Matching theory based recommender systems in online dating

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

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Syouya Tobita

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