检索结果-南通市图书馆

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

服装服饰知识图谱构建与个性化推荐

计算机与数字工程 2024年第5期52卷 1366-1372页

作者：张俊杰俞逸洋袁桦纺织服装智能化湖北省工程研究中心武汉430200 湖北省服装信息化工程技术研究中心武汉430200 武汉纺织大学计算机与人工智能学院武汉430200 武汉纺织大学服装学院武汉430073 武汉纺织服装数字化工程技术研究中心武汉430073

知识图谱作为混合推荐中的有效辅助类信息,近年来受到了大量学者的关注。文章以服装服饰搭配为切入点,从知识关联的角度出发,对数据内容进行挖掘,通过知识融合技术对实体属性进行对齐、消歧,从而构建服装服饰知识图谱。并以数据为支撑... 详细信息

知识图谱作为混合推荐中的有效辅助类信息,近年来受到了大量学者的关注。文章以服装服饰搭配为切入点,从知识关联的角度出发,对数据内容进行挖掘,通过知识融合技术对实体属性进行对齐、消歧,从而构建服装服饰知识图谱。并以数据为支撑构建服装服饰知识图谱进行服装推荐,对推荐效果进行评价。结果表明,相比传统的服装推荐,基于服装服饰知识图谱的推荐系统能够取得较好的推荐效果,其推荐的服装产品更多样,服饰搭配也更广泛。

关键词：知识图谱服装推荐个性化推荐服装搭配

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习图像处理的服装推荐研究进展

毛纺科技 2023年第12期51卷 119-126页

作者：李圆于淼青岛大学纺织服装学院山东青岛266071

为了进一步探索提高服装推荐系统准确性的方法,提高用户的购物体验,对目前服装推荐系统研究的相关文献进行分析,从服装推荐的过程、个性化推荐以及服装推荐应用3个方面梳理服装推荐的发展现状和趋势。阐述了服装推荐涉及到的服装图像的... 详细信息

为了进一步探索提高服装推荐系统准确性的方法,提高用户的购物体验,对目前服装推荐系统研究的相关文献进行分析,从服装推荐的过程、个性化推荐以及服装推荐应用3个方面梳理服装推荐的发展现状和趋势。阐述了服装推荐涉及到的服装图像的目标识别与分割、服装特征提取和推荐算法模型的相关技术及各自特点,归纳了个性化服装推荐的研究现状,总结服装推荐系统的应用情况,指出未来的推荐系统会更重视图像与文本结合、智能化与个性化结合,来提供更具针对性、准确性的推荐,满足用户的多样性需求。

关键词：服装推荐深度学习算法模型个性化推荐应用

基于注意力机制和图神经网络的服装推荐系统设计与实现

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于注意力机制和图神经网络的服装推荐系统设计与实现

作者：李龙飞北京邮电大学

学位级别：硕士

随着网络技术的发展和人们日益增长的物质需求,新消费时代下大多数人选择网上购买服装。但网上的服装数不胜数,消费者如何快速准确地找到喜欢的服装是一项新的挑战。服装推荐正是解决这个问题的有效方法。目前的服装推荐系统大多方法单... 详细信息

随着网络技术的发展和人们日益增长的物质需求,新消费时代下大多数人选择网上购买服装。但网上的服装数不胜数,消费者如何快速准确地找到喜欢的服装是一项新的挑战。服装推荐正是解决这个问题的有效方法。目前的服装推荐系统大多方法单一且很少考虑搭配功能,已无法满足用户的个性化需求。基于此,本文研究并设计实现了基于注意力机制和图神经网络的服装推荐系统,主要内容如下:(1)提出了一种基于注意力机制和类别信息的服装组推荐模型CGAC,本模型的研究单元为服装组,即多件服装为一组。通过相关性矩阵学习一次购物行为的内部关系,通过循环神经网络学习多次购物行为之间的外部关系,基于多意图注意力机制模拟用户的真正购物意图,利用服装类别信息学习用户的长期稳定类别偏好和客观因素影响的不同偏好,最后使用注意力机制调整特征权重。该模型在淘宝数据集上进行实验,有效提升了召回率、F1、HLU三个评价指标。(2)提出了一种基于图神经网络和目标关注的单件服装推荐模型CGTA,本模型的研究单元为一件服装,针对用户每次想购买一件服装的场景,利用会话图和全局图两种图神经网络结构来对序列化的用户历史购物行为进行编码和学习。同时,使用目标关注机制来激活用户特定的服装偏好。该模型在淘宝和POG两个数据集上进行实验,有效提升了召回率和MRR两个评价指标。(3)提出了一种基于多模态和流行度的个性化服装搭配模型PCMP,本模型旨在为用户选定的某件上衣,搭配出最合适的下装。通过服装的视觉信息和文本信息计算上衣和下装的搭配度,结合用户购买下装的历史记录了解其对下装的喜爱偏好,并分别从时间、频率和热词三个角度掌握服装的流行度信息,以实现个性化搭配。该模型在IQON3000数据集上进行实验,有效提升了 AUC评价指标。(4)最终实现并测试了基于注意力机制和图神经网络的服装推荐系统,该系统综合利用了 CGAC、CGTA、PCMP三个模型,分别为用户提供了三种应用场景:一次购买多件服装、一次购买单件服装、服装搭配。

关键词：服装推荐注意力机制图神经网络服装搭配

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

多模态服装搭配推荐算法研究

多模态服装搭配推荐算法研究

作者：邢欢武汉纺织大学

学位级别：硕士

随着互联网的发展,网上购物已逐渐成为大众消费的主要途径之一。其中服装销售在电商平台中占据较大比重,面对各式各样的服装,如何向用户推荐出一套既合理又美观的服装搭配成为一个关键问题。以往的研究方法主要是针对时尚单品和单品的... 详细信息

随着互联网的发展,网上购物已逐渐成为大众消费的主要途径之一。其中服装销售在电商平台中占据较大比重,面对各式各样的服装,如何向用户推荐出一套既合理又美观的服装搭配成为一个关键问题。以往的研究方法主要是针对时尚单品和单品的交互匹配或将单品作为一个序列进行建模,尽管实现了一定的效果,但他们很大程度上忽视了单品之间丰富的全局相关性以及单品之间的复杂关联性。针对以上问题提出了分层掩码和分层图卷积的两种时尚搭配框架,具体工作主要包括:(1)设计了一种基于多层掩码Transformer的服装兼容性预测框架,该网络结构建立在分层比较关系之上,根据单品之间的复杂特征来判断整套服装是否兼容。模型主要由视觉语义嵌入模块、多层掩码模块和服装兼容性预测模块三部分组成。首先通过一个Transformer编码器来提取整套服装的整体特征,使得特征的提取更为全面,由此能得到更为准确的兼容性判断;然后考虑到服装之间的复杂关系,提出了一个分层网络,用来提取套装中低层次到高层次的全局特征;最后引入了一个新的比较方法,通过依次遮盖任意一件单品后的全局特征,与遮盖另一件单品后的全局特征进行比较,判断两个遮盖后的单品之间的相关性,从而实现服装的兼容性搭配。(2)设计了一种基于分层融合图卷积的时尚搭配框架,该框架主要由视觉特征提取、语义特征提取、视觉语义融合嵌入、分层融合嵌入和分层图网络的服装兼容性预测五个模块组成,旨在将单品之间的复杂关系以及全局特征注入到兼容性建模中。首先通过双模态融合自编码器来提取低层次到高层次的融合特征;然后与视觉特征和语义特征构建一个多层次的嵌入空间,再分别将套装中每个单品的特征映射到这几层嵌入空间中,构建一个分层图网络;最后通过图卷积编码器和多层感知机进行兼容性预测,并通过集成学习给出套装的兼容性分数,提升了时尚搭配的性能。本文提出的方法在Polyvore-T公开数据集上进行验证,并通过实验与现有方法进行了比较,在效率和准确度方面均有所提升。其中第一种方法准确度达到91.8%,实现了1.34%的提升。第二种方法的准确率达到了93%,在填空任务中也实现1.5%的提升。

关键词：服装兼容分层图网络掩码模型服装推荐多模态特征融合

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于混合模型的服装风格推荐系统

基于混合模型的服装风格推荐系统

作者：陈亚东武汉纺织大学

学位级别：硕士

电子商务平台迅速发展壮大,网购变成了人们日常生活中必不可少的部分。伴随着服装种类和数量的增多,人们需要花费更多的时间寻找心仪的服装商品,由此一个好的服装推荐系统变得越来越重要。传统的推荐算法,普遍存在冷启动、数据稀疏、稳... 详细信息

电子商务平台迅速发展壮大,网购变成了人们日常生活中必不可少的部分。伴随着服装种类和数量的增多,人们需要花费更多的时间寻找心仪的服装商品,由此一个好的服装推荐系统变得越来越重要。传统的推荐算法,普遍存在冷启动、数据稀疏、稳定性差等问题,并且主要依赖于用户-商品评价矩阵,无法处理图像数据。本文在现有推荐系统的基础上,针对以上问题进行了以下研究:(1)构建了风格偏好数据集。基于淘宝、京东等电商平台图片和POG数据集,进行分类与挑选,采用了三种服装风格定义标准。首先,根据时代特色和民族传统,得到嘻哈风格和民族风格;其次,根据面料、颜色、图案纹路等特点,得到经典风格和香奈儿风格;最后,根据服装的功能性特点,得到运动风格和职场风格。搭建了一个包含六种具有明显代表性风格,共7200张图片的服装风格数据集。(2)服装风格识别算法。本文结合卷积神经网络与Transformer构建混合模型以应对服装风格识别任务。具体的,使用改良后的Res Net-50卷积神经网络提取图像特征,通过利用卷积神经网络的归纳偏置来提高模型的学习与泛化能力,接着引入注意力机制学习全局特征之间的相关度,并使用迁移学习提升模型在小型数据集上的表现。实验结果表明,我们的混合结构相较传统Res Net-50,服装风格识别的Top-1准确率提升了3.2%。(3)服装风格推荐算法与系统实现。本文提出基于k-means的推荐算法,对用户上传的图片进行特征提取得到服装风格特征向量,然后对同一风格类别的特征向量进行聚类,最后计算用户输入图片与相同簇内图像之间的余弦相似度,就可以得到与用户输入图像风格最相似的服装图像。文章设计并实现了服装风格推荐系统,本系统面向所有登入平台的用户,系统由两个模块构成:服装风格识别模块和服装风格推荐模块,提供上传图像、服装风格识别、服装风格推荐功能。用户只需要上传一张服装的图像就可以获得服装的风格类别,并且系统会自动推荐给用户相同风格的其它服装图像。综上所述,本文针对服装风格推荐问题,构建了风格偏好数据集,设计并实现了服装风格推荐系统,系统使用服装风格识别算法提取服装图像特征,再利用服装风格推荐算法给出推荐结果,可以满足用户识别服装风格和服装推荐的需求,经实验表明,系统具备识别准确率高,推荐速度快的优点。

关键词：深度学习服装分类服装推荐混合模型推荐系统

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于知识图谱的多模态可解释服装推荐

基于知识图谱的多模态可解释服装推荐

作者：汪淳山东大学

学位级别：硕士

随着近些年来电子商务平台的繁荣发展,存在于互联网上的时尚商品数据总量呈指数级爆炸增长,海量的服装数据虽然提供了更多的选择,但也导致了信息过载现象,这使得用户眼花缭乱,难以有效地从中找到他们心仪的商品。因此,个性化的时尚商品... 详细信息

随着近些年来电子商务平台的繁荣发展,存在于互联网上的时尚商品数据总量呈指数级爆炸增长,海量的服装数据虽然提供了更多的选择,但也导致了信息过载现象,这使得用户眼花缭乱,难以有效地从中找到他们心仪的商品。因此,个性化的时尚商品推荐技术受到了研究者们的广泛关注。该类方法旨在根据用户的历史行为以及某些辅助信息来建模用户的个性化偏好,并基于此从大量的服装数据中为用户推荐其最可能感兴趣的商品。与传统的推荐任务,诸如新闻推荐,电影推荐不同,除了用户和商品的交互信息之外,时尚商品推荐或者说服装推荐任务更加重视对服装视觉特征的利用,因为服装的视觉图片不仅蕴含有大量的服装商品信息,同时也是影响用户选择的重要因素之一。有鉴于此,研究者们目前已经提出了诸多视觉增强的服装推荐方法。尽管这些工作已经取得了令人振奋的进展,但是这些工作都存在一些问题,它们或是忽视了视觉图片在对服装商品进行描述上所存在的局限性;或是忽视了引入某些非结构化数据(如用户评论)而导致的数据噪音;更重要的是,它们大多都忽视了知识图谱与图网络模型在利用属性等结构化数据来发掘用户细粒度时尚偏好上的潜力。事实上,知识图谱与图神经网络已经在计算机视觉和推荐系统等诸多领域得到了广泛的应用,包括场景图生成、动作识别、影视推荐等。除此之外,图神经网络在提高推荐模型的可解释性上也有很大的帮助。为此,本文中提出了一种基于知识图谱的多模态可解释推荐算法(Multi-modal Explainable Fashion Recommendation based on Knowledge Graph)来解决个性化服装推荐问题,简称MEFR。具体来说,为了应对异构的多模态数据,本文分别引入了面向属性和面向视觉的协作知识图,并设计了 MEFR的三个关键组件:基于属性知识图谱的表示学习、基于视觉的表示学习和多模态增强的偏好预测。为了更好地建模各种关系类型,本文提出了一种新颖的关系感知传播方法,用于自适应地聚合来自邻居节点的信息,以促进用户和服装表示学习。除此以外,为了缓解不均衡的属性分布问题,本文在关系感知置信分配中引入了深度多任务学习策略。在真实世界数据集上进行的大量实验表明了文本所提的方法在个性化服装推荐任务上的有效性。

关键词：服装推荐多模态数据知识图谱图神经网络可解释推荐

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习的智能服装研发与推荐

基于深度学习的智能服装研发与推荐

作者：蔡升豪武汉纺织大学

学位级别：硕士

随着2025智能制造与服装产业的融合发展,功能化、智慧型的服饰产品在产业端、消费端逐渐兴起。在这一背景下,本文提出了基于深度学习的智能服装研制方法和用于智能服装商品的推荐算法。针对目前运动辅助型智能服装在人体运动信号分析不... 详细信息

随着2025智能制造与服装产业的融合发展,功能化、智慧型的服饰产品在产业端、消费端逐渐兴起。在这一背景下,本文提出了基于深度学习的智能服装研制方法和用于智能服装商品的推荐算法。针对目前运动辅助型智能服装在人体运动信号分析不足的问题,本文基于高精度传感芯片研制了一款实时记录人体运动信息的智能腰带,并提出了一种用于运动信号分析的人体姿态识别模型。首先基于传感芯片设计了一款用于监测人体腰部重心运动的智能腰带及配套设备。其次通过模拟实验,采集志愿者在站立、坐、步行、跑步、上楼和下楼6种运动姿态下的腰部加速度、角速度、倾角等数字信号,构建人体运动行为数据集。为扩充运动信息的描述特征,对加速度信号进行低通滤波分离出三轴方向的重力加速度分量。最后设计了一种基于双向循环神经网络的人体运动姿态识别模型BLSTM-SVM,对预处理后的人体运动信号进行特征学习和分类训练。实验结果表明,研制的智能腰带系统能实时记录人体运动信号,设计的BLSTM-SVM模型在UCIHAR数据集上识别准确率为95.76%,在自建数据集上识别准确率为97.90%。针对电商平台中智能服装商品营销存在的推荐策略缺失和冷启动问题,本文提出了基于图文特征融合的智能服装推荐算法。首先在智能服饰相关文献调查和分析的基础上确定智能服饰类目体系,通过网络爬虫获取智能服饰的商品图文数据,并人工标注智能服饰类别,构建智能服饰数据集。其次通过VGG16网络和孪生网络构建相似性度量模型,用于服装图像相似度训练。然后基于SBERT取得服装文本语义特征表示,并进行文本相似性度量训练。最后通过决策融合方法生成商品推荐列表。实验结果表明,该推荐方法在准确率、召回率和F1值等指标上均有较好表现。本文对智能服装的研发和推荐进行研究,提出的神经网络模型在数据集上均取得良好的效果,经对比实验展示了模型的优异性能,拓展了深度学习技术在智能服装研发和推荐算法研究中的应用,促进了智能服装研究相关领域的发展。

关键词：深度学习智能服装姿态识别服装推荐孪生网络

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

服装推荐系统研究进展

北京服装学院学报（自然科学版） 2021年第3期41卷 100-110页

作者：王梦云王晓云许君钟丹淇赵珩刘利天津工业大学纺织科学与工程学院天津300387 深圳技术大学大数据与互联网学院深圳518118

利用文献调研和VOSviewer对国内外服装推荐系统相关文献的发文量、关键词进行可视化分析,梳理总结服装推荐系统的发展趋势。在此基础上,从感官评价、模糊技术、协同过滤、机器学习4个方面归纳整理了服装推荐系统关键技术与方法。从应用... 详细信息

利用文献调研和VOSviewer对国内外服装推荐系统相关文献的发文量、关键词进行可视化分析,梳理总结服装推荐系统的发展趋势。在此基础上,从感官评价、模糊技术、协同过滤、机器学习4个方面归纳整理了服装推荐系统关键技术与方法。从应用情况的角度探讨了服装推荐系统的分类,即服装产品推荐、服装搭配推荐与服装设计推荐。最后,基于服装推荐系统发展趋势、关键方法与技术和应用领域,指出未来可在传统文化元素的创新应用、个人服饰搭配与依据消费者隐性需求和显性需求的轻定制交互化设计中深入研究服装推荐系统。

关键词：服装推荐推荐技术系统应用可视化分析

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于个性化推荐的服装知识图谱构建

服装学报 2022年第3期7卷 275-282页

作者：潘王蕾何瑛浙江理工大学服装学院浙江杭州310018 浙江理工大学丝绸文化传承与产品设计数字化技术文化和旅游部重点实验室浙江杭州310018

知识图谱作为大数据背景下信息承载及知识推理的工具,有助于解决大部分服装推荐系统中存在的用户和服装信息挖掘不全的问题。通过归纳服装个性化推荐的研究现状,对知识图谱及其相关实践应用进行概述,构建、分析服装领域知识体系,并将服... 详细信息

知识图谱作为大数据背景下信息承载及知识推理的工具,有助于解决大部分服装推荐系统中存在的用户和服装信息挖掘不全的问题。通过归纳服装个性化推荐的研究现状,对知识图谱及其相关实践应用进行概述,构建、分析服装领域知识体系,并将服装属性分为基础属性、表现属性和外在属性3个要素,其中服装外在属性中加入了以在线评论为基础,运用SnowNLP语言库得到的综合情感得分,并由此构建服装知识图谱,从中得到用户与服装、服装与服装之间的语义关系。通过连衣裙实例分析,证明知识图谱推理的可解释性,为服装个性化精准推荐提供参考。

关键词：服装推荐知识图谱产品属性图数据库个性化在线评论情感分析