#33
summarized by : Takaya Yamazoe
Learning Binary Code for Personalized Fashion Recommendation

どんな論文か?

洋服の組み合わせの数はユーザー数やアイテムの数によって加速度的に増える。膨大な組み合わせの中から洋服一式の推薦をすることは挑戦的であるが重要な課題である。本研究では、効率的な類似度検索に用いられるhash techniqueを応用して、効率的な洋服一式の推薦手法を提案する。
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新規性

洋服一式の推薦を行う事(既存手法はアイテムの推薦にとどまっていた)。 "効率的な"推薦を行う事(既存手法は効率性に重きを置いていない)。

結果

洋服一式の推薦と穴埋め形式のアイテム推薦という2つのタスクを行い、SOTAであるSiameseNet, Bi-LSTM, CSNの3つの手法が推薦したアイテムと比較し、ユーザーにアンケートをとった。その結果、本研究で提案した手法が最も優れているという結果が得られた。

その他(なぜ通ったか?等)