迈向可解释的时尚推荐

迄今为止，已开展许多研究来构建推荐时尚单品与搭配的系统。尽管它们在各自任务中取得了良好性能，但大多数无法向用户解释其判断，这损害了其实用性。面向可解释的时尚推荐，本研究提出一个系统，其不仅能够为一套搭配提供优劣分数，还能通过给出背后原因来解释该分数。为此，我们提出一种量化每个单品各特征对分数影响程度的方法。利用该影响值，我们可识别哪个单品及什么特征使搭配变好或变坏。我们用可被人理解的特征组合来表示每个单品的图像，从而最具影响的单品-特征对的识别为输出分数提供了有用解释。为评估该方法性能，我们设计了一个无需人工标注即可进行的实验：我们替换搭配中单个单品-特征对以使分数下降，然后测试所提方法能否利用上述影响值正确检测出被替换的单品。实验结果表明，所提方法能准确检测出搭配中降低其分数的不良单品。