[2L3-J-9] Natural language processing, information retrieval: knowledge supply

[2L3-J-9-05] A Comparison of Multileaving Methods on News App Personalization

〇Kojiro Iizuka¹, Takeshi Yoneda¹, Yoshifumi Seki¹ (1. Gunosy Inc.)

Keywords:Interleaving, Multileaving, Recommendation, Personalization, News Application Service

本論文では，パーソナライズを行うアルゴリズムのオンライン評価を行う手法について述べる.
特に，マルチリービ ングを実際のニュースアプリケーションにおいてリアルタイムに行う際の課題・解決法を示し，大規模な数値実験を行った.
従来の A/B テストに比べ，マルチリービングは非常に少ないサンプルサイズでパーソナライズアルゴリズムの性能が評価できた.
また，Optimized Multileaving (OM) と Team Draft Multileaving (TDM) は同程度の効率性があり， TDM はより安定性があることが実験より明らかになった.