Hệ thống gợi ý sản phẩm thời trang dựa trên hình ảnh tương đồng
Abstract
only focus on the group of recommendation algorithms based on text content through collaborative filtering and content filtering methods without considering Pay more attention to image-based suggestions. In this study, the method used is based on image similarity. The topic "Fashion product recommendation system based on similar images" proposes a specific model to solve the problem of using convolutional neural networks to search for relevant images. Similar images. Next, the system is integrated into the fashion sales website for experimentation, providing visual suggestions for users.
Tóm tắt
Hiện nay, có rất nhiều công trình nghiên cứu về hệ thống gợi ý. Tuy nhiên, đa số chỉ tập trung vào nhóm các giải thuật gợi ý dựa vào nội dung văn bản thông qua các phương pháp lọc cộng tác, lọc nội dung mà chưa quan tâm nhiều đến việc gợi ý dựa vào hình ảnh. Trong nghiên cứu này, phương pháp được sử dụng là dựa trên hình ảnh tương đồng. Đề tài "Hệ thống gợi ý sản phẩm thời trang dựa trên hình ảnh tương đồng" đề xuất mô hình cụ thể để giải quyết bài toán đặt ra là dùng mạng nơ-ron tích chập để tìm kiếm những hình ảnh tương đồng. Tiếp theo là hệ thống được tích hợp vào website bán hàng thời trang để thực nghiệm, đưa ra những hình ảnh gợi ý một cách trực quan cho người dùng.
Tài liệu tham khảo
[1] Nguyễn Hùng Dũng, Nguyễn Thái Nghe. 2014. Hệ thống gợi ý sản phẩm trong bán hàng trực tuyến sử dụng kỹ thuật lọc cộng tác. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, số 31a (2014), trang 36-51. ISSN: 1859-2333.
[2] Huỳnh Lý Thanh Nhàn, Nguyễn Thái Nghe. 2013. Hệ thống dự đoán kết quả học tập và gợi ý lựa chọn môn học. Kỷ yếu hội thảo quốc gia lần thứ XVI: Một số vấn đề chọc lọc của CNTT&TT (@2013), trang 110-118. Nhà xuất bản Khoa học kỹ thuật. ISBN: 987- 604-67-0251-1.
[3] Nguyễn Tấn Phong, Nguyễn Thái Nghe. 2014. Một giải pháp trong xây dựng Hệ thống gợi ý bài hát. Trang 149-154, kỷ yếu hội thảo quốc gia lần thứ XVII: Một số vấn đề chọc lọc của CNTT&TT (@2014). Nhà xuất bản Khoa học và kỹ thuật. ISBN: 978-604-67-0426-3
[4] Lư Chân Thiện và Nguyễn Thái Nghe. 2015. MỘT TIẾP CẬN TRONG XÂY DỰNG HỆ THỐNG GỢI Ý THEO NGỮ CẢNH. Kỷ yếu Hội nghị quốc gia lần thứ VIII "Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin" FAIR 2015.
[5] Balázs Hidasi, Alexandros Karatzoglou, Linas Baltrunas, and Domonkos Tikk. "Session-based Recommendations with Recurrent Neural Networks." Proceedings of the 4th International Conference on Learning Representations (ICLR), 2016.
[6] Ruining He, Wang-Cheng Kang, and Julian McAuley. "Sequence-Aware Recommendation through Personalized Heterogeneous Embedding." Proceedings of the 26th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 2017.
[7] Ludovic Denoyer and Thanh-Nam Hoang. "Context-Aware Session-Based Recommendations with Recurrent Neural Networks." Proceedings of the 25th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM), 2016.
[8] Nguyễn Thái Nghe. “Chương 2. Hệ thống gợi ý: Kỹ thuật và ứng dụng - PDF Free Download.” Accessed: Jan. 01, 2024. [Online]. Available: https://docplayer.net/71285438-Chuong-2-he-thong-goi-y-ky-thuat-va-ung-dung.html
[9] Nicola Fronzetti, “Predictive Neural Network Applications for Insurance Processes”, September 2019.
[10] Fukushima, K.: Neocognitron, “A self-organizing neural network model for a mechanism of pattern recognition unaffected by shift in position”, Biological Cybernetics 36(4), 193–202,1980.
[11] Yann LeCun, Léeon Bottou, Yoshua Bengio, and Patrick Haffner, “Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition”, IEEE 1998
[12] Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey Hinton, University of Toronto Canada, “ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks”, Neural Information Processing Systems (NIPS), 2012.
[13] Matthew D Zeiler, Rob Fergus, “Visualizing and Understanding Convolutional Networks”, arXiv:1311.2901v3 [cs.CV] 28 Nov 2013.
[14] Karen Simonyan, Andrew Zisserman, “Very Deep Convolutional Networks For Large-Scale Image Recognition”, ICLR 2015.
[15] “Giới thiệu mạng ResNet.” Accessed: Jan. 02, 2024. [Online]. Available: https://viblo.asia/p/gioi-thieu-mang-resnet-vyDZOa7R5wj