由于其具有展示個(gè)性和塑造文化的能力,時(shí)尚正在我們的社會(huì)中發(fā)揮著越來越重要的作用。近年來,服裝、鞋、首飾等時(shí)尚產(chǎn)品的在線零售市場(chǎng)持續(xù)繁榮,也反映了人民大眾對(duì)時(shí)尚商品的巨大需求。人人都想擁有時(shí)尚的魅力,但并不是人人都是時(shí)尚的專家。面對(duì)在線零售市場(chǎng)上琳瑯滿目的時(shí)尚商品,怎樣挑選和搭配才是時(shí)尚的,對(duì)于廣大用戶來說都是一個(gè)令人頭疼的問題。從商家的角度,如何給用戶推薦具有可信度的時(shí)裝搭配,對(duì)于提高商品銷售量也至關(guān)重要。而時(shí)尚推薦技術(shù)正是為了解決上述的困難。同時(shí),近年來,大量以時(shí)尚為導(dǎo)向的社區(qū)涌現(xiàn)。時(shí)尚專家們可以在社區(qū)中分享他們的時(shí)尚秘訣。而時(shí)尚推薦技術(shù)則可以從這些社區(qū)中汲取豐富的數(shù)據(jù)來改善當(dāng)前的推薦表現(xiàn)。本文旨在解決時(shí)尚推薦中的套裝匹配問題:即為給定的上衣(如T恤、夾克衫等)推薦相匹配的下衣(如牛仔褲、裙子等),反之亦然。之前關(guān)于時(shí)尚推薦的工作,大多數(shù)都側(cè)重于設(shè)計(jì)或提取有效的視覺特征來增強(qiáng)推薦的效果�，F(xiàn)有的工作都忽略了針對(duì)時(shí)尚套裝的用戶評(píng)論。而在針對(duì)其它領(lǐng)域的推薦系統(tǒng)中,這些評(píng)論已被證明在產(chǎn)生可解釋的和更好的推薦結(jié)果方面是很有用的。本文提出了一種新穎的基于深度學(xué)習(xí)的時(shí)尚推薦框架——可解釋套裝推薦系...

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 時(shí)尚推薦的研究現(xiàn)狀
    1.3 存在的問題
    1.4 論文的主要貢獻(xiàn)
    1.5 論文的組織結(jié)構(gòu)
第2章 相關(guān)概念及技術(shù)
    2.1 可解釋性推薦
    2.2 文本生成
    2.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.4 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.5 注意力機(jī)制
    2.6 本章小結(jié)
第3章 可解釋套裝推薦系統(tǒng)
    3.1 模型總覽
    3.2 上衣和下衣圖片編碼器
    3.3 匹配解碼器
    3.4 生成解碼器
    3.5 多任務(wù)學(xué)習(xí)框架
    3.6 本章小結(jié)
第4章 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
    4.1 數(shù)據(jù)集
    4.2 參數(shù)設(shè)置
    4.3 推薦對(duì)比方法
    4.4 推薦評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
    4.5 生成對(duì)比方法
    4.6 生成評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
    4.7 本章小結(jié)
第5章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    5.1 ExpFashion上的推薦結(jié)果
    5.2 FashionVC上的推薦結(jié)果
    5.3 生成結(jié)果
    5.4 注意力機(jī)制分析
    5.5 多任務(wù)學(xué)習(xí)分析
    5.6 物品向量分析
    5.7 推薦實(shí)例分析
    5.8 生成實(shí)例分析
    5.9 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間期間發(fā)表的論文
攻讀學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目
學(xué)位論文評(píng)閱及答辯情況表



本文編號(hào)：3847415