AI Lab, 3 bài viết của tác giả chính được chấp nhận tại "SIGIR2023", một hội nghị hàng đầu xem kèo bóng đá lĩnh vực hệ thống đề xuất và truy xuất thông tin

CyberAgent Co, Ltd (Trụ sở chính: Shibuya-ku, Tokyo, Giám đốc đại diện: Susumu Fujita, TSE Prime Market: Mã chứng khoán: 4751) đã xuất bản ba bài báo có tác giả chính của Naoto Osaka, Riku Togashi, Hiroaki Shiino, Kaito Ariu, Kenyuki Abe và những người khác thuộc tổ chức nghiên cứu và phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo "AI Lab" tại hội nghị quốc tế ở lĩnh vực tìm kiếm thông tin Hội nghị ACM SIGIR quốc tế lần thứ 46 về nghiên cứu và phát triển xem kèo bóng đá truy xuất thông tin (SIGIR 2023)”※1

``SIGIR'' là hội nghị quốc tế được tổ chức hàng năm bởi các nhà nghiên cứu trên khắp thế giới và là một xem kèo bóng đá những hội nghị quốc tế uy tín nhất xem kèo bóng đá lĩnh vực hệ thống truy xuất và đề xuất thông tin Các bài báo được AI Lab chấp nhận sẽ được trình bày tại SIGIR 2023, được tổ chức tại Đài Loan vào tháng 7 năm 2023

"Phòng thí nghiệm AI" nghiên cứu và phát triển nhiều công nghệ AI liên quan đến tiếp thị nói chung, đồng thời đang giải quyết nhiều vấn đề kỹ thuật khác nhau, đồng thời tăng cường hợp tác giữa ngành và học viện với các trường đại học và tổ chức học thuật
xem kèo bóng đá những năm gần đây, công nghệ dự đoán và đề xuất chính xác nội dung mà mỗi người dùng ưa thích đã đóng vai trò quan trọng xem kèo bóng đá việc xác định mức độ hài lòng của người dùng đối với nhiều dịch vụ web khác nhau, bao gồm nền tảng phân phối video và ứng dụng phù hợp Tuy nhiên, do sự gia tăng nhanh chóng về số lượng người dùng và nội dung, chi phí khổng lồ cho việc học và dự đoán các hệ thống khuyến nghị đã trở thành một vấn đề

Vì những vấn đề này, lĩnh vực giải quyết các vấn đề kỹ thuật về dự đoán tác động lên lượng lớn nội dung của người dùng đang thu hút sự chú ý và bài viết của tác giả chính về hệ thống đề xuất là ``WSDM」「WWW''


“Việc xem xét lại quan trọng về khoảng cách và độ phân tán xem kèo bóng đá danh sách”
Naoto Ohsaka, Riku Togashi
Tác giả: Naoto Osaka (Phòng thí nghiệm AI của CyberAgent), Riku Togashi (Phòng thí nghiệm AI của CyberAgent)

Nghiên cứu này đã tiến hành kiểm tra phê phán lý thuyết và thực nghiệm về các chỉ số đa dạng xem kèo bóng đá các phương pháp khuyến nghị Việc đảm bảo tính đa dạng xem kèo bóng đá kết quả của hệ thống tư vấn được coi là quan trọng vì những lý do như sự không chắc chắn về nhu cầu thông tin của người dùng và việc tìm kiếm sự đa dạng Hơn nữa, để nâng cao tính đa dạng của kết quả khuyến nghị, điều đặc biệt quan trọng là phải “xác định” và “tối ưu hóa” các chỉ số đa dạng xem kèo bóng đá nghiên cứu của mình, chúng tôi tập trung vào các chỉ số đa dạng nổi tiếng nhất: Khoảng cách xem kèo bóng đá danh sách (ILD) và độ phân tán (hoặc độ phân tán tối thiểu) Với thước đo khoảng cách giữa các mục, ILD được định nghĩa là "khoảng cách trung bình giữa các mục" và độ phân tán được định nghĩa là "khoảng cách tối thiểu giữa các mục" Cả hai số liệu đều dễ thực hiện và đặc biệt ILD đã được sử dụng xem kèo bóng đá nhiều nghiên cứu khác nhau xem kèo bóng đá hơn 20 năm Mặc dù hai số liệu này có vẻ nắm bắt được khái niệm về tính đa dạng một cách trực quan, nhưng vẫn chưa rõ chúng tôi thực sự thích loại mục nào và đặc điểm của tập mục có được bằng cách tối ưu hóa các số liệu là gì Với nền tảng này, chúng tôi đã tiến hành phân tích so sánh về mặt lý thuyết giữa ILD và độ phân tán và phát hiện ra những hạn chế tiềm ẩn sau đây ・ILD có xu hướng chọn những cặp đồ trùng nhau hoặc rất giống nhau (về khoảng cách) ・Mặt khác, việc phân tán có thể bỏ lỡ các cặp vật phẩm khác nhau Hơn nữa, chúng tôi đã chứng minh qua các thử nghiệm sử dụng bộ dữ liệu thực rằng hiện tượng cực đoan trên thực sự xảy ra (Mô tả hình) Sơ đồ phân tích của chúng tôi Từ một nhóm gồm 1000 điểm nằm rải rác ngẫu nhiên trên một hình elip, 128 điểm được chọn để tăng ILD và độ phân tán và được vẽ dưới dạng các vòng tròn màu đỏ Có thể thấy, các điểm được ILD chọn đều tập trung ở hai đầu của hình elip và không có điểm nào ở giữa được chọn ＜Link bài viết＞

“Lời nguyền về chiều hướng “thấp” xem kèo bóng đá hệ thống đề xuất”
Naoto Ohsaka, Riku Togashi
Tác giả: Naoto Osaka (Phòng thí nghiệm AI của CyberAgent), Riku Togashi (Phòng thí nghiệm AI của CyberAgent)
*Cả hai đều là tác giả đầu tiên

xem kèo bóng đá nghiên cứu này, chúng tôi đã xem xét số chiều của vectơ nhúng của biểu diễn người dùng/mục xem kèo bóng đá cấu trúc mô hình được gọi là mô hình hai tháp/sản phẩm chấm được sử dụng xem kèo bóng đá các hệ thống đề xuất Phương pháp chung được sử dụng xem kèo bóng đá các hệ thống đề xuất thực tế là biểu diễn một người dùng và mục nhất định dưới dạng vectơ có chiều thấp và ước tính mức độ ưu tiên của người dùng đối với mục đó bằng tích bên xem kèo bóng đá giữa các vectơ Loại cấu trúc này mô hình hóa các sở thích bằng cách sử dụng các tích bên xem kèo bóng đá của vectơ thường được gọi là mô hình hai tháp/sản phẩm chấm xem kèo bóng đá nghiên cứu này, chúng tôi đã phát hiện bằng thực nghiệm rằng xem kèo bóng đá cấu trúc mô hình này, mặc dù hiệu suất bão hòa khi số lượng thứ nguyên tăng lên nhưng nó vẫn tiếp tục cải thiện về các khía cạnh chất lượng khác nhau của hệ thống đề xuất, chẳng hạn như tính đa dạng và tính công bằng lời nguyền có chiều thấp” Hơn nữa, để giải thích hiện tượng "lời nguyền có chiều thấp" này từ nền tảng lý thuyết, chúng tôi đã nghiên cứu mối quan hệ giữa số chiều của một mô hình và số thứ hạng mà mô hình có thể đại diện, và chỉ ra rằng số lượng thứ hạng có thể được biểu thị giảm theo cấp số nhân khi số lượng thứ nguyên tăng lên ＜Link bài viết＞

``Khám phá các mục không được xếp hạng xem kèo bóng đá Học tập trực tuyến an toàn để xếp hạng lại''
Hiroaki Shiino, Kaito Ariu, Kenshi Abe, Riku Togashi
Tác giả: Hiroaki Shiino (CyberAgent AI Lab), Kaito Ariu (CyberAgent AI Lab), Kenji Abe (CyberAgent AI Lab), Riku Togashi (CyberAgent AI Lab)

xem kèo bóng đá nghiên cứu này, chúng tôi đã đề xuất một phương pháp tìm hiểu xếp hạng trực tuyến thận trọng nhằm tránh làm suy giảm đáng kể trải nghiệm của người dùng Học xếp hạng trực tuyến là công nghệ phản ánh ngay lập tức phản hồi của người dùng (số lần nhấp, vv) về thứ hạng của các mặt hàng (sản phẩm, video, vv) được trình bày cho người dùng và cải thiện thứ hạng được trình bày tiếp theo Thực nghiệm đã chứng minh rằng nó có hiệu suất cao hơn các phương pháp xếp hạng truyền thống xem kèo bóng đá các trường tìm kiếm và đề xuất vì nó có thể sử dụng nhiều dữ liệu hơn Mặt khác, nhiều phương pháp học xếp hạng trực tuyến hiện có gặp phải vấn đề là khi tìm kiếm ngẫu nhiên các mục xem kèo bóng đá giai đoạn học ban đầu, chúng tạm thời hiển thị thứ hạng cực kỳ bất lợi cho người dùng, làm tăng khả năng người dùng rời khỏi dịch vụ Để giải quyết vấn đề này, phương pháp học xếp hạng trực tuyến thận trọng sử dụng thứ hạng (thứ hạng ban đầu) được tạo bằng các phương pháp đã được triển khai xem kèo bóng đá dịch vụ để không bao giờ đưa ra thứ hạng cực kỳ bất lợi cho người dùng Phương pháp được đề xuất tìm kiếm các mục bằng cách thay đổi dần thứ hạng bắt đầu từ ``xếp hạng ban đầu'' được coi là có thể chấp nhận được đối với người dùng dịch vụ và cải thiện thứ hạng đồng thời ngăn người dùng rời khỏi dịch vụ Hơn nữa, phương pháp được đề xuất giúp dễ dàng đưa các mục nằm ngoài thứ hạng ban đầu nhưng được người dùng đánh giá cao lên đầu bảng xếp hạng bằng cách đưa ra phương pháp tìm kiếm các mục nằm ngoài bảng xếp hạng (không thể vừa với số hiển thị) xem kèo bóng đá bài báo này, chúng tôi đã chứng minh tính ưu việt của nó thông qua các thử nghiệm mô phỏng dựa trên dữ liệu tìm kiếm thực tế xem kèo bóng đá các dịch vụ thực tế, tổng số hạng mục thường lớn hơn rất nhiều so với số lượng có thể hiển thị xem kèo bóng đá bảng xếp hạng nên dự kiến ​​phương pháp đề xuất sẽ còn ưu việt hơn nữa ＜Link bài viết＞

■Tương lai
Nghiên cứu được công bố lần này dự kiến sẽ trở thành công nghệ cơ bản cho hoạt động nghiên cứu và phát triển xem kèo bóng đá lĩnh vực AI, đồng thời cũng được kỳ vọng sẽ được sử dụng xem kèo bóng đá các dịch vụ thực tế "AI Lab" sẽ tiếp tục nỗ lực nghiên cứu và phát triển với mục tiêu hiện thực hóa các dịch vụ chất lượng cao hơn kết hợp công nghệ AI


※SIGIR 2023 (Hội nghị ACM SIGIR quốc tế lần thứ 46 về nghiên cứu và phát triển xem kèo bóng đá truy xuất thông tin)