Graph Learning for Fashion Compatibility Modeling
Lingua: inglese
Editore: Springer International Publishing, 2022
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Venditore AbeBooks dal 30 settembre 2021
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Zustand: Hervorragend | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book sheds light on state-of-the-art theories for more challenging outfit compatibility modeling scenarios. In particular, this book presents several cutting-edge graph learning techniques that can be used for outfit compatibility modeling. Due to its remarkable economic value, fashion compatibility modeling has gained increasing research attention in recent years. Although great efforts have been dedicated to this research area, previous studies mainly focused on fashion compatibility modeling for outfits that only involved two items and overlooked the fact that each outfit may be composed of a variable number of items. This book develops a series of graph-learning based outfit compatibility modeling schemes, all of which have been proven to be effective over several public real-world datasets. This systematic approach benefits readers by introducing the techniques for compatibility modeling of outfits that involve a variable number of composing items. To deal with the challenging task of outfit compatibility modeling, this book provides comprehensive solutions, including correlation-oriented graph learning, modality-oriented graph learning, unsupervised disentangled graph learning, partially supervised disentangled graph learning, and metapath-guided heterogeneous graph learning. Moreover, this book sheds light on research frontiers that can inspire future research directions for scientists and researchers.…
Codice articolo 40784906/1
- Titolo
- Graph Learning for Fashion Compatibility Modeling
- Autore
- Weili Guan, Liqiang Nie, Xiaojun Chang, Xuemeng Song
- Editore
- Springer International Publishing
- Anno di pubblicazione
- 2022
- Condizione
- Hervorragend
- Rilegatura
- Rilegato
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3031188160
- ISBN 13
- 9783031188169
- Edizione
- seconda edizione
- Cataloghi dei venditori
- Bücher
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Informazioni sull’autore
Liqiang Nie, Ph.D., is Dean with the Department of Computer Science and Technology at Harbin Institute of Technology (Shenzhen). He received his B.Eng. and Ph.D. degrees from Xi'an Jiaotong University and National University of Singapore (NUS), respectively. His research interests lie primarily in multimedia computing and information retrieval. Dr. Nie has co-/authored more than 100 papers and four books and has received more than 15,000 Google Scholar citations. He is an Associate Editor of IEEE TKDE, IEEE TMM, IEEE TCSVT, ACM ToMM, and Information Science. He is also a regular area chair of ACM MM, NeurIPS, IJCAI, and AAAI and a member of ICME steering committee. Dr. Nie has received many awards, including ACM MM and SIGIR best paper honorable mention in 2019, SIGMM rising star in 2020, TR35 China 2020, DAMO Academy Young Fellow in 2020, and SIGIR best student paper in 2021.
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Trebbin, Germania
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