【摘 要】
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针对现有服装兼容性模型都集中探究成对单品之间的兼容性这一问题，提出一种基于超图表示的服装兼容性预测模型。该模型首先基于现有数据集中时尚服装的不同类别和时尚服装间的搭配关系构建了一个服装超图，其中每个节点表示一件衣服，每条超边表示多件衣服组成的套装。为了更好地从超图中推断服装的兼容性，该模型将超图转换为传统图，并利用图神经网络模拟节点之间的复杂交互。最后引入注意力机制计算服装的兼容性得分，增强模型的
【基金项目】
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天津市自然科学基金资助项目（20JCQNJC01490）；
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针对现有服装兼容性模型都集中探究成对单品之间的兼容性这一问题，提出一种基于超图表示的服装兼容性预测模型。该模型首先基于现有数据集中时尚服装的不同类别和时尚服装间的搭配关系构建了一个服装超图，其中每个节点表示一件衣服，每条超边表示多件衣服组成的套装。为了更好地从超图中推断服装的兼容性，该模型将超图转换为传统图，并利用图神经网络模拟节点之间的复杂交互。最后引入注意力机制计算服装的兼容性得分，增强模型的预测能力。实验结果表明，在服装填空任务和服装兼容性预测两个服装搭配任务上，该模型分别达到了77.29%和96.23%的准确率，较其他基线模型有显著的提升。
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