Key points are not available for this paper at this time.
شهدت السنوات الأخيرة اتجاهًا متزايدًا لبناء خزانة ملابس قابلة للتخصيص من خلال تقليل وتنوع الملابس في خزائنهم الفوضوية. بفضل التقدم الأخير في تقنيات الوسائط المتعددة، قامت العديد من الأبحاث بتعزيز إنشاء خزائن الملابس تلقائيًا من خلال نمذجة الملابس. ومع ذلك، فإن معظم خزائن الملابس التي تم إنشاؤها بطرق قائمة تفشل في أخذ بيانات المستخدم بعين الاعتبار، بما في ذلك تفضيلات المستخدم وأشكال الجسم وعادات الاستهلاك، والتي تؤثر بشكل كبير على إنشاء الخزانة. لهذا الغرض، نقدم إطارًا لإنشاء خزانة ملابس شخصية قائم على تحسينات توافقي، يسمى PCW-DC، والذي يدمج معًا نمذجة الملابس (أي، توافق الخزانة) ونمذجة المستخدم (أي، التفضيلات، وأشكال الجسم). لتأكيد نموذجنا، نقوم بإنشاء مجموعة بيانات، تُسمى bodyFashion، والتي تتكون من 116,532 سجل شراء من قبل المستخدمين على أمازون بما يشمل 11,784 مستخدم و75,695 عنصر أزياء. أثبتت التجارب الواسعة على bodyFashion فعالية نموذجنا المقترح. وكمنتج ثانوي، أطلقنا الشيفرات والبيانات لتسهيل عمل المجتمع البحثي.
درس دونغ وآخرون (الثلاثاء) هذا السؤال.