RecSys 2022 参加報告 | CyberAgent Developers Blog
タップルで機械学習エンジニアをしている橋爪( @runnlp )と、AI Labでリサーチサイエンティストをしている冨田( @miitomi )です。9月18日から9月23日にシアトルで開催されたRecSys2022に現地参加してきましたので、その参加報告をさせていただきます。今回サイバーエージェントAI LabからはIndustryセッションでポスター発表を1件、Workshopで口頭発表を1件行いました。Industryセッションでの発表の紹介と、研究を日程順に紹介したのちに、現地の様子なども合わせてお届けします。 目次 RecSysとは サイバーエージェントからの発表 Tutorial ( 2つ紹介 ) Main Conference ( Keynoteと論文を紹介 ) Workshop ( 2つ紹介 ) 現地の様子 おわりに RecSysとは RecSysは、推薦システムのトップカ
ナレッジグラフを使った解釈可能な推薦システム | メルカリエンジニアリング
以下の図が、構築したナレッジグラフの一部分を図示したものと、その中から上の表に対応する部分を拡大したものです。 ナレッジグラフの属性ノードの情報を活用することで、お客さまが以前に購入した本と同じ著者の本を推薦するといった、商品情報をもとにした推薦が可能になります。 モデルについて 知識グラフを使った推薦は HeteRec [Yu et al., 2014] をはじめ、数年前から盛んに研究されています。今回はそのなかでも解釈性が高く、大きなデータにもスケールする KGCN [Wang et al., 2019] をもとにモデルを作りました。KGCN はグラフニューラルネットワークをもとにしたモデルです。技術的な詳細については英語版の記事を参照してください。 実験 以下の 3 つのタスクをメルカリの本のデータを使って実験することで、ナレッジグラフを使った推薦の有効性を確認しました。 商品推薦
Knowledge Graphs and AI to Hyper-Personalise the Fashion Retail Experience at Farfetch George Cushen
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Hands on Explainable Recommender Systems with Knowledge Graphs
Clothing Fit Dataset for Size Recommendation
(PDF) Differentiated Fashion Recommendation Using Knowledge Graph and Data Augmentation
Personalized Clothing Recommendation Based on Knowledge Graph
Explainable Reasoning over Knowledge Graphs for Recommendation | Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence
