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基于图卷积神经网络的服饰搭配性预测研究
Research on clothing compatibility prediction based on graph convolution neural network
摘 要
Abstract
目 录
第1章 绪论
1.1.1 课题背景
1.1.2 研究意义
1.1.3 课题来源
1.2.1 服饰搭配预测算法
1.2.2 图神经网络
1.3 本文主要研究内容
第2章 基于上下文信息的搭配性预测
2.1 数据集准备与评测标准
2.2 基于上下文信息的预测模型介绍
2.2.1 搭配关系图结构定义
2.2.2 图自编码器网络模型介绍
2.3 图自编码器的训练策略优化
2.3.1 基于服饰组合的损失函数
2.3.2 基于排序的损失函数
2.4.1 模型实现
2.4.2 搭配性预测结果分析
2.4.3 消融实验
2.5 本章小结
第3章 基于属性关系的搭配性预测
3.1 图像检索框架下的服饰搭配性预测模型介绍
3.1.1 基于孪生网络的特征嵌入
3.1.2 类别相关的搭配性特征嵌入
3.2 属性相关的特征嵌入方法优化
3.2.1 服饰属性预测及知识图谱构建
3.2.2 基于知识的分类器学习
3.2.3 基于符号图推理方法
3.3 实验结果与分析
3.4 本章小结
第4章 搭配组合生成方法研究
4.1 基于序列模型的组合生成方法介绍
4.2 基于图模型的组合生成改进
4.3.1 对比实验
4.3.2 性能分析
4.4 本章小结
第5章 搭配搭配推荐系统实现
5.1 系统设计
5.2 系统实现
5.3 系统测试
5.4 本章小节
结 论
参考文献
哈尔滨工业大学学位论文原创性声明和使用权限
致 谢
哈尔滨工业大学;
