关系。这充分显示，研究领域内作者之间的相互合作，有利于研究的深入与成果的产出，也有利于推动科研进展。

2.5 合作机构分析

通过对发文作者所在机构分析，能够了解到当前研究领域的核心機构。图4为通过CiteSpace软件分析得出的4年内机构之间相互合作的可视化图谱。其图谱分析原理与作者合作原理相同。从图4可以看出，有3个较大的合作网络，分别是以江南大学纺织服装学院为中心的合作网、以浙江理工大学服装学院为中心的合作网络、以苏州大学艺术学院为中心的合作网络。另外，还有几个以东华大学、北京服装学院、西南大学纺织服装学院、扬州职业大学纺织服装系为代表的合作网。图5为发文量排名前15位的二级单位机构。从图5可以看出，江南大学纺织服装学院发文量最多。江南大学与外界机构建立的合作关系与高发文量，说明江南大学纺织服装学院在服装设计研究领域的活跃度较高。江南大学于1985年开始招收服装设计专业本科生，是全国最早建立服装教育的高校之一。并且江南大学设有生态纺织教育部重点实验室、针织技术教育部工程研究中心、民间服饰传习馆、数字喷墨印花工程中心、江苏省功能纺织品工程技术研究中心，这些科研中心极大地推动了其在服装设计研究领域的发展，这也是其发文量如此之高的重要原因。

3 服装设计领域研究热点与趋势分析

3.1 关键词共现分析

关键词是文章主体内容与观点的凝练，通过对关键词的共现分析，可以清晰看出该研究领域内高频关键词的分布。图6为CiteSpace对采集的数据以时间切片为一年进行运算得到的可视化图谱。关键词节点越大，表明出现频次越高。如服装设计、服装、设计、服饰、服饰设计、时装设计出现频率都很高，但因为这些词是检索式里包含的主题词，所以单独分析的意义不大。其他能反映服装设计领域内的高频关键词还有款式设计、应用、面料、民族服饰、服饰文化等，由于这些关键词出现频率高，很可能是服装设计领域某一阶段的研究热点。另外，图6中的线条颜色代表着知识流向，可以看出服装、设计、纸样设计、款式设计的线条是冷色调，说明该领域曾经是热点话题，之后知识便流向了其他领域。

3.2 关键词聚类分析

通过对高频共现关键词聚类进行分析可以提炼该领域内的研究热点。图7为CiteSpace对分布在不同时间阶段的关键词进行聚类，然后将聚类合并成可视化图谱。从图7可见，可视化图谱中有15个聚类标签，这些标签主要包括大赛、服装效果图、服装色彩、教学改革、交互设计、服装结构设计、fashion、指挥训练、针织服装设计、现代服装、安全性服装、唐代、面料再造、服装设计、服饰文化。本文根据聚类标签与服装设计领域内的结构特点，将15个聚类标签提炼为服装设计5大研究领域，这5大领域也是1992—2019年中国服装设计领域的研究热点。

1）服装设计基础研究：包括“#0大赛”“#1服装效果图”“#2服装色彩”“#5服装结构设计”“#12面料再造”“#13服装设计”6个聚类。

“#0大赛”聚类中出现的关键词有：服装设计、中国元素、设计作品、款式设计、女装设计、服饰艺术、服装色彩等。“#1服装效果图”聚类中的关键词有：款式设计、服装效果图、电脑辅助设计、设计理念、设计元素、时尚设计等。“#2服装色彩”聚类中的关键词有：视觉文化、色彩节奏、色彩搭配、图案纹样、服装色彩、时代背景、现代设计等。从图7还可以看到另外3个聚类的关键词信息。总的来说服装设计基础研究是服装研究的基石，也是服装设计的根本。一件成衣的出炉需经过一系列的流程：首先进行设计构思，以效果图或款式图的形式将成衣造型、图案、色彩等呈现出来;然后进行服装结构设计，制作出合适的成衣样版;最后通过面料的设计、选取等，以一定的工艺手段制作出来。只有通过基础设计阶段才能让构想变成现实，所以服装设计基础研究是实现服装从理念和美感层面到物质层面的重要步骤。

2）服装类别设计：包括“#7指挥训练”“#8针织服装设计”2个聚类。

“#7指挥训练”聚类中关键词有：文艺团体、音乐表演、指挥训练、舞蹈服装、艺术风格等。“#8针织服装设计”聚类中关键词有：针织毛衫、针织面料、针织服装设计、针织时装、青年女性、中老年女性等。服装类别设计有助于服装企业找准自己的目标客户，从而有针对性地进行设计与营销。从某种意义上讲，特性即优势，独特的个性即不可替代性。特性是在优胜劣汰的激烈市场竞争中，服装企業得以安身立命、生存发展的必要条件[9]。但从此项聚类中可以发现，在以往的服装设计与市场营销研究中，都是按照性别、年龄、职业、收入等来进行市场细分，然后根据这类消费者的需求来制定相应的产品设计和营销策略[10]。这种设计与营销模式不够准确，因此需要研究者们不断探索，寻求出一种更加合理的细分标准，指导服装企业的设计与营销。

3）服装教改：包括“#3教学改革”1个聚类。

“#3教学改革”聚类中关键词有：人才培养、高等教育教学模式、毕业设计、大规模定制、高职院校等。百年大计，教育为本，教育质量的高低，关乎国家发展和民族未来。中国高校在服装设计教育领域起步较晚，教育经验不足，教师自身理论与实践发展不平衡，理论和实践并重型教师凤毛麟角。所以，对于服装设计教育的改革与实践，中国基本是属于摸着石子过河。目前，国内部分学者从培养目标[11]、课程设置[12]、教学理念[13]、教学模式[14]、师资结构[15]、实践教学[16]等方面分别进行了系统的论述，并提出了自己的看法，阶段性地解决了部分问题。但总的来说，服装设计教育是“动态”的，需要随着社会与行业的发展，不断调整教学形式。因此，在践行服装设计教育教学改革时，还需要高校教师随时关注行业动态、市场变化，从而掌握服装设计领域的前沿信息。

4）服饰文化：包括“#6fashion”“#9现代服装设计”“#11唐代”“#14服饰文化”4个聚类。

“#6fashion”聚类中关键词有：中国元素、服饰文化、伦理学研究、民族风格、中国服饰等。“#9现代服装设计”聚类中关键词有：生态理念、服饰文化、中国传统文化、绿色生态、中华文化、现代服装等。“#11唐代”聚类中关键词有：中国传统图案、唐代、儿童服饰、服装设计专业、应用、童装、印染、美术等。中国的服装从古至今一直承担着特定历史时期文化载体的特殊角色，经过几千年的积累与沉淀，形成了自己的传统文化元素。传统文化强调民族性，它是一个国家思想观念的具体表征。将中国的传统文化元素融入现代服装中不仅是中国服装设计跻身世界的重要途径，也是每个服装设计工作者的义务与责任。当前中国传统文化与服装设计结合的形式主要有图案、纹样、色彩、技艺等方式，其与现代服装的结合还存在诸多不足。传统服饰文化元素在现代服装中的应用，不应是直接挪用具象的图形和概念式的拼贴，应将传统元素进行合理的抽取与简化[17]，并注重内在精神的提炼，实现传统文化的整合与创新，使其更加符合现代人的审美心理与精神诉求。

5）科技与时尚：包括“#4交互设计”“#10安全性服装”2个聚类。

“#4交互设计”聚类中关键词有：构件思维、交互设计、设计创新、创意设计、形态语义、多穿型服装等。“#10安全性服装”聚类中关键词有：服装材料、ibeacon技术、安全性服装、安全因子、服用性能、智能服装材料、生态理念等。科技与服装的结合最初主要应用在航天、航空、国防等领域，现在正在渐渐地转向民用，被认为是服装未来发展的方向[18]。目前，国内学者对科技与服装设计结合的研究，主要是基于健康、大数据、人工智能、物联网等新兴技术的发展[19]。如通过大数据、互联网与服装设计的结合，实现服装精准定制与营销服务[20];通过人工智能与服装设计相结合，实现服装设计、个性推荐、自动打板、智能预测、虚拟试衣等功能[21];通过物联网技术，可以实现通过服装进行定位的功能[22]，并可以实现服装的交互效果[23]。随着人类对未来的不断探索，科技与时尚的结合将会表现出无限的创意，其设计也会越来越成熟、应用领域越来越宽泛。总之，科技将会使时尚领域越来越丰富和精彩。

3.3 关键词演进趋势分析

在CiteSpace中，选择时区视图时得到如图8所示的知识图谱。时区视图是另一种侧重于从时间维度上来表示知识演进的视图，可以清晰地展示出文献的更新和相互影响[24]。图8中横轴为时间轴，每时区按1年划分，每个时区内显示了当年出现的关键词，关键词越大表示出现频次越高。从图8可以看出，服装设计研究领域热点演进的大致脉络。

第一阶段，1992—2009年是服装设计基础研究阶段。这一时期有关服装款式设计、纸样设计、面料、服装材料、服装色彩等关键词大量涌现。这也是自20世紀80年代服装设计专业创办以来，服装设计研究领域亟需解决的基本问题。第二阶段，2004—2017年是服装类别设计与服装教学改革研究阶段，这一时期有关服装类别设计的关键词，如针织服装、电影服装、军服、影视作品、儿童服饰等纷纷显现。同时，服装设计专业经过近20年的教学实践与沉淀，越来越多的学者开始关注到教学理念、培养目标、教学方式、方法等对于人才培养的重要性。第三阶段，2007—2016年是服饰文化研究的繁荣阶段。21世纪初联合国教科文组织推出“非物质文化遗产”这个概念，将传统手工艺列入非物质文化的范围之内。于是，有关传统服饰和民族服饰文化的研究，以及传统纹样、工艺、图案、色彩等应用到现代服装中的研究越来越多。第四阶段，2013—2019年是服装设计与科技相互融合的阶段。这一阶段出现了功能性、计算机、交互设计、安全性服装、互联网思维、虚拟现实等关键词，是当前服装设计研究的前沿领域。

4 结 论

本文通过对CNKI数据库的2 061篇服装设计研究领域的核心期刊文献的年发文量、来源期刊、文献被引量、作者合作、机构合作、关键词共现、关键词聚类、关键词演进等进行分析，可以得出以下结论。

通过对服装设计领域研究分布状况分析发现：虽然服装设计领域年发文量起伏不定，但整体来看服装设计领域的知识量还是呈增长趋势，这从侧面反映出服装设计领域尚有较大研究空间。其次，通过文献引用频次统计，发现服装设计研究领域内，学术影响力较大的学者多集中在东华大学，说明东华大学在服装设计研究领域的水平显著，具有极高学术影响力。此外，通过可视化图谱，笔者发现发文量高的学者均与其他学者建立了良好的合作关系，但这些合作多为师徒合作，跨学科、跨单位合作较少，因此，需加强跨单位、跨学科的合作关系，这不仅有利于研究的产出与深入，也有利于推动科研的进展。最后，中国服装设计研究领域产出的机构主要为高校，而服装研究所、大型服装企业产出较少，因此各高校间的合作关系有待进一步拓展。目前存在两个主要合作圈，即江浙沪地区高校的合作与京津地区高校的合作，但南北跨区域合作、校企合作较少。

通过对服装设计领域研究热点与趋势分析发现：在服装设计研究领域初期阶段，服饰设计、服装、设计、款式设计等关键词曾经是该领域的热点词，之后知识便流向了其他领域。1992—2019年中国服装设计领域的研究热点主要分为5大部分，主要包括：服装基础设计研究、服装类别设计、服装教改、服饰文化、科技与时尚。其中，科技与时尚被认为是服装未来发展的方向，是当前服装设计研究的前沿领域。

总体来看，中国服装设计领域尚有较大的研究空间，服装设计研究领域的学者和艺术家还有很长的路要走，这需要大家坚定信心，一手抓设计作品、一手抓理论研究，两手都要抓、两手都要硬。其次，要加强各高校、研究院、大型企业跨区域之间的交流与合作，加大科学研究的力度、深度、广度。最后，服装设计既具有自然学科特征，又具有社会科学特征，因此，学者们要具有宽阔的研究视野，加强学者之间跨学科交流，多接触跨学科知识，注重跨学科领域的研究融合，充分发挥各学科的优势，为服装设计研究提供更多的研究思路与研究方法。

PDF下载参考文献：

[1]胡玥， 董永权， 杨淼. 基于CiteSpace的国内翻转课堂研究现状与趋势研究[J]. 高教探索， 2017（11）： 50-57.

HU Yue， DONG Yongquan， YANG Miao. Research status and trend of domestic flipped classroom research based on CiteSpace[J]. Higher Education Exploration， 2017（11）： 50-57.

[2]魏娜， 辛向阳. 公共空间知识结构与研究热点： 基于CiteSpace的图谱量化研究[J]. 南京艺术学院学报（美术与设计）， 2018（3）： 77-82.

WEI Na， XIN Xiangyang. Knowledge structure and research focus of public space： quantitative study of CiteSpace based atlas[J]. Journal of Nanjing Arts Institute（Fine Arts & Design）， 2018（3）： 77-82.

[3]刘秀玲， 任广春. 基于CiteSpace的国内纺织行业知识图谱及其可视化研究[J]. 丝绸， 2016， 53（8）： 26-34.

LIU Xiuling， REN Guangchun. Knowledge map and visualization analysis in textile industry based on CiteSpace[J]. Journal of Silk， 2016， 53（8）： 26-34.

[4]黎焰， 李杰. 我国服装学科的学术研究分析： 基于2005—2016年CNKI论文[J]. 北京服装学院学报（自然科学版）， 2017， 37（3）： 33-45.

LI Yan， LI Jie. Analysis of the research of Chinese clothing discipline from 2005 to 2016[J]. Journal of Beijing Institute of Clothing Technology（Natural Science Edition）， 2017， 37（3）： 33-45.

[5]CHEN Chaomei， SONG Il-Yeol， YUAN Xiaojun. The the matic and citation landscape of data and knowledge engineering（1985-2007）[J]. Data & Knowledge Engineering， 2008， 67： 234-259.

[6]李杰， 陈超美. CiteSpace科技文本挖掘及可视化[M]. 2版. 北京： 首都经济贸易大学出版社， 2017： 1.

LI jie， CHEN Chaomei. CiteSpace Technology Text Mining and Visualization[M]. 2nd Edi. Beijing： Capital Economic and Trade University Press， 2017： 1.

[7]许振宇， 吴金萍， 霍玉蓉. 区块链国内外研究热点及趋势分析[J]. 图书馆， 2019（4）： 92-99.

XU Zhenyu， WU Jinping， HUO Yulong. Analysis of research hotspots and trends in blockchain at home and abroad[J]. Library， 2019（4）： 92-99.

[8]李當岐. 服装学概论[M]. 北京： 高等教育出版社， 1990： 7.

LI Dangqi. Fashion Introduction[M]. Beijing： Higher Education Press， 1990： 7.

[9]齐冀. 针织服装设计特性的强化与创新[J]. 艺术评论， 2017（8）： 175-179.

QI Ji. Strengthening and innovation of knitted clothing design characteristics[J]. Arts Criticism， 2017（8）： 175-179.

[10]张颖. 源自生活形态的女装市场细分及其消费特征[J]. 纺织学报， 2015， 36（10）： 161-166.

ZHANG Ying. Womens fashion market segmentation and consumption characteristics from perspective of lifestyle[J]. Journal of Textile Research， 2015， 36 （10）： 161-166.

[11]靳长缨， 车卫东， 倪映疆. 高等服装设计教育教学改革探讨[J]. 装饰， 2009（6）： 127-128.

JIN Changying， CHE Weidong， NI Yingjiang. Discussion of teaching reform on fashion design education of higher learning[J]. ZHUANGSHI， 2009（6）： 127-128.

[12]罗莹. 服装设计课程的教学探索与改革[J]. 装饰， 2008（3）： 92-93.

LUO Ying. The exploration and reform in teaching costume design[J]. ZHUANGSHI， 2008（3）： 92-93.

[13]孙静. 原生态理念下的服装设计： 以苗族服饰为主题的教学实践[J]. 装饰， 2018（12）： 130-131.

SUN Jing. Fashion design under the idea of original ecology： teaching practice that taking miao nationality dress as the subject[J]. ZHUANGSHI， 2018（12）： 130-131.

[14]张俊华. 高校服装设计教学模式的改革与探索[J]. 中国成人教育， 2013（10）： 131-133.

ZHANG Junhua. Reform and exploration of clothing design teaching mode in colleges and universities[J]. China Adult Education， 2013（10）： 131-133.

[15]张振岳. 关于我国高等院校服装设计教学改革的思考[J]. 南京艺术学院学报（美术与设计版）， 2005（1）： 124-125.

ZHANG Zhenyue. Reflections on the teaching reform of fashion design in colleges and universities in China[J]. Journal of Nanjing Arts Institute（Fine Arts & Design）， 2005（1）： 124-125.

[16]肖劲蓉. 多层次项目化服装设计实践教学的改革与探索[J]. 实验室研究与探索， 2018， 37（6）： 260-263.

XIAO Jinrong. Reform and exploration of clothing design practice teaching by multi-level projects[J]. Research and Exploration in Laboratory， 2018， 37（6）： 260-263.

[17]唐弋凌. 论现代服装设计中传统文化元素与艺术价值的创新应用[J]. 艺术评论， 2017（8）： 171-174.

TANG Yilin. On the innovative application of traditional cultural elements and artistic value in modern fashion design[J]. Arts Criticism， 2017（8）： 171-174.

[18]邹奉元. 智能服装的设计和研发[J]. 装饰， 2008（1）： 24-26.

ZOU Fengyuan. Design and exploitation of intelligent clothing[J]. ZHUANGSHI， 2008（1）： 24-26.

[19]沈雷， 桑盼盼. 不同领域技术下智能服装的发展现状及趋势[J]. 丝绸， 2019， 56（3）： 45-53.

SHEN Lei， SANG Panpan. Research on development status and trend of smart clothing under technologies of different fields[J]. Journal of Silk， 2019， 56（3）： 45-53.

[20]梁道雷， 郑军红， 杨聪霞， 等. 基于“互联网+大数据”服装定制的精准营销研究[J]. 丝绸， 2018， 55（10）： 54-59.

LIANG Daolei， ZHENG Junhong， YANG Congxia， et al. Precision marketing based on internet and big data for clothing customization[J]. Journal of Silk， 2018， 55 （10）： 54-59.

[21]易莉莉. 人工智能与服装设计的融合模式及其要求[J]. 毛纺科技， 2017， 45（10）： 81-85.

YI Lili. Fusion mode of artificial intelligence and costume design and its suggestions[J]. Wool Textile Journal， 2017， 45（10）： 81-85.

[22]何佳琦， 龚紫晗， 吕璐，等. 智能定位服装的现状与发展[J]. 上海纺织科技， 2019， 47（4）： 1-3.

HE Jiaqi， GONG Zihan， L Lu，et al. Status and development of intelligent positioning clothing[J]. Shanghai Textile Science & Technology， 2019， 47（4）： 1-3.

[23]王伟珍， 永井由佳里， 房媛. 融合物联科技与人文情感的亲子装设计研究[J]. 装饰， 2018（7）： 132-133.

WANG Weizhen， YONGJING Youjiali， FANG Yuan. Study on parent-child clothing design combining IOT technology and humanistic emotion[J].ZHUANGSHI， 2018（7）： 132-133.

[24]陈悦. 引文空间分析原理与应用： CiteSpace實用指南[M]. 北京： 科学出版社， 2014： 76.

CHEN Yue. Principles and Applications of Analyzing a Citation Space： CiteSpace Practical Guide[M]. Beijing： Science Press， 2014： 76.