画像形状特徴を用いたアパレル商品向け推薦システム

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2020/01/01

タイトル(英語): Apparel Goods Recommender System Using image feature

著者名: 段　玉鋒（大阪府立大学），佐賀　亮介（大阪府立大学）

著者名(英語): Yufeng Duan (Osaka Prefecture University), Ryosuke Saga (Osaka Prefecture University)

キーワード: 転移学習，推薦システム，深層学習，畳み込みニューラルネットワーク，確率行列分解，画像形状特徴　　transfer learning，recommender system，deep learning，convolutional neural network，probabilistic Matrix Factorization，image shape feature

要約(英語): Recommender system is an information-filtering tool used in solving the problem that the user's preference in information overload. In recent years, with the development of deep learning, more and more research has begun to try the combination of deep learning and recommender system, and achieved good results. In this paper, we propose a novel probabilistic model. This model integrates a deep neural network model for extracting image shape features into the apparel goods recommender system to achieve good performance.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.140 No.1 （2020） 特集：電子回路関連技術

本誌掲載ページ: 93-99 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/140/1/140_93/_article/-char/ja/