| 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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