融合美学特征的视觉感知推荐
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2021-01-19 v2
摘要
视觉信息在人类决策过程中起着关键作用。尽管近期视觉感知推荐系统的发展已考虑产品图像，但尚无研究考虑美学方面。我们认为美学因素在建模和预测用户偏好时非常重要，尤其对于服装和珠宝等一些时尚相关领域。本工作旨在满足视觉感知推荐系统中对美学信息建模的需求。从技术上讲，我们在利用深度美学特征方面做出了三个关键贡献：(1) 为描述产品的美学属性，我们引入了由深度美学网络从产品图像中提取的美学特征。我们将这些特征融入推荐系统以建模用户在美学方面的偏好。(2) 由于在服装推荐中时间对用户决策非常重要，我们设计了一种针对隐式反馈数据的新型张量分解模型。随后将美学特征注入基础张量模型以捕捉美学偏好的时间动态（例如季节性模式）。(3) 我们还利用美学特征优化隐式反馈数据上的学习策略。我们通过考虑物品在视觉空间与图空间中的相似性来丰富成对训练样本；其核心思想是用户可能对相似物品具有相似的感知。我们在多个真实世界数据集上进行了广泛实验，证明了美学特征的有用性以及我们所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.1905.02009,
title = {Visually-aware Recommendation with Aesthetic Features},
author = {Wenhui Yu and Xiangnan He and Jian Pei and Xu Chen and Li Xiong and Jinfei Liu and Zheng Qin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.02009},
year = {2021}
}
备注
Accepted by VLDBJ. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1809.05822