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#81
summarized by : Takaya Yamazoe
どんな論文か？
シーンに適したファッションの推薦という問題を提唱し、その問題を解決するための手法を提案する論文。ファッションの推薦は今までにも活発に研究されてきたテーマだが、既存のものは製品間の推薦を目的としたもので、「シーン」や「体型」を考慮した推薦をすることはできない。製品間の推薦よりも、より現実問題に近い「シーンを考慮する推薦」をCTLと名付け、この問題を解決する手法を提案する。
新規性
現状はCTLのタスクに使用するデータセットがないので、データセットから用意する必要がある。そのため、Street2Shopという街中で撮影された写真からファッションの情報を抽出したデータセットを利用し、CTLのタスクに使用できるデータセットを作る。また、インテリアデザインなどのドメインにも目をつけ、「シーンに合わせたプロダクトを推薦する」というCTLのタスクを解決する手法を提案した。
結果
シーンに適した服を2択で選択させるテストを行ったところ、IBRやSiamese Netsよりも高い精度を出すことが分かった。また、人間による推薦とも比較したところ、提案手法と人間の回答が同じレベルの精度であることが分かった。
その他（なぜ通ったか？等）
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