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

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1. ࡾ୐༔հ / Pepabo R&D Institute, GMO Pepabo, Inc. 2019.05.24 ୈ45ճ

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2. 1. ͸͡Ίʹ 2. എܠ 3. ఏҊख๏ 4. ධՁ 5. ·ͱΊ

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3. 1. ͸͡Ίʹ

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6. • Which is the best • ಺༰ϕʔεܕਪન • ྨࣅը૾ •

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7. • Which is the best • ಺༰ϕʔεܕਪન • ྨࣅը૾ •

   ྨࣅςΩετ • ڠௐܕਪન • ஌ࣝϕʔεܕਪન • ϋΠϒϦουܕਪન • ฒྻܕɼ௚ྻܕ… 7 ECαΠτͷಛఆͷ৚݅Ͱͷਪનख๏ͷબ୒ • In the case • ਫ਼౓΍଎౓ • ঎඼ͷಛੑ • ಺༰ͷදݱྗ • ίʔϧυελʔτ • ۙࣅ • จ຺ • ར༻ऀͷঢ়گͱཁٻ • On a EC site ? • ܧଓతͳվળ • ػೳ௥Ճ • ར༻ऀ૿Ճ • அଓతͳվѱ • ෆ۩߹ • γεςϜෛՙ • ݱࡏͷ࠷ળखͷ௥ٻ

8. ਪનख๏ͷ༏ྼ͸ଟ͘ͷ৚݅ʢจ຺ʣʹΑͬͯࠨӈ͞ΕΔ 8 ݚڀͷഎܠͱఏҊͷࠎࢠ ࣄલʹఆΊͨจ຺͝ͱʹਪનख๏ͷબ୒Λࣗಈత͔ͭܧଓతʹ࠷దԽ͢Δਪન γεςϜͷఏҊ ༗ޮͳਪનख๏Λػձଛࣦ͕ͳ͍Α͏ʹจ຺ʹԠͯ͡࢖͍෼͚͍ͨ

9. 3. എܠ

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11. 11 ՝୊ᶃ ਪનख๏ͷ༏ྼ͕จ຺ʹΑͬͯมԽ͢Δ • ਪનख๏ͷ༏ྼ͸ଟ͘ͷ৚݅ʢจ຺ʣʹΑͬͯࠨӈ͞ΕΔ • ਪનख๏ͷલఏ΍ํࣜʹىҼ͢Δ੍໿ • ਪનର৅ͱͳΔ঎඼ͷಛੑ •

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12. 12 ՝୊ᶃ ਪનख๏ͷ༏ྼ͕จ຺ʹΑͬͯมԽ͢Δ ਪનର৅ͱͳΔ঎඼ͷಛੑɼධՁࢦඪʹΑΔ༏ྼࠩͷྫ

13. 13 ՝୊ᶃ ਪનख๏ͷ༏ྼ͕จ຺ʹΑͬͯมԽ͢Δ ਪનख๏ͷ༏ྼ͸ଟ͘ͷ৚݅ʢจ຺ʣʹΑͬͯࠨӈ͞ΕΔ ৚݅ʢจ຺ʣΛఆΊͯɼจ຺͝ͱʹదͨ͠ਪનख๏Λ࢖͍෼͚Δ͜ͱͰਪનγ εςϜશମͰར༻ऀͷཁٻΛຬͨ͢঎඼Λબఆ͢ΔՄೳੑΛߴΊ͍ͨ

14. 14 ՝୊ᶄ ༏ྼͷมԽ͢Δ൚༻తͰ໌֬ͳج४͕ͳ͍ • ༏ྼࠩͷج४ʹ͍ͭͯͷҰൠతͳ܏޲͸͜Ε·Ͱͷใࠂ΍ධՁߟ࡯͕͋Δ΋ͷ ͷจ຺ґଘͷͨΊ൚༻తͰ໌֬ͳج४͸ଘࡏ͠ͳ͍ • Ұൠతͳ܏޲΍ߟ࡯ʹج͖ͮͭͭ΋ɼ࣮؀ڥͰͷධՁʹΑͬͯ࢖͍෼͚ͷج४ ΛٻΊΔඞཁ͕͋Δ

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16. 16 ՝୊ᶅ ༏ྼ͕ܧଓతʹมԽ͢Δ ECαΠτ͸ɼ࣮؀ڥͰͷධՁʹΑͬͯಘΒΕͨ৚݅͝ͱͷޮՌࠩʹج͍ͮͨਪ નख๏ͷ࢖͍෼͚ʹΑͬͯਪનγεςϜͷޮՌΛܧଓతʹ࠷େԽ͍ͨ͠ 1. จ຺ͷ੾Γ෼͚ 2. ৽͍͠ਪનख๏ͷಋೖ 3.

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17. 3. ఏҊख๏

18. • ᶃ ਪનख๏ͷ༏ྼ͕จ຺ʹΑͬͯมԽ͢Δ • จ຺ΛఆΊͯɼఆΊͨจ຺͝ͱʹਪનख๏Λ࢖͍෼͚Δ • ᶄ ༏ྼͷมԽ͢Δ൚༻తͰ໌֬ͳج४͕ͳ͍ • ఆΊͨจ຺͝ͱʹ࣮؀ڥͰͷධՁΛߦ͏

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19. • ར༻ऀͷཁٻΛຬͨ͢঎඼Λબఆ͢ΔՄೳੑͷߴ͍ਪનख๏Λӡ༻؀ڥͰػձ ଛࣦ͕ൃੜ͠ͳ͍Α͏ࣗಈత͔ͭܧଓతʹར༻͍ͨ͠ 19 ఏҊख๏ 1. จ຺ͷఆٛͱಋೖ 2. ৽͍͠ਪનख๏ͷಋೖ 3.

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20. 20 ਪનख๏ͷಋೖ • ධՁର৅ͷਪનख๏ΛਪનγεςϜ͕౳Ձʹѻ͑ΔΑ͏ڞ௨ͷΠϯλʔϑΣʔ εΛ࣋ͭϞδϡʔϧͱͯ͠ఆٛ • ਪનॲཧ͸ڞ௨͢ΔϑΟϧλʹΑͬͯߏ੒͞ΕΔ • Profileʢར༻ऀͷ৘ใΛऩूʣ •

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21. • ਪન݁Ռʹର͢Δར༻ऀͷ൓ԠΛܭଌ͢ΔͨΊͷϩάઃܭ • ར༻ऀ͝ͱͷϦΫΤετΛه࿥ • ར༻ऀ͝ͱͷਪનϦΫΤετʹର͢Δਪન݁ՌΛه࿥ • ਪનϦΫΤετͷ௚ޙͷߦಈ͕ਪન݁Ռͷ঎඼ʹؔ͢Δߦಈ͔Λൺֱ 21 จ຺͝ͱͷܭଌͱධՁ

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    22 จ຺͝ͱͷධՁ          Џ ׆༻ ୳ࡧ &QTJMPO(SFFEZ
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23. 23 ධՁ݁Ռͷ൓ө ਪનγεςϜ͸ɼଟ࿹όϯσΟοτ໰୊ͱͯ͠ѻͬͨจ຺͝ͱͷޮՌతͳਪનख ๏ͷબ୒݁ՌΛఆظతʹऔΓࠐΈɼEpsilon-GreedyΞϧΰϦζϜͷॏΈ෇͚ʹ ै͍׆༻ํ਑Λมߋ͢Δ

24. 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

25. 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

26. 4. ධՁ

27. • ECαΠτͰར༻தͷਪનख๏ͷΫϦοΫ཰࣮੷ʹΑΔఏҊख๏ͷޮՌ༧ଌ • ΫϦοΫ཰࣮੷ɿӾཡதͷ঎඼ʹର͢Δਪન঎඼ΛఏҊ͢Δػೳ • ਪનख๏ɿྨࣅը૾ɼྨࣅςΩετɼڠௐܕਪનʢϓϦϛςΟϒɼLLRʣɼ σϞάϥϑΟοΫ • ϞϯςΧϧϩ๏ʹΑΔྦྷੵใु༧ଌΛൺֱ •

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28. จ຺͝ͱͷਪનख๏ͷޮՌͷࠩ 28 • จ຺͸ɼར༻ऀ͕Ͳͷ঎඼Χ ςΰϦΛݟ͍ͯΔ͔ • ਪનख๏͔ΒͷఏҊʹର͢Δ ΫϦοΫ཰Λൺֱ • ΧςΰϦ͝ͱʹਪનख๏ͷޮ

    Ռͷ͕ࠩ͋Δ͜ͱ͕ݟͯऔΕ Δ ঎඼ΧςΰϦ͸ར༻ऀͷจ຺ͷ͏ͪγεςϜ͕೺ ѲͰ͖Δ΋ͷͰଞͷECαΠτͰ΋ల։͠΍͍͢ɽ

29. ྦྷੵใु༧ଌ 29 • ࠷దԽΛߦͳ͍ͬͯͳ͍΋ͷ(1. No optimization) ͱൺֱͯ͠ ࠷ద ԽΛ͓͜ͳͬͨ΋ͷʢ2. Overall

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30. ྦྷੵใु༧ଌʢ্ཱ͕ͪΓʣ 30 • ࠷ॳͷൺֱͷઌ಄1000ճͷΈΛൺ ֱͨ͠΋ͷ • จ຺ߟྀ(3. Category-wise optimization)ͷ৔߹ɼจ຺͝ͱʹ ֶश͕ߦΘΕΔ͜ͱ͔Β্ཱ͕ͪ

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31. ྦྷੵใु༧ଌʢ༏ྼࠩͷগͳ͍΋ͷʣ 31 • ࠷ॳͷൺֱͷΫϦοΫ཰ͷࠩΛҙ ਤతʹ௿Ίͨ΋ͷ • ࠷ॳͷ࣮ݧͱಉ͡ॱҐ͚ͮʹͳΔ ͕༏ྼࠩͷ൑அ·Ͱʹଟ͘ͷࢼߦ ճ਺Λཁͨ͠

32. • ਪનख๏ͷ༏ྼΛॿ௕͢Δద੾ͳ৚݅Λબఆͯ͠ɼ͜ΕʹԠͨ͡ਪનख๏ͷબ ୒ͷ࠷దԽΛߦ͏͜ͱͰྦྷੵใुֹͷ޲্ʹͭͳ͕Δ • ຊݚڀ͸؀ڥͷมԽͷଟ͍ঢ়گΛҙਤ͍ͯ͠Δ͜ͱ͔Βɼগͳ͍ࢼߦճ਺Ͱͷ ࠷దԽΛਤΕΔΑ͏ͳํࡦʹΑΔվળ͕ظ଴Ͱ͖Δ • ࢼߦճ਺ͷ૿Ճʹ൐͍୳ࡧ཰Λ௿ΊΔʢΞχʔϦϯάʣ • ଞͷόϯσΟοτΞϧΰϦζϜʢUCB,

    softmax…) • จ຺෇͖όϯσΟοτ 32 ධՁ

33. 5. ·ͱΊ

34. • ར༻ऀͷจ຺ʹԠͯ͡ਪનख๏ͷಘखෆಘख͕͋Δ͜ͱ͕Θ͔ͬͨ • ఏҊख๏ʹΑΓख๏ಋೖͱจ຺ʹԠͨ͡࠷దͳख๏બఆ͕༰қʹͳΓɼػձଛ ࣦͷͳ͍ਪનγεςϜΛޮ཰తͳߏங͕Մೳͱͳͬͨ • ݱࡏɼจ຺ΛࣄલʹఆΊΔඞཁ͕͋ΔͨΊɼಘखෆಘख͕ੜ͡Δจ຺ʹ͍ͭͯ ௐࠪΛਐΊΔ • ಘखෆಘखΛิ͍߹͑ΔΑ͏ʹͳͬͨ͜ͱͰɼݶఆతͰ͋ͬͯ΋ޮՌͷߴ͍ਪ

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35. None