抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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同じまたはオンラインTVプログラムで示されたように,生成物の類似したタイプのショッピングは,多くの人々,特に若者による高度に望まれている。この顕著な市場ニーズを満たすために,楽TVへのオンライン(T2O)経験を可能にするプロトタイプシステムを開発した。本システムの鍵成分はビデオに埋め込まれている特異的項目をオンライン商人のリストに製品探索である。探索性能は主に質問項目間の距離または類似性とデータベース中のすべての管理された項目の推定に依存する。簡単なEuclid(EU)距離はデータ特性を捉えることができなかったので,著者らは,距離推定を改善するための距離メトリック学習(DML)を導入した。側情報が不足している場合には,従来のDML法は標的領域におけるサイド情報(例えば,類似/「異種制約または関連性/「不適切性判断)を使用するだけで,失敗する可能性がある。移動計量学習(TML)は関連する領域からの側路情報を活用するため採用できる。本論文では,各ドメインを等価に扱うと新しいランキングベース不均一マルチタスク計量学習(RHMTML)フレームワーク,順位に基づく損失を採用したを提案し,学習された距離である探索に特に適している。包括的な実験を行い,提案手法の有効性を実証した。は筆者らのアプローチがTVとオンラインビデオ市場の両方における新興T2O傾向を変換することが予見される。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
