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消費者の役割と創作者の役割を適応的に対応付けて
ユーザ生成コンテンツの推薦精度を改善
ABCPRec:ユーザの消費者としての役割と創作者としての役割の
適応的対応付けによるユーザ生成コンテンツ推薦
産業技術総合研究所 佃 洸摂 深山 覚 後藤 真孝
𝑲𝑲 PopRec BPR Vista FMs CPRec NBCPRec ABCPRecH1 ABCPRecH2
Flickr
20 0.6737 0.8698 0.8436 0.8764 0.8563 0.8839 0.8861 0.8900
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消費者の役割に対応するベクトル𝝂𝝂𝑢𝑢
𝑐𝑐
創作者の役割に対応するベクトル𝝂𝝂𝑢𝑢
𝑝𝑝各ユーザは を持つ
𝝂𝝂𝑢𝑢
𝑐𝑐消
𝝂𝝂𝑢𝑢
𝑝𝑝創
性質の類似度: 高 性質の類似度: 中 性質の類似度: 低
ユーザ𝑢𝑢の消費者としての性質と創作者としての性質が類似
消費者ベクトル 𝝂𝝂𝑢𝑢
𝑐𝑐
と創作者ベクトル 𝝂𝝂𝑢𝑢
𝑝𝑝
の値が類似
𝝂𝝂𝑢𝑢
𝑐𝑐
𝝂𝝂𝑢𝑢
𝑝𝑝 𝝂𝝂𝑢𝑢
𝑐𝑐
𝝂𝝂𝑢𝑢
𝑝𝑝
𝝂𝝂𝑢𝑢
𝑐𝑐
𝝂𝝂𝑢𝑢
𝑝𝑝
現状1
消費 消費
𝑢𝑢の消費コンテンツと創作コンテンツの
消費ユーザの重複度により
𝑢𝑢の二つの役割の類似度を判定
発展1
𝑢𝑢の消費コンテンツと創作コンテンツの
ドメイン依存のコンテンツ特徴量と併用して
𝑢𝑢の二つの役割の類似度を判定
消費 消費
画像特徴量
タグ
現状2
同一ユーザの
消費者ベクトルと創作者ベクトルの間に
制約が存在
𝝂𝝂𝑢𝑢
𝑐𝑐消
𝝂𝝂𝑢𝑢
𝑝𝑝創
制約
発展2
異なるユーザの
消費者ベクトル間と創作者ベクトル間に
制約が存在
𝒖𝒖𝟏𝟏
𝝂𝝂𝑢𝑢1
𝑐𝑐消
𝝂𝝂𝑢𝑢1
𝑝𝑝創 制約
𝒖𝒖𝟏𝟏
𝝂𝝂𝑢𝑢2
𝑐𝑐消
𝝂𝝂𝑢𝑢2
𝑝𝑝創
制約𝒖𝒖𝟐𝟐
現状3
ユーザのコンテンツに対する好みの計算時に
ベクトル間の線形な関係だけ
を考慮
発展3
ユーザのコンテンツに対する好みの計算時に
深層学習によりベクトル間の非線形な関係
も考慮
�𝑥𝑥𝑢𝑢𝑢𝑢 = 𝛼𝛼 + 𝛽𝛽𝑢𝑢 + 𝛽𝛽𝑖𝑖 + 𝜸𝜸𝑢𝑢
𝑐𝑐
, 𝜸𝜸𝑖𝑖 + 𝜸𝜸𝑢𝑢
𝑐𝑐
, 𝜸𝜸𝑝𝑝𝑖𝑖
𝑝𝑝
𝝂𝝂𝑢𝑢
𝑐𝑐消 創
𝜸𝜸𝑖𝑖 𝝂𝝂𝑝𝑝𝑖𝑖
𝑝𝑝
コンテンツ𝑖𝑖 𝑖𝑖の創作者
消費者𝑢𝑢
𝑗𝑗の創作者コンテンツ𝑗𝑗
…
Layer 1
Layer N
…
Layer 1
Layer N
�𝑥𝑥𝑢𝑢𝑢𝑢 �𝑥𝑥𝑢𝑢𝑢𝑢
�𝑥𝑥𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢
𝜸𝜸𝑖𝑖 𝜸𝜸𝑗𝑗𝝂𝝂𝑢𝑢
𝑐𝑐
𝝂𝝂𝑝𝑝𝑖𝑖
𝑝𝑝
𝝂𝝂𝑝𝑝𝑗𝑗
𝑝𝑝
推薦精度の更なる改善に向けて
推薦対象ユーザ 𝑢𝑢
𝒖𝒖の消費コンテンツ 𝒖𝒖の創作コンテンツ
推薦対象ユーザ 𝑢𝑢
𝒖𝒖の消費コンテンツ 𝒖𝒖の創作コンテンツ

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