Matching theory-based recommender systems in online dating

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1. Matching theory-based recommender systems in online dating Newbees論⽂読み会 ⾶⽥ 祥弥
2. 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
3. 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。
4. 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
5. 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…
6. 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。
7. 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