論文の概要: PAI-BPR: Personalized Outfit Recommendation Scheme with Attribute-wise Interpretability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.01780v1
• Date: Tue, 4 Aug 2020 19:30:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-03 01:16:43.707906
• Title: PAI-BPR: Personalized Outfit Recommendation Scheme with Attribute-wise Interpretability
• Title（参考訳）: pai-bpr:属性ごとに解釈可能なパーソナライズされた服装推薦方式
• Authors: Dikshant Sagar, Jatin Garg, Prarthana Kansal, Sejal Bhalla, Rajiv Ratn Shah and Yi Yu
• Abstract要約: 本論文は,個人の嗜好モデルを用いた属性ワイド解釈可能な互換性スキームを考案する。 本研究は,ファッションアイテム間の不協和性と調和性を見極めることにより,衣料品マッチングにおける解釈可能性の問題を解決する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.53598561321127
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fashion is an important part of human experience. Events such as interviews, meetings, marriages, etc. are often based on clothing styles. The rise in the fashion industry and its effect on social influencing have made outfit compatibility a need. Thus, it necessitates an outfit compatibility model to aid people in clothing recommendation. However, due to the highly subjective nature of compatibility, it is necessary to account for personalization. Our paper devises an attribute-wise interpretable compatibility scheme with personal preference modelling which captures user-item interaction along with general item-item interaction. Our work solves the problem of interpretability in clothing matching by locating the discordant and harmonious attributes between fashion items. Extensive experiment results on IQON3000, a publicly available real-world dataset, verify the effectiveness of the proposed model.
• Abstract（参考訳）: ファッションは人間体験の重要な部分である。 インタビュー、会議、結婚などの行事は衣料品のスタイルに基づいて行われることが多い。 ファッション産業の興隆と社会への影響により、衣装の互換性が求められている。 そのため、衣服推奨者を支援するために、服の互換性モデルが必要である。 しかしながら、互換性の極めて主観的な性質から、パーソナライズを考慮すべきである。 本稿では,ユーザ・アイテム間インタラクションと汎用アイテム間インタラクションを捉えた個人選好モデルを用いた属性別解釈可能な互換性スキームを考案する。 本研究は,ファッションアイテム間の不一致と調和性を見出すことにより,服飾の解釈可能性の問題を解決した。 公開された実世界のデータセットIQON3000の大規模な実験結果から,提案モデルの有効性が検証された。

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