年轻人逃离算法?更懂你的时尚推荐算法,你会拒绝吗?| FashionHack 专栏
Mix Lab味知实验室
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2021-05-23 01:41
推荐系统近年来被应用于各行各业,非常流行。推荐的对象包括:电影、短视频、音乐、新闻、书籍、学术论文、搜索查询。从让你掏空钱包还透支花呗的某宝,到让你刷到无法自拔的某音,眼看着“520节(ying)日(xiao)” 刚过, “618” 又开始提前预热了。
钱包一次次被掏空,如今的软件是怎么做到越来越 “懂” 用户的呢?软件背后极强大的推荐系统,究竟又是怎么做到的?
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用户画像
协同过滤主要分为两种:
1 基于用户的协同过滤;
2 基于物品的协同过滤。
服饰搭配与相应的朋克亚文化群体
2 基于隐式反馈的方法
3 基于弱外观特征时尚评价方法
4 基于语义属性区域引导的方法
5 基于对抗性特征转换器的补充推荐
根据输入的裤子图像(Query)
输出相应的上衣推荐
6 神经网络造型师:服装搭配的兼容性建模
基于AI 对话系统的服装设计
( 诚招DeeCamp队友)
人:“还不错,转到背面也看一下?哦,还有,搭配我红色的那双鞋会不会更合适?”
…
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