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J-GLOBAL ID：202002219253287518   整理番号：20A1511183

リッチ属性による解釈可能なファッションマッチング【JST・京大機械翻訳】

Interpretable Fashion Matching with Rich Attributes

著者 (7件)： Yang Xun (National University of Singapore, Singapore, Singapore) ,  He Xiangnan (University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Wang Xiang (National University of Singapore, Singapore, Singapore) ,  Ma Yunshan (National University of Singapore, Singapore, Singapore) ,  Feng Fuli (National University of Singapore, Singapore, Singapore) ,  Wang Meng (Hefei University of Technology, Hefei, China) ,  Chua Tat-Seng (National University of Singapore, Singapore, Singapore)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： SIGIR’19  ページ： 775-784  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ファッションアイテムの混合・マッチ関係の理解は,ファッション産業においてますます注目を集めている。既存の方法は,視覚適合性を学習し,潜在空間でマッチングを行うための視覚コンテンツを主に利用した。それらの有効性にもかかわらず,これらの方法はブラックボックスのように働き,2つのアイテムがうまくマッチする理由を明らかにすることができない。ヒト解釈可能な方法で項目の意味論を記述する,例えば,オフショルダードレスとブラックスキンニージャンのようなファッション項目に関連した豊富な属性は,主に無視されてきた。本研究は,アイテムの互換性モデリングに解釈可能性を注入することを目的として,解釈可能なファッションマッチングタスクに取り組んだ。特に,アイテムのマッチしたペアのコーパスを与えられた場合,著者らは,非意味ペアの両立性スコアを予測するだけでなく,良好なマッチ,例えば,ホワイトT-シトルとブラックトロユーザとの整合に導く解釈可能なパターンも学習する。3つのモジュールから成る,A tributeベースのI nterpreable C Opatibility(AIC)法と呼ぶ新しい解決策を提案する。1)マッチング予測に関する決定ルールを抽出するツリーベースモジュール;2)属性意味論を説明することによって規則のためにベクトル表現を学習する埋込みモジュール;3)マッチングスコアを予測するために,視覚埋込みと規則埋込みを統一する共同モデリングモジュール。著者らの提案を正当化するために,利用可能なファッション属性を有する新しいLooksticデータセットに寄与する。大規模な実験は,AICがいくつかの最先端の方法より優れているだけではなく,マッチング決定に関して良い解釈可能性も提供することを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 視覚 ,  ベクトル ,  意味論 ,  学習 ,  互換性 ,  *ファッション ,  両立性 ,  ヒト ,  衣服 ,  適応性 ,  ブラックボックス ,  有効性 ,  マルチメディア ,  コーパス ,  コンテンツ

著者キーワード (3件)： 衣服のマッチング ,  ファッション互換性学習 ,  マルチメディア勧告

分類 (1件)： 関連産業  (YM01060D)

タイトルに関連する用語 (3件)： 属性 ,  ファッション ,  マッチング