9、基于图像的搜索与推荐系统：原理、实现与应用

基于图像的搜索与推荐系统：原理、实现与应用

1. 引言

在电商领域，为了留住和吸引新客户，优质的客户服务至关重要。如今已有数千个电商平台，且未来数量还会增加，只有提供卓越客户体验的平台才能长期生存。传统的基于文本描述的搜索方式在某些情况下效果不佳，例如当用户想要搜索一件细节复杂的商品时，很难用准确的文字描述，搜索结果也往往不尽如人意。而基于图像的搜索和推荐系统则可以解决这一问题，它能通过图像捕捉更多商品细节，提供更精准的推荐。

2. 问题陈述

当用户在电商平台搜索商品时，通常会使用商品名称和描述进行搜索。但对于一些细节丰富的商品，如带有复杂图案和颜色搭配的服装，用文字描述搜索难度大，结果也不理想。基于图像的搜索和推荐系统则能根据用户提供的图像给出推荐，尤其在时尚品类中，能比文本描述捕捉更多商品细节。

3. 方法与方法论

3.1 图像分析基础

要搜索图像，首先需将其转换为机器可理解的数字/向量。可以使用预训练模型将图像表示为向量或嵌入数据，本项目使用 PyTorch 中的 ResNet18 模型将图像转换为嵌入信息或向量。

3.2 实现步骤

为了找到与输入图像相似的图像，需要完成以下步骤：
1. 导入现有图像和搜索图像 ：使用 OpenCV 功能将图像加载到工作环境中。
2. 向量化图像 ：由于 Python 无法直接读取 JPG 格式的图像，需将其转换为向量或嵌入。使用 PyTorch 中的 ResNet 进行转换。
3. 计算相似度得分 </