På senare tid har produktbilder fått ökad uppmärksamhet i klädrekommendationen, eftersom klädprodukternas visuella utseende har en betydande inverkan på konsumenternas beslut. De flesta befintliga metoder förlitar sig på konventionella funktioner för att representera en bild, såsom de visuella funktioner som extraheras av konvolutionella neurala nätverk (CNN funktioner) och skalan-invariant funktion transform algoritm (SIFT funktioner), färg histogram, och så vidare. Men man tar sällan hänsyn till en viktig typ av drag, de estetiska dragen. Det spelar en viktig roll i klädrekommendationen eftersom en användares beslut till stor del beror på om kläderna är i linje med hennes estetik, men de konventionella bildegenskaperna inte kan beskriva detta direkt. För att överbrygga denna klyfta föreslår vi att den estetiska informationen, som är mycket relevant med användarens önskemål, införs i klädrekommendersystem. För att uppnå detta presenterar vi först de estetiska egenskaper som extraheras av ett förtränat neuralt nätverk, som är en hjärninspirerad djup struktur tränad för den estetiska bedömningen uppgift. Med tanke på att den estetiska preferensen varierar avsevärt från användare till användare och med tiden föreslår vi sedan en ny tensor factorization modell för att införliva de estetiska funktionerna på ett personligt sätt. Vi utför omfattande experiment på verkliga dataset, som visar att vårt tillvägagångssätt kan fånga användarnas estetiska preferenser och avsevärt överträffa flera toppmoderna rekommendationsmetoder.
Nyligen, Yu et al. REF föreslog en kopplad matris och tensor factorization modell för estetiska-baserade kläder rekommendation där CNNs används för att lära sig bildegenskaper och estetiska egenskaper.
Aesthetic-based Clothing Recommendation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}