1. 毕业设计（论文）主要内容：

商品检索是一门综合了商品识别、图像分类以及特征学习的技术。目前，很多研究者成功地将深度学习方法应用到这个领域。本课题要求基于深度学习的商品检索技术， 根据淘宝、易趣网或亚马逊等开放网上商店平台所提供的服装搭配数据集，从时尚专家、淘宝项目的图像数据以及用户行为数据中，创建并实现搭配模型，从而为用户提供个性化时尚服饰搭配建议。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

1. 查阅15篇相关文献（含2篇外文），并每篇书写200—300字文献摘要（装订成册，带封面）；

2. 完成800字开题报告；

3. 完成5000中文字以上的相关英文专业文献翻译，并装订成册（中英文一起，带封面）；

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

2018-01-14至2018-03-05：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；

2018-03-06至2018-04-30：系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善；

2018-05-01至2018-05-25：撰写及修改毕业论文；

4. 主要参考文献

1. 大数据时代－生活、工作与思维的大变革，［英］维克托.迈尔－舍恩伯格等，浙江人民出版社，2013.

2. 王斌译，大数据:互联网大规模数据挖掘与分布式处理，人民邮电出版社，2012年，第一版。

3. 曼宁等著, 王斌军等译. 信息检索导论. 人民邮电出版社, 2010，第一版。