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RecSys22読み会_MTRS

森脇大輔
October 22, 2022

 RecSys22読み会_MTRS

RecSys読み会の資料です。
https://arxiv.org/abs/2208.11384

森脇大輔

October 22, 2022
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Transcript

  1. Industrial Talk (Poster)@RecSys22 Yoji Tomita @miiitomi Riku Togashi @_riktor_ Daisuke

    Moriwaki @dmoriwaki Matching Theory Based Reciprocal Recommender System
  2. 2 自己紹介 2006年〜2017年 内閣府 • 経済対策 • 国会対応 • 経済分析 •

    統計改革 など 2017年〜 サイバーエージェント • データサイエンティスト、リサーチャー • 経済学社会実装チームリーダー(2021~) 専門分野 • 経済学(計量経済学・マクロ経済学) • 行動経済学・メカニズムデザイン • 機械学習
  3. 4 • User-to-User (cf. item-to-user) • コンバージョンに双方向の同意が必要 ◦ 拒否が続く=>UX ↓↓

    ◦ 興味のない相手からの大量のオファー => UX↓↓ 相互推薦システム
  4. 6 • メカニズムデザイン ◦ 市場のプレイヤー行動の分析 ◦ インセンティブを考慮したルールや制度の検討 • マッチング理論 ◦

    プレイヤーの希望を踏まえて「いい感じの結果」を得る 方法を模索する 両面市場のメカニズムデザイン的側面
  5. 9 • マッチングする際に片側から片側の人へ金銭などが補償される ◦ 嫁入り道具、持参金 • Becker (1973), Choo and

    Siou (2006)は現実の結婚市場を TU-Matchingモデルで分析 • Chen et al. (2021) ◦ 台湾のデーティングアプリにおける推薦アルゴリズムに応用 ◦ 移転τつきの効用 ◦ 移転τをプラットフォームが決めた時の均衡マッチ ▪ 均衡マッチでは特定のユーザーへの集中を回避 ◦ A/Bテストの結果、TU-matchingベースのアルゴリズムによって実際に集中度を緩和 移転効用付きマッチング
  6. 10 • 選好推定 ◦ 回帰モデルによる選好推定 ▪ 同点が発生するおそれ ◦ 協調フィルタリング ▪

    現実的な設定では実験できていない • 推薦リストの長さ • 計算量 ◦ すべての男性ユーザー x 女性ユーザーの双方向の興味スコアに基づいて計算 • 評価 ◦ 候補プールを削減することの問題点 残された課題
  7. 11 • 異性の推薦(おすすめ) ◦ いいかも => 相手に表示 ◦ ありがとう =>

    マッチ • 協調フィルタリングベースの推薦シス テム • 集計関数 (参考)マッチングアプリにおける出会いを 分析する【CADC2022】 「タップル」におけるプロジェクト
  8. 12 • タップルにおいてもスーパースターの問題意識 • Chen et al. (2021)を踏まえた実装 • 協調フィルタリング

    + TU-Matchingの計算量問題 ◦ サンプリングなどにより計算量削減 ◦ ビジネス上問題ない実装 • A/Bテスト ◦ 候補者プール ◦ SUTVA問題 • まだまだ解決すべき問題が山積 TU-Matchingの応用
  9. 14 絶賛募集中! • 研究組織AILab ◦ リサーチサイエンティスト | サイバーエージェントグループ ◦ リサーチエンジニア(経済学)

    | サイバーエージェントグループ • プロダクト ◦ 【メディア事業部】ソフトウェアエンジニア(機械学習) / Media Data Tech Studio | サイバー エージェントグループ
  10. 16 Reference • Tomita, Y., Togashi, R., & Moriwaki, D.

    (2022). Matching Theory-based Recommender Systems in Online Dating. Sixteenth ACM Conference on Recommender Systems, 538–541. https://doi.org/10.1145/3523227.3547406 • Xia, P., Liu, B., Sun, Y., & Chen, C. (2015). Reciprocal Recommendation System for Online Dating (arXiv:1501.06247). arXiv. http://arxiv.org/abs/1501.06247 • Luiz Pizzato, Tomek Rej, Thomas Chung, Irena Koprinska, and Judy Kay. RECON: a reciprocal recommender for online dating. In ACM conference on Recommender systems, RecSys ’10, New York, NY, USA, September 2010. Association for Computing Machinery. • Choo, E., & Siow, A. (2006). Who Marries Whom and Why. Journal of Political Economy, 114(1), 175–201. https://doi.org/10.1086/498585 • Becker, G. S. (1973). A Theory of Marriage: Part I. Journal of Political Economy, 81(4), 813–846. • Chen, K.-M., Hsieh, Y.-W., & Lin, M.-J. (2021). Reducing Recommendation Inequality via Two-Sided Matching: A Field Experiment of Online Dating (SSRN Scholarly Paper No. 3718920). Social Science Research Network. https://doi.org/10.2139/ssrn.3718920