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摘要
本发明公开了一种融合用户生成场景图像与个性化偏好的互补品推荐方法,包括以下步骤：1)通过目标检测技术来识别图像中的产品从而形成产品集合；2)利用所有用户的共同购买记录,寻找与识别产品共同出现的产品集合,对产品序列进行初步筛选后,利用CDM需求交叉弹性函数,计算互补品备选名单；3)从用户的历史购买记录中学习用户的隐特征；4)结合互补品特征与用户兴趣特征,基于协同过滤矩阵分解的思路,最终形成推荐列表。本发明结合用户生成场景图像,用户个性化偏好等信息,可应用于基于图像的用户个性化互补产品推荐。
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