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IEICE Trans - 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

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

三宅　悠介
峯　恒憲

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J105-D    No.11    pp.641-652
発行日: 2022/11/01
早期公開日: 2022/07/08
Online ISSN: 1881-0225
DOI: 10.14923/transinfj.2021SGP0002
論文種別: 特集論文 (ソフトウェアエージェントとその応用論文特集)
専門分野: エージェント応用
キーワード: 
コンテクスト,  非定常,  多腕バンディット問題,  粒子フィルタ,  推薦システム,  

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あらまし: 
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．