当搭配遇上个性化推荐

最新推荐文章于 2025-08-11 18:31:36 发布

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今天介绍的是一篇个性化搭配推荐的论文，是 2017 年时候的论文，这也是比较早的开始结合搭配和个性化推荐的一个工作，基于度量学习和排序学习的方法。

论文题目：FashionNet: Personalized Outfit Recommendation with Deep Neural Network

论文地址：https://www.ijcai.org/proceedings/2017/0239.pdf

概览

将推荐加入到搭配中，实现个性化搭配的推荐。采用的也是深度学习的算法-- CNN 模型，具体实现就是用 VGG-16 网络模型作为基础，实现 FashionNet 模型，一个 FashionNet 模型包括两个网络，特征提取网络和实现搭配的匹配网络，这部分作者设计了 3 种网络结构，并做了对比实验，而在训练上采用的两阶段训练策略，即先训练一个通用的搭配模型，然后加入用户信息来微调网络模型，此外网络的最终结构如下所示，输入两套搭配，正样本是训练集 polyvore ，也就是用户自己上传的搭配，负样本就是随机选择衣服的搭配，分别通过 FashionNet，然后计算 RankLoss。

研究方法

本文研究的问题类似于度量学习，度量学习需要学习的是物体间的距离，或者说是相似性，而搭配需要学会的是衣服之间的匹配性；

网络结构

设计了三种网络结构，如下图所示。

FashionNet A

第一种网络结构，输入的时候将一套搭配里的衣服图片在颜色通道上进行concat，得到的就是一个 w*h*9 的输入图片，然后输入 VGGNet 网络，提取特征，接着是 1 个 FC(全连接)层+ softmax，输出两个数值，表示喜欢和不喜欢的概率；

这个网络的特点就是将特征学习和匹配性衡量都集成在一起；

FashionNet B

第二种网络结构，输入的时候并不会将搭配中的衣服图片 concat 起来，而是分别传入单独的 VGGNet 中，但每种衣服经过的网络都是相同的，也就是都被影射到共同的隐空间中，然后提取到的特征 concat 起来，后面跟着 3 个 FC 层 + softmax。

FashionNet C

前两个网络的问题：

在获取高阶关系的时候会有困难；
造成数据空间的扩大（原始数据或者特征空间），这要求大量的训练样本，但实际上并没有足够数量的训练样本；

因此，第三种网络结构，特征提取部分和 FashionNet B 是一样的，但是之后则是将任意的两个衣服提取到的特征 concat，经过各自的匹配网络（3FC+softmax），匹配网络的数量就和搭配数量有关系了；不同的匹配网络应用于不同类型衣服对，比如上装-鞋子，上装-下装对等，匹配网络的结果会累加起来得到搭配的最终得分 s。

训练网络模型

最终训练的网络结构如下图所示，

个性化搭配推荐不仅仅涉及到度量学习，还是是一个排序学习（learning-to-rank ）问题，输入是正负样本对，分别输入一个 FashionNet ，网络输出的评分 s ，再采用 rank loss 计算 Loss。公式如下图所示：

训练

采用两阶段训练策略的原因有：

每个用户的搭配数量是比较少的，特别是如果需要训练一个性能很好的神经网络；
很多用户的搭配都比较相似，这些相似的搭配数量并不少；
尽管每个用户的搭配审美都不完全相同，但还是存在很多通用的搭配尝试，比如衬衫通常都会搭配牛仔裤

基于以上的原因，选择两阶段训练网络的策略。

第一阶段的训练是学习一个通用的搭配网络模型，在这一步，会丢弃用户信息，将所有的搭配都混合在一起，然后训练网络。一个训练样本是正样本和负样本的搭配对，采用在 ImageNet 上预训练好的参数初始化 VGGNet，其他的网络层参数则是通过高斯分布进行初始化；

第二阶段是训练用户特定的模型（user-specific model）来进行个性化推荐。初始化是用第一步训练好的网络模型参数，接着使用每个用户的数据来微调网络。

对于上述的 3 种网络结构在第二阶段的微调，是这样设置的：

FashionNet A 的微调是对整个网络都微调（特征提取和匹配网络）；
对于 B 和 C 两个网络，有两种策略：

微调整个网络，特征提取网络和匹配网络都会有个性化的参数，也就是对不同的用户，同样的衣服会有不同的特征表示；
固定特征提取网络，仅微调匹配网络。这种做法会加快训练速度，实际应用中更多的微调都是这种做法。

三种网络结构的参数设置情况如下所示：

实验

数据集

采用的 Polyvore 数据集，包含来自 800 个用户上传的搭配数据，每套搭配是三件衣服--上装、下装和鞋子，将 polyvore 作为正样本，负样本则是随机选择上装、下装和鞋子得到的搭配。

数据集分为训练集、验证集和测试集，在每个集合中，每个用户的正样本数量分别是 202，46 和 62，而负样本则是正样本的 6 倍，也就是 1212，276 和 372。

指标

NDCG 评价标准，用来评价一个排序的列表，其公式如下所示，第 m 个位置的 NDCG 是：

表示一个理想排序的得分，对于正样本，是 1，负样本是 0；

NDCG 的最优数值是 1；

Mean NDCG 是 NDCG@m （m=1,....M，表示排序的长度）的均值；

最终采用的指标：

mean NDCG：所有用户的 mean NDCG@m，也就是先计算不同m数值的NDCG，然后求平均，再除以用户数量；
average of NDCG @m：所有用户的NDCG@m，不同m值的均值（仅除以用户数量）
top-k 结果中正样本的数量（特定的 k 数量）

参数设置

使用的框架是 Caffe，batch 为 30，epoch 是 18。

学习率的策略参考论文《Return of the devil in the details: Delving deep into convolutional nets》。

实验结果

实验结果如下图所示：

上图中，Initial 是采用初始化参数的结果，也就是预训练模型的结果，Stage one 就是训练好第一阶段的模型，Stage two (partial) 和 Stage two(whole) 就是第二阶段的微调的两种策略，前者就是固定特征提取网络，微调匹配网络，后者就是整个网络都微调；Stage two(direct) 是不经过第一阶段的训练，直接微调网络的结果，应该就是直接用每个用户的数据来训练一个网络模型的结果。

通过实验结果的对比，可以得到这四个结论：

FashionNet A vs B、C 前者是将特征提取和匹配计算都放在一个网络中，而后面两种网络是分开这两种功能，实验结果表明采用不同网络实现不同的功能，可以取得更好的性能；
FashionNet B vs C 两个网络的区别是在匹配网络的设计，前者是仅设计了一个匹配网络，后者是任何两种不同类别的衣服的特征进行 concat 后，输入一个单独的匹配网络，实验结果是后者的效果更好，这表明将高阶关系分开成一系列成对组合是更佳的解决办法；
两阶段训练策略 对比第一阶段和第二阶段的结果，后者效果更好，这也说明微调是非常有用的技术；
Stage two (partial) vs Stage two(whole) 实验结果表明后者的效果更好，这表明学习一个特定用户的特征表示对于推荐任务很有帮助，但这种策略的训练时间会更久，它需要重新计算所有衣服的特征，因此，实际应用会采用效果稍差的第一种方法，仅仅微调匹配网络。

小结

这篇论文的思路是结合了度量学习和排序学习的方法，并且应用了 CNN 来进行特征提取，然后计算衣服之间的匹配性，训练策略上也是从训练通用的搭配模型到训练个性化搭配模型。

不过，这里我也还是存在一个小小的疑问的：按照论文的介绍，第二步采用用户的搭配来训练个性化推荐模型，那最终就是每个用户都会训练得到一个模型，也就是用户越多，训练得到的模型数量也就越多了？

当然，这可能也是我的理解不到位，如果看过这篇论文的，也欢迎和我讨论一下。

完）