Vi utvecklar en ram för djupinlärning i två steg som rekommenderar modebilder baserade på andra indatabilder av liknande stil. För detta ändamål används en neural nätverk klassificerare som en datadriven, visuellt medveten funktionsextraktor. Den senare fungerar sedan som indata för likhetsbaserade rekommendationer med hjälp av en rankningsalgoritm. Vårt tillvägagångssätt är testat på den allmänt tillgängliga Fashion datasetet. Initialiseringsstrategier med överföringslärande från större produktdatabaser presenteras. I kombination med mer traditionella innehållsbaserade rekommendationssystem kan vårt ramverk bidra till att öka robustheten och prestandan, till exempel genom att bättre matcha en viss kundstil.
Inom ramen, neurala nätverk klassificerare används som data-driven visuell perception funktion extraktorer REF.
Image Based Fashion Product Recommendation with Deep Learning
{'venue': 'LOD: International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science Machine Learning, Optimization, and Data Science 4th International Conference, LOD 2018, Volterra, Italy, September 13-16, 2018, Revised Selected Papers', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}