服装行业的市场规模呈现稳定增长趋势,无论是服装电子商务还是实体经济,近几年都得到高速发展。随着电子商务的发展,服装商品信息爆炸式增长,如何从海量的服装数据中筛选出有用的信息,如何利用这些信息去创造更高的价值,成为了当今服装电子商务亟待解决的问题;与此同时,受到电子商务的冲击,传统的实体经营方式亟待改革,如何使线下购物更加便捷,以提升消费者的购物体验,是促进实体经济发展亟待解决的问题。为解决以上问题,基于深度学习理论,本论文研究并实现服装分类、检索和搭配推荐的方法:首先,我们提出了基于多任务学习的服装多标签分类方法。本论文基于SE模块(Squeeze and Excitation)、空洞卷积和多特征图融合的方法,设计了SDD_RN网络(Residual Network with Squeeze and Excitation,Dilated Convolution,Diverse features Fusion)。另外,本论文基于SDD_RN网络,结合服装类别、尺度和设计分类任务,实现网络的多任务学习,充分利用了数据与任务间的相关性,提升了分类性能。接下来,我们提出了基于多特征融合的服装检索方法。本论文基于多任务分类网络提取的类别、尺度和设计任务的深度特征,结合颜色特征,实现了基于多特征融合的服装检索。相比于单特征的检索方法,本论文检索方法的检索准确率更高。结合视觉语义嵌入和服装风格向量,本论文提出了有序、无序两种个性化服装搭配推荐方法。其中,基于Bi-LSTM(Bilateral Long Short-Term Memory)网络,本论文构建了有序搭配网络,将服装组合视为自上而下的服装序列,通过序列预测实现搭配推荐;另外,基于Aggregated Net,本论文构建了无序搭配网络,将服装组合视为服装集合,通过分析服装信息分布实现搭配推荐。通过提取用户兴趣库的融合嵌入向量组,并利用K-Means聚类出用户的风格向量,结合风格向量进行搭配预测,本论文能够实现服装的个性化搭配推荐。最后,基于本论文提出的服装分类、检索与搭配推荐方法,我们设计了实体店智能服装导购系统,该系统可以广泛应用于服装行业中,用于服装的智能导购、信息检索和搭配推荐等。