[4O1-GS-4] Webインテリジェンス：情報推薦・情報検索

[4O1-GS-4-03] 条件付き階層型VAEによる洋服に特化した画像特徴を用いたパーソナライズド洋服推薦システム

〇末包 啓一¹、大澤 僚¹、稲垣 青空¹、松井 太我²、田部 智大²、石川 桂太²、高木 友博¹ (1. 明治大学大学院、2. 株式会社エアークローゼット)

キーワード：ファッションレコメンデーション、シーケンスレコメンデーション、変文オートエンコーダー

近年, オンラインショッピングサービスの増加に伴い, ファッションアイテムの推薦に関する研究が盛んに行われている. ファッションアイテムの推薦システムを構築するためには, 一般的な推薦システムとは異なり, 季節や気温, 天気といった外的要因を考慮する必要があるばかりでなく, 色やデザインといったファッション独特の画像特徴, またアイテムによっては重要特徴が変化する相互依存関係などを考慮する必要がある. 本研究ではこれらを考慮した推薦システムを提案する. まず, アイテムの色やデザインは, ラベルのような離散的な特徴量では表現力が不十分である. そのため, 色やデザインの連続的な潜在空間を捉え, 画像特徴を抽出する条件付き階層型VAEを提案する. また, アイテムのカテゴリなどによって色やサイズなどの重要視する属性が変化する. そのため, Attention機構を用いてアイテムの属性間の相互依存関係を捉える機構も提案する. 評価実験では, 既存手法に比べ, より良い精度を達成した. また, 提案手法を人間のスタイリストと比較したところ, 人間のスタイリストと同等以上の精度を達成した.