面向时尚品味的个性化商品推荐网站的设计和实现文献综述

随着电子商务的迅速发展和时尚产业的不断壮大，消费者面临着海量的商品选择，个性化推荐系统应运而生，并成为提升用户购物体验和商家营销效率的关键技术。

面向时尚品味的个性化商品推荐旨在根据用户的个人风格、偏好和需求，精准推荐符合其时尚品味的商品，从而解决信息过载和用户选择困难的问题。

本文首先概述了个性化推荐系统和时尚品味分析的概念，并回顾了面向时尚品味的个性化商品推荐网站的研究现状，包括常用的推荐算法、时尚品味建模方法、推荐系统评估指标以及相关技术挑战。

然后，本文重点介绍了几种主流的时尚品味建模方法，包括基于内容的过滤、协同过滤、基于知识图谱的方法、基于深度学习的方法以及混合推荐方法，并分析了它们各自的优缺点和适用场景。

此外，本文还讨论了面向时尚品味的个性化商品推荐网站的设计和实现的关键技术，例如用户时尚品味获取、商品时尚属性提取、推荐结果的可解释性和多样性等。

最后，本文对未来的研究方向进行了展望，包括多模态时尚数据融合、跨平台时尚推荐、可持续时尚推荐以及用户隐私保护等方面。

关键词：个性化推荐系统；时尚品味；时尚推荐；深度学习；多模态融合

近年来，随着互联网技术的飞速发展和电子商务的普及，人们的购物方式发生了翻天覆地的变化。

消费者可以方便地在线浏览和购买来自世界各地的商品，但也面临着信息过载的困扰。

为了解决这个问题，个性化推荐系统应运而生，并迅速成为电商平台、社交媒体和内容网站等众多领域的标配功能。