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Newbees Inc
June 06, 2024
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Matching theory-based recommender systems in online dating
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Transcript
Matching theory-based recommender systems in online dating Newbees論⽂読み会 ⾶⽥ 祥弥
⽬次 • 概要 • 相互推薦システムとは • TUマッチング(Matching with Transferable Utility)
• MTRS(Matching theory-based Recommender Systems) • オンラインデートにおける応⽤と課題 • 今後の⽅向性
概要 Reciprocal Recommender System(以降RSS)は相互を考慮した推薦システムであり、以下のよ うな点を考慮する必要がある。 • 双⽅のユーザーが利益を得られるようレコメンドすること • 適合されやすいユーザーのみがレコメンドされないように設計すること この論⽂では、マッチング理論(1962~)に基づいたRSSを提案し、
実際の適⽤へ向けたプロジェクト紹介や⽅向性を⽰している。
相互推薦システムとは RSSは双⽅の嗜好度(Preference score)を計算し、それらを集約した結果を基にレコメンドを ⾏う。レコメンドにおいて以下の2点が肝となる 1. 双⽅の嗜好度を計算する⼿法(コンテンツベース、協調フィルタリングベース) 2. 双⽅の嗜好度を集約する⼿法(調和平均、算術平均、幾何平均、交差⽐均⼀、重み付平均) like? like?
Aggregation Function Reciprocal score Predict preferences
TUマッチング(Matching with Transferable Utility) 元々、市場経済におけるジョブマッチング(労働者-企業間)における、賃⾦の移動額が両者の需 要に合うような均衡を⾒つける動機で使われる。 労働者と企業で雇⽤契約(マッチング)した際に、発⽣する移転(賃⾦等)が⾏われるとした場合 に、その移転コストが需要と供給によって調整するようにする。 大手企業 中小企業
中小企業 スキルが足りないかも…
MTRS(Matching Theory-based Recommender Systems) 従来のRSSにTUマッチングを組み込むことで、均衡を考慮した新しいMTRSを提案している。
今後の⽅向性 • NTUマッチング(⾮伝達型) • アファーマティブアクションによるマッチング • 地域制約を活⽤したマッチング • MTRSとバンディットアルゴリズムを活⽤したマッチング