WhatFits–商品检索技术在服饰搭配中的应用开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着电子商务的蓬勃发展和人们对个性化时尚的需求日益增长，服装搭配推荐系统作为一种智能化的解决方案，逐渐成为学术界和工业界关注的热点。

本课题旨在探究如何利用先进的商品检索技术，特别是将“合适度”这一关键因素融入其中，以实现更精准、更符合用户个性化需求的服装搭配推荐。

1. 研究目的

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，服装搭配推荐系统已经成为一个热门的研究领域，国内外学者在该领域取得了一定的研究成果。

1. 国内研究现状

国内在服装搭配推荐方面的研究起步相对较晚，但发展迅速。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.“合适度”概念界定与量化：深入分析服装搭配中的“合适度”概念，将其分解为颜色、款式、材质、场合等多个维度，并研究如何将这些维度进行量化表示，以便于计算机进行处理。

2.多模态特征提取：针对服装图像、文本描述等多模态信息，研究有效的特征提取方法，例如利用深度卷积神经网络提取服装图像的视觉特征，利用自然语言处理技术提取文本描述的语义特征。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析与定性分析相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研与需求分析:查阅国内外相关文献，了解服装搭配推荐、商品检索、计算机视觉等领域的最新研究进展，分析现有服装搭配推荐系统的优缺点，明确本研究的目标和方向，并在此基础上进行用户需求分析，了解用户对服装搭配推荐系统的需求和期望。

2.“合适度”概念建模:结合服装搭配理论和用户需求分析结果，对“合适度”概念进行多维度拆解，构建“合适度”评估模型。

3.算法设计与模型训练:研究多模态特征提取方法，设计基于“合适度”的商品检索算法，并利用收集到的服装搭配数据集进行模型训练和参数优化。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出“合适度”驱动的服装搭配推荐理念：不同于传统的基于视觉相似度或风格匹配的推荐方法，本研究将“合适度”作为核心要素，旨在推荐更符合用户实际穿着需求的服装搭配方案。

2.构建多模态“合适度”评估模型：融合服装图像、文本描述等多模态信息，构建能够全面评估服装单品之间搭配“合适度”的计算模型。

3.设计基于“合适度”的商品检索算法：改进传统的商品检索算法，将“合适度”评估模型融入检索过程中，实现更精准、更符合用户搭配需求的商品推荐。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 张兰,康丽. 基于改进siamese网络的服装搭配方法[j]. 计算机工程与应用, 2021, 57(14): 164-170.

[2] 刘洋,黄静,张慧,等. 基于知识图谱的时装搭配推荐研究综述[j]. 图书情报工作, 2022, 66(15): 134-143.

[3] 李晓光,彭艳. 基于改进型deepfm的服装搭配推荐[j]. 计算机工程, 2023, 49(01): 279-286.