服装推荐系统
案例介绍
面向无明确购买意图的浏览用户，设计并实现了一套结合内容、规则与协同过滤的混合推荐系统。系统利用多模态特征（图像与文本）进行候选集生成，通过多策略融合提升了推荐的准确性与多样性。
核心技术栈：
多模态特征提取： 使用 DINO v2 (Vision Transformer) 提取商品图像特征，利用 GloVe 提取商品文本属性特征，实现商品表征向量化。
召回与推荐算法：
基于内容： 基于欧氏距离计算多模态向量相似度，实现“相似商品推荐”。
协同过滤： 采用 ALS（交替最小二乘法） 进行矩阵分解捕获潜在兴趣；利用 Item2Vec 学习商品序列的上下文关联。
基于规则： 根据用户画像（年龄、地域）进行流行度分桶推荐，并构建共购矩阵进行关联商品推荐。
重排与集成： 采用基于排序得分的多路召回集成机制（Ensemble），产出最终推荐列表。
服装推荐系统
案例介绍
多模态混合推荐系统
面向无明确购买意图的浏览用户，设计并实现了一套结合内容、规则与协同过滤的混合推荐系统。系统利用多模态特征（图像与文本）进行候选集生成，通过多策略融合提升了推荐的准确性与多样性。
核心技术栈：
多模态特征提取： 使用 DINO v2 (Vision Transformer) 提取商品图像特征，利用 GloVe 提取商品文本属性特征，实现商品表征向量化。
召回与推荐算法：
基于内容： 基于欧氏距离计算多模态向量相似度，实现“相似商品推荐”。
协同过滤： 采用 ALS（交替最小二乘法） 进行矩阵分解捕获潜在兴趣；利用 Item2Vec 学习商品序列的上下文关联。
基于规则： 根据用户画像（年龄、地域）进行流行度分桶推荐，并构建共购矩阵进行关联商品推荐。
重排与集成： 采用基于排序得分的多路召回集成机制（Ensemble），产出最终推荐列表。
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