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  1. 研究報告
  2. 知能システム(ICS)
  3. 2021
  4. 2021-ICS-204

Synapse: 文脈と時間経過に応じて推薦手法の選択を最適化するメタ推薦システム

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/212815
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/212815
a72a44ff-6d52-4493-adae-c3eb8de6c9bf
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-ICS21204009.pdf IPSJ-ICS21204009.pdf (779.4 kB)
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2021-09-08
タイトル
タイトル Synapse: 文脈と時間経過に応じて推薦手法の選択を最適化するメタ推薦システム
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
GMOペパボ株式会社ペパボ研究所/九州大学大学院システム情報科学府情報知能工学専攻
著者所属
九州大学大学院システム情報科学研究院情報知能工学部門
著者所属(英)
en
Pepabo R&D Institute, GMO Pepabo, Inc. / Department of Advanced Information Technology, Graduate School of ISEE, Kyushu University
著者所属(英)
en
Faculty of Information Science and Electrical Engineering, Kyushu University
著者名 三宅, 悠介

× 三宅, 悠介

三宅, 悠介

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峯, 恒憲

× 峯, 恒憲

峯, 恒憲

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 EC サイトで扱う商品種類増大に伴う情報過多問題を解決するため,効果的な推薦手法を選択することが重要である.推薦手法の有効性は様々な要因や時間の経過によって左右されるため,最適な推薦手法の選択には実環境での継続的な評価が不可欠である.しかしながら,実環境での評価では機会損失が課題となる.本研究では,この実環境での評価を,文脈と時間の経過を考慮した多腕バンディット問題とみなして解くことで,機会損失を抑えながら最適な推薦手法を自動かつ継続的に選択するメタ推薦システムを提案する.評価では,実際の EC サイトから取得したデータを用いて最適な推薦手法を選択するシミュレーションを実施した.実験の結果,提案システムが,評価時に生じる機会損失を抑え,文脈と時間の経過を考慮しない場合と比較して累積クリック数を約 9.7% 増加させる効果があることを確認した.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11135936
書誌情報 研究報告知能システム(ICS)

巻 2021-ICS-204, 号 9, p. 1-8, 発行日 2021-09-08
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-885X
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 17:21:53.103318
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