データデータサイエンティストの中村です。ファッションアイテムの画像から抽出した特徴量は検索以外にも利用することができます。今回はレコメンドにおける画像特徴量の活用について、以下の3トピックを考えてみたいと思います。似たアイテムも好きであると仮定します。似ているアイテムを推薦すれば良いわけですが、このとき、アイテムの類似度を評価する尺度として画像特徴量が使えます。間の距離を用いて表現できます。類似度(距離)にはコサイン類似度やユークリッド距離がよく使われます。実際にAutoencoderで抽出した特徴量を使ってアイテムを推薦すると、以下のようになります。コンテンツベースのレコメンドでは、画像特徴量に基づくアイテム類似度を予め計算しておき、直近の履歴に応じて推薦アイテムを決定します。類似度計算にはトランザクションデータを必要としない為、コールドスタートに強い手法と言えます。一方で、結果を見て分かる通り、推薦されるアイテムはどれも似通ってしまいます。同じデザインで価格やブランドが違う服を提案したいときには使えますが、新しい発見を得る機会は少なくなります。Factorization)があります。あるため、レーティングが存在しないアイテムは推薦対象に含めることができません。積に分解できたとします。中の対応する要素の内積で表現できます。(バイアス項は省略しています)はベクトルで、アイテムの特徴量とみなすことができます。画像特徴量の利用ファッションECサイトには毎日新しいアイテムが追加されています。レコメンドにもなるべく早い段階で新着アイテムを反映したいという思いがあります。内積をとることですべてのユーザーとの相性を計算できそうです。行列分解の計算後に画像特徴量を利用して新着アイテムの特徴量を無理矢理与えてしまおうというのがここで紹介する方法です。