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Synapse: 利用者の文脈に応じて 継続的に推薦手法の選択を 最適化する推薦システム/io...
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monochromegane
May 24, 2019
Technology
0
880
Synapse: 利用者の文脈に応じて 継続的に推薦手法の選択を 最適化する推薦システム/iot45_synapse
第45回 情報処理学会 インターネットと運用技術研究会
https://www.ipsj.or.jp/kenkyukai/event/csec85iot45.html
monochromegane
May 24, 2019
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Transcript
ࡾ༔հ / Pepabo R&D Institute, GMO Pepabo, Inc. 2019.05.24 ୈ45ճ
ใॲཧֶձ Πϯλʔωοτͱӡ༻ٕज़ݚڀձ Synapse: ར༻ऀͷจ຺ʹԠͯ͡ ܧଓతʹਪનख๏ͷબΛ ࠷దԽ͢ΔਪનγεςϜ
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1. ͡Ίʹ
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• Which is the best ? • ༰ϕʔεܕਪન • ྨࣅը૾
• ྨࣅςΩετ • ڠௐܕਪન • ࣝϕʔεܕਪન • ϋΠϒϦουܕਪન • ฒྻܕɼྻܕ… 5 ਪનख๏ͷબ
• Which is the best • ༰ϕʔεܕਪન • ྨࣅը૾ •
ྨࣅςΩετ • ڠௐܕਪન • ࣝϕʔεܕਪન • ϋΠϒϦουܕਪન • ฒྻܕɼྻܕ… 6 ಛఆͷ݅Ͱͷਪનख๏ͷબ • In the case ? • ਫ਼ • ͷಛੑ • ༰ͷදݱྗ • ίʔϧυελʔτ • ۙࣅ • จ຺ • ར༻ऀͷঢ়گͱཁٻ
• Which is the best • ༰ϕʔεܕਪન • ྨࣅը૾ •
ྨࣅςΩετ • ڠௐܕਪન • ࣝϕʔεܕਪન • ϋΠϒϦουܕਪન • ฒྻܕɼྻܕ… 7 ECαΠτͷಛఆͷ݅Ͱͷਪનख๏ͷબ • In the case • ਫ਼ • ͷಛੑ • ༰ͷදݱྗ • ίʔϧυελʔτ • ۙࣅ • จ຺ • ར༻ऀͷঢ়گͱཁٻ • On a EC site ? • ܧଓతͳվળ • ػೳՃ • ར༻ऀ૿Ճ • அଓతͳվѱ • ෆ۩߹ • γεςϜෛՙ • ݱࡏͷ࠷ળखͷٻ
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3. എܠ
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3. ఏҊख๏
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23 ධՁ݁Ռͷө ਪનγεςϜɼଟόϯσΟοτͱͯ͠ѻͬͨจ຺͝ͱͷޮՌతͳਪનख ๏ͷબ݁ՌΛఆظతʹऔΓࠐΈɼEpsilon-GreedyΞϧΰϦζϜͷॏΈ͚ʹ ै͍׆༻ํΛมߋ͢Δ
Synapse 24 Context Routing Context Context Method Method Method Method
Matching Process 0.33 0.33 0.33 Search Result Bandit Activity log Rewards Algorithms Epsilon- Greedy Softmax Feedback
Synapse 25 Context Routing Context Context Method Method Method Method
Matching Process 0.1 0.8 0.1 Search Result Bandit Activity log Rewards Algorithms Epsilon- Greedy Softmax Feedback
4. ධՁ
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ࣄલʹఆΊΔจ຺ͱͯ͠ӾཡதͷͷΧςΰϦΛ࠾༻ • ࠷దԽͷޮՌଌఆɿ࠷దԽʹΑΔྦྷੵใु༧ଌͷมԽΛൺֱ • จ຺ͷޮՌଌఆɿจ຺͝ͱͷ࠷దԽͷ༗ແͰྦྷੵใु༧ଌͷมԽΛൺֱ 27 จ຺Λߟྀͨ͠ਪનख๏ͷબͷ࠷దԽ
จ຺͝ͱͷਪનख๏ͷޮՌͷࠩ 28 • จ຺ɼར༻ऀ͕ͲͷΧ ςΰϦΛݟ͍ͯΔ͔ • ਪનख๏͔ΒͷఏҊʹର͢Δ ΫϦοΫΛൺֱ • ΧςΰϦ͝ͱʹਪનख๏ͷޮ
Ռͷ͕ࠩ͋Δ͜ͱ͕ݟͯऔΕ Δ ΧςΰϦར༻ऀͷจ຺ͷ͏ͪγεςϜ͕ ѲͰ͖ΔͷͰଞͷECαΠτͰల։͍͢͠ɽ
ྦྷੵใु༧ଌ 29 • ࠷దԽΛߦͳ͍ͬͯͳ͍ͷ(1. No optimization) ͱൺֱͯ͠ ࠷ద ԽΛ͓͜ͳͬͨͷʢ2. Overall
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ྦྷੵใु༧ଌʢ্ཱ͕ͪΓʣ 30 • ࠷ॳͷൺֱͷઌ಄1000ճͷΈΛൺ ֱͨ͠ͷ • จ຺ߟྀ(3. Category-wise optimization)ͷ߹ɼจ຺͝ͱʹ ֶश͕ߦΘΕΔ͜ͱ͔Β্ཱ͕ͪ
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ྦྷੵใु༧ଌʢ༏ྼࠩͷগͳ͍ͷʣ 31 • ࠷ॳͷൺֱͷΫϦοΫͷࠩΛҙ ਤతʹΊͨͷ • ࠷ॳͷ࣮ݧͱಉ͡ॱҐ͚ͮʹͳΔ ͕༏ྼࠩͷஅ·Ͱʹଟ͘ͷࢼߦ ճΛཁͨ͠
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softmax…) • จ຺͖όϯσΟοτ 32 ධՁ
5. ·ͱΊ
• ར༻ऀͷจ຺ʹԠͯ͡ਪનख๏ͷಘखෆಘख͕͋Δ͜ͱ͕Θ͔ͬͨ • ఏҊख๏ʹΑΓख๏ಋೖͱจ຺ʹԠͨ͡࠷దͳख๏બఆ͕༰қʹͳΓɼػձଛ ࣦͷͳ͍ਪનγεςϜΛޮతͳߏங͕Մೳͱͳͬͨ • ݱࡏɼจ຺ΛࣄલʹఆΊΔඞཁ͕͋ΔͨΊɼಘखෆಘख͕ੜ͡Δจ຺ʹ͍ͭͯ ௐࠪΛਐΊΔ • ಘखෆಘखΛิ͍߹͑ΔΑ͏ʹͳͬͨ͜ͱͰɼݶఆతͰ͋ͬͯޮՌͷߴ͍ਪ
નख๏ͷ༗༻ੑ͕૿͢͜ͱ͕ߟ͑ΒΕΔͨΊɼͦͷΑ͏ͳख๏ͷݕ౼ΛਐΊΔɽ 34 ·ͱΊ
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