kèo bóng đá tây ban nha Lab, đồng tác giả bài viết được chấp nhận tại "The Web Conference", một hội nghị hàng đầu trong lĩnh vực khai thác dữ liệu/web - Đề xuất phương pháp cho phép học xếp hạng với tốc độ cao và độ chính xác cao để đưa ra khuyến nghị -

CyberAgent Co, Ltd (Trụ sở chính: Shibuya-ku, Tokyo, Giám đốc đại diện: Susumu Fujita, Được niêm yết trên Phần đầu tiên của Sở giao dịch chứng khoán Tokyo: Mã chứng khoán 4751) đã đồng tác giả một bài báo của Riku Togashi, Masahiro Kato và Mayu Otani, người thuộc Phòng thí nghiệm kèo bóng đá tây ban nha, một tổ chức nghiên cứu và phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo, đồng thời là cố vấn Shinichi Sato, một nhân vật hàng đầu trong nghiên cứu tìm kiếm hình ảnh và video, tại hội nghị quốc tế về lĩnh vực web, The Web Conference 2021”※1

``Hội nghị Web (thường được gọi là WWW)'' là một trong những hội nghị quốc tế uy tín trong lĩnh vực web và khai thác dữ liệu, nơi các bài thuyết trình nghiên cứu được tổ chức dưới góc nhìn của nhiều lĩnh vực nghiên cứu, từ khoa học máy tính, kinh tế, học máy đến chính sách Năm 2021 sẽ là một năm rất khó khăn với tỷ lệ chấp nhận xấp xỉ 21% và các bài báo được "kèo bóng đá tây ban nha Lab" chấp nhận sẽ được trình bày tại "The Web Conference 2021", được tổ chức trực tuyến vào tháng 3 năm 2021


■Bối cảnh nghiên cứu
"Phòng thí nghiệm kèo bóng đá tây ban nha" nghiên cứu và phát triển nhiều công nghệ kèo bóng đá tây ban nha liên quan đến tiếp thị nói chung, đồng thời giải quyết nhiều vấn đề kỹ thuật khác nhau, đồng thời tăng cường hợp tác giữa ngành-học viện với các trường đại học và tổ chức học thuật, cũng như tiến hành nghiên cứu và phát triển thực tế hơn nhằm kết nối công nghệ được xây dựng thông qua hợp tác giữa ngành-học viện với các vấn đề kinh doanh của chúng tôi
Trong những năm gần đây, trong các dịch vụ web khác nhau bao gồm quảng cáo trên Internet, công nghệ dự đoán chính xác nội dung phân phối và quảng cáo được mỗi người dùng ưa thích đã đóng một vai trò quan trọng trong việc xác định sự hài lòng của người dùng
Tuy nhiên, do lượng người dùng và nội dung được phân phối tăng nhanh do sự lan truyền của Internet, vấn đề nảy sinh là việc đào tạo và dự đoán hệ thống dự đoán hiệu ứng rất tốn kém

Từ những thử thách đóTrường giải quyết các vấn đề kỹ thuật trong việc dự đoán hiệu ứng cho số lượng lớn người dùng và nội dung được phân phốiđang thu hút sự chú ý và công ty chúng tôi đã hợp tác với ông Shinichi Sato về hệ thống đề xuấtBài viết đồng tác giả được chấp nhận cho “WSDM 2021”


■Tóm tắt nghiên cứu luận án
Bài viết đồng tác giả “Xếp hạng được cá nhân hóa dựa trên tỷ lệ mật độ từ phản hồi ngầm※2”Đã phát triển và đề xuất phương pháp học xếp hạng dựa trên ước tính tỷ lệ mật độ cho đề xuấtTôi đã làm được

・Thách thức trong xếp hạng phương pháp học tập
Nói chung, một kỹ thuật máy học có tên là học cách xếp hạng được sử dụng rộng rãi trong việc phát triển hệ thống đề xuất cho các dịch vụ khác nhau Và phương pháp học xếp hạng là“Học theo từng điểm” dự đoán và tìm hiểu tác động của từng nội dung riêng lẻ và “học xếp hạng theo cặp” học một mô hình trong khi so sánh nhiều nội dungHai cách tiếp cận là chủ đạo

Đặc điểm của mỗi loại là học theo điểm có tốc độ học nhanh nhưng độ chính xác dự đoán thấp, trong khi học xếp hạng theo cặp cần thời gian để học nhưng có độ chính xác dự đoán cao Các hệ thống khuyến nghị sử dụng dữ liệu quy mô lớn không chỉ đòi hỏi hiệu suất dự đoán cao mà còn tốc độ học tập cao, nhưng cho đến nay vẫn còn một vấn đề là có rất ít phương pháp mang lại sự cân bằng tuyệt vời giữa cả hai

・Phương pháp đề xuất
Nghiên cứu này đề xuất phương pháp học bán giám sát sử dụng dữ liệu lịch sử như số lần nhấp chuột và giao dịch mua hàng Phương pháp học mới được đề xuất làTrong khi duy trì tốc độ học tập cao vốn là một đặc điểm của học tập theo từng điểm, nó cũng đạt được hiệu suất dự đoán cao ngang bằng hoặc tốt hơn so với học tập xếp hạng theo cặpTôi đã làm được Điều này dẫn đếnCó thể tìm hiểu lượng lớn dữ liệu hiệu quả hơn trướcđược kỳ vọng sẽ cải thiện hơn nữa hiệu suất của hệ thống khuyến nghị


▼Hình ảnh “tốc độ và hiệu suất học tập” của phương pháp học tập mới được đề xuất
Tốc độ học nhanh hơn phương pháp thông thường (hình bên trái) và hiệu suất dự đoán xếp hạng được cải thiện (hình bên phải)

Hơn nữa, phương pháp được đề xuất này là“Học trực tuyến” là điều cần thiết cho việc học sử dụng dữ liệu quy mô lớnvà tính hiệu quả của nó đã được xác nhận trong việc đào tạo các mô hình đề xuất bằng cách sử dụng học sâu


■Tương lai
Phương pháp được đề xuất là công nghệ cơ bản để giới thiệu các mô hình sâu phức tạp đòi hỏi thời gian và chi phí tính toán để huấn luyện thành các hệ thống đề xuất Điều này được kỳ vọng sẽ cải thiện hiệu quả phát triển khi sử dụng hình ảnh và văn bản có trong quảng cáo "kèo bóng đá tây ban nha Lab" sẽ tiếp tục nỗ lực nghiên cứu và phát triển với mục tiêu hiện thực hóa công nghệ phân phối quảng cáo chất lượng cao hơn kết hợp công nghệ kèo bóng đá tây ban nha


※1
※2