游戏玩家时装商品搭配推荐

课题背景

为了满足玩家个性化的外观展示，时装类商品成为重要的游戏商城道具。目前时装类商品主要包括服装，挂饰，发型发色等类型。如图1所示，相比于传统的商品推荐，搭配推荐不仅仅要考虑用户是否会购买，同时还要考虑推荐的时装类商品之间的搭配关系。由于时装类商品搭配组合的样本空间很大，所以如何考虑时装类商品之间的搭配关系进行打包推荐，是本课题主要研究的问题。

图1：游戏商城中的时装商品

问题定义

给定多个时装类商品，每个商品有指定的穿着部位和性别限制。给定一个玩家平时进行时装搭配的数据集、给定一个玩家平时购买时装商品的购买序列，模型输出任意时装商品组合的搭配分数，并进行推荐。

问题挑战

相比于传统的推荐场景，该推荐问题存在以下挑战：

• 如何建模多个时装商品之间的搭配关系

• 如何探索多个时装商品形成的海量组合空间

评价指标

• 时装搭配的相容度

• 玩家时装推荐结果的Precision, Recall, NDCG等

数据集描述

数据集主要分为三个部分：时装属性数据集，玩家属性数据集，玩家时装购买数据集，玩家时装搭配数据集等。

• 时装属性数据集

字段	类型	描述
cloth_id	string	时装id
cloth_type	int	时装类型
……

• 玩家属性数据集

字段	类型	描述
role_id	string	玩家id
gender	int	玩家性别
level	int	玩家等级
……

• 玩家时装购买数据集

字段	类型	描述
role_id	string	玩家id
cloth_id	string	时装id
buy_time	string	购买时间
……

• 玩家时装搭配数据集

字段	类型	描述
role_id	string	玩家id
cloth_id	string	时装id
……

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