Wantedly Visit における相互推薦システムの活用事例

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© 2025 Wantedly, Inc. サービス内のユーザーを互いに推薦し合うシステム ● 一般的な推薦システム（Item to User の推薦） ● ユーザーからアイテムへの嗜好に基づいて推薦 ● 相互推薦システム（User to User の推薦） ● 推薦候補のユーザー / 推薦を見るユーザーの両方の嗜好に基づいて推薦相互推薦システム（Reciprocal Recommender Systems）とは？

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© 2025 Wantedly, Inc. マッチングのスパース性への対処どう解決に向かうか？ ● 真のマッチラベルとモデルの予測値を組合せた Pseudo Label を生成し、モデルの学習に利用する（← 2024年に研究開発を実施） ● インタラクションだけでなく、コンテンツのデータを有効に活用する関連研究 ● 上記、研究開発の成果をまとめた論文 [Goda et al. (2024)] ● 知識グラフからメタパスを抽出しモデリングに用いることで、コンテンツの情報を組み込んで相互の嗜好予測を行うアプローチ [Lai et al. (2024)] 解決すべき技術的課題②

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© 2025 Wantedly, Inc. ● Yi Su, Magd Bayoumi, and Thorsten Joachims. 2022. Optimizing Rankings for Recommendation in Matching Markets. In Proceedings of the ACM Web Conference 2022 (WWW '22). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 328–338. https://doi.org/10.1145/3485447.3511961 ● Goda, Shuhei, Yudai Hayashi, and Yuta Saito. "A Best-of-Both Approach to Improve Match Predictions and Reciprocal Recommendations for Job Search." arXiv preprint arXiv:2409.10992 (2024). ● Lai, K.-H., Yang, Z.-R., Lai, P.-Y., Wang, C.-D., Guizani , M. ., & Chen, M. (2024). Knowledge-Aware Explainable Reciprocal Recommendation. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 38(8), 8636-8644. https://doi.org/10.1609/aaai.v38i8.28708 引用文献