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これまでの研究紹介と博士課程での研究計画について/research-plan-presenta...
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monochromegane
July 20, 2020
Research
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これまでの研究紹介と博士課程での研究計画について/research-plan-presentation-for-publish
利用者や情報システムの文脈に応じて自動かつ継続的に提案を最適化する適応的な推薦システム
2020.07.20 令和2年度 情報知能工学専攻 博士後期課程 入学試験試問
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Transcript
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11 ݚڀ࣮ͱҐஔ͚ (2017ʙݱࡏ) No. ໊ ݚ ձ ࠃ 1
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13 ࠶ܝ: ݚڀ࣮ͱҐஔ͚ (2017ʙݱࡏ) No. ໊ ݚ ձ ࠃ
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21 എܠ • ใγεςϜʹ͓͚ΔใաଟΛղܾ͢ΔɺਪનγεςϜͷಋೖ • → ͳΜΒ͔ͷํࡦʢ= ਪનख๏ʣʹج͖ͮଟͷબࢶ͔Βར༻ऀ͕ڵຯ Λ࣋ͭͷΛఏҊ͢ΔγεςϜ •
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• ਪનख๏ͷ༏ྼଟ͘ͷཁҼ͔ΒͳΔঢ়گʢ=จ຺ʣʹΑͬͯࠨӈ͞ΕΔ • ޮՌతͳਪનख๏Λػձଛࣦ͕ͳ͍Α͏ʹจ຺ʹԠ͍͚͍ͯͨ͡ • ࣄલʹఆΊͨจ຺͝ͱʹਪનख๏ͷબΛࣗಈ͔ͭܧଓతʹ࠷దԽ͢Δ ϝλਪનγεςϜ • → ࠷ળͳਪનख๏ͷબΛଟόϯσΟοτͱΈͳͯ͠ղ͘
22 ݚڀͷతͱఏҊͷࠎࢠ
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ύλʔϯ d 2d 24 ઢܗͳଟόϯσΟοτ • ઢܗͳଟόϯσΟοτͷղ๏Ͱɺจ຺ͷ֬Ͱͳ͘ɺཁҼ͝ͱ ͷʢઢܗύϥϝʔλʣΛਪఆ͢Δ͜ͱͰ֤จ຺ʹ͓͚ΔใुΛ༧͢Δ
• จ຺͝ͱʹਪનख๏ͷબΛࣗಈ͔ͭܧଓతʹ࠷దԽ͢ΔϝλਪનγεςϜ[1] • จ຺͝ͱͷ࠷ળͳબΛɺઢܗͳଟόϯσΟοτͷղ๏Ͱ͋Δ Linear Thompson SamplingΛ༻͍ͯղ͘ • จ຺ͱͯ͠ɺᶃใγεςϜͷ࣌ؒͷܦաɺᶄਪનରͷಛੑͷࠩҟΛ ѻ͏
• จ຺͝ͱʹબͨ͠ਪનख๏ͱ͜Εʹର͢Δར༻ऀͷԠΛه͠ɺબ ͷվળʹ༻͍Δ 25 ఏҊγεςϜ (Synapse) <>ࡾ༔հ ็߃ݑ 4ZOBQTFจ຺ʹԠͯ͡ܧଓతʹਪનख๏ͷબΛ࠷దԽ͢ΔਪનγεςϜ ిࢠใ௨৴ֶձจࢽ% 7PM+% /P QQ /PW UPBQQFBS
26 ఏҊγεςϜ (Synapse)
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ఏҊγεςϜͷධՁ <>ࡒେՆɼࡾ༔հɼ&$αΠτʹ͓͚ΔӾཡཤྺΛ༻͍ͨߪങʹܨ͕ΔߦಈͷมԽݕग़ɼݚڀใࠂΠϯλʔωοτͱӡ༻ٕज़ *05 ɼ WPM*05ɼQQrɼ <>ଜ໋ɼࡾ༔հɼϋϯυϝΠυ࡞Λରͱͨ͠&$αΠτʹ͓͚Δ୯ޠͷग़ݱසΛ༻͍ͨك᧵ͷݕग़ɼݚڀใࠂΠϯλʔ ωοτͱӡ༻ٕज़ *05 ɼWPM*05ɼQQrɼ <>ࡾ༔հɼ܀ྛ݈ଠɼඇఆৗͳଟόϯσΟοτʹ͓͚ΔมԽݕग़ΞϓϩʔνͷઢܗϞσϧͷ֦ுɼݚڀใࠂΠϯλʔωο τͱӡ༻ٕज़ *05 ɼWPM*05ɼQQrɼ+VMZ
3. ത࢜՝ఔͰͷݚڀܭը
1. ΑΓଟ͘ͷจ຺Λѻ͏ 2. ΑΓޮՌతͳఏҊΛߦ͏ 3. ΑΓૉૣ͘ڥͷมԽΛݕ͠దԠ͢Δ 29 ݱݚڀ(Synapse)ͷ feature works
1. ΑΓଟ͘ͷจ຺Λѻ͏ 2. ΑΓޮՌతͳఏҊΛߦ͏ 3. ΑΓૉૣ͘ڥͷมԽΛݕ͠దԠ͢Δ 30 ݱݚڀ(Synapse)ͷ feature works
• ത࢜՝ఔΛ௨ͯ͜͡ΕΒͷ߲Λݚڀ͠ɺਪનख๏͚ͩͰͳ༷͘ʑͳબࢶ͔ Βɺར༻ऀใγεςϜ͕ͲͷΑ͏ͳঢ়گͰ͋ͬͯ࠷దͳఏҊΛߦ͑Δɺ దԠతͳਪનγεςϜͷ࣮ݱΛࢦ͢
• ݱఏҊγεςϜͰɺঢ়ଶͷਪఆ͕ൺֱత༰қͳཁҼʢ࣌ؒͷܦաʹ͏ਪન ख๏ͷ༗ޮੑͷมಈɺӾཡதͷΧςΰϦʣΛ༻͍ͯจ຺Λಛఆ • → ΑΓଟ͘ͷจ຺Λѻ͏͜ͱͰɺจ຺ʹԠͨ͡࠷దͳఏҊʹͭͳ͍͛ͨ 31 1. ૢ࡞ཤྺ͔Βͷར༻ऀͷจ຺ਪఆ •
ར༻ऀͷߪങతߪೖҙཉͷมԽΛจ຺ͱͯ͠ѻ͏ • ใγεςϜʹ͓͍ͯ໌ࣔతʹΔ͜ͱ͕Ͱ͖ͳ͍ͨΊߦಈ͔Βਪఆ͕ඞཁ • ·ͨɺจ຺ʹԠͯ͡ఏҊΛ࠷దԽ͢ΔͨΊʹਪఆΛଈ࣌ߦ͏ඞཁ͕͋Δ
32 1. ૢ࡞ཤྺ͔Βͷར༻ऀͷจ຺ਪఆʢ༧උධՁʣ • ECαΠτͷར༻ऀͷӾཡཤྺ͔Βߪങʹͭͳ͕ΔߦಈͷมԽΛݕग़[3] • ϚʔέςΟϯάɾαΠΤϯεΦϖϨʔγϣϯɾϦαʔνʹ͓͚Δߦಈ ܾఆϞσϧΛࢀߟʹɺҰఆظؒʹӾཡͨ͠ͷछྨͷݮগΛߪങҙཉͷ ૿ՃͱΈͳ͢ •
౷ܭతԾઆݕఆΛ༻͍ͨมԽݕग़ख๏Ͱͷɺਫ਼ΛධՁ • → ΑΓޮՌతͳಛྔͱมԽݕग़ख๏ʹ͍ͭͯݚڀΛਐΊΔ <>ࡒେՆɼࡾ༔հɼ&$αΠτʹ͓͚ΔӾཡཤྺΛ༻͍ͨߪങʹܨ͕ΔߦಈͷมԽݕग़ɼݚڀใࠂΠϯλʔωοτͱӡ༻ٕज़ *05 ɼ WPM*05ɼQQrɼ
• ݱఏҊγεςϜͰɺఏҊͷ༗ޮੑʹجͮࣗ͘ಈతͳ͍͚͕ߦ͑ΔҰํɺ จ຺ͱఏҊͷؔੑෆ໌ɻ • → ΑΓޮՌతͳఏҊΛߦ͏ͨΊɺ͜ͷؔੑΛੳ͠ɺจ຺ʹಛԽͨ͠ޮ ՌతͳఏҊํࣜΛݕ౼͍ͨ͠ 33 2. ಛఆͷจ຺ʹ༗ޮͳఏҊํࣜ
• ࡞ͷ͠͞ʹͨ͠ਪનख๏ͷݕ౼[4] • ࡞ू߹ʹ͓͚Δ࡞໊ʹؚ·ΕΔ୯ޠͷग़ݱස͔Β͠͞ΛఆྔԽ • ֤୯ޠͷඪ४ภࠩ༻͍Δ͜ͱͰ༻్ผʹ͠͞Λྨ͠ਫ਼ΛධՁ • → ߪങҙཉͷԼʹରͯ͠ɺมಈΛͨΒ͢ཁҼͱͳΓ͏Δ͔ఏҊγες ϜΛ༻͍ͯධՁΛਐΊΔ
34 2. ಛఆͷจ຺ʹ༗ޮͳఏҊํࣜʢ༧උධՁʣ <>ଜ໋ɼࡾ༔հɼϋϯυϝΠυ࡞Λରͱͨ͠&$αΠτʹ͓͚Δ୯ޠͷग़ݱසΛ༻͍ͨك᧵ͷݕग़ɼݚڀใࠂΠϯλʔ ωοτͱӡ༻ٕज़ *05 ɼWPM*05ɼQQrɼ
• ݱఏҊγεςϜͰɺҎԼͷཧ༝͔Β࣌ؒͷܦաʹ͏มಈʹରͯ͠ɺैੑ ͕ॆͰͳ͔ͬͨɻ • ᶃ γεςϜߏͷ੍: ར༻ऀͷఏҊʹର͢ΔධՁͷө͕ҰఆظؒԆ • ᶄ ղ๏ͷ੍:
ैདྷͷଟόϯσΟοτͷղ๏Ͱʮଟ༷͔ͭܧଓత ʹʯมԽ͢Δڥʹॆै͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖ͳ͍ • → ͜ΕΒΛղফ͠ɺΑΓૉૣ͘ڥͷมԽΛݕ͠దԠ͢ΔγεςϜઃܭ ͱ͍ͨ͠ 35 3. ଈ࣌ʹఏҊͷ࠷దԽΛߦ͏γεςϜઃܭ
• ᶄʹ͍ͭͯɺैདྷͷଟόϯσΟοτͷղ๏͕ݸผʹߟྀ͍ͯͨ͠จ຺ͱ ใुͷมԽʹରͯ͠ɺಉ࣌ʹରԠͰ͖ΔΑ͏ɺ͜ΕΒͷղ๏Λ֦ு[2] • ैདྷղ๏Λ൚༻తʹར༻Ͱ͖ɺใुͷมԽʹରͯ͠ྑ͍ධՁ͕ಘΒΕͯ ͍ΔɺมԽݕग़ܕΞϓϩʔνͰ͋ΔS-TS-ADWINͷ֦ு • → ୯Ұͷจ຺ͰͷใुͷมԽͰͳ͘ෳͷจ຺ͰͷมԽʹରԠ •
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