論文の概要: Hybrid-Hierarchical Fashion Graph Attention Network for Compatibility-Oriented and Personalized Outfit Recommendation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.11105v1
- Date: Thu, 14 Aug 2025 23:09:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-18 14:51:23.688962
- Title: Hybrid-Hierarchical Fashion Graph Attention Network for Compatibility-Oriented and Personalized Outfit Recommendation
- Title（参考訳）: 適合性指向およびパーソナライズされたアウトフィットレコメンデーションのためのハイブリッド階層型ファッショングラフアテンションネットワーク
- Authors: Sajjad Saed, Babak Teimourpour,
- Abstract要約: 本研究では、グラフニューラルネットワークとグラフアテンション機構を活用してこの問題に対処するHFGNモデルに触発されたFGATという新しいフレームワークを紹介する。
提案するフレームワークは,ユーザ,衣装,アイテムの階層的な3階層グラフを構築し,視覚的特徴とテキスト的特徴を統合し,服の互換性とユーザの好みを同時にモデル化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.864621482724548
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rapid expansion of the fashion industry and the growing variety of products have made it challenging for users to find compatible items on e-commerce platforms. Effective fashion recommendation systems are crucial for filtering irrelevant items and suggesting suitable ones. However, simultaneously addressing outfit compatibility and personalized recommendations remains a significant challenge, as these aspects are often treated independently in existing studies, often overlooking the complex interactions between items and user preferences. This research introduces a new framework named FGAT, inspired by the HFGN model, which leverages graph neural networks and graph attention mechanisms to tackle this issue. The proposed framework constructs a three-tier hierarchical graph of users, outfits, and items, integrating visual and textual features to simultaneously model outfit compatibility and user preferences. A graph attention mechanism dynamically weights node importance during representation propagation, enabling the capture of key interactions and generating precise representations for both user preferences and outfit compatibility. Evaluated on the POG dataset, FGAT outperforms baseline models such as HFGN, achieving improved results in precision, HR, recall, NDCG, and accuracy.These results demonstrate that combining multimodal visual-textual features with a hierarchical graph structure and attention mechanisms significantly enhances the accuracy and efficiency of personalized fashion recommendation systems.
- Abstract（参考訳）: ファッション産業の急速な拡大とさまざまな製品の増加は、ユーザーがEコマースプラットフォーム上で互換性のあるアイテムを見つけるのを困難にしている。
効果的なファッションレコメンデーションシステムは、無関係なアイテムをフィルタリングし、適切なものを提案するのに不可欠である。
しかし、これらの側面は既存の研究では独立して扱われることが多く、アイテムとユーザの嗜好の間の複雑な相互作用を見越すことが多いため、服の互換性とパーソナライズされたレコメンデーションに同時に対処することは大きな課題である。
本研究では、グラフニューラルネットワークとグラフアテンション機構を活用してこの問題に対処するHFGNモデルに触発されたFGATという新しいフレームワークを紹介する。
提案するフレームワークは,ユーザ,衣装,アイテムの階層的な3階層グラフを構築し,視覚的特徴とテキスト的特徴を統合し,服の互換性とユーザの好みを同時にモデル化する。
グラフアテンション機構は、表現伝搬中にノードの重要度を動的に重み付け、キーインタラクションのキャプチャを可能にし、ユーザの好みと適合性の両方に対して正確な表現を生成する。
POGデータセットに基づいてFGATは、HFGNなどのベースラインモデルより優れ、精度、HR、リコール、NDCG、精度の向上を実現し、階層的なグラフ構造とアテンション機構を組み合わせることで、パーソナライズされたファッションレコメンデーションシステムの精度と効率を大幅に向上させることを示す。
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