算法服装：混合推荐，从街头时尚到商店

KDDMay, 2017

算法服装：混合推荐，从街头时尚到商店

Algorithmic clothing: hybrid recommendation, from street-style-to-shop

Y Qian, P Giaccone, M Sasdelli, E Vasquez, B Sengupta

TL;DR本文详细介绍了 Cortexica 的推荐框架，使用了条件随机场和深度神经网络的混合视觉推荐系统，结合了知识基础和内容基础来构建推荐系统，可解决缺少用户偏好数据的问题。

Abstract

In this paper we detail Cortexica's (this https URL) recommendation framework -- particularly, we describe how a hybrid visual recommender system can be created by combining conditional random fields for segmentation and →

visual recommender system conditional random fields deep neural networks knowledge-based content-based

发现论文，激发创造

基于生成图像模型的视觉感知时尚推荐与设计

本文研究了在时尚等领域中建立有效的推荐系统的挑战，并提出了一种基于 Siamese CNNs 以及深度学习网络的时尚感知图像表示和推荐方法，通过在像素级别训练图像表示和推荐系统，可以显著提高推荐性能和生成新的时尚产品设计。

Nov, 2017

基于街拍图像的大规模视觉推荐

本文提出了四个数据驱动模型用于大规模的视觉推荐系统，这些模型可以有效地利用大量的时尚图片及其丰富的元数据，通过对大规模数据集的深入实验对这些算法进行了分析，并在颜色科学的基础上对其进行了基线，同时展示了从这些实验中学到的关键时尚见解并介绍了一个可以用于未来视觉研究的大规模时尚图像注释数据集（Fashion-136K）。

Jan, 2014

跨服装类别学习时尚搭配以进行服装推荐

本文提出了一种基于孪生网络和全连接网络的推荐方法，其中加入颜色直方图功能以提高时尚兼容性评价，且网络训练采用拉普拉斯和矩阵变量正态分布以增强网络效率和稀疏性。

May, 2019

HCRS：基于用户评分和产品特征的混合衣服推荐系统

本文提出一种基于协同过滤的衣服推荐系统，可根据用户评分和服装属性进行推荐，模拟实验表明该推荐系统能更好地满足用户需求。

Nov, 2014

电子商务中大规模商品推荐生成的多模态推荐系统

本文提出了两种可视化推荐系统，该系统可以自动为客厅家具配套筛选整个选择，以最大化配合效果和利用文本数据和多语言话题建模来推断风格。实验结果表明，从包括视觉和文本数据的产品集合中发现补充风格效果最好。

Jun, 2018

上下：用单类协同过滤模型建模时尚趋势的视觉演化

本文介绍了一种利用深度卷积神经网络，结合用户反馈和时尚趋势进行实时热门商品推荐的算法，以及该算法在 Amazon 上进行的实验。