画像特徴を用いた多層グラフ解析に基づくクロスドメイン推薦に関する検討

摘要

本文では,近年,コールドスタート問題の解決策として研究されているクロスドメイン推薦手法に商品画像から得られる特徴を導入することで推薦精度の向上を目指す.提案手法では,まず,商品画像の特徴を考慮したァィテム特徴を算出する.次に,算出したアイテム特徴とユーザの購入履歴から得られたユーザ特徴を用いてグラフを構築することで,グラフニューラルネットワークに基づく埋め込み特徴を算出する.具体的に,提案手法では,ネットワーク学習時の初期値として画像特徴を用いることで商品画像を考慮可能とする.最後に,各ドメインで得られた埋め込み特徴間の関係性を学習することで,アイテム推薦を可能とする.さらに,購買履歴に基づく大規模データセットを用いて実験を行い,提案手法の有効性を確認する.