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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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