基于多模态融合的个性化服装搭配推荐

为提高服装的匹配度且实现高精度推荐,从而满足消费者对个性化服装搭配推荐的巨大需求,研究了从服装颜色到类别的高度非线性复杂属性交互,并以服装搭配的匹配度量化标准为基础,构建了单品潜在特征表示空间的嵌入模型,通过构建融合多模态信息的矩阵分解框架模型,进一步分析了现有多模态特征融合算法的不足,刻画了不同用户的服装风格偏好,通过特征提取、多模态特征融合、匹配度计算等手段建立个性化服装搭配方案。实验结果表明：该模型计算出的服装匹配度达到了0.81,相较于传统方法提高了1.25%,实现了更高准确度和推荐精度的个性化服装推荐。