整理會議記錄，主要梳理常用的推薦算法。
1）基於用戶特徵（包括身高、體型、年齡、膚色、髮色等）推薦；
算法簡單，可推薦沒與用戶互動過的衣服；可供分析的內容有限，推薦結果特化，缺乏驚喜。
2）基於當前穿衣風格推薦；
與1）相似，在用戶特徵方面，只是把用戶的穩定特徵，換爲當前穿衣風格這種多變的特徵；可契合用戶頻繁變化的興趣。
3）基於記憶的推薦；
記錄與目標用戶偏好相似的用戶的喜好信息，推薦最近這些用戶偏好的衣服風格；根據目標用戶歷史穿衣風格與當前衣服風格的相似度來決定；
4）基於聚類推薦；
將有相似穩定特徵的用戶聚類，推薦相似用戶的衣服風格；