Expert Knowledge-Based Apparel Recommendation Question and Answer System

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Aiming at the lack of professional knowledge to guide apparel recommendation, an apparel recommendation method based on image design expert knowledge has been proposed. Then, apparel recommendation knowledge graphs have been created and a apparel recommendation question and answer(Q&A) system has been designed and implemented. The question templates in the apparel recommendation domain were defined, the task of recognizing the named entities of question sentences was completed by the Bi-directional encoder representations from transformer-Bi-directional long short-term memory-conditional random field(BERT-BiLSTM-CRF) model, and the question template with the highest matching degree to the user’s question was obtained by using term frequency-inverse document frequency(TF-IDF) algorithm. The corresponding cypher graph database query statement was generated to retrieve the knowledge graph for answers, and iFLYTEK’s voice application programming interface(API) was called to implement the Q&A. The experimental results have shown that the Q&A system has a high accuracy rate and application value in the field of apparel recommendations.
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