[发明专利]一种基于服装图像和标签文本双模态内容分析的个性化服装的推荐方法

权利要求书

1.一种基于服装图像和标签文本双模态内容分析的个性化服装的推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：通过对购物网站的服装图像中的细节属性进行分析，建立以服装细节部位图像和特征形式描述的服装商品模型和用户喜好模型；

S2：通过对购物网站的服装标签文本进行分析，建立以文本形式描述的服装商品模型和用户喜好模型；

S3：将所述步骤S1建立的基于服装图像的服装商品模型和所述步骤S2建立的用户喜好模型相结合，产生推荐结果；

所述步骤S1建立的基于服装图像的服装商品模型和所述步骤S2建立的用户喜好模型相结合的过程还至少包括：

S31：同时利用服装商品的图像特征和文本特征来描述服装的整体特征；对于每一件服装C_i∈C(i＝1,2,...)，则双模态特征表示为C_i～dpr_i,1,dpr_i,2,dpr_i,3,dpr_i,4,dpr_i,5,t_i,sp_i,ct_i,W_i；

其中dpr_i,1、dpr_i,2、dpr_i,3、dpr_i,4、dpr_i,5分别表示颜色、纹理、领子、袖子和拼接五种属性的特征，t_i表示该服装的纹理特征值，sp_i表示该服装的拼接特征值，ct_i表示该服装的类别，W_i＝{wd_i,1,wd_i,2,…,wd_i,n}表示该件服装的标签集合；

S32：对于数据集C，每一件服装表示为C_i∈C(i＝1,2,...)；用户最近四次的浏览记录获得的用户的兴趣为

其中dpr_u,1、dpr_u,2、dpr_u,3、dpr_u,4、dpr_u,5表示用户选择的感兴趣的服装属性的特征，表示用户选择的服装图像的各个属性的权重集合，CT_u表示用户选择的服装类别的集合，W_u＝{wd_u,1,t_u,wd_u,2,t_u,…,wd_u,n,t_u}表示该件服装的标签及其出现次数的集合；

S33：根据服装和文本两个模态的特征进行相似性计算，将最相似的k件服装推荐给用户，并将推荐的k件服装的集合定义为C_r。