基于CNN-LSTM的服装搭配推荐系统设计与实现

1. 项目背景与核心价值

服装搭配推荐系统在电商和时尚领域有着广泛的应用场景。传统推荐系统主要依赖人工规则或简单的协同过滤算法，难以捕捉服装之间的复杂搭配关系。深度学习技术的引入，特别是CNN-LSTM这种混合模型架构，为这个领域带来了新的突破。

这个毕业设计项目的核心价值在于：

• 实现了从原始服装图像到搭配推荐的端到端学习
• 结合视觉特征（CNN）和时序关系（LSTM）的双重优势
• 为Python技术栈的计算机专业学生提供了完整的项目实践案例

提示：在实际项目中，服装搭配推荐可以细分为"单品推荐"和"成套推荐"两种模式。前者是根据用户已有单品推荐搭配商品，后者是直接推荐完整穿搭方案。

2. 系统架构设计

2.1 整体技术架构

系统采用典型的三层架构：

code复制数据层
├── 服装图像数据库
├── 用户行为数据库
├── 搭配关系知识库

算法层
├── CNN特征提取模块
├── LSTM序列建模模块
├── 推荐排序模块

应用层
├── Web前端界面
├── 移动端API
├── 管理后台

2.2 关键模块实现

2.2.1 服装特征提取

使用预训练的ResNet50作为基础模型：

python复制from tensorflow.keras.applications import ResNet50

base_model = ResNet50(weights='imagenet', 
                     include_top=False,
                     input_shape=(224, 224, 3))
                     
# 添加自定义全连接层
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
predictions = Dense(128, activation='relu')(x)
feature_extractor = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

特征提取的关键参数：

• 输入尺寸：224×224
• 输出维度：128维特征向量
• 预处理：ImageN