[发明专利]基于可解释性卷积神经网络的服装推荐方法、装置及终端有效
| 申请号： | 202010193933.2 | 申请日： | 2020-03-19 |
| 公开（公告）号： | CN111415221B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 金书季;肖若水;漆爽 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06Q30/0601 | 分类号： | G06Q30/0601;G06N3/0464;G06N3/08;G06N3/084 |
| 代理公司： | 重庆辉腾律师事务所 50215 | 代理人： | 王海军 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及关于服装推荐的特征研究领域，特别涉及一种基于可解释性卷积神经网络的服装推荐方法、装置及终端，所述方法包括对图像进行预处理，将预处理后的图像分为训练集和验证集；构建卷积神经网络，并构建特征矩阵来提取采集的图像的服装特征；利用训练集对卷积神经网络进行端到端的迭代训练；用户将图片输入完成训练的卷积神经网络，卷积神经网络即可输出该图片的特征图，并将与用户输入图片特征图一致的服装推荐给用户；本发明将推荐服装的特征进行了可视化话，让客户明确的所喜欢的是服装上哪种特征，从而在为客户推送服装时能够更加准确，提升用户体验。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 解释性 卷积 神经网络 服装 推荐 方法 装置 终端 | ||
【主权项】：
暂无信息
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