[发明专利]一种个性化胶囊衣橱创建方法、装置及胶囊衣橱

说明书

本公开公开了一种个性化胶囊衣橱创建方法、装置及胶囊衣橱，接收多模态数据集，进行预处理；将预处理后的样本根据模态的不同将相对的数据输入预训练的多路径神经网络；根据预训练的神经网络和多层感知机分别提取不同模态的特征数据，得到不同模态的层次哈希表示；根据层次标签构建预处理后样本在不同层次上的相似矩阵，根据每层相似矩阵中值训练哈希表示的内积，评测样本之间的语义相似性；采用不同粒度的层次标签，并分析层次比对神经网络性能影响，确定最佳层次比；根据每层哈希表示得到哈希码；训练双路径神经网络，并使用SCD梯度下降法优化训练双路径神经网络，建立基于层次标签的深度跨模态哈希模型，用于跨模态搜索。

技术领域

本公开属于智能衣橱的技术领域，涉及一种个性化胶囊衣橱创建方法、装置及胶囊衣橱，尤其涉及一种基于服装和用户模型的个性化胶囊衣橱创建方法、装置及胶囊衣橱。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

胶囊衣橱是一种精简的衣橱，它能够以更少的衣服搭配出更多的套装。拥有一个胶囊衣橱，可以节省人们在思考如何穿搭上的时间和额外购买冗余的服装上的金钱，因此，它在人们的日常生活中起着至关重要的作用。基于这种需求，一些时尚专家在网络上分享他们的胶囊衣橱供人们参考；为了减轻人工成本，研究人员对服装的视觉特征和文字描述建模，基于服装兼容性创建胶囊衣橱。然而，发明人在研发过程中发现，无论是时尚专家还是通过模型创建的胶囊衣橱都无法涉及到人们的个性信息，例如人们的喜好、身材和消费习惯等，这使得创建的胶囊衣橱中存在人们不喜欢或者不合适的服装。

发明内容

针对现有技术中存在的不足，本公开的一个或多个实施例提供了一种个性化胶囊衣橱创建方法、装置及胶囊衣橱,结合服装模型和用户模型，分析服装与服装间的兼容性和用户与服装间的兼容性；同时通过删除原有衣橱中冗余的或者不合适的服装，并添加一些合适的服装来创建一个完整符合人们个性信息的胶囊衣橱，从而使得个性化胶囊衣橱里面的服装能够尽可能多的组合出既好看又适合这个人的套装。

根据本公开的一个或多个实施例的一个方面，提供一种基于服装和用户模型的个性化胶囊衣橱创建方法。

一种基于服装和用户模型的个性化胶囊衣橱创建方法，该方法包括：

调取用户购买记录中的服装商品，获得用户的喜好和身材，建立使用户与其喜好和适合身材服装商品距离小的用户模型；

采用长短期记忆网络，挖掘时尚社区网站搭配套装潜在的搭配规则，建立服装模型；

基于用户模型和服装模型，通过实现最大化衣橱用户模型和服装模型得来优化初始衣橱，创建个性化胶囊衣橱。

进一步地，在该方法中，所述用户购买记录中的服装商品包括视觉信息、文本信息和尺码信息，所述视觉信息为服装商品图片，所述文本信息包括文字描述和种类标签，所述视觉信息和文本信息表示用户喜好商品特征，所述尺码信息表示用户身材特征。

进一步地，在该方法中，根据用户的喜好和身材，采用贝叶斯个性化排序算法构建用户喜好的损失函数。

进一步地，在该方法中，采用身材分类器将用户表示为身份特征向量，根据用户的喜好和身材，建立服装商品的预测身材匹配度和参考身材匹配度，通过最小化均方差损失函数确保预测身材匹配度与参考身材匹配度的一致性。

进一步地，在该方法中，所述服装模型表示通过前t件衣服预测出的第t+1件衣服与真实的第t+1件衣服的最小化差异的模型。

进一步地，在该方法中，基于用户模型和服装模型，借助平衡因子对用户模型与服装模型的加权组合建立打分模型，对衣橱的用户与服装和服装与服装兼容性进行综合的客观的评定。

进一步地，在该方法中，所述通过实现最大化衣橱用户模型和服装模型得来优化初始衣橱的具体步骤包括：