画像とソーシャルネットワークを用いた 行列分解による推薦システム

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS21022

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2021/06/11

タイトル(英語): Recommender system using matrix factorization with image and social network

著者名: 玉田 拓也(大阪府立大学),高 明天(大阪府立大学),佐賀 亮介(大阪府立大学)

著者名(英語): Takuya Tamada(Osaka Prefecture University),Mingtian Gao(Osaka Prefecture University),Ryosuke Saga(Osaka Prefecture University)

キーワード: 推薦システム|深層学習|ソーシャルネットワーク|確率的行列分解|Recommender system| deep learning|social network|probabilistic matrix factorization

要約(日本語): 本論文では、補佐情報を用いた確率的行列分解（PMF）を用いた推薦システムについて議論する。昨今、画像や分散表現など様々な補佐情報を組み込んだPMFが存在する。このPMFに補佐情報を組み込んだとき、どれほどの効果があるかなどを検証し、これからの展望について議論する。

要約(英語): In this paper, we discuss a recommendation system using probabilistic matrix factorization (PMF) with supplementary information. Recently, there are PMFs that incorporate various types of supplementary information such as images and distributed representations. In this paper, we examine the effectiveness of incorporating auxiliary information in PMFs, and discuss the future prospects.

本誌: 2021年6月14日－2021年6月15日情報システム研究会

本誌掲載ページ: 11-16 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 937 Kバイト