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申请/专利权人：青岛科技大学
摘要：本发明公开了一种基于动态取样和自适应特征融合的个性化兼容性建模方法和系统，属于个性化服装推荐系统技术领域体。该系统包括时尚实体构图模块、动态邻居取样模块、用户多模态自适应特征融合模块、单品多模态自适应特征融合模块、上衣‑下衣互补兼容性模块、用户个性化偏好模块、推荐模块。本发明提供了图神经网络在时尚推荐领域的具体用途，提高了服装推荐的准确度；在图神经网络的不同层使用动态邻居取样和自适应特征融合，提高了模型对节点取样的效率以及对目标结点表示的灵活性。
主权项：1.一种基于动态取样和自适应特征融合的个性化兼容性建模系统，其特征在于，该系统包括时尚实体构图模块、用户多模态自适应特征融合模块、单品多模态自适应特征融合模块、上衣-下衣互补兼容性模块、用户个性化偏好模块和推荐模块；其中，所述时尚实体构图模块与用户多模态自适应特征融合模块、单品多模态自适应特征融合模块两大模块相连，单品多模态自适应特征融合模块与上衣-下衣互补兼容性模块相连，单品多模态自适应特征融合模块和用户多模态自适应特征融合模块与用户个性化偏好模块相连，上衣-下衣互补兼容性模块和用户个性化偏好模块两大模块与推荐模块相连；所述动态取样为一种能在节点全局邻域范围内感知节点间异构和同构关系的动态邻居取样策略；以用户-单品异构原型关系图Gui为例，节点取样步骤如下：A1：当给定目标用户节点um及其邻居单品节点ti，该用户对该上衣的个性化关系感知评分通过如下公式进行计算： 其中，和分别表示目标用户节点um和相邻上衣节点ti在图神经网络第l层的视觉特征表示；Ws1和Ws2表示可学习的权重矩阵；A2：为了适应图神经网络每一层中节点特征的动态变化，并对目标用户节点um的相关单品节点tibj进行动态地选择，首先计算了所有单品节点对目标用户节点um的平均相关度A3：目标用户um经过动态取样后得到的相邻单品节点集合表示如下： 其中，I·为指示函数，在进行相关性取样的过程中，如果节点ti相对于节点um的个性化关系感知评分不小于阈值那么节点ti将被取样，以便参与目标用户um的特征聚合。
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百度查询： 青岛科技大学 基于动态取样和自适应特征融合的个性化兼容性建模方法和系统
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