[3E1-GS-10] AI応用：製造

[3E1-GS-10-04] Transformer を用いたアイテム間の相互影響を考慮したレコメンドリスト生成

〇池田 柳之介¹、濱田 賢吾¹、高橋 諒¹ (1. 株式会社リクルート)

キーワード：レコメンデーション、Transformer

本研究では，レコメンドリスト内で同時に表出するアイテム同士の相互影響を考慮したレコメンドリスト生成手法を提案する．従来，アイテム間の相互影響を考慮しつつレコメンドリスト全体の最適化を目指す手法として「バンドル推薦」が知られているが，リスト内，すなわちユーザが実際に目にする範囲での相互影響を明示的に考慮した研究は少ない．本研究ではこの課題に取り組み，ユーザの「同時に提示されたアイテムを比較しながら選択する」という行動をモデルに組み込むことで，予測精度の向上を目指す． 提案手法では，Transformerを用い，あるアイテムに対するスコア予測を行う際に，同時に表出する他のアイテムの特徴量を用いた推論を行う．また，レコメンドリスト全体の最適化を行う際に考慮すべきアイテムの組み合わせが膨大になり得るという課題に対して，貪欲法を用いて現実的な計算時間内でレコメンドリストを生成するアルゴリズムを提案する．さらに，オープンデータを用いた数値実験により，提案手法の有効性を検証する．