@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00227778,
 author = {王, 兪歓 and 前田, 亮},
 issue = {6},
 month = {Sep},
 note = {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．},
 title = {融合特徴に基づくグラフ畳み込みによる商品推薦手法},
 year = {2023}
}