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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-11-30 09:30 マルチモーダル特徴量を用いたファッションSNSにおける人気度予測 ○岡本 瞬・飯塚里志・福井和広（筑波大）  PRMU2024-22 |
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| 抄録 | （和） | 近年，FacebookやX，Flickrなどのソーシャルネットワーキングサービス（SNS）が急速に発展している． その中でも，ファッションに関する投稿は，ビジュアルコンテンツに時代や流行が反映されるため，マーケティング戦略の観点からも多くの注目を集めている． しかし，現時点では，ファッション投稿に特化したSNSの人気度予測のための手法は十分に研究されていない． そこで本研究では，日本のファッションSNS「WEAR」から30万件以上の投稿データを収集し，投稿されたファッション画像，ハッシュタグ情報，閲覧数，ユーザー情報などを含む新たなファッションSNSデータセットを構築する． さらに，視覚言語モデルを用いた，ファッション投稿の意味情報を効果的に抽出するVision to Fashion Text Annotation (ViFTA)モジュールを導入したファッションSNSの人気度予測フレームワークを提案する． 新たなファッションSNSデータセットを用いて，提案フレームワークと既存のSNS人気度予測手法との比較実験を行い，提案フレームワークが最も高い精度を実現することを示す． |
| （英） | In recent years, Social Networking Services (SNS) such as Facebook, X, and Flickr have developed rapidly. Among these, fashion-related posts have gained significant attention from a marketing strategy perspective, as visual content reflects trends and eras. However, to date, methods for predicting the popularity of SNS posts specifically focused on fashion have not been sufficiently researched. In this study, we collect over 300,000 post data from Japan's fashion SNS ``WEAR'', constructing a new fashion SNS dataset that includes fashion images, hashtag information, view counts, and user information. We propose a fashion SNS popularity prediction framework that incorporates a Vision to Fashion Text Annotation (ViFTA) module, which effectively extracts semantic information from fashion posts using visual-language models. Comparative experiments between the proposed framework and existing SNS popularity prediction methods are conducted using the new fashion SNS dataset, demonstrating that the proposed framework achieves the highest accuracy. |
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| キーワード | （和） | ファッション / SNS / 新規データセット / 視覚言語モデル / マルチモーダル特徴量 / / / |
| （英） | Fashion / SNS / New Dataset / Vision-Language Model / Multimodal Features / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 281, PRMU2024-22, pp. 77-82, 2024年11月. | |
| 資料番号 | PRMU2024-22 | |
| 発行日 | 2024-11-22 (PRMU) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | PRMU2024-22 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IPSJ-CVIM IPSJ-CGVI IPSJ-DCC |
| 開催期間 | 2024-11-29 - 2024-11-30 |
| 開催地（和） | 福井工業大学 福井キャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 生成・創造のためのCV/CG/DCC/PR技術 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2024-11-PRMU-CVIM-CGVI-DCC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | マルチモーダル特徴量を用いたファッションSNSにおける人気度予測 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Popularity Prediction on Fashion SNS with Multimodal Features |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ファッション / Fashion |
| キーワード(2)（和/英） | SNS / SNS |
| キーワード(3)（和/英） | 新規データセット / New Dataset |
| キーワード(4)（和/英） | 視覚言語モデル / Vision-Language Model |
| キーワード(5)（和/英） | マルチモーダル特徴量 / Multimodal Features |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岡本 瞬 / Shun Okamoto / オカモト シュン |
| 第1著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) University of Tsukuba (略称： Tsukuba Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 飯塚 里志 / Satoshi Iizuka / イイズカ サトシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) University of Tsukuba (略称： Tsukuba Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 福井 和広 / Kazuhiro Fukui / フクイ カズヒロ |
| 第3著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) University of Tsukuba (略称： Tsukuba Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-11-30 09:30:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2024-22 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.281 |
| ページ範囲 | pp.77-82 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-11-22 (PRMU) |
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