著者

田頭 幸浩 小林 隼人 小野 真吾 田島 玲

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.30, 2016

著者

佐々木 明 大倉 俊平 小野 真吾

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第36回 (2022) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.1H1GS1102, 2022 (Released:2022-07-11)

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アプリ内で提示される記事を提示ロジックのパーソナライズの強さによって段階分けし、パーソナライズへの嗜好性と閲覧記事の多様性の関係を調査した。 その結果、閲覧記事の多様性が高いユーザほど長期的なエンゲージメントが高くなる一方で、よりパーソナライズが強く効いたロジックを好むユーザほど閲覧記事の多様性が低くなってしまうことがわかった。

著者

小野 真吾 天保 英明 栗林 理人 兼子 直

出版者

一般社団法人 日本心身医学会

雑誌

心身医学 (ISSN:03850307)

巻号頁・発行日

vol.41, no.6, pp.475, 2001-08-01 (Released:2017-08-01)

著者

大倉 俊平 村尾 一真 田頭 幸浩 小野 真吾 田島 玲

雑誌

デジタルプラクティス (ISSN:21884390)

巻号頁・発行日

vol.7, no.4, pp.386-393, 2016-10-15

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記事推薦システムにおいて,機械学習を用いてユーザと記事をマッチングする手法については,すでにさまざまな研究が成されている.一方で,大規模トラフィックを処理する実サービスにそれらを適用しようとすると,システムの応答速度に関する制約や,季節性によるデータ分布の変化などさまざまな問題が浮上する.また,機械学習の「精度」が利用者の満足に直接結びつくとは限らない.本稿では,筆者らが実際の記事推薦システムを構築する上で,それらの問題にどのように対処したかを事例と実験結果を合わせて紹介する.