一、基本信息
试验思路试验简介使用工具使用方法二、项目介绍
（一）研究背景
赛事情况见下图（二）研究数据
【数据内容】
表1：dim_fashion_match_sets表2：dim_items表3：user_bought_history表4：预测表表格中的用户ID,商品ID，类目ID 均经过脱敏处理；【评价函数】
（三）思路简介
【思路一：直接搭配】
方法一：基于“用户同一天购买的不同类商品可能为搭配商品”的假设方法二：通过TFIDF文本相似度用户当天购买的不同类的商品可能存在可搭配的服装
遍历item，寻找与待测商品相似度高且所属类不同的商品
【思路二：间接搭配】
方法：基于达人搭配表基于已有的达人搭配表，通过寻找与达人套餐中商品相似的商品，来寻找与该商品搭配的商品
三、算法描述
（一）通过用户同一天购买的“不同类”商品
（1）对给定的搭配表进行处理
对表dim_fashion_match_sets进行遍历；获取字段‘item_list’中的item_id将item_id与表item进行索引，获取商品所属的类名cat_id建立新表对item表中的cat_id进行遍历；将cat_id与新表进行索引，若查找到当前cat_id，则将视为可搭配否则视为不可搭配（2）对购买历史记录表进行处理
输入一个商品A，在用户购买记录表中搜索出所有购买过该商品A的用户与购买时间通过用户ID和购买时间在用户购买记录表中找该用户在该天购买的其他商品B,C,D…注意在进行遍历的时候，过滤与A相同和与A同类的商品注意在进行遍历的时候，计算并记录商品对（同时购买的商品，如A&B）的同天购买次数fpm注意在进行遍历的时候，计算并记录商品对的类间搭配频数fcm注意：计算频数要通过商品所属类别（cat_id），用所属类别遍历类间搭配表 查找A和B类的搭配频数fcm
（3）设计评价函数S
设计评价函数：S = fmp * ln(1 + fcm)对S进行分析，可以发现S越大，说明fcm/fmp越大，则两个商品的搭配程度越高对S进行分析，可以发现S==0，说明两个商品不搭配（4）操作过程
对搭配表进行处理，将搭配商品item_id集合替换为搭配类别cat_id集合，并生成新表；对购买历史记录表进行处理，搜索出每个商品对应的同一天购买的不同类的商品集合；根据2获取的商品集合，计算fpm;对商品信息表进行处理，搜索两两商品之间的搭配信息，计算对应的频数fcm；计算得到fpm和fcm，求得两两商品的相似度情况，并通过相似度大小进行排序；（二）通过计算TFIDF文本相似度，搜索相似服装
一、TFIDF文本处理 + 余弦相似度
TFIDF = TF * IDF
主要思想：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。
IDF(逆向文件频率):log(文档总数/包含词条w的文档数+1)
TF(词频)：在某一类词条w出现的次数/该类中所有的词条数目
二、余弦相似度
主要思想：将商品特征向量化后，对两个向量来说，之间的夹角越小，计算的余弦值越接近1，相似度越高
相似度较高的商品存在的情况
情况一：同类商品（同为短裤、短袖等）
情况二：可搭配的不同类商品
情况三：同一家店铺的不同类商品（同为uniqlo店铺的衣服）
（1）余弦值的设置
通过实验和参数的控制来调整…（2）评价函数S
可以设置为求余弦余弦相似度的变量（三）基于相似商品搭配表推荐，进行匹配推荐
主要思路：
已知与服装A相似的商品B，C，D；B，C，D（中的1个或n个）在商品搭配推荐表中出现过，且存在各自搭配的服装集合可以认为A能与B/C/D的搭配列表所搭配
四、试验内容
五、试验结果
六、总结
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