摘要
本发明涉及一种个性化风格引导的多模态服装搭配推荐方法,包括以下步骤:收集用户的历史服装搭配数据作为用户偏好数据集A,收集带有风格标签的服装搭配图像数据,为数据集B;使用数据集B微调大模型作为服装搭配风格分类网络,将数据集A中的服装搭配图像分类到不同风格类中;利用数据集A作为监督信息进行个性化风格聚类;提取特征;采用正负样本对方式学习服装的兼容性关系;计算一套服装搭配的整体兼容性,结合个性化风格特征和整体兼容性得分,优化个性化服装搭配推荐;输出个性化服装搭配推荐排名列表。解决了服装搭配推荐技术在处理用户个性化需求方面、表征多样性方面存在不足的问题,为用户提供更为精准和个性化的服装搭配建议。
技术关键词
服装搭配推荐方法
个性化服装
风格
上衣
服装搭配推荐技术
文本
样本
贝叶斯个性化排序
视觉特征
数据
鞋子
混合聚类算法
卷积神经网络提取
分类网络
多模态
图像特征提取
标签
系统为您推荐了相关专利信息
图像修复方法
上采样
解码单元
生成对抗网络
编码
知识点
画像模型
个性化学习推荐方法
知识图谱技术
学生