著者

全 泰賢 川村 隆浩 中川 博之 田原 康之 大須賀 昭彦

出版者

情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.53, no.11, pp.2485-2493, 2012-11-15

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近年,商品やサービスを販売するECサイトの市場規模がますます拡大している.しかし,多くのECサイトの商品検索機能はカテゴリ絞り込みやキーワード検索に限られており,単語での特徴指定が困難な商品の検索においては難がある.たとえば,ECサイトの中でも特に売上げが伸びている服飾系の商品においては,ユーザは事前にブランド名やデザイン種別などの商品知識を頭に入れる必要があり,それによって商品群を絞り込んだ後にも何十というサムネイル画像を順番に見ていかなければならない.そこで本研究では,ユーザが閲覧した衣服(デザイン)の履歴を,商品画像の局所特徴量と商品説明文中のキーワードから,我々が事前に用意した服飾オントロジ上にマッピングする.そして,オントロジ内の距離計算によってユーザのデザインに関する嗜好を推定し,ユーザ嗜好に沿った衣服を抽出・推薦するエージェントシステムを提案する.また,推薦精度に関する評価実験を行い,70%超の再現率を達成していることを確認した.E-commerce market has been expanding, recently. However, search functionality for products in most of e-commerce sites are limited to keyword search and category selection, thus there is a problem to search for the product, to which it is difficult to specify its characteristics by words. In terms of a fashion product whose sales have been increasing year after year, users are required to learn the keywords like brand names and design terms in advance, and after just narrowing a list of the products they need to check small thumbnail images of enormous items one by one. Therefore, we propose an 'agent' service, which maps the user's browsing history of the product designs to the prepared fashion ontology based on local features of product images and keywords in product descriptions. Then, it estimates his/her favorite designs by calculating distances in the ontology and recommends the unseen items to the user. Also, we conducted an experiment for the recommendation accuracy, and confirmed more than 70% of recall.