【摘 要】
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目前电子商务已发展成为主流的购物方式,推荐系统的出现在一定程度上地缓解了信息过载的问题。服装作为网络购物的重要商品类别,如何实现高效的服装搭配推荐也成为产业界和学术界的热门研究内容。本文以用户个性化偏好特征分析、深度学习的特征提取、个性化服装搭配推荐技术和算法为研究内容,提出了基于用户历史记录的个性化服装搭配推荐算法。本文的主要工作包括:（1）提出了基于用户个性化特征的服装推荐算法。利用CNN对用
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目前电子商务已发展成为主流的购物方式,推荐系统的出现在一定程度上地缓解了信息过载的问题。服装作为网络购物的重要商品类别,如何实现高效的服装搭配推荐也成为产业界和学术界的热门研究内容。本文以用户个性化偏好特征分析、深度学习的特征提取、个性化服装搭配推荐技术和算法为研究内容,提出了基于用户历史记录的个性化服装搭配推荐算法。本文的主要工作包括:（1）提出了基于用户个性化特征的服装推荐算法。利用CNN对用户个性化特征进行提取并将其标签化,并对特征标签进行统计和排序,突出用户偏好特征对于推荐结果的影响,实现个性化推荐。利用聚类算法对候选集中商品按照特征进行聚类,根据用户的历史购买记录和聚类结果构造服装组合图和特征组合图,从而对候选集中的商品进行打分和推荐。与现有的服装搭配推荐算法对比,在准确率和召回率等指标上有所提高。（2）提出了基于DCGAN的用户历史购买记录扩充方法。利用DCGAN训练用户历史购买记录,生成与用户历史购买记录图片内容类似的图像,从而达到数据增广和特征过滤的目的。将生成的图像和用户历史购买记录共同作为个性化特征提取的依据,实现个人目标价值最大化。并通过评估指标验证了生成图像的质量和用户历史购买记录图像的相似性,证明了该方法可用于用户历史购买记录的扩充。（3）提出了基于深度学习网络的颜色特征标签提取方法。通过对图像颜色特征和形状特征提取方法的研究,采用深度学习技术训练特征提取模型后,用训练好的模型从候选集和用户历史购买记录中提取颜色和形状特征标签;借助VGG16神经网络模型对其进行简化和改进,得到了适用于颜色特征提取的轻量型神经网络C-VGG。该方法与VGG16相比,在准确率和训练效率上得到了提升。本文提出的推荐算法可广泛应用于服装销售网站和虚拟试衣设备,提高用户的购物效率。
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