Рекомендации товаров по набору фотографий на основе нейросетевых методов агрегации векторов признаков изображений

Дёмочкин К. В., Савченко А. В.

Исследуется задача определения интересов пользователей для рекомендательных систем на основе набора фотографий заказанных или просмотренных ранее товаров. Исследованы нейросетевые методы агрегации векторов признаков изображений, извлеченных с помощью глубоких нейронных сетей. Предложен новый двухэтапный алгоритм, в котором на первом этапе происходит дообучение сверточной нейронной сети, а на втором этапе при помощи последовательного применения методов агрегации neural aggregation network и context gating вычисляется взвешенная сумма векторов признаков всех изображений товаров, ассоциированных с одним пользователем. Экспериментальное исследование для набора данных Amazon Products показало, что F1-мера предложенного подхода оказывается более чем на 20% выше F1-меры традиционного усреднения векторов признаков.

Ключевые слова: Image recognition, рекомендательные системы, обработка и распознавание изображений, Convolutional Neural Network, сверточные нейронные сети, Recommender Systems

ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА: Разработка и апробация эффективных методов классификации для больших баз мультимедийных данных (2017)

В книге

Сборник трудов V Международной конференции и молодёжной школы "Информационные технологии и нанотехнологии" (ИТНТ 2019)

[б.и.], 2019.