深度风格：学习用户对视觉推荐的偏好

视觉信息是推荐系统中的一个重要因素。已经进行了一些研究，以模拟用户的视觉推荐偏好。通常，项目由两个基本组件组成：风格和类别常规方法在公共视觉特征空间中建模项目。在这些方法中，视觉表示总是只能捕捉分类信息，而不能捕捉项目的风格。风格信息反映了用户的偏好，对视觉推荐有显著影响。因此，我们提出了一种DeepStyle方法，用于学习项目的风格特征和感知用户的偏好。在两个真实数据集上进行的实验证明了DeepStyle在视觉推荐中的有效性。