Matching theory based recommender systems in online dating

論文読み会@Newbees

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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
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