Vi presenterar en metod för att bestämma mode DNA, samordna vektorer lokalisera mode objekt i ett abstrakt utrymme. Vår strategi är baserad på en djup neural nätverk arkitektur som intar curated artikel information såsom taggar och bilder, och är utbildad för att förutsäga försäljning för en stor uppsättning av frekventa kunder. I processen, ett dubbelt utrymme av kundstil preferenser naturligt uppstår. Tolkning av metriska av dessa utrymmen är enkel: Produkten av Fashion DNA och kundstil vektorer ger prognostiserade köp sannolikheten för kunden-punktpar, medan vinkeln mellan Fashion DNA vektorer är ett mått på objekt likhet. Viktigt är att våra modeller kan generera opartiska inköpsannolikheter för modeartiklar baserade enbart på artikelinformation, även i avsaknad av försäljningsdata, vilket kringgår "kallstartsproblemet" med samarbetsrekommendationer. På samma sätt generaliserar den enkelt och tillförlitligt till kunder utanför träningssetet. Vi experimenterar med mode-DNA-modeller baserade på visuella och/eller taggade objektdata, utvärderar deras rekommendationskraft och diskuterar de resulterande likheterna i artikeln.
Zalando forskare REF föreslog en mode DNA-baserad rekommendation modell baserad på en djup neural nätverk arkitektur för att lära sig kundstil.
Fashion DNA: Merging Content and Sales Data for Recommendation and Article Mapping
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}