論文の概要: A Fashion Item Recommendation Model in Hyperbolic Space
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02599v1
- Date: Wed, 4 Sep 2024 10:30:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-05 19:10:42.900809
- Title: A Fashion Item Recommendation Model in Hyperbolic Space
- Title(参考訳): 双曲空間におけるファッション項目推薦モデル
- Authors: Ryotaro Shimizu, Yu Wang, Masanari Kimura, Yuki Hirakawa, Takashi Wada, Yuki Saito, Julian McAuley,
- Abstract要約: 我々のモデルは、視覚的データとユーザの購入履歴に基づいて、アイテム間の暗黙の階層をキャプチャする。
損失関数における双曲的距離とユークリッド距離を考慮したマルチタスク学習フレームワークを適用した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 23.15849130976541
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this work, we propose a fashion item recommendation model that incorporates hyperbolic geometry into user and item representations. Using hyperbolic space, our model aims to capture implicit hierarchies among items based on their visual data and users' purchase history. During training, we apply a multi-task learning framework that considers both hyperbolic and Euclidean distances in the loss function. Our experiments on three data sets show that our model performs better than previous models trained in Euclidean space only, confirming the effectiveness of our model. Our ablation studies show that multi-task learning plays a key role, and removing the Euclidean loss substantially deteriorates the model performance.
- Abstract(参考訳): 本研究では,メタボリックな幾何学をユーザおよびアイテム表現に組み込んだファッションアイテム推薦モデルを提案する。
メタボリック空間を用いて視覚的データとユーザの購入履歴に基づいて,アイテム間の暗黙の階層をキャプチャすることを目的としている。
トレーニング中,多タスク学習フレームワークを適用し,損失関数における双曲的距離とユークリッド距離を両立させる。
3つのデータセットに対する実験により、ユークリッド空間でのみ訓練された従来のモデルよりも優れた性能を示し、モデルの有効性を確認した。
本研究は,マルチタスク学習が重要な役割を担い,ユークリッド損失の除去がモデル性能を著しく低下させることを示す。
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