DEIM Forum 2016 C7-6

深層学習を用いたファッションブランドの推薦システムに向けて：予備解析
脇田 夕嘉†奥健太†

川越恭二††† 立命館大学大学院情報理工学研究科 〒 525-8577 滋賀県草津市野路東一丁目 1-1†† 立命館大学情報理工学部 〒 525–8577 滋賀県草津市野路東一丁目 1-1
E-mail: †is0148xe@ed.ritsumei.ac.jp, ††oku@fc.ritsumei.ac.jp, †††kawagoe@is.ritsumei.ac.jp
あらまし

近年, 衣服 EC サイトの利用者が増加している. EC サイト上で販売されている衣服アイテム数は膨大であり, 自身の好みの服を探すのは容易ではない. この問題の解決方法の１つにブランド検索があげられる. 自分の好みのファッションブランドから検索を行うことで, 好みの衣服発見の可能性を高め, 衣服を探索することを容易とする. そこで, 本研究では利用者の嗜好に合ったファッションブランド推薦システムを提案する. 本稿では, ファッションブランド推薦精度向上のために深層学習を用いることの有用性を示すための予備実験を行った結果を記述する. この予備実験から, 深層学習を用いた推薦手法が他の機械学習方法と比べ, 推薦精度が高いことが判明した.
キーワード

ファッション, 推薦手法, 深層学習, 機械学習

1. は じ め に囲気や世界観が存在する. その独自の方向性やデザインが利用者の好みと一致したブランドを用いて, EC サイト上で検索を近年, インターネットの普及に伴い, EC サイトの利用者が増行うことで, 利用者の好みの衣服アイテムを発見する可能性を加している. EC サイトの中でも, 衣服・アクセサリーのカテゴ高める. また, ブランド検索を行った後に, 表示された複数のアリーを取り扱う EC サイトでは, 年々購入者が増加しており, そイテムを閲覧するために利用者はブランドアイテムからブランの市場が拡大している [1]. しかし, EC サイト上で販売されてド特徴イメージを取得する可能性が高い. このブランド特徴をいる衣服の数は, 数十万点オーダと膨大であるため, 好みの衣服用いることで, 単体のアイテムのイメージを, 補完をすることがを探すには, 膨大な衣服サムネイル画像をひたすら眺めることできると考える. つまり, そのブランドコンセプトに沿って作になってしまう. そこで, 衣服アイテムそのものを推薦する研られたアイテムは, 利用者にはイメージしやすく, 購入後の失敗究が学術的のみならず, 販売する EC サイトや様々な企業が取を防ぐことにも繋がる.

り組んでいる.
しかし, インターネット上で衣服を購入した場合の失敗理由

2 つ目は, インターネット上でファッションブランド検索を行った場合に, 適度にアイテム量を削減できる点である. これとして, 中村ら [2] の調査では「思ったより安っぽかった」がは, ブランドによって多少の誤差はあるが, 大抵のブランドがア49.2%, 「サイズが合わなかった」が 47.4%, 「生地感が予測しウター, トップス, など様々なタイプのアイテムを一緒に売ってていたものと違った」が 41.5%となっている. それに対し, 実いる. 好みのブランドで検索することで, アイテム数を削減し,店舗での衣服アイテム購入例の失敗談としては, 「衝動買いを利用者の好みでありそうな様々なタイプの服を複数眺めることしてしまった」が 44.9%, 「店頭ではいいなと思ったが, 家で来ができ, 利用者の見るアイテム範囲を狭めつつ, アイテムを選ぶてみたら似合わなかった」が 34.3%と続く.

余地を与えることができる.

この調査から, 利用者は実際に購入した場合に比べて, インターネット上で購入する場合, 衣服アイテムを画像でしか把握

このことから私たちは, ファッションブランドを推薦するシステムの開発に取り組んでいる.

できず, 実際のイメージとかけ離れたために, 失敗していること

先行研究として利用者に好みのブランドを推薦する１つのアがわかる. また, アイテム推薦で表示されるアイテムは 10 件ほプローチとして, 利用者の好みのブランドを似ているテイストどであり, すぐ見終わってしまう.のブランドを推薦する手法を提案した. しかし, この手法は好これを解決するためにファッションアイテム推薦ではなく,みのブランドを把握している利用者のみにしか適用できないとファッションブランド検索に用いるためのファッションブランいう問題点があった. そこで,私たちは利用者の入力しやすいド推薦が重要であると考える.

情報のみを用いて推薦する手法を提案する.

ファッションブランド検索には 2 つの利点がある. 1 つ目は,一方, 情報推薦技術において、推薦する利用者と協調フィル利用者がブランドのコンセプトを把握することで, そのブランタリングをはじめ, アイテムの内容特徴から似ているアイテムドアイテムをイメージしやすい点である. ファッションブランを推薦する内容ベース型推薦手法がある [3]. これらを構築する

ドにはコンセプトがあり, ターゲット年齢層・価格帯などの現上で, 機械学習がよく使用されている. そこで, 本研究で使用す実的な設定や, 縫製方法や生地やデザインの形などの独自の雰る機械学習を近年様々な分野において圧倒的な精度向上を達成

図 1 ファッションブランド推薦システムの流れし, 注目を集めている深層学習を用いる. これはファッションブすることを示すことができた.

ランド推薦を行う行う本手法にも, 適用できると考えられる. 例

しかし, これらの手法は, 好みのブランドがない利用者には対えば, ファッションブランドにはかわいらしさ, 雰囲気, 価格帯応しておらず, 同系統ブランドのみしか推薦できないという問など分類するための要素を, 多層に配置されている分別器が利題点がある. そこで本研究の最終目標として, 利用者が入力し用者の入力しやすい情報という少ない入力要素だけで抽出するやすい情報を用いて, かつ同系統ブランドのみの枠にとらわれ可能性があるからである. このことから, 深層学習を用いるこない推薦手法の推薦を提案する.とによって得られる推薦精度は, 様々な分野で評価されているとおり従来の手法より高精度になると考えられる.
アイテム推薦では, 利用者の購買閲覧履歴などの暗黙的評価を用いて, 協調フィルタリング手法や内容ベース手法を適用し,3. ファッションブランド推薦システム
深層学習を用いた, ファッションブランド推薦手法を提案する. 推薦の流れを図 1 に示す.

推薦することができる. しかし, ファッションブランドについて利用者は, 入力しやすい情報である「性別」, 年齢,「身長」,はそのファッションブランドのアイテムを購入したからといっ「利用者のよく着るブランド」を入力してもらう. その入力を,てそのブランドが好きだと断定できないため, 安易に暗黙的評

ファッションブランドレコメンデーションモデル手法 (FBRM)

価のみを用いて推薦することができないという問題がある.

を用いて好きなブランドを予測し, 利用者の好きなブランドをそこで本稿では、利用者の嗜好に合せたファッションブランド推薦を深層学習で作成したブランド分類モデルを用いた手法

利用者に提示する.

3. 1 訓練データセット

が他の従来機械学習よりも有用であるかを確認するために予備学習させるデータセットとして, 日本で有名なコーディネー実験を行い, その結果について述べる. ブランド分類モデルは,

ト SNS である「WEAR」[4] のプロフィール項目である以下の購買履歴ではなくファッション SNS サイトで取得した利用者の4 点を使用する. これは, 図１で示した通り, 利用者に入力してプロフィール項目である利用者の入力しやすい情報を教師ありもらう利用者の入力しやすい項目と同じである. また, 以下の訓練データとして用いて学習を行い, ファッションブランドモ仮定からこれらの項目が好きなブランドを推薦するための特徴デルを構築する. そして, 他の機械学習である, SVM や決定木になりうると考え, モデルの訓練データに用いている.と分類精度を比較し, 検証する.

2. 先 行 研 究
ファッションブランドシステムの構築に向けて, 利用者の好みのブランドを推薦する最初のアプローチとして, 利用者の好み

3. 1. 1 性別と年齢
ファッションブランドには, レディースブランド・メンズブランドやユニセックスブランドが存在し, 商品を売るためのターゲット層が存在するため, 入力要素として使用する.

3. 1. 2 身長のブランドと同系統のブランドを推薦することで, 利用者の好服を着こなす上で, 重要なことはサイズ感である. また, 様々みであるブランドを推薦できるのではないかと考え, 入力されな意見交換サイトなどで, 「低身長に似合う服ブランドはありたブランドと同系統のブランドを推薦する手法を提案した [4].

ますか？」や「高身長に似合う服ありますか？」など, 自分の身推薦手法として, SNS サイトの情報を用いた好きなブランドリ体に合わせた, 服ブランドを探している人が多いことがわかる.

ストの相関を利用した手法. ブランドごとに, そのブランド好このことから, 身長を学習データのパラメータとして使用する.

きな利用者の年齢性別情報を用いた手法. そして, 以上の２つ

3. 1. 3 よく着るブランドの手法を組み合わせたシリアル型ハイブリット手法の 3 つの手

利用者の「よく着るブランド」＝「好きなブランド」と思わ法を提案し, 従来サイトとの精度比較を行なった. 比較した結れるが, 必ずしもそうではない. 例えば, 他の人に自分の服を果, シリアル型ハイブリット手法が適合値, F 値において従来サ買ってもらうことや近くのお店などの限定的範囲でしか買わなイトよりも高い結果となり, 高精度で同系統のブランドを推薦

いこと, 好きなブランドではないが使い勝手がいいのでよく買うなどの様々な理由がある. また, 服を買う際は持っている服れる. 数式（3）の ｆ は, 活性化関数と呼ばれ, 様々な関数が提のことも考慮しながら, 買うことも多いことから, モデルの学習案されている. また, よりよいモデルを作成するためには, いかパラメータに用いる.に最適な重み w を学習するかにある. そのために用いるのが,また, 訓練データセットの正規化を行った. 性別は女性・男性なのでそれぞれ１と２を割り当てる. 年齢・身長は, 表記されているそのままの数値を用いる. よく着るブランドについては損失関数である.

y = z = f (α)(3)

様々なブランドが表記されているため, そのブランドを好きか

4. 1. 1 活性化関数

嫌いかの one-not 表現に置き換える. また, 好きなブランドに通常は, 単調増加する非線形関数が用いられる. 古くから最対しては複数提示されている事が多いが, 出力目標要素は 1 次もよく使われるのは, 数式 (4) のようなロジスティックシグモイ元にするため, 好きなブランドごとにそれに対応した他の項目ド関数（logistic sigmoid function）である. しかし, 近年ではをつけたデータセットを構築し, それを用いることとする.

数式 (5) のような正規化線形関数（rectified linerar function）が使用されている. これは, Yann Lecun [7] らの論文では, この

4. ファッションブランド推薦モデル関数を使用した方が他の関数よりも報告がされている. その理

本章では, 提案システムに用いる深層学習のモデルの構造について述べる.

由としては, 単純で計算量が小さいことや他の関数よりも学習時間が早く, 精度が高いからである.

4. 1 モデルネットワークのアーキテクチャ
本手法で, 使用するネットワークは, 有向閉路がないような

eα − e−αeα + e−αf (α) = max(0, α)

f (α) = tanh(α) =ニューラルネットである順伝番型ニューラルネットワークである [6]. フィードフォワードニューラルネットワーク（FeedForward neural network）とも言う. これは, 深層学習においてもっともポピュラーなネットワークである. ニューラルネッ
トワークは, 複数のパーセプトロンから構成されている. 単体のパーセプトロンは図 2 のような構造をしている.

(4)
(5)

4. 1. 2 損 失 関 数
学習していく際に, 入力とその入力から予測される出力の組を用いて損失関数を定義する. すなわち出力要素によって, 最適な損失関数を考えなければならない. 例えば, 出力値が連続値の場合は最小二乗誤差（Mean square Error）などが適切である. 多クラス分類の場合は, パーセプトロンの活性化関数としてソフトマックス（soft max）関数使用し, 各クラスに属する事後確率として表現する. そして, 実際の正解と予測された解の誤差を表す損失関数を交差エントロピーを使用し, 算出する.

4. 2 推薦モデルの設定項目
図 2 で示したパーセプトロンは階層的に結合することにより, 図 3 のような FFNN を作成する. 図 3 に書かれているパラメータの設定をすることで様々なモデルを作成することができる. 以下は設定できるパラメータである.

•x: 入力パラメータ•y: 予測される出力結果•p: 予測される出力結果•

h: 隠れ層の最大値

図 2 パーセプトロンの構造•

n: 該当層のパーセプトロンの数•o: 出力されるブランドの最大数

図 2 に表された Z がパーセプトロンである. 隣接層間のみで•z: 隠れ層の活性化関数結合した構造になっており, 情報が入力側から出力側の一方向•

g: 出力パーセプトロンの活性化関数にのみ電波する. 出力 ｙ は f (α) で出力される. α は各入力•

L: 損失関数

パラメータ xn（1...n : n は実数）とそれに対応した重み w を掛5. 予 備 実 験

け合わしたものとバイアス b の総和であり, 数式 (1)(2) のよう今回は, 深層学習 (DL) がファッションブランドモデルを作成に表される.

する際に, 他の機械学習よりも有用であるかの検証を行う. 比α = w１ x１ + w2 x2 + w3 x3 ＋・・・＋ wn xn ＋ b=n∑

wn xn + b(1)(2)1

α を引数にすることにより, 出力 ｙ は数式 (3) のように表さ

較対象は, SVM とランダムフォレスト (RF) である. 3 つの手法はそれぞれ特別なチューニングを行っていないデフォルト設
定とある程度チューニングしたものそれぞれの推薦精度の比較を行う.

図 3 FFNN

表 1 深層学習の各パラメータ

6. 実 験 結 果

パラメータパラメータの詳細

設定値x

入力パラメータ

182y

予測される出力結果

1p

入力要素の数

182

表2
機械学習

チューニング前

実験結果
チューニング後

h

隠れ層の数

2

DL

47.05%

左に同じn

隠れ層のパーセプトロンの数

200

SVM

7.02%

14.35%(gmma = 0.005,cost = 0.05)o出力されるブランドの最大数

10RF

12.44%

17.70%(ntree = 1000, mtry = 5)z

隠れ層の活性化関数

正規化線形関数g

出力パーセプトロンの活性化関数

ソフトマックス関数

L損失関数

交差エントロピー

5. 1 実験に使用するデータセットと実験方法
今回は, ファッション SNS サイトである「WEAR」から 2015
年 9 月 27 日に取得した 115 人のプロフィール項目を使用する..
データセットを提案手法のように正規化を行った結果, データ総数 627 件であった. また, 性別と年齢はそれぞれ 1 次元. よく着るブランドは 179 次元で構成される. 好きなブランドはクラスタ数が 10 件である.
本実験では, このデータセットから, leave-one-out 交差検証を行い, 推薦精度を比較する.

5. 2 深層学習のデフォルト設定

図 4 Deep Learning のチューニング結果

深層学習を用いて推薦モデルの構築を行う. モデル構築には,データ分析や機械学習のフレームワークである「H2O」ライブ実験結果を表 2 と図 4 に示す. 表 2 はチューニングをしなラリを使用して, モデルを構築する. 表 1 は, 「H2O」のデフォいデフォルトのままとある程度チューニングを行った SVM とルト設定を表したものである.

ランダムフォレストとの比較を行った. チューニングなしであまた, デフォルト設定の他にも隠れ層のパーセプトロンの数 n

る DL(200,2) の推薦精度が比較対象である SVM（0.005,0.05）と隠れ層の数 h の数値を変更することにより, モデルのチューに対しては 3 倍, RF(1000,5) に対しては 2.5 倍もの精度差があ

ニングを行い, その DL(n,h) の推薦精度も検証する. 他の機械り, よりよい推薦精度を出すことができた.

学習に関しても, SVM は (gmma,cost). RF は RF(ntree,mtry)

また, 好きなブランド数は 10 個であったため, このデータと適度に値を変えることによって, チューニングを行い推薦精セットのチャレンジレベルは 10%であり, その期待値の約 4 倍度を比較する.

もの精度を算出することができた. このことから, 利用者の入力しやすい情報のみでの深層学習はファッションブランド推薦を伴わない訓練データを使った教師なし学習であり, 入力デーモデルを構築する上で適していることが得られた.

タの特徴を抽出できる. この技術を用いることで, モバイルデ次に深層学習のチューニングした推薦精度結果を図 4 に示す.

バイスセンサによって収集されたデータから潜在コンテキスト

現段階では, デフォルトであるパーセプトロンの数が n=200,を抽出し, データの次元数を減らすことを可能とした. 今回の隠れ層の数が h=2 の場合が一番高い精度となった. パーセプト

私達の研究では, 出力目標は決まっており, 入力データの次元圧ロンの数が違う 2 つのパターンどちらの場合でも, 層の数が多縮や特徴抽出を目標としていないため適用できない.

くなるほど推薦精度が下がることがわかる. しかし, 今回の検Hao [10] らは, Collaborative Deep Learning(CDL) と呼ば証ではパーセプトロンの数の多さ少なさだけでは, 推薦精度がれる深層学習を用いた新しい協調フィルタリング手法を提案し高くなるような特徴は見受けられなかった. したがって, このた. CDL の実現のために, SDAE（積層雑音除去自己符号器）結果だけでは最適なチューニングができているとは断定できなベースのベイジアンモデルを使用し, それを拡張したものであいため, 隠れ層が 2 つの場合のパーセプトロンの数を変更した

る. 積層自己符号器とは, 隣接する 2 層ごとに区切って自己符検証実験を行わなければならない.

号器を構成して学習するものであり, このモデルを, ファッショ

テストデータでは, ブランドが 10 個であった. このブランド

ンブランド推薦に適用することができるかどうかは明らかでは個数で推薦精度が 50%とという結果は, 実用上必ずしも十分でない. なぜならば, 各利用者のいくつかの好きなブランド数は,はない. 精度が低い理由として, 深層学習に用いた内部表現の彼らの使っているデータセットと比べて大きくないが小さくも限界か考えられる. 今回使用した内部表現は, SNS データセッない. そして, 利用者にとって, 好きなブランドの評価を, チェッ

トの中から取り出した「性別」「年齢」「身長」「よく着るブラ

クをすることは利用者にとって非常に負担がかかると考えられンド」情報である. 今回の実験から, 訓練データセットの入力るため, 本手法には適用できないと推測できる.

要素である年齢と身長要素に値が入っているかどうか関係なくよく着るブランドの個数が少ないデータが多いほど推薦精度が8. お わ り に下がることがわかった. これは, 「年齢」要素に対しては, 取得利用者が入力しやすい項目である「年齢」「性別」「身長」「よした SNS サイトの利用者の年齢が 20 代が多いことや, 身長にく着るブランド」4 項目から深層学習を用いたモデルを作成し,対しても大きな値の変動があったとは考えられにくい. そのた

ファッションブランド推薦手法を提案した. 予備実験として, 深め, ファッションブランド判別において, 年齢と身長は大きな判

層学習がファッション推薦モデルに適用できているかの検証を別要素とはみなせないが, よく着るブランド情報については有行った. 実験と検証の結果から, 他の機械学習である SVM や用であると判明した. このことから, 今回使用した内部表現だ

RF よりも大幅に精度向上を示すことができ, 深層学習がブラけではより高い推薦精度向上を見込めるとは考えられにくい.

ンド予測にも適用できることを示すことができた.

これからは SNS のプロフィール項目ではなく, ファッション今後の課題としては, 大規模データセットを用いた場合や分ブランドのアイテムの階層ニューラルネットワークを作成しそ類するファッションブランドの数を増やしても d 同等な推薦精れを今回作成したモデルと組み合わせることによって, より精度を算出するかの検証を予定している. また, より高い精度を度の高いファッションブランド判別器を作成することを目指す.

出すためにファッションブランドのアイテム特徴を使用した深7. 関 連 研 究
深層学習を用いた画像や動画認識以外を除いたアプリケーションのためのいくつかの研究がある.

Huang [8] らは, DSSM と呼ばれる深層学習を用いて, いくつ層学習手法を考えている.
謝辞本究の一部は文科省私大戦略的研究基盤形成支援事業 (2015-19) の助成を受けた.

かの新しい潜在的意味モデルを提案した. 正しい文書を取得することによって提案モデルの最適なパラメータを得るためにクイックスルーデータを使用した. ポイントは, 深層学習を使用するなど, 複数の隠れ層を表現層に用いて, 非線形モデルへの線形セマンティックモデルを拡張した. 彼らのモデルは, 文書のランキングのタスクに, 大幅なパフォーマンスの向上につなげた.
しかし, 文書コンテキストの抽出であり, 情報推薦をターゲットにしていないため, 本研究のファッションブランド推薦に適用できるかは明確ではない.

Unger [9] らは, 情報の質が異なる情報から収集された情報の質を向上させるために, 利用者のコンテキスト情報表現を高次元のセンサを使って, CARS（コンテキストアウェア推薦システム）を提案した. 彼らは, 使用するデータセットに深層学習技術である自己符号化器を使用した. 自己符号化器は, 目標出力

文

献[1] 経 済 産 業 省 商 務 情 報 政 策 局 情 報 経 済 課:平 成 25 年
度 我 が 国 経 済 社 会 情 報 化 (2014) サ ー ビ ス 化 に 係 る
基 盤 整 備 (電 子 商 取 引 に 関 す る 市 場 調 査) 報 告 書,
http://www.meti.go.jp/press/2014/08/20140826
001/20140826001- 4.pdf,(2014)[2] 中村 雅章，矢野健一郎: 消費者の個人属性が服のネットショッピ
ングとリスク削減行動に及ぼす影響の考察，Chukyo BusinessRevie，Vol. 10, pp．133-164．(2014.3)[3] 神嶌 敏弘: 推薦システムのアルゴリズム (1), 人工知能学会誌,vol.22, no.6, pp.826-837 (2007)[4] Yuka Wakita, Kenta Oku, Hung-Hsuan Huang, Kyoji
Kawagoe, A Fashion-Brand Recommender System Using
Brand Association Rules and Features , 4th InternationalCongress on Advanced Applied Informatics (AAI), pp.719720[5] 株式会社スタートトゥデイ:WEAR, http://wear.jp/(参照 2015-12)[6] 岡谷貴之: 深層学習, 講談社, 2015, pp7-pp54[7] Yann Lecun, Yoshua Bengio,Geoﬀrey Hinton(2015).”Deeplarning” Nature 521(7553), pp 436-444.
[8] Po-Sen Huang, Xiaodong He, Jianfeng Gao, Li Deng, AlexAcero, Larry Heck, Latent Contest-Aware Recommender
Systems , ACM International Conference on Informationand Knowledge Management (CIKM), 2013[9] Moshe Unger, Latent Context-Aware Recommender Systems , 2015 ACM, pp.383-386[10] Hao Wang, Naiyan Wang, Dit-Yan Yeung, Moshe Unger,
Collaborative Deep Learning for Recommender Systems ,2015 ACM KDD’15, pp. 1235-1244, 2015.