【摘 要】
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随着网络技术的发展和人们日益增长的物质需求,新消费时代下大多数人选择网上购买服装。但网上的服装数不胜数,消费者如何快速准确地找到喜欢的服装是一项新的挑战。服装推荐正是解决这个问题的有效方法。目前的服装推荐系统大多方法单一且很少考虑搭配功能,已无法满足用户的个性化需求。基于此,本文研究并设计实现了基于注意力机制和图神经网络的服装推荐系统,主要内容如下:（1）提出了一种基于注意力机制和类别信息的服装组
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随着网络技术的发展和人们日益增长的物质需求,新消费时代下大多数人选择网上购买服装。但网上的服装数不胜数,消费者如何快速准确地找到喜欢的服装是一项新的挑战。服装推荐正是解决这个问题的有效方法。目前的服装推荐系统大多方法单一且很少考虑搭配功能,已无法满足用户的个性化需求。基于此,本文研究并设计实现了基于注意力机制和图神经网络的服装推荐系统,主要内容如下:（1）提出了一种基于注意力机制和类别信息的服装组推荐模型CGAC,本模型的研究单元为服装组,即多件服装为一组。通过相关性矩阵学习一次购物行为的内部关系,通过循环神经网络学习多次购物行为之间的外部关系,基于多意图注意力机制模拟用户的真正购物意图,利用服装类别信息学习用户的长期稳定类别偏好和客观因素影响的不同偏好,最后使用注意力机制调整特征权重。该模型在淘宝数据集上进行实验,有效提升了召回率、F1、HLU三个评价指标。（2）提出了一种基于图神经网络和目标关注的单件服装推荐模型CGTA,本模型的研究单元为一件服装,针对用户每次想购买一件服装的场景,利用会话图和全局图两种图神经网络结构来对序列化的用户历史购物行为进行编码和学习。同时,使用目标关注机制来激活用户特定的服装偏好。该模型在淘宝和POG两个数据集上进行实验,有效提升了召回率和MRR两个评价指标。（3）提出了 一种基于多模态和流行度的个性化服装搭配模型PCMP,本模型旨在为用户选定的某件上衣,搭配出最合适的下装。通过服装的视觉信息和文本信息计算上衣和下装的搭配度,结合用户购买下装的历史记录了解其对下装的喜爱偏好,并分别从时间、频率和热词三个角度掌握服装的流行度信息,以实现个性化搭配。该模型在IQON3000数据集上进行实验,有效提升了 AUC评价指标。（4）最终实现并测试了基于注意力机制和图神经网络的服装推荐系统,该系统综合利用了 CGAC、CGTA、PCMP三个模型,分别为用户提供了三种应用场景:一次购买多件服装、一次购买单件服装、服装搭配。
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