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龙图腾网恭喜青岛文达通科技股份有限公司申请的专利一种基于自编码器与记忆网络的用户穿衣推荐方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114943035B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210652440.X，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于自编码器与记忆网络的用户穿衣推荐方法及系统是由管洪清;徐亮;王伟;尹广楹;张元杰;孙浩云;张大千;郝焕萍设计研发完成，并于2022-06-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自编码器与记忆网络的用户穿衣推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于自编码器与记忆网络的用户穿衣推荐方法，其特征在于，包括：获取用户历史穿衣记录中衣物的高维特征向量；将所述衣服的高维特征向量输入至自编码器进行训练，直至自编码器经解码编码后输出的数据趋于与所输入的高维特征向量相同，得到训练好的自编码器；将训练好的自编码器经解码后所输出的低维特征向量作为训练集，用于训练GRU预测模型，得到训练好的GRU预测模型；将待预测用户的历史穿衣记录的高维特征向量序列输入至训练好的自编码器‑GRU预测模型中，为用户进行穿衣推荐。本发明采用GRU网络作为预测模型，能够针对用户穿衣中隐含的时序关系建立预测模型，为用户进行穿衣推荐。

本发明授权一种基于自编码器与记忆网络的用户穿衣推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自编码器与记忆网络的用户穿衣推荐方法，其特征在于，包括：获取用户历史穿衣记录中衣物的高维特征向量，所述获取高维特征向量的具体方式为：根据用户历史穿衣记录，按照衣物对应部位划分为多个集合，每一个集合内的衣物按照特征不同以不同向量方式表示，且集合内衣物按照时间顺序进行排序；将所述衣物的高维特征向量输入至自编码器进行训练，直至自编码器经解码编码后输出的数据趋于与所输入的高维特征向量相同，并根据所述多个集合的数量，训练相对应数量的自编码器；将训练好的自编码器经编码后所输出的低维特征向量作为训练集，用于训练GRU预测模型，得到训练好的GRU预测模型，所述训练GRU预测模型为：采用滑动窗口选取按照时间顺序连续的衣物低维特征向量所构成的穿衣序列，输入至GRU预测模型进行迭代训练；将待预测用户的历史穿衣记录的高维特征向量序列输入至训练好的自编码器-GRU预测模型中，为用户进行穿衣推荐；所述训练好的自编码器-GRU预测模型，为将自编码器和GRU预测模型形成端对端网络结构，自编码器的编码层连接GRU预测模型的输入层，GRU预测模型的输出层连接自编码器的解码层。

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