2026-03-16T00:42:23Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00227778 2025-01-19T12:04:29Z 1164:3500:11130:11328

融合特徴に基づくグラフ畳み込みによる商品推薦手法 王, 兪歓 前田, 亮 本稿では，既存のグラフ畳み込みネットワークにおける推薦時の情報形式の単一性という問題に着目し，レビューテキストを組み込んだグラフ畳み込みネットワークによる商品推薦手法を提案する．本モデルでは，ユーザのアイテムに対するレビューテキストを有効に活用することで，グラフ畳み込みネットワークがユーザとアイテムの特徴を学習し，ユーザの好みを分析することが可能である．これにより，アイテム推薦の有効性を向上させることを目指す．本稿の実験結果より，レビュー情報と ID 情報を融合することで，提案手法が推薦結果を改善できることを実証した． 情報処理学会 2023-09-14 jpn technical report https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/227778 2188-8884 AN10114171 研究報告情報基礎とアクセス技術（IFAT） 2023-IFAT-152 6 1 6 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/227778/files/IPSJ-IFAT23152006.pdf application/pdf 579.9 kB 2025-09-14