FashionNet：基于深度神经网络的个性化服装搭配推荐
计算机视觉与模式识别
2018-10-08 v1
摘要
随着时尚社交网络与在线购物的快速增长，智能时尚推荐需求迫切。我们设计了自动向用户推荐符合其个人时尚偏好的服装搭配（例如一件衬衫，搭配一条半身裙与一双高跟鞋）的算法。推荐由多个相互作用物品组成的套装，对通常向用户推荐单个物品的推荐系统而言相对新颖。我们探索利用深度网络解决这一挑战性任务。我们的系统称为 FashionNet，由用于特征提取的特征网络与用于兼容性计算的比对网络两部分组成。前者通过深度卷积网络实现；后者我们采用多层全连接网络结构。我们为 FashionNet 设计并比较了三种可选架构。为实现个性化推荐，我们提出两阶段训练策略，利用微调技术将通用兼容性模型迁移为嵌入个人偏好的模型。在从热门时尚社交网络收集的大规模数据集上的实验验证了所提网络的有效性。
引用
@article{arxiv.1810.02443,
title = {FashionNet: Personalized Outfit Recommendation with Deep Neural Network},
author = {Tong He and Yang Hu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.02443},
year = {2018}
}