H-M商品图像嵌入特征数据集H-MProductImageEmbeddingFeatures-jesuz19
数据来源：互联网公开数据
标签：图像特征, 嵌入向量, 商品推荐, 深度学习, 计算机视觉, 图像识别, 推荐系统, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自H&M个性化时尚推荐比赛的商品图像嵌入特征数据，记录了商品图像的128维嵌入向量。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态图像特征数据集。
地理范围：数据源于H&M的商品目录，覆盖全球范围内的H&M销售商品。
数据维度：数据集包括“image_id”（图像文件路径）和128个“emi_”开头的特征列，每个“emi_”列代表图像嵌入向量的一个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为prodemb_img_128.csv，便于数值分析和模型训练。
来源信息：数据来源于H&M个性化时尚推荐比赛，已进行特征提取和向量化处理。
该数据集适合用于图像特征分析、商品相似度计算、推荐系统构建等。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于计算机视觉、推荐系统、深度学习等领域的学术研究，如图像特征分析、商品相似度计算、用户行为预测等。
行业应用：可以为电商行业、时尚行业提供数据支持，特别是在个性化推荐、商品搜索、用户画像构建等方面。
决策支持：支持企业优化商品推荐策略、提升用户购物体验、提高销售转化率。
教育和培训：作为深度学习、计算机视觉、推荐系统课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解图像特征提取与应用。
此数据集特别适合用于探索商品图像的视觉特征与用户偏好的关系，帮助用户实现个性化推荐、提升推荐准确率等目标。
