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本发明公开了一种基于强化学习的个性化服装推荐方法。包括:收集服装数据集;学习服装单品的视觉和类别特征,计算任意两个同种类别服装单品间的相似度或不同类别服装单品间的兼容度,得到服装集合兼容性;学习用户对服装的历史偏好;根据服装集合兼容性和用户偏好,生成初始个性化服装推荐列表,以用户与推荐列表的实时交互为奖励学习用户的当前偏好,更新推荐列表。本发明还公开了基于强化学习的个性化服装推荐系统。本发明通过基于用户的历史交互记录学习其历史服装偏好,可为用户提供个性化服装推荐,还利用强化学习从用户与推荐列表的
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114896497 A
(43)申请公布日 2022.08.12
(21)申请号 202210500670.4
(22)申请日 2022.05.10
(71)申请人 中山大学
地址 510006 广
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