【小组会整理】服装搭配论文ICMM2017i-Stylist: Finding the Right Dress Through Your Social Networks

本文探讨了一种基于个人风格的服装搭配方法,通过分析用户偏好和使用深度学习等技术提取特征,形成用户画像,并据此推荐合适的服饰。介绍了算法流程及特征提取的具体步骤。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1、论文的目的:基于个人风格进行服装搭配。
前人的服装搭配策略是:寻找最受欢迎的或者是分析用户的浏览行为。
其中论文中使用了三个数据集:Fabric & Pattern, People Images and Street2shop datasets.其中第三个数据集来自于2015where to buy it那篇论文,也是我正在服务器上下载的数据集。
2、算法流程:首先得到每个user image的五元组表示(DL、color、category, material and pattern)特征表示,
这里写图片描述
然后,计算商城图像对图(中的每个vector)的贡献概率,这里的图可以理解为就代表了用户的个人风格。
公式中的符号:Iu表示user image、Is表示shop image、gu表示user graph model、

这里写图片描述
在这里有一个疑问:公式中的i代表什么?user graph model如何建立的
下一步,更新贡献概率,通过用户反馈的方式。用户在已经得到的贡献概率基础上选择心仪的cloth,将这个cloth加入user graph model,不断更新。
3、特征提取
特征提取这一块好好看看。
DL特征的提取:感觉这一块对我很有用,下一步把它实现出来。
这里写图片描述
写一点自己的小感想,一直以来学习都没用目的性,为了学而学,应该转变下思维,为了用而学。在看一篇论文的时候要考虑到自己能不能用到,如何用,还要把它真正的实现出来,这样才能变成自己的东西。最简单的例子就streetoshop的数据集到现在都没有准备好,一直在磨洋工,不可取不可取!!安逸使人后退。

### 基于Python的服饰搭配推荐系统实现方法 构建一个基于Python的服饰搭配推荐系统需要结合机器学习算法、数据处理和用户行为分析。以下是一个详细的说明,包括主要步骤和技术细节。 #### 1. 数据准备 在开发推荐系统之前,需要收集并整理相关数据。这些数据可能包括: - 用户画像:用户的风格偏好、尺寸要求、预算等。 - 服饰信息:服装类型(如T恤、裤子)、颜色、品牌、价格等。 - 天气数据:实时天气情况,用于推荐适合当前环境的服饰。 - 用户行为数据:用户的购买历史、浏览记录、评分等。 可以使用Pandas库来加载和预处理数据: ```python import pandas as pd # 加载用户数据和服饰数据 user_data = pd.read_csv('user_profiles.csv') clothing_data = pd.read_csv('clothing_items.csv') weather_data = pd.read_csv('weather_forecast.csv') ``` #### 2. 推荐算法选择 根据引用内容[^2],推荐系统通常分为三种类型: - **基于内容的过滤**:根据服饰特征(如颜色、款式)和用户画像进行推荐。 - **协同过滤**:通过分析用户的历史行为,找到与目标用户兴趣相似的其他用户,并推荐他们喜欢的服饰。 - **混合推荐**:结合上述两种方法,提高推荐的准确性和多样性。 #### 3. 算法实现 以下是基于协同过滤的简单实现示例。该代码使用了`sklearn`中的余弦相似度计算用户或物品之间的相似性: ```python from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity import numpy as np # 示例数据:用户对服饰的评分矩阵 ratings = np.array([ [5, 3, 0, 1], [4, 0, 0, 1], [1, 1, 0, 5], [1, 0, 0, 4], [0, 1, 5, 4] ]) # 计算用户之间的相似度 user_similarity = cosine_similarity(ratings) # 根据相似度预测目标用户的评分 def predict_ratings(similarity, ratings): mean_user_rating = ratings.mean(axis=1) ratings_diff = (ratings - mean_user_rating[:, np.newaxis]) pred = mean_user_rating[:, np.newaxis] + similarity.dot(ratings_diff) / np.array([np.abs(similarity).sum(axis=1)]).T return pred predicted_ratings = predict_ratings(user_similarity, ratings) print(predicted_ratings) ``` #### 4. 系统集成 根据引用内容[^4],推荐系统需要具备以下功能: - **用户需求识别**:通过问卷调查或用户输入获取风格偏好、尺寸要求等信息。 - **实时数据处理**:整合天气预报数据,推荐适合当前天气的服饰。 - **推荐生成**:利用机器学习模型生成个性化推荐方案。 - **结果展示**:通过友好的用户界面展示推荐结果,并提供购买链接。 可以使用Flask框架搭建Web应用,将推荐结果展示给用户: ```python from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/recommend', methods=['POST']) def recommend(): user_profile = request.json # 调用推荐算法生成结果 recommendations = generate_recommendations(user_profile) return jsonify(recommendations) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ``` #### 5. 统计分析 为了评估推荐系统的性能,可以使用统计方法计算推荐的准确率和覆盖率。例如,计算平均评分和标准差以衡量推荐质量: ```python mean_rating = data['rating'].mean() std_deviation = data['rating'].std() print(f"Mean Rating: {mean_rating}, Std Deviation: {std_deviation}") ``` ###
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