
Thông cáo báo chí
kèo bóng đá trực tiếp hôm nay Lab, bài báo chính được chấp nhận tại "ICLR 2024", hội nghị hàng đầu trong lĩnh vực học sâu
-Đề xuất phương pháp lọc "an toàn" ưu tiên chất lượng đề xuất-
CyberAgent Co, Ltd (Trụ sở chính: Shibuya-ku, Tokyo, Giám đốc đại diện: Susumu Fujita, TSE Prime Market: Mã chứng khoán 4751) là tác giả chính của bài báo "” là hội nghị quốc tế về lĩnh vực học máy “ICLR 2024”※1
"ICLR" là hội thảo quốc tế được tổ chức hàng năm bởi các nhà nghiên cứu từ khắp nơi trên thế giới, "ICML"※2"NeurIPS"※3, đây là một trong những hội nghị có thẩm quyền hàng đầu trong lĩnh vực học máy và học sâuBài báo được chấp nhận gần đây dự kiến sẽ được trình bày tại "ICLR 2024" được tổ chức tại Vienna, Áo vào tháng 5 năm 2024
■Nền
"Phòng thí nghiệm kèo bóng đá trực tiếp hôm nay" nghiên cứu và phát triển nhiều công nghệ kèo bóng đá trực tiếp hôm nay liên quan đến hệ thống đề xuất 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 thuậtĐặc biệt, nhóm nghiên cứu của chúng tôi trong lĩnh vực máy học tiến hành nghiên cứu lý thuyết nâng cao và nghiên cứu ứng dụng bằng cách sử dụng dữ liệu nội bộ và bên ngoài, đồng thời cũng tập trung vào việc triển khai xã hội và đóng góp học thuật thông qua cộng tác với giới học viện và chính phủHệ thống đề xuất là ABEMA, một loại TV mới trong tương lai được điều hành bởi công ty con hợp nhất AbemaTV Co, Ltd※4và đã được sử dụng rộng rãi trong các dịch vụ thực tế này
■Tóm tắt bài viết
Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã đề xuất một phương pháp đề xuất mới nhằm tối đa hóa sự hài lòng của người dùng và lợi nhuận lâu dài trong các dịch vụ toCHệ thống đề xuất trong dịch vụ toC thường nhằm mục đích tối đa hóa sự hài lòng của mỗi người dùng Trong các hệ thống gợi ý truyền thống, mục tiêu này đạt được bằng cách đo lường một số thước đo mức độ hài lòng của từng người dùng và tối đa hóa mức trung bìnhMặt khác, mức trung bình của các chỉ báo rất nhạy cảm với các giá trị ngoại lệ và ngay cả khi bạn tối đa hóa chúng, có thể có sự khác biệt lớn về mức độ hài lòng của mỗi người dùng Người dùng không đạt được mức độ hài lòng nhất định có thể rời khỏi dịch vụ, điều này có thể dẫn đến giảm quy mô dịch vụ và lợi nhuận trong thời gian dài
Trong bài viết này, chúng tôi đã đề xuất một phương pháp đề xuất mới có tính đến nguy cơ gây tổn hại đến sự hài lòng của người dùng Chúng tôi đang nghiên cứu việc tối ưu hóa chỉ số rủi ro có tên là Giá trị rủi ro có điều kiện (CVaR) và phát hiện ra rằng hiệu quả tính toán của nó là một vấn đề khi áp dụng cho các dịch vụ ở quy mô thực tế Để đạt được khả năng mở rộng có thể đáp ứng được các ứng dụng thực tế, hãy làm mịn tích chập cho CVaR※5và phân tích ma trận※6(Liên kết bài viết:)
■Tương lai
Phương pháp đề xuất trong nghiên cứu này được kỳ vọng sẽ góp phần đảm bảo chất lượng tương xứng với mức giá cho từng người dùng, đặc biệt là chức năng gợi ý của các dịch vụ dạng thuê baoChúng tôi dự định giới thiệu nó vào các dịch vụ như ABEMA, một loại TV mới trong tương lai do tập đoàn của chúng tôi vận hành"kèo bóng đá trực tiếp hôm nay Lab" sẽ tiếp tục nỗ lực nghiên cứu và phát triển với mục tiêu tạo ra công nghệ kèo bóng đá trực tiếp hôm nay giúp nâng cao sự hài lòng của người dùng đối với các dịch vụ web
※1
※2
※3
※4 ※5 Trong bài viết này, chúng tôi sử dụng phương pháp làm mịn tích chập để làm mịn hàm mục tiêu và làm cho nó khả vi hai bước, từ đó cải thiện tốc độ tính toán và độ ổn định※6 Trong hệ thống đề xuất, phân tách ma trận định lượng mối quan hệ giữa người dùng và nội dung và tạo ra vectơ đặc trưng của họ Điều này cho phép chúng tôi hiểu chi tiết sở thích của bạn và đưa ra đề xuất được cá nhân hóa