Moderna recommender system modellerar människor och objekt genom att upptäcka eller "ta isär" de underliggande dimensioner som kodar egenskaper objekt och användares preferenser mot dem. Kritiskt, sådana dimensioner avslöjas baserat på användarens feedback, ofta i implicit form (såsom inköp historia, webbloggar, etc.Dessutom använder sig vissa recommender-system av sidoinformation, t.ex. produktattribut, tidsinformation eller granskningstext. Men en viktig funktion som vanligtvis ignoreras av befintliga personliga rekommendationer och rankningsmetoder är det visuella utseendet av de objekt som beaktas. I detta dokument föreslår vi en skalbar faktoriseringsmodell för att integrera visuella signaler i förutsägare av människors åsikter, som vi tillämpar på ett urval av stora, verkliga datauppsättningar. Vi använder oss av visuella funktioner som extraheras från produktbilder med hjälp av (förtränade) djupa nätverk, ovanpå vilka vi lär oss ytterligare ett lager som avslöjar de visuella dimensioner som bäst förklarar variationen i människors feedback. Detta leder inte bara till betydligt mer exakta personliga rankningsmetoder, utan bidrar också till att lindra kallstartsfrågor, och kvalitativt till att analysera de visuella dimensioner som påverkar människors åsikter.
En rad forskning är att integrera visuella signaler i personlig rekommendation, som utförs genom att utnyttja visuella funktioner extraherade från bilder med (förtränade) Deep Convolutional Neural Network (Deep CNN) REF.
VBPR: Visual Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}