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초록·키워드
Predicting customer preferences is a challenging task in the fashion industry due to the rapid changes in the market and the new launches of every season. The classical forecasting methods and traditional machine learning models cannot resolve this problem as the new apparel products lack historical sales data. In this paper, we propose a novel image-based multi-model transformer consisting of encoding-decoding modules to capture the trends among interrelated attributes with specified embedding layers for heterogeneous data. We evaluate our approach on real-world data collected fro ... 전체 초록 보기
본문·목차
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