Resumen

Con el continuo desarrollo de la economía, los consumidores prestan más atención a la demanda de ropa personalizada. Sin embargo, la calidad de recomendación de la ropa existente no es suficiente para satisfacer las necesidades de los usuarios. Al navegar por ropa en línea, la expresión facial es la información más relevante para comprender las preferencias de los usuarios. En este documento, proponemos un método novedoso para personalizar automáticamente la recomendación de ropa basada en el análisis emocional del usuario. En primer lugar, la expresión facial se clasifica mediante SVM multiclase. A continuación, se calcula el valor de multi-interés de los usuarios utilizando la intensidad de la expresión obtenida por RCNN híbrido. Finalmente, el valor de multi-interés se fusiona para llevar a cabo una recomendación personalizada. Los resultados experimentales muestran que el método propuesto logra una mejora significativa sobre otros algoritmos.

• Materias:Virus informático Entropía del gráfico Modelo epidémico Modelo de optimización Modelos conceptuales
• Subjects:Computer virus Entropy of the graph Epidemic model Optimization model Conceptual models
• Palabras claves:Desarrollo; Personalización; Sistema de recomendación de ropa; Expresión facial; Análisis emocional; SVM multiclase; RCNN híbrido; Recomendación personalizada; Resultados experimentales
• Keywords:Development; Personalization; Clothing recommendation system; Facial expression; Emotional analysis; Multiclass SVM; Hybrid RCNN; Personalized recommendation; Experimental results