情報処理学会 第79回全国大会講演要旨

これまでに，カテゴリカルデータを対象としたクラスタリング手法自体は提案されてきたが，ファッション・コーディネートデータのように，ファッションアイテムのセット（集合）で表されるカテゴリ変数に対してクラスタリングを行う先行研究は少ない．ゆえに，本研究では，コーディネート内アイテムの組合せパターンの類似性に着目し，この組合せパターンから類似度を計算するための得点値列を新たに定義した．そして，この類似度を反転して類似度距離に変換し，この距離に基づいたクラスタリング手法を提案する．評価実験では，Wearサイトに掲載されている約15万件のコーディネートデータを用いて2通りの検証を行った結果，シルエット分析を用いた検証では，先行研究に比べて本手法の方がクラスタ内の面が適切に分割されていることが確認できた．また，有効性検証では，季節によるコーディネートの変化や，アイテム単体のトレンドブランド及びカラーに関する知見を得ることができた．