| 講演名 | 2023-03-02 ［ポスター講演］服画像ベクトル化により抽出される潜在的興味に基づく衣服推薦システム 田中 大志(九工大), 新見 道治(九工大), |
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| 抄録(和) | ファッション・アパレル業界においてEC化が進む中で，ECサイトなどのオンライン上で服を購入したい場合は膨大な服から嗜好に合う服を見つけなければならず，ユーザーにお勧めの商品を提示する推薦システムがあれば便利である．観光地の推薦システムの中には，word2vecによって単語のベクトル化を行い，そのベクトル同士の計算をすることでユーザーが今まで気づくことのなかった潜在的興味を発見する方法がある．本稿ではこの考え方を服の購入における，服画像ベースの推薦システムに適用する．具体的には，まず服画像の特徴空間を三つの評価項目を基に定義し，ベクトル化を行う．現実世界の一つの服は，特徴空間内の1点に対応することになる．複数の服を持っていれば複数のベクトルが存在することになり，その複数ベクトルの平均ベクトルを潜在的興味と定義する．本研究における服の推薦とは，特徴空間において潜在的興味と類似する現実世界の服を推薦することである．この推薦方法を評価するため，インターネット上で服画像を収集し実験を行った．ランダムに服画像を提示する推薦よりも，効率的な推薦が行われていることを確認した． |
| 抄録(英) | As the fashion and apparel industry is becoming more and more e-commerce, if you want to buy clothes online such as e-commerce sites, you have to find clothes that suit your taste from a huge number of clothes. It would be convenient if there was a recommendation system that presents recommended products to the user. One of sightseeing spot recommendation systems use word2vec to vectorize words and calculate the vectors to discover latent interests that users have not noticed before. In this paper, we apply this idea to a clothing image-based recommendation system for purchasing clothes. Firstly, the feature space of the clothing image is defined based on three evaluation items, and then the images are vectorized in the space. A piece of clothes in the real world is correspond to a point in the feature space. If a person has multiple clothes, there are multiple vectors, and the average vector of the multiple vectors is defined as latent interest. Clothing recommendation in this research means to recommend clothes in the real world that are similar to latent interests in the feature space. In order to evaluate this recommendation method, we collected clothes images on the Internet and conducted experiments. We confirmed that the recommendation is more efficient than the recommendation that presents clothes images at random. |
| キーワード(和) | 推薦システム / 服画像ベクトル / 潜在的興味 |
| キーワード(英) | recommendation system / clothes image vector / latent interests |
| 資料番号 | EMM2022-75 |
| 発行日 | 2023-02-23 (EMM) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | EMM |
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| 開催期間 | 2023/3/2(から2日開催) |
| 開催地（和） | 福江文化会館 |
| 開催地（英） | Fukue culture hall |
| テーマ（和） | 画質・音質評価，知覚・認知メトリクス，人間視聴覚システム，一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 西村 竜一(NICT) |
| 委員長氏名（英） | Ryoichi Nishimura(NICT) |
| 副委員長氏名（和） | 薗田 光太郎(長崎大) / 市野 将嗣(電通大) |
| 副委員長氏名（英） | Kotaro Sonoda(Nagasaki Univ.) / Masatsugu Ichino(Univ. of Electro-Comm.) |
| 幹事氏名（和） | 高嶋 洋一(開志専門職大) / 今泉 祥子(千葉大) |
| 幹事氏名（英） | Youichi Takashima(Kaishi Professional Univ.) / Shoko Imaizumi(Chiba Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 梶山 朋子(広島市大) / 酒澤 茂之(大阪工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Tomoko Kajiyama(Hiroshima City Univ.) / Shieyuki Sakazawa(Osaka Inst. of Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Enriched MultiMedia |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［ポスター講演］服画像ベクトル化により抽出される潜在的興味に基づく衣服推薦システム |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Poster Presentation] Clothes recommendation system based on user's latent interests extracted from vectors of clothes images |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 推薦システム / recommendation system |
| キーワード(2)（和/英） | 服画像ベクトル / clothes image vector |
| キーワード(3)（和/英） | 潜在的興味 / latent interests |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 田中 大志 / Daishi Tanaka |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 九州工業大学(略称：九工大) Kyushu Institute of Technology(略称：KIT) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 新見 道治 / Michiharu Niimi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 九州工業大学(略称：九工大) Kyushu Institute of Technology(略称：KIT) |
| 発表年月日 | 2023-03-02 |
| 資料番号 | EMM2022-75 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | EMM-412 |
| ページ範囲 | pp.44-49(EMM), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-02-23 (EMM) |