时尚商品图像与文本匹配数据集_Fashion_Product_Image_and_Text_Matching
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 文本匹配, 商品推荐, 服饰搭配, 深度学习, 图像检索, 自然语言处理, 数据集构建
数据概述：
该数据集包含时尚商品的图像、商品描述以及负例文本，用于训练图像和文本匹配模型。主要特征如下：
时间跨度：数据年份主要集中在2010年至2017年。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但商品描述涉及的品牌和款式具有全球性。
数据维度：数据集包含以下关键信息：
- 图像数据：使用npy格式存储，包括训练集和测试集的图像数据。
- 文本数据：包括商品展示名称（productDisplayName）和负例文本（neg_example）。
- 结构化属性：包括商品ID（id）、性别（gender）、主类别（masterCategory）、子类别（subCategory）、商品类型（articleType）、基础颜色（baseColour）、季节（season）、年份（year）、用途（usage）等。
数据格式：数据以CSV和NPY格式提供，CSV文件包含商品属性和文本描述，NPY文件包含图像的数值表示，方便图像处理和深度学习模型的训练。数据来源于公开的时尚商品数据集，并经过清洗和处理。
该数据集适合用于图像和文本的联合学习，以及商品推荐、图像检索等任务。
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：适用于图像检索、跨模态检索、商品推荐、文本-图像匹配等方向的学术研究。
行业应用：可以为电商平台、时尚搭配应用、搜索引擎等提供数据支持，用于提升商品推荐的准确性和用户体验。
决策支持：支持产品经理和市场分析师进行商品趋势分析、用户行为分析和个性化推荐策略的制定。
教育和培训：作为深度学习、计算机视觉、自然语言处理等相关课程的实训数据集，帮助学生和研究人员深入理解跨模态学习。
此数据集特别适合用于探索图像与文本之间的关联性，构建智能的商品推荐系统，提升用户购物体验，并实现更精准的个性化推荐。
