2025年9月に開催された「第24回情報科学技術フォーラム（FIT2025）」において、株式会社日本総合研究所 先端技術ラボ 藤後英哲 スペシャリストの研究発表「近傍ユーザを用いたコールドユーザへの多目的推薦手法の提案」が奨励賞を受賞しました。
「近傍ユーザを用いたコールドユーザへの多目的推薦手法の提案」について
近年、ユーザの満足度を向上させるため、複数の指標（精度・多様性・新規性など）を同時に考慮する「多目的推薦」が注目されています。しかし、既存の多目的推薦手法は十分な行動履歴を前提とすることが多く、履歴の乏しいコールドユーザでは指標推定が不安定となり、推薦の品質が低下します。
本研究では、十分な履歴を持つ嗜好の近いユーザの情報を代理として用い、多様性や新規性を推定して推薦を行う手法を提案しました。複数データセットで実験を行ったところ、既存の手法に比べ、コールドユーザへ質の高い多目的推薦を行える可能性が示されました。
▼受賞者
先端技術ラボ 藤後 英哲
先端技術ラボ 藤後 英哲
専門領域
推薦システムに関する技術調査・技術検証業務に従事しており、現在は特に多目的推薦に関する研究を行っています。
学術論文／国内学会・研究会発表
藤後 英哲, 渡邉 一生. 推薦モデルにおけるユーザ間の類似性と多様性・新規性の関係性の検証. 人工知能学会全国大会 (第39回), 2025.
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