2020年度 人工知能学会全国大会(第34回)

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[4P2-GS-6] Webマイニング (2)

2020年6月12日(金) 12:00 〜 13:20 P会場 (jsai2020online-16)

座長:若木裕美(ソニー株式会社)

12:40 〜 13:00

[4P2-GS-6-03] 行動時刻を考慮したVAEによる推薦システム

〇保住 純1、岩澤 有祐1、松尾 豊1 (1. 東京大学)

キーワード:情報推薦、変分オートエンコーダ、時系列

近年、推薦システムの研究において変分オートエンコーダ(VAE)ベースの手法が注目されている。そして、ユーザの行動の順序を考慮するために系列情報を扱えるよう拡張されたVAEベースの手法が提案された。しかし、この研究では行動の順序のみが考慮されており、各行動の日時までは考慮されない。推薦時に用いる情報に行動の日時を取り入れることができれば、商品の購入間隔や商品カテゴリに対するユーザの成熟度といった各行動間の時間間隔による情報も取り入れられるようになるため、さらなる推薦精度の向上が期待される。以上を踏まえ、本研究では入力とする系列情報に各行動の時刻情報を付与することで推薦精度を高めたVAEベースの推薦システムを提案する。RNNエンコーダにTime-LSTMを採用することによって、精度が向上することを確認した。

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