運用色彩學與深度學習技術於個人化穿搭服裝推薦系統;Personalized Outfit Recommendations Based on Chromatics and Deep Learning Techniques

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題名:	運用色彩學與深度學習技術於個人化穿搭服裝推薦系統;Personalized Outfit Recommendations Based on Chromatics and Deep Learning Techniques
作者:	國立中央大學資訊管理學系
貢獻者:	國立中央大學資訊管理學系
關鍵詞:	個人化服裝推薦;穿搭推薦;美學特徵;服裝特徵擷取;深度學習;Personalized clothing recommendation;outfit recommendation;aesthetic characteristics;clothing feature extraction;deep learning
日期:	2022-07-26
上傳時間:	2022-07-27 11:32:40 (UTC+8)
出版者:	科技部
摘要:	隨著線上時尚零售蓬勃發展，客戶和商家對於服裝推薦的需求也逐漸增長，能越精準的使推薦商品滿足顧客的喜好越能提升商家的銷售量。過去服裝推薦之研究多著重在單品本身搭配程度計算，以盡可能讓機器模擬人類的審美觀，然而對於服裝的審美其實包含許多主觀成分，因此在穿搭推薦上不應該忽視個人化偏好因素。本研究所發展之個人化服裝推薦系統可以有效彌補現有推薦系統技術無法運用於服飾相關之電商公司的缺陷，提升自動化推薦系統於實務上之可行性，在實務上可以進一步提升業者的競爭優勢，降低人力成本。此外，本研究在學術上也彌補了過去研究在個人化穿搭系統建構上的不足，並透過真實資料集進行完整的實驗評估與探討，可提供後續相關學者參考。
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[資訊管理學系] 研究計畫

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