Att bygga ett framgångsrikt recommender-system beror på att förstå både dimensionerna av människors preferenser och deras dynamik. Inom vissa områden, såsom mode, kan modellering sådana preferenser vara otroligt svårt, på grund av behovet av att samtidigt modellera utseendet på produkter samt deras utveckling över tiden. Den subtila semantiken och den icke-linjära dynamiken i modeutvecklingen väcker unika utmaningar, särskilt med tanke på det glesa och storskaliga i de underliggande dataseten. I detta papper bygger vi nya modeller för en klass Collaborative Filtering, där vårt mål är att uppskatta användarnas modemedvetna personliga rankingfunktioner baserat på deras tidigare feedback. För att upptäcka de komplexa och föränderliga visuella faktorer som människor tar hänsyn till vid utvärdering av produkter kombinerar vår metod visuella funktioner på hög nivå som utvinns från ett djupt konvolutionellt neuralt nätverk, användares tidigare återkoppling, samt utveckling trender inom samhället. Experimentellt utvärderar vi vår metod på två stora real-world dataset från Amazon.com, där vi visar den att överträffa toppmoderna personliga rankning åtgärder, och även använda den för att visualisera de höga modetrender över 11-års spännvidden av vår dataset.
För att avslöja trender inom mode, Han et al. kombinerade avancerade visuella funktioner, användarfeedback och förändrade trender inom gemenskapen till One-Class Collaborative Filtering REF.
Ups and Downs: Modeling the Visual Evolution of Fashion Trends with One-Class Collaborative Filtering
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}