講演情報
[1G5-OS-13c-02]眼鏡新商品のマルチモーダル需要予測
〇上島 司1、西村 直樹1,2、本田 亜望3、松本 健3、池田 春之介1、鮏川 矩義4、高野 祐一1 (1. 筑波大学、2. 株式会社リクルート、3. 株式会社ジンズ、4. 法政大学)
キーワード：
新商品需要予測、マルチモーダル、テキスト埋め込み、勾配ブースティング、深層学習
新商品の需要予測は商品開発や在庫管理において重要であるが，発売前には購買履歴が存在しないため予測は困難である．近年，画像やテキストなどのマルチモーダル情報を用いた需要予測手法が提案されているものの，眼鏡商品を対象とした研究は十分に行われていない．本研究では，日本の眼鏡小売を対象に，発売前に利用可能な構造化データ，商品説明の埋め込み表現，および商品画像から抽出した視覚特徴を統合し，新商品の需要予測を行う．勾配ブースティング決定木および深層学習を用いてマルチモーダル情報を統合した需要予測モデルを構築し，実データを用いた実験により提案手法の有効性を確認する．
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