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基于多模态融合的个性化服装搭配推荐

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为提高服装的匹配度且实现高精度推荐,从而满足消费者对个性化服装搭配推荐的巨大需求,研究了从服装颜色到类别的高度非线性复杂属性交互,并以服装搭配的匹配度量化标准为基础,构建了单品潜在特征表示空间的嵌入模型,通过构建融合多模态信息的矩阵分解框架模型,进一步分析了现有多模态特征融合算法的不足,刻画了不同用户的服装风格偏好,通过特征提取、多模态特征融合、匹配度计算等手段建立个性化服装搭配方案.实验结果表明:该模型计算出的服装匹配度达到了 0.81,相较于传统方法提高了 1.25％,实现了更高准确度和推荐精度的个性化服装推荐.
Personalized clothing matching recommendation based on multi-modal fusion

刘军平、张伏红、胡新荣、彭涛、李丽、朱强、张俊杰

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武汉纺织大学 计算机与人工智能学院, 湖北 武汉 430200

纺织服装智能化湖北省工程研究中心,湖北 武汉 430200

湖北省服装信息化工程技术研究中心, 湖北 武汉 430200

服装搭配 个性化推荐 多模态 特征提取 特征融合 匹配度

湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划项目湖北省教育厅科学研究计划重点项目

T201807D20191708

2023

10.13475/j.fzxb.20211106611

纺织学报
中国纺织工程学会

纺织学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.699
ISSN：0253-9721
年,卷(期)：2023.44(3)
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