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基于时间序列的服装时尚趋势预测研究
被引量：
1
1
作者
彭涛
田蜜
+3 位作者
刘军平
张自力
胡新荣
何儒汉
《计算机应用与软件》
北大核心
2025年第1期35-40,共6页
针对传统时尚趋势预测方法效率低,高度依赖专家和用户的主观意志,训练数据难以反映真正的时尚趋势等问题,提出一种基于LSTM和时装周图像信息的时尚趋势预测模型。该方法首先通过爬取时尚网站vogue中2013到2021年的四大时装周的秀场图片...
针对传统时尚趋势预测方法效率低,高度依赖专家和用户的主观意志,训练数据难以反映真正的时尚趋势等问题,提出一种基于LSTM和时装周图像信息的时尚趋势预测模型。该方法首先通过爬取时尚网站vogue中2013到2021年的四大时装周的秀场图片,然后分析图片信息,将秀场图片信息与时尚内部知识相结合,最后利用基于注意机制的LSTM模型从时间序列中寻找时尚关系,从而进行时尚趋势预测。实验结果表明,该方法在多个数据集上表现最佳。
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关键词
时尚趋势预测
时尚
分析
时装周
时间序列
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职称材料
题名
基于时间序列的服装时尚趋势预测研究
被引量：
1
1
作者
彭涛
田蜜
刘军平
张自力
胡新荣
何儒汉
机构
武汉纺织大学计算机与人工智能学院
湖北省服装信息化工程技术研究中心
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2025年第1期35-40,共6页
基金
湖北省教育厅青年项目(Q201316)
湖北省教育厅科研计划重点项目(D20191708)。
文摘
针对传统时尚趋势预测方法效率低,高度依赖专家和用户的主观意志,训练数据难以反映真正的时尚趋势等问题,提出一种基于LSTM和时装周图像信息的时尚趋势预测模型。该方法首先通过爬取时尚网站vogue中2013到2021年的四大时装周的秀场图片,然后分析图片信息,将秀场图片信息与时尚内部知识相结合,最后利用基于注意机制的LSTM模型从时间序列中寻找时尚关系,从而进行时尚趋势预测。实验结果表明,该方法在多个数据集上表现最佳。
关键词
时尚趋势预测
时尚
分析
时装周
时间序列
Keywords
Fashion trend forecasting
Fashion analysis
Fashion week
Time-series
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时间序列的服装时尚趋势预测研究
彭涛
田蜜
刘军平
张自力
胡新荣
何儒汉
《计算机应用与软件》
北大核心
2025
1
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参考文献
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