基于视觉偏好模型的服装推荐冷启动问题解决方案
本研究探讨集体矩阵分解模型在推荐系统中的应用，提出了一种新的公式，可以更快地预测没有反馈或互动数据但有辅助信息的用户和商品，虽然冷启动推荐不如热启动的推荐准确，但比非个性化推荐效果更好，而且对于新用户的预测比新商品更可靠。此处提出的公式在许多场景下改进了冷启动推荐，但热启动推荐效果有所下降。
Sep, 2018
通过大型语言模型和文本到图像模型，本研究提出了一个基于角色的服装生成问题，以客户的兴趣为基础，根据年龄和性别等要求生成完整的服装套装，从而提高客户对时尚的个性化建议。
Feb, 2024
通过使用二分网络表示法，本文针对冷启动问题，旨在探讨在推荐系统中如何设计高效的营销策略，并通过实验发现，将新商品与一些不太活跃的用户联系起来比简单地将新商品推送给活跃用户更具效果。
Apr, 2014
本文提出了一种半监督学习方法，其中利用大型未标记时尚语料库来在训练期间动态创建假正向和假反向服装，通过提出的一致性规则来确保原始图像和其转换的表示是一致的，实现多属性的学习，在 Polyvore、Polyvore-D 和新建的大规模时装套装数据集上进行了实验，并表示，该方法拥有与完全监督方法相当的预测性能。
Sep, 2021
在本篇论文中，我们提出了一种结合活跃学习与商品属性信息的新型冷启动推荐方法，该方法基于商品属性和用户的评价历史设计了有用的用户选择标准，并将该标准组合成选择用户的优化框架。通过利用反馈评分、用户先前评分和商品属性，我们为其他未被选中的用户生成准确的评分预测。实验结果表明，我们的方法优于传统方法。
May, 2018
通过用户提供的文字描述，我们提出了一种突破性的时尚推荐方法，该方法生成了一整套完整的服装，从而在时尚推荐领域显著超越了现有技术模型，同时通过文字描述捕捉到了个人风格偏好的本质。
Nov, 2023
冷启动商品推荐是推荐系统中一个长期存在的挑战，常见的解决方法是使用基于内容的方法，然而，多种形式的原始内容中的丰富信息尚未充分利用。本文提出了一种面向冷启动推荐的领域 / 数据无关商品表示学习框架，通过采用基于 Transformer 的架构在各种特征之间自然实现多模态对齐。我们的模型不受分类标签的束缚，可以完全端到端地进行训练，不仅避免了分类标签的收集成本，还能够获得更适用于推荐目的的表示学习。通过对真实世界电影和新闻推荐基准的大量实验，我们验证了我们的方法比现有的基线模型更好地保留了细粒度用户兴趣，并且可以广泛适用于多个领域的大规模推荐。
Apr, 2024
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