商品搭配大数据推荐方法研究综述*

陈 鑫，王 斌，曾范清

(1.南京财经大学信息工程学院,江苏 南京 210023； 2.南京财经大学经济管理实验教学中心,江苏 南京 210023)

1 引言

互联网信息技术的快速发展，在给人们的生活和工作带来极大便利的同时，也带来了信息超载[1]的问题。虽然以搜索引擎为代表的信息检索系统如谷歌、百度等可以帮助用户过滤和筛选信息，但只能满足大众的简单需求，无法满足个性化的用户需求。因此，个性化推荐系统应运而生，成为当前解决“信息超载”问题的有效方法[2]。它根据用户需求、兴趣爱好等，通过推荐算法从海量数据中挖掘用户感兴趣的信息、商品等，以个性化列表的形式推荐给用户。目前，个性化推荐系统广泛应用于很多领域，其中在电子商务领域的应用最为典型并具有良好的发展前景。随着电子商务的发展，用户需求的满足越发艰巨，传统个性化推荐系统[3,4]的多样性差、覆盖率低等问题日益显著。但是，大数据时代的到来，使商品数据的表现变得丰富多样，使搭配推荐成为可能，为大数据环境下的个性化推荐提供了一条有效途径。

商品搭配推荐是个性化推荐中的一个新方法，它从用户消费行为中挖掘信息，比相似推荐更具实际意义。例如，用户网购一件衬衫后，通常会选购一条裤子来搭配，而不会再去浏览衬衫。生成这些搭配信息最直接的做法是人工标定：让众多搭配专家来手工标定哪些商品是相搭配的。在传统商业中商品数量少，这一方法具有可行性；而在如今的电商中，用户和商品的数量巨大，虽然可以通过众包(Crowdsourcing)[5]等方式实现大规模标注，但成本会非常高。例如阿里众包需要给每位参与者一定的酬劳。因此，关于如何自动化地生成商品间的搭配信息的研究，对学术界和工业界分别具有较高的学术研究价值和广阔的应用前景。

在学术界，国内外许多大学和研究机构对商品搭配大数据推荐方法开展了广泛的研究，涌现出了各具特色的搭配推荐方法。例如将卷积神经网络引入搭配推荐，自动提取数据特征；对用户行为和商品信息进行过滤、建模，挖掘商品间的搭配关系等。但是，目前搭配推荐的研究还存在一些挑战与问题，例如，多源异构数据的融合；商品类目更细粒度的划分；商品图像背景复杂，给图像内容识别带来了巨大的挑战等[6]。

在工业界，由于互联网公司的竞争越来越激烈，而且用户是最重要的资源，因此只有不断地提升用户体验，才能防止用户流失。随着用户个性化需求的增强，互联网公司对商品搭配推荐的研究越来越重视。例如，阿里云举办了面向全社会开放的淘宝穿衣搭配算法竞赛，报名和参赛无时间限制并提供永久排行榜，只为能给用户提供优质、专业的个性化穿衣搭配推荐。目前，商品搭配推荐方法已在各大电商平台有了不同程度的应用，有效地提升了电商系统推荐结果的准确度、覆盖率、新颖性和多样性。根据搜狐网报道，2017年中国网络零售总额高达67 100亿元，同比增长30.1%。作为亚洲最大的购物网站淘宝网更是在2018年双十一狂欢节创下了单日交易2 135亿元的记录，表现出了我国电子商务蓬勃发展的活力[7]。对用户而言，有效的搭配推荐解决了用户在海量商品中发现自己所需商品耗时长的问题，带来了更好的购物体验；同时，对商家而言，搭配推荐可以促进用户购买或点击行为的发生，提高商品销量，增加经济收入，具有重要的商业意义。

到目前为止，关于传统推荐方法的研究综述[1,2,8,9]已有不少，但这些方法只是针对商品的相似推荐，很少提及搭配推荐。本文是第1篇专门对现有搭配推荐方法进行研究的综述，针对已有的研究成果进行分析比较、综述总结并对未来提出展望，为从事研究搭配推荐方法的学者和业界人士提供借鉴与参考，以期商品搭配大数据推荐方法在学术界进一步推动推荐技术的发展，在工业界创造出更高的商业价值。

2 概述

2.1 商品的搭配推荐和度量

商品搭配推荐是从商品信息、用户信息及用户与商品的交互行为等大量数据中挖掘商品之间的搭配关系，根据用户已经购买的商品向其推荐可搭配商品，或直接向用户推荐搭配好的商品套装。商品搭配推荐一直是个备受人们关注的问题，与其相关的工作最早可以追溯到频繁项集挖掘(Frequent Item-set Mining)[10]。该方法通过分析商品的历史购买记录来生成搭配关系，即经常被共同购买的商品可能是相搭配的，最经典的案例便是“啤酒”与“尿布”。

但是，频繁项集挖掘依赖于商品的历史购买记录，所以存在“冷启动”问题，即无法为那些没有历史购买记录的新商品生成搭配信息[11]。为了解决冷启动问题，需要引入除历史记录以外的其他信息，比如内容信息(Content-based)等。相较历史记录信息，内容信息更为稠密，且不会出现老商品有信息而新商品没有信息的情况，因为所有商品都有自己的类目、标题及图像等信息，从根本上克服了冷启动问题。

商品搭配度表示2个商品之间的搭配程度，可以用来产生每个商品对应的搭配商品列表。关于商品搭配度的数学定义，研究者们从不同角度给出了不同的公式，相关内容见文献[6,12-15]。本文分别选取西南交通大学孙广路[6]在其博士论文中给出的商品搭配度定义和浙江大学钊魁[14]在其硕士论文中给出的搭配度计算公式详作介绍。

(1)对于2件商品，如果大量用户一起购买，说明它们在某些方面是搭配的，搭配度的取值为[0,1]，如式(1)所示：

(1)

其中，N是购买的用户数量；F是阈值，可根据需求自行设置。搭配度的粒度可以划分得更细，这里划分了3个等级，对于一般需求也是足够的。

(2)钊魁[14]提出了基于深度样式匹配的商品搭配推荐，设计了一个对拍卷积神经网络(Siamese Convolutional Neural Network)对2个商品标题所组成的短文本对进行建模：首先，通过卷积神经网络将每个商品的标题表示为1个多维实数向量；然后，将实数向量映射到特定的搭配空间中；最后，在搭配空间中计算2个商品间的搭配度，计算公式如式(2)所示：

(2)

2.2 研究内容

简单而言，商品搭配推荐就是依据一定的输入数据遵循特定的搭配算法给出相应的推荐结果。输入数据有多种多样的类型，包括商品内容信息、用户属性信息、用户对商品的行为信息、领域知识等。推荐结果则是推荐给用户的商品列表，按照搭配算法计算的搭配程度的优先级别展现给用户。

目前，商品搭配大数据推荐方法的研究内容主要包括以下几个方面：

(1)商品图像的特征提取。深度卷积神经网络的层次结构可以对图像语义特征进行表示，这也使得其在许多图像分类和识别任务上取得了成功。通过卷积神经网络对商品图像进行特征提取，可以计算商品图像特征的相似度来进行商品搭配推荐。

(2)多源异构数据的融合。由于数据来源多样、结构复杂，研究者们提出从商品内容、领域知识、用户交互的角度，分别建立商品搭配度度量模型，表示商品之间的搭配程度。通过将各种数据融合到搭配推荐技术中，可以根据用户的需求和习惯推荐不同的搭配方案。

(3)挖掘商品间的搭配关系。在搭配推荐中，商品间的关系是重要的基础信息。通过对商品内容信息、用户属性信息和用户对商品的行为信息进行过滤、建模等处理，可以挖掘商品间的搭配关系，从而应用于搭配推荐方法中。

(4)多种搭配推荐算法的融合。目前，搭配推荐算法各具特色。例如，基于商品内容的搭配推荐反映大部分人的搭配偏好，基于协同过滤的搭配推荐更具个性化。如果将这2种算法融合再综合推荐，则可以满足用户对于推荐结果同时兼备个性化和流行性的推荐需求。

2.3 应用实例

在电子商务的推动下，商品搭配推荐系统一直保持着较高的研究热度。表1给出了商品搭配推荐系统在国内外商业领域的典型应用，应用领域涉及电商网站、服装APP和饮食APP。

Table 1 Typical applications of big data recommendation methods of commodity collocation表1 商品搭配大数据推荐方法的典型应用

以淘宝网为例，它的搭配推荐应用在系统中的很多地方，具体包括：

(1)收藏夹页面。根据用户收藏的商品给出搭配推荐。在该页面中，左侧一列展示了用户收藏夹里面的商品，在商品右侧有 “找搭配”选项。点击该选项后便会展示搭配推荐结果。

(2)商品的详情页面。例如，浏览淘宝网时随机进入一件商品的详情页面，然后向下滑动页面，在商品的参数、评价等信息下方展示了根据该商品推荐的可搭配商品。目前，淘宝网只有部分商品附带这个搭配推荐模块。

(3)加入购物车页面。用户将感兴趣的商品加入购物车后，向用户推荐与已经加购的商品相搭配的商品。

3 商品搭配推荐方法分类

目前，学术界和工业界对推荐系统类型并没有统一的划分标准，传统的推荐方法主要包括协同过滤推荐、基于内容的推荐和混合推荐。本文通过充分调研当前商品搭配推荐方法的研究情况，根据推荐方法中使用的文本、图像数据类型并结合传统推荐方法的分类，将当前的研究主要分为如下3类。

3.1 基于商品内容的搭配推荐

基于商品内容的搭配推荐关注商品的内在属性信息，通过内容相关性进行搭配推荐,可以有效地解决冷启动问题[16]。商品内容一般包括文本信息与图像信息。文本信息有标题、价格和商品类目等，图像信息可以通过深度学习技术进行处理，从而生成搭配信息。在具体的搭配场景中，图像一般聚焦于服饰类商品的搭配推荐，而标题一般用于常规商品的搭配推荐。

(1)基于商品图像的搭配推荐。

本文从图像处理技术上分别介绍研究者们提出的基于商品图像的搭配推荐。

①基于分割理解图像的搭配推荐。Jagadeesh等人[17]通过图像分割(Image Segmentation)算法从街头照片中直接解析出相搭配的衣服，他们假设街头照片中人们所穿的衣服是相搭配的，因此通过图像分割算法把不同的衣服从图像中分割出来后，这些衣服便形成了具有搭配关系的商品。Yamaguchi等人[18]通过计算视觉上的相似来扩展由图像分割所生成的搭配信息。Di等人[19]则做了更进一步的探索，关注于样式相关的精细化属性信息，比如是否有纽扣、帽子等。他们首先以人工方式精细化地标定了若干衣服，形成数据集WFC，然后利用这一数据集建立起基于属性搭配的服装搭配模型。

②基于卷积神经网络处理图像的搭配推荐。目前深度学习已成为互联网大数据和人工智能的一个研究热潮[20]，卷积神经网络作为深度学习中一种重要的应用模型，能较好地解决图像中出现的复杂多变、低分辨率等问题，在图像处理领域得到了广泛的应用[21]。Mcauley等人[22]与Veit等人[23]通过图像信息为所有类别中的商品生成搭配信息。他们先利用卷积神经网络处理商品的图像信息，再利用图像中所反映的相似性来衡量商品间的搭配程度。文献[24]提出了基于深度学习的搭配推荐系统，首先根据用户的历史购买数据筛选出召回集；其次通过计算商品标题文本信息的余弦相似度，获得待预测搭配商品的召回集；然后通过搭配类别过滤并根据其各自的命中率加权融合[25]；最终，通过卷积神经网络提取图像特征，并使用逻辑回归模型计算召回集同测试集的搭配概率，利用该概率对融合召回集进行修正重排序，从而向用户提供搭配推荐，进行关联销售。实验表明，使用卷积神经网络提取的特征在逻辑回归模型中会产生较好的分类效果，提高了搭配推荐的准确度。

③基于特征融合的搭配推荐。虽然深度学习特征能够很好地表示商品语义信息和全局信息，但商品搭配还需要更加着重关注商品的颜色、结构等信息[26]。范宇航[27]针对服装搭配推荐领域提出了基于特征融合的服装搭配推荐，首先根据搭配图集用聚类方法构建服装搭配空间；然后对用户购买的商品图像提取其深度学习特征和BoF(Bag of Features)编码的SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征[28]并进行融合，再使用去噪自编码器对融合特征降维生成搭配特征；最后计算该特征所属的搭配空间类别，进而为用户提供该类别的服装搭配列表。该算法与基于卷积神经网络处理图像的搭配推荐一样，都使用了深度学习提取特征。深度学习的最大优势是能够从大数据中自动学习特征的表示，其中可以包含成千上万的参数，并在大量学习数据时有稳定的表现，而不依赖于人工设计特征。

上述基于图像搭配推荐的方法，实质上大都是以2个商品图像间视觉上的相似性来衡量2个商品的搭配程度[29]。视觉相似并不完全等同于相搭配，另外，处理图像所需的计算量大，且图像经常包含大量噪声。例如，1幅用于展示连衣裙的图像，同时还包含了帽子、包包、凉鞋以及非常复杂的背景，这些信息都会对搭配模型造成干扰。

(2)基于商品标题的搭配推荐。

为了使商品更容易被用户通过搜索引擎访问，商家会把商品的重要属性信息放在标题中[30]。文献[31]的研究发现，商品标题不仅包括商品的外观信息，还包括商品的类目、适合人群与季节等信息，所以商品的标题相当于是对商品全面而精准的描述。

对于商品内容的描述一般使用向量空间模型VSM(Vector Space Model)[32]。向量空间模型可以将文本内容转化为便于进行数学运算的向量形式，常用TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)[33]对文本内容中的词重要性进行刻画。TF-IDF分别表示词频和反文档频率，是一种基于统计的方法。据此，为了克服基于图像搭配推荐的不足，文献[12]提出了基于服装标题内容的搭配推荐算法，通过计算上衣与裤子的标题相似度来进行搭配预测。首先融合预测集合中的所有上衣与裤子的标题，通过TF-IDF计算每个标题的空间向量；然后计算需要预测的那件上衣与所有裤子的相似度，选取相似度较高的前几名作为搭配候选集。实验表明，该方法能够有效地提高搭配推荐的准确度。

因此，基于商品内容的搭配推荐利用商品的内在属性信息，不仅可以解决冷启动问题，还可以有效提高推荐结果的准确度。

3.2 基于协同过滤的搭配推荐

传统协同过滤推荐算法在现实推荐情景中取得了很大的成功，主要分为基于用户的协同过滤算法[34]和基于物品的协同过滤算法[35]2大类。基于用户的协同过滤算法的思想是当一个用户a需要个性化推荐时，先找到和他兴趣相似的其他用户，然后把那些用户喜欢的、而用户a没有听说过的物品推荐给他。基于物品的协同过滤算法的思想是向用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品，这个相似不是用物品内容属性的相似来衡量，而是喜欢物品A的用户大都也喜欢物品B，则A与B相似。

此外，由于需要对大数据进行处理，Salakhutdinov等人[36]提出了概率矩阵分解算法PMF(Probabilistic Matrix Factorization)，它利用低维近似矩阵分解模型，假设只有几个因素会影响各个用户的兴趣，将用户(商品)映射到低维的特征空间中，然后将评分矩阵重构，并用重构的低维矩阵预测用户对商品的评分，最后进行相应的推荐。实验结果表明，基于矩阵分解的协同过滤推荐算法可以有效地对大数据进行处理。

众多研究者受传统协同过滤的启发，将协同过滤思想引入到搭配推荐领域，并提出了多种基于协同过滤的搭配推荐算法。本文从技术使用上将协同过滤搭配推荐分为如下2类：

(1)基于二部图的协同过滤搭配推荐。

莫红[37]提出了基于二部图的个性化搭配推荐。首先，对历史行为中用户与商品的交互关系应用基于二部图的协同过滤推荐技术，通过二部图中的资源分配等方法间接获取用户间的影响权重，以获取相似用户群。然后，遍历相似用户的购物记录，将相似用户购买过的而目标用户没有购买过的商品推荐给目标用户，从而提供搭配推荐。这种基于二部图的协同过滤搭配推荐，不需要进行用户间距离的计算，因此能够解决数据稀疏问题。

(2)基于二元关系的协同过滤搭配推荐。

协同过滤主要解决的是二元关系[38]中的过滤问题，不关心用户与商品各自的具体内容信息，只要存在用户对商品间的二元关系就可以通过协同过滤进行推荐。在服装搭配领域同样存在这种二元关系，即上衣服装与下衣服装的搭配关系。因此，可以将协同过滤算法的用户与商品的评分关系映射到上衣服装与下衣服装搭配关系上，挖掘潜在的上、下服装搭配模式。赵光明[12]提出了服装搭配协同推荐算法，主要利用具有相同搭配的服装之间具有相似性的关系，通过将Jaccard集合相似度度量算法与文本重要性刻画TF-IDF的思想相结合计算上衣服装间的相似度，最终通过相似的服装进行搭配协同推荐。

由以上的介绍与分析可知，基于协同过滤的搭配推荐主要基于用户与商品的交互数据进行推荐，因此向用户推荐的结果更具多样性，从而挖掘用户潜在的兴趣爱好。

3.3 混合搭配推荐

随着信息技术的发展，出现了更多来源的其他类型数据，传统搭配推荐算法具有一定局限性[39]。据此，研究者们提出了混合搭配推荐方法，将多种搭配推荐算法进行优化组合，从而进行搭配推荐。

姚静天[15]从商品搭配性考量的角度提出了基于排序学习的混合搭配推荐算法。该算法首先通过挖掘商品的文本内容、领域知识[40]和用户交互行为中的搭配信息，构建搭配度模型分别生成表示商品间搭配程度的评分矩阵，将该矩阵作为算法的输入数据，从而生成排序学习所需的训练集。然后利用基于列表级的排序学习算法ListNet算法[41]进行训练，得到用于融合子搭配度模型的排序函数，融合过程如下所示：(1)利用容量为K的最大堆获得每个子搭配度最高的K个项目；(2)根据验证集评估每个候选子集的召回率，确定混和比例；(3)按确定的比例将候选子集交叉混和。最后将融合后的候选集输入重排序模块生成最终的搭配推荐列表。该算法混合了基于文本内容、领域知识、用户交互反馈3种搭配度模型，可以有效地缓解数据稀疏性和冷启动带来的影响。

相似地，张智勃[42]也利用商品的文本信息和用户行为信息，提出了基于内容及行为过滤的混合搭配推荐算法，不同的是，后者新提出了虚拟子类目的概念。具体实现过程如下：首先利用商品的标题、类目及行为数据对商品的搭配关系进行建模，分别产生虚拟子类目搭配度矩阵、商品文本相似度矩阵、商品主题相似度矩阵和商品购买相似度矩阵。然后把4个矩阵对应的相似度值归一化、标准化当作分类器的特征，将2个商品的搭配对作为1个样本，对样本值进行不同比例的采样，采用不同的梯度提升决策树GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)[43]模型进行学习；再通过逻辑回归模型对产出的GBDT模型进行线性拟合，得到最终的排序模型。最后通过该模型对每个样本产出的值的大小进行排序，获得与给定商品搭配度最高的商品。实验表明，该算法有效地提高了搭配推荐的多样性和新颖性。

在服装搭配推荐领域，文献[37]提出了穿衣混合搭配推荐方法。通过暴力融合法，直接将基于关联规则获得的流行穿衣搭配和基于协同过滤获得的个性化穿衣搭配2部分的推荐结果进行结合，然后按照用户偏好类别对推荐结果进行排序。

由以上介绍与分析可知，混合搭配推荐方法大都包括融合过滤过程，这一过程是为了应对大数据量的情况，用来缩小排序学习的计算范围，减少后续算法数据量，提高算法整体运行效率。同时，混合搭配推荐方法将多种搭配算法进行优化组合，可以有效利用多种类型的数据，从而既能提高推荐准确率，又能丰富推荐结果，克服单一推荐方法推荐范围窄的问题。

4 商品搭配推荐方法的性能评估

对于搭配算法而言，我们希望对于每个商品，在生成的可以与其搭配的商品列表中，越排在前面的商品，与该商品的搭配度越高。因此，评估搭配算法的核心是推荐结果是否与专家给出的搭配组合结果相匹配，匹配度越高，则说明搭配算法的预测性能越好。为了实现这样的评估效果，一般对于每个待测商品采用平滑后的平均准确率MAP(Mean Average Precision)[44]来评测推荐结果。具体如式(3)所示：

(3)

其中，api的计算方法如式(4)所示：

(4)

其中，K表示推荐结果中商品的数量，p(n)表示返回前n个推荐商品的准确率。 如果推荐的第n个商品在用户购买商品集合中，则Δ(n)=1，否则Δ(n)=0。I表示待预测的商品数量。对于每个推荐商品的api，在待预测商品集合中求平均值得到最终的推荐准确率。MAP的值在0～1，MAP越接近1，说明推荐准确率越高。

5 商品搭配推荐方法的对比

一个好的搭配推荐系统需要同时考虑用户、商品提供者和网站这3方的利益[45]，因此本文结合传统推荐系统常用的评价指标，提出了用户满意度、准确度、覆盖率、多样性、新颖性和实时性这6个搭配推荐质量的评价指标。

通过对前面介绍的3类搭配推荐方法所涉及的相关论文进行仔细的统计与分析，得出如表2所示的搭配推荐方法对比表。

从表2可以看出，所有的搭配推荐方法都在一定程度上提高了推荐结果的准确度，其中，混合搭配推荐在用户满意度、准确度、覆盖率、多样性、新颖性和实时性这6个方面均优于其他搭配推荐方法。由此可见，混合搭配推荐比其他2类搭配推荐的效果更好。

6 商品搭配推荐方法的发展趋势

随着信息技术的发展，在线购物已成为日常所需，这促使商品搭配推荐方法的研究取得了长足的进步。但是，现有方法仍存在一些局限性，例如，(1)长尾问题[46]；(2)推荐的实时性低；(3)多源异构数据的融合还没有很好地解决，等等。这些问题的出现与个性化用户需求的变化都凸显了技术支撑的局限性，因此催生出了一些新的技术热点，其中主要包含如下几个方面。

Table 2 Comparison of matching recommendation methods表2 搭配推荐方法的对比

6.1 多个商品的套装搭配推荐

目前的商品搭配推荐研究主要是在检索的框架下，对目标商品进行单一商品的推荐[22,17]。这些工作更多的是考虑两两商品之间的关系，而不是将包含多个商品的套装作为一个整体来进行联合推荐，也就是套装组合推荐。例如，针对一件衬衫，在推荐可与其搭配的裤子的同时，还可推荐与其搭配的帽子、眼镜、鞋子等多件商品。

现有的对商品搭配推荐方法的研究大多聚焦于2个商品的搭配推荐，而对更具挑战性的多个商品的搭配推荐方法的研究还相对较少。Hu等人[47]利用一个功能性的张量分解对套装进行个性化推荐的估计。他们的工作考虑了用户的个性化推荐，但由于他们使用的是手动提取的特征，没有将这些作为一个整体来考虑，使得个性化推荐的性能很低。文献[48]对商品的用户向量进行二值化表示，使得推荐系统的效率得到了提升。因此，多个商品的套装搭配推荐的研究将一方面有助于为用户提供搭配依据，提高用户的上网效率和网购体验；另一方面，通过分析大量的用户及商品数据，挖掘商品之间的搭配关系，可以提高推荐的准确度和多样性。

6.2 多源异构数据的融合

随着互联网应用的不断发展，用户生成了各种结构类型的数据。研究者们在对搭配知识的理解上，从这些数据中挖掘搭配关系。虽然这些数据是推荐系统中不可或缺的部分，但它们来源多样，类型各异。并且，每个用户都有自己独特的审美和生活习惯，所以将各种类型的数据都融合到面向用户的商品搭配推荐技术中，将会实现根据用户各自的需求和习惯推荐不同的搭配方案，从而进一步提高商品搭配的用户体验。

因此，如何设计一套有效的算法来统一处理多源异构数据，是未来的发展趋势。文献[15]利用表示学习的相关理论和方法，对这些多源异构数据进行统一的特征表示。但是，各个研究方向的专家由于自身研究方向的局限性，无法对其他类型的数据进行联合挖掘，所以有待进一步研究。另外，这种处理多源异构数据的算法效果还依赖于不同模型生成结果的融合方法，通过融入多种类型的用户数据信息，可以让数据集更加丰富，从而为用户提供更加精准的推荐。因此，未来还需要研究如何更好地将各个子模型的结果进行融合。

6.3 基于知识图谱的搭配推荐

随着大数据的广泛应用，传统推荐系统在挖掘数据价值上存在的问题正在限制其性能发挥[49]。知识图谱的出现则为推荐系统的改进提供了一条新的有效途径。知识图谱是一种基于图的数据结构，由节点和边组成,它蕴含了丰富的知识，这些知识可以精确地描述商品和用户的属性。因此，知识图谱与推荐技术的融合成为了提升推荐系统性能的发展趋势。

目前研究者们提出的基于知识图谱的推荐技术皆是通过计算商品之间的相似度来进行推荐的。由于知识图谱可以有效地整合多源异构数据，对互联网上的数据进行知识抽取，获得更加细粒度的用户和商品的特征信息。因此，可以将知识图谱结合搭配推荐技术来解决目前搭配推荐技术中存在的多源异构数据的特征提取问题。如此，搭配推荐技术可以更精准地计算商品与商品、用户与商品以及用户与用户之间的相关性，增强数据的语义信息，以进一步提高推荐准确度，从而提高用户体验和系统性能。

7 结束语

随着大数据时代的到来，电子商务高速发展，用户对购物平台提供个性化推荐的体验要求越来越高。学术界和工业界围绕这一需求实现了方便、智能和面向用户的商品搭配推荐技术。该技术不仅能有效地提升电子商务网站的转化率，还可以增强推荐系统的发现和探索能力，在一定程度上既提高了用户购物体验，又促进了商品销售，增加了商家的经济收入。因此，商品搭配推荐技术的研究具有很大的商业价值和社会意义。本文分门别类地对商品搭配大数据推荐方法的研究现状和进展进行了较为全面的考察，通过分析对比，总结得出混合搭配推荐是目前最好的搭配推荐方法。但是，混合搭配推荐的效果很大程度上依赖于多源异构数据的处理与融合，因此本文最后讨论了商品搭配推荐未来的发展趋势，尤其是引入知识图谱技术来处理多源异构数据，将有效提升搭配推荐效果。通过本文的研究总结，希望给从事个性化推荐领域的研究者和业界人士提供帮助，促进搭配推荐技术更好地应用与发展。