基于图像的推荐是一种使用视觉数据向用户推荐商品或内容的系统。这些系统不依赖于文本或用户行为，而是分析图像以了解颜色、形状、纹理或对象等特征。例如，如果用户上传一件连衣裙的照片，系统可能会根据视觉模式推荐类似的连衣裙。这种方法在电子商务、时尚和媒体平台中很常见，在这些平台中，视觉属性在用户决策中起着关键作用。核心思想是将图像映射到数值表示（如向量）并比较它们以找到相似之处。
从技术上讲，基于图像的推荐通过使用计算机视觉模型从图像中提取特征来实现。卷积神经网络 (CNN) 通常用于处理图像并识别边缘、纹理或特定对象等模式。这些特征存储在数据库中，当用户提供输入图像时，系统会使用余弦相似度或欧几里德距离等指标计算其与现有项目的相似度。例如，一个家具应用程序可能允许用户拍摄他们喜欢的椅子的照片，系统会返回风格或材质匹配的椅子。 TensorFlow 或 PyTorch 等工具简化了这些模型的构建，而预训练网络（例如，ResNet）可以加速特征提取，而无需从头开始进行自定义训练。
实际应用包括时尚零售（ASOS 使用视觉搜索来查找类似的服装）、社交媒体（Pinterest 的视觉发现工具）和流媒体服务（Netflix 根据缩略图视觉效果推荐电影）。一个关键优势是处理文本描述不足的情况——例如，当用户不知道产品名称时找到该产品。然而，挑战包括确保多样化的训练数据以避免偏差，以及优化实时比较的计算成本。开发人员可以使用开源库和 API 来实现此功能，但扩展需要高效的索引方法（例如，近似最近邻搜索）来管理大型图像数据集。
