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1 篇 chandru m.
1 篇 gopinath r.
1 篇 deepa s.
1 篇 suguna r.
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1 篇 arunkumar m.s.

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检索条件"主题词=ResNet50 Algorithm"

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Fashion Recommendation System for E-Commerce using Deep Learning algorithms 15

Fashion Recommendation System for E-Commerce using Deep Lear...

引用

15th International Conference on Computing Communication and Networking Technologies, ICCCNT 2024

作者： Arunkumar, M.S. Gopinath, R. Chandru, M. Suguna, R. Deepa, S. Omprasath, V. Vel Tech Rangarajan Dr. Sagunthala R&d Institute of Science and Technology Tamilnadu Chennai62 India K. S. Rangasamy College of Technology Department of Computer Science and Engineering Tiruchgode India College Department of Computer Science Erode India Bannari Amman Institute of Technology Department of Computer science and Engineering Sathyamangalam India Kongu Engineering College Department of Computer Technology - Pg Erode Tamilnadu Perundurai638060 India Kongu Engineering College Erode Tamilnadu Perundurai638060 India

ISBN: (纸本)9798350370249

In the increasingly competitive outlook of ecommerce, personalized recommendation systems have emerged as pivotal tools to enhance user experience and drive sales. This paper proposes a novel Fashion Recommendation System (FRS) leveraging deep learning techniques to offer personalized fashion suggestions to users. The system utilizes a combination of convolutional neural networks (CNNs) for image feature extraction. Through a comprehensive analysis of user interactions and preferences, the FRS generates tailored recommendations that align with individual style preferences and current trends. The work proposes a novel approach that utilizes the resnet50 algorithm to analyze images of fashion items, extracting meaningful features that capture the essence of style, color, and texture. By training the resnet50 model on vast datasets of fashion images, thereby enhancing its ability to make accurate recommendations. Through the integration of user preferences and historical data, this system can generate personalized fashion recommendations tailored to each user's unique style and preferences, thus enhancing user satisfaction and engagement. By harnessing the power of deep learning and the resnet50 algorithm, fashion retailers can offer personalized shopping experiences, increase customer retention, and drive sales. © 2024 IEEE.

关键词： Convolutional Neural Networks Deep Learning E-commerce Fashion Recommendation System Fashion Retailers Personalization resnet50 algorithm User Experience

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