De flesta tidigare arbeten på mode rekommendation fokuserar på att designa visuella funktioner för att förbättra rekommendationer. Befintligt arbete försummar användarkommentarer av modeartiklar, som har visat sig vara effektiva när det gäller att generera förklaringar tillsammans med bättre rekommendationsresultat. Vi föreslår en ny neural nätverk ram, neural mode rekommendation (NFR), som samtidigt ger mode rekommendationer och genererar abstrakta kommentarer. NFR består av två delar: outfit matchning och kommentar generation. För outfit matchning föreslår vi ett konvolutionellt neuralt nätverk med en ömsesidig uppmärksamhet mekanism för att extrahera visuella funktioner i outfits. De visuella funktionerna avkodas sedan till en betygspoäng för den matchande förutsägelsen. För abstrakt kommentargenerering, föreslår vi ett gated återkommande neurala nätverk med en cross-modality uppmärksamhetsmekanism för att omvandla visuella funktioner till en koncis mening. De två delarna utbildas gemensamt på grundval av ett ramverk för lärande med flera arbetsuppgifter i ett paradigm för end-to-end back-propagation. Omfattande experiment som utförs på en befintlig datauppsättning och en insamlad verklig datauppsättning visar att NFR uppnår betydande förbättringar jämfört med toppmoderna baslinjer för moderekommendationer. Samtidigt uppnår våra genererade kommentarer imponerande ROUGE och BLEU poäng i jämförelse med mänskliga-skrivna kommentarer. De kommentarer som genererats kan betraktas som förklaringar till rekommendationsresultaten. Vi släpper datasetet och kod för att underlätta framtida forskning.
Lin m.fl. Ref presenterade ett rekommendationssystem och använde de kommentarer som genererats som förklaringar.
Explainable Fashion Recommendation with Joint Outfit Matching and Comment Generation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}