Med den snabba tillväxten på modemarknaden online har efterfrågan på effektiva moderekommendationer aldrig varit större. I mode rekommendation, förmågan att hitta objekt som passar bra med några andra objekt baserat på stil är viktigare än att välja ett enda objekt baserat på användarens hela köphistorik. Eftersom samma användare kan ha köpt kostymer i en månad och tillfälliga jeans i en annan, är det omöjligt att lära sig latent stil funktioner av dessa objekt med bara användarbetyg. Om vi kunde representera stil funktioner i modeartiklar på ett rimligt sätt, kommer vi att kunna rekommendera nya objekt som överensstämmer med några små delmängd av förköpta objekt som utgör en sammanhängande stil uppsättning. Vi föreslår Style2Vec, en vektor representation modell för modeartiklar. Baserat på intuitionen av fördelningssemantik används i ord inbäddningar, Style2Vec lär sig representationen av ett mode objekt med hjälp av andra objekt i matchande kläder som sammanhang. Två olika konvolutionella neurala nätverk utbildas för att maximera sannolikheten för post co-occurences. För utvärdering, en mode analogi test utförs för att visa att den resulterande representationen betecknar olika moderelaterade semantik som former, färger, mönster och även latenta stilar. Vi utför också stilklassificering med Style2Vec funktioner och visar att vår metod överträffar andra baslinjer.
REF antog att olika objekt i en outfit delar en sammanhängande stil, och föreslog att lära stil representationer av modeartiklar genom att maximera sannolikheten för objekt samtidiga förekomster.
Style2Vec: Representation Learning for Fashion Items from Style Sets
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}