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WhatFits--商品检索技术在服饰搭配中的应用任务书

 2020-04-28 08:04  

1. 毕业设计(论文)主要内容:

商品检索是一门综合了商品识别、图像分类以及特征学习的技术。目前,很多研究者成功地将深度学习方法应用到这个领域。本课题要求基于深度学习的商品检索技术, 根据淘宝、易趣网或亚马逊等开放网上商店平台所提供的服装搭配数据集,从时尚专家、淘宝项目的图像数据以及用户行为数据中,创建并实现搭配模型,从而为用户提供个性化时尚服饰搭配建议。

2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1. 查阅15篇相关文献(含2篇外文),并每篇书写200—300字文献摘要(装订成册,带封面);

2. 完成800字开题报告;

3. 完成5000中文字以上的相关英文专业文献翻译,并装订成册(中英文一起,带封面);

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

2018-01-14至2018-03-05:确定选题,查阅文献,外文翻译和撰写开题报告;

2018-03-06至2018-04-30:系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善;

2018-05-01至2018-05-25:撰写及修改毕业论文;

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4. 主要参考文献

1. 大数据时代-生活、工作与思维的大变革,[英]维克托.迈尔-舍恩伯格等,浙江人民出版社,2013.

2. 王斌译,大数据:互联网大规模数据挖掘与分布式处理,人民邮电出版社,2012年,第一版。

3. 曼宁等著, 王斌军等译. 信息检索导论. 人民邮电出版社, 2010,第一版。

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