[1E2] Webマイニング-情報推薦

[1E2-04] M&A後の業績変化を考慮した買収候補推薦のための内容ベースニューラル協調フィルタリング法

〇大知 正直¹、山野 泰子¹、浅谷 公威¹、北内 啓²、智之 太田² (1. 東京大学、2. 株式会社ユーザベース)

キーワード：情報推薦

本稿では，M&A後の業績変化の可能性を考慮した買収候補の推薦を行う．特に深層学習を使った推薦手法の一つのニューラル協調フィルタリング法にマルチタスクラーニングの枠組みを導入した手法を提案する．実験結果ではM&Aの予測は，単純なロジスティック回帰法と比較して同等の精度であることを示す．本提案手法を用いることで，単に買収先を推薦するだけでなく，買収後にどういう利益を得られるかということをユーザに示すことができるだろう．