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講演抄録/キーワード
講演名 2021-02-18 16:15
画像特徴を用いた多層グラフ解析に基づくクロスドメイン推薦に関する検討
平川泰成前田圭介小川貴弘北大)・浅水 仁釧路高専)・長谷山美紀北大
抄録 (和) 本文では,近年,コールドスタート問題の解決策として研究されているクロスドメイン推薦手法に商品画像から得られる特徴を導入することで推薦精度の向上を目指す.提案手法では,まず,商品画像の特徴を考慮したアイテム特徴を算出する.次に,算出したアイテム特徴とユーザの購入履歴から得られたユーザ特徴を用いてグラフを構築することで,グラフニューラルネットワークに基づく埋め込み特徴を算出する.具体的に,提案手法では,ネットワーク学習時の初期値として画像特徴を用いることで商品画像を考慮可能とする.最後に,各ドメインで得られた埋め込み特徴間の関係性を学習することで,アイテム推薦を可能とする.さらに,購買履歴に基づく大規模データセットを用いて実験を行い,提案手法の有効性を確認する. 
(英) In this paper, we improve the accuracy of cross-domain recommendation methods, which have been recently studied as a solution to the cold-start problem, by introducing visual features obtained from product images. The proposed method, first calculates the item features considering the visual features of product images. Next, we construct graphs using the calculated item features and the user embedding obtained from the users' purchase histories and estimate the embedding features based on a graph neural network. Specifically, the proposed method adopts visual features as the initialization of the network, and consideration of visual features becomes feasible. Based on the relationship between the embedding features of each domain, item recommendation can be realized. The effectiveness of the proposed method is confirmed through experiments using a large dataset based on purchase histories.
キーワード (和) クロスドメイン推薦 / 多層グラフ解析 / 画像特徴 / グラフニューラルネットワーク / / / /  
(英) Cross-domain Recommendation / multi-layer graph analysis / visual features / graph neural network / / / /  
文献情報 映情学技報, vol. 45, no. 4, ME2021-12, pp. 59-63, 2021年2月.
資料番号 ME2021-12 
発行日 2021-02-11 (MMS, ME, AIT) 
ISSN Print edition: ISSN 1342-6893  Online edition: ISSN 2424-1970
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研究会情報
研究会 IEICE-IE IEICE-ITS MMS ME AIT  
開催期間 2021-02-18 - 2021-02-19 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 画像処理および一般 
テーマ(英) Image Processing, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 ME 
会議コード 2021-02-IE-ITS-MMS-ME-AIT 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 画像特徴を用いた多層グラフ解析に基づくクロスドメイン推薦に関する検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Note on Cross-domain Recommendation Based on Multilayer Graph Analysis with Visual Features 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) クロスドメイン推薦 / Cross-domain Recommendation  
キーワード(2)(和/英) 多層グラフ解析 / multi-layer graph analysis  
キーワード(3)(和/英) 画像特徴 / visual features  
キーワード(4)(和/英) グラフニューラルネットワーク / graph neural network  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 平川 泰成 / Taisei Hirakawa / ヒラカワ タイセイ
第1著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 前田 圭介 / Keisuke Maeda / マエダ ケイスケ
第2著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 小川 貴弘 / Takahiro Ogawa / オガワ タカヒロ
第3著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 浅水 仁 / Satoshi Asamizu / アサミズ サトシ
第4著者 所属(和/英) 釧路工業高等専門学校 (略称: 釧路高専)
National Institute of Technology, Kushiro College (略称: NIT, Kushiro College)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 長谷山 美紀 / Miki Haseyama / ハセヤマ ミキ
第5著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
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講演者
発表日時 2021-02-18 16:15:00 
発表時間 25 
申込先研究会 ME 
資料番号 ITE-MMS2021-12,ITE-ME2021-12,ITE-AIT2021-12 
巻番号(vol) ITE-45 
号番号(no) no.4 
ページ範囲 pp.59-63 
ページ数 ITE-5 
発行日 ITE-MMS-2021-02-11,ITE-ME-2021-02-11,ITE-AIT-2021-02-11 


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