アパレル商品向け推薦システムにおける転移学習を用いた改善法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST18101

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2018/09/27

タイトル(英語): Improvement for Apparel Goods Recommender System by Using Transfer Learning

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: 推薦システム|人工知能|転移学習|深層学習|画像特徴

要約(英語): Transfer learning is a technology in machine learning that adapts a model learned in a certain domain to another domain. In recent years, with the development of deep learning, more and more research has begun to try the combination of deep learning and transfer learning, and achieved good results. In this paper, we propose an improvement method to improve the accuracy of apparel recommendation by using transfer learning. This method integrates a deep neural network model for extracting image shape features into the apparel goods recommender system to achieve good performance.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,936 Kバイト