論文の概要: End-to-End Image-Based Fashion Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.02923v1
• Date: Thu, 5 May 2022 21:14:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-09 13:28:10.531991
• Title: End-to-End Image-Based Fashion Recommendation
• Title（参考訳）: エンドツーエンド画像ベースファッションレコメンデーション
• Authors: Shereen Elsayed, Lukas Brinkmeyer and Lars Schmidt-Thieme
• Abstract要約: ファッションベースのレコメンデーション設定では、アイテムイメージの機能を取り入れることが重要な要素と考えられている。 本稿では,画像特徴を取り入れたシンプルな属性認識モデルを提案する。 2つの画像ベースの実世界のレコメンデータシステムデータセットの実験では、提案されたモデルが、最先端の画像ベースモデル全てを大幅に上回っていることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.210197476419621
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In fashion-based recommendation settings, incorporating the item image features is considered a crucial factor, and it has shown significant improvements to many traditional models, including but not limited to matrix factorization, auto-encoders, and nearest neighbor models. While there are numerous image-based recommender approaches that utilize dedicated deep neural networks, comparisons to attribute-aware models are often disregarded despite their ability to be easily extended to leverage items' image features. In this paper, we propose a simple yet effective attribute-aware model that incorporates image features for better item representation learning in item recommendation tasks. The proposed model utilizes items' image features extracted by a calibrated ResNet50 component. We present an ablation study to compare incorporating the image features using three different techniques into the recommender system component that can seamlessly leverage any available items' attributes. Experiments on two image-based real-world recommender systems datasets show that the proposed model significantly outperforms all state-of-the-art image-based models.
• Abstract（参考訳）: ファッションベースのレコメンデーション設定では、アイテムイメージの機能を組み込むことが重要な要素と考えられており、行列の分解やオートエンコーダ、近隣のモデルに限らず、多くの伝統的なモデルに大幅に改善されている。 専用ディープニューラルネットワークを利用するイメージベースのレコメンダアプローチは数多く存在するが、属性認識モデルとの比較は、アイテムの画像機能を活用するために簡単に拡張できるにもかかわらず、しばしば無視される。 本稿では,アイテムレコメンデーションタスクにおいて,より優れた項目表現学習を実現するための画像特徴を組み込んだ,単純かつ効果的な属性認識モデルを提案する。 提案モデルは,キャリブレーションされたresnet50コンポーネントによって抽出されたアイテムのイメージ特徴を利用する。 本稿では,3つの異なる手法を用いた画像特徴を,利用可能なアイテムの属性をシームレスに活用できるレコメンデータシステムコンポーネントに組み込むことを比較検討する。 2つの画像ベースの実世界のレコメンダシステムに関する実験では、提案されたモデルが最先端の画像ベースモデルを大きく上回っていることが示されている。

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