Thông cáo báo chí

AI Lab, hai bài báo đồng tác giả được chấp nhận tại “The Web Conference 2024”, một hội nghị hàng đầu bóng đá trực tuyến kèo nhà cái lĩnh vực web và khai thác dữ liệu

Quảng cáo｜

CyberAgent Co, Ltd (Trụ sở chính: Shibuya-ku, Tokyo, Giám đốc đại diện: Susumu Fujita, TSE Prime Market: Mã chứng khoán 4751) là một tổ chức nghiên cứu và phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo có tên là Riku Togashi, Kenyuki Abe, Masahiro Nomura, Yuta Saito của Đại học Cornell và Hanjuku Virtual Co, Ltd, Akika Kiyohara của Đại học Cornell, và những người khác là đồng tác giả của hai bài báo tại “Hội nghị Web 2024”, một hội nghị hàng đầu bóng đá trực tuyến kèo nhà cái lĩnh vực khai thác dữ liệu và web※1

``Hội nghị Web'' là một bóng đá trực tuyến kèo nhà cái những hội nghị quốc tế hàng đầu thế giới về lĩnh vực web và khai thác dữ liệu, đồng thời là hội nghị học thuật lớn nhất quy tụ các nhà nghiên cứu hàng đầu về nhiều công nghệ liên quan đến web
Bài báo được chấp nhận sẽ được trình bày tại "Hội nghị Web 2024" được tổ chức tại Singapore vào tháng 5 năm 2024

■Giới thiệu về hai bài báo đồng tác giả được chấp nhận

"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 công nghệ khác nhau, đồng thời tăng cường hợp tác giữa ngành-học viện với các trường đại học và tổ chức học thuật

Đặc biệt, nhóm nghiên cứu của chúng tôi bóng đá trực tuyến kèo nhà cái 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 phủ
Hệ thống đề xuất là công nghệ thiết yếu cho các dịch vụ toC và chúng tôi có nhiều kinh nghiệm vận hành bóng đá trực tuyến kèo nhà cái các dịch vụ thực tế của công ty chúng tôi và các công ty bóng đá trực tuyến kèo nhà cái tập đoàn của chúng tôi



"Kiểm soát mức độ tiếp xúc có thể mở rộng và có thể chứng minh là hợp lý cho các hệ thống đề xuất quy mô lớn"
Tác giả: Riku Togashi (Phòng thí nghiệm AI của CyberAgent)・Kenyuki Abe (Phòng thí nghiệm AI của CyberAgent)・(Đại học Cornell/Công ty TNHH Hanjuku Virtual)
Mục đích của nghiên cứu này là tạo ra một "hệ thống đề xuất xem xét tính công bằng và khả năng mở rộng của các cơ hội tiếp xúc nội dung"

bóng đá trực tuyến kèo nhà cái nhiều dịch vụ web, chẳng hạn như nền tảng Nội dung do người dùng tạo và hẹn hò trực tuyến, nơi người dùng tạo nội dung thay mặt cho công ty, mỗi nội dung được đề xuất sẽ được liên kết với một người dùng nhất định, do đó, cơ hội để một số nội dung nhất định được đề xuất và hiển thị với những người dùng khác có tác động đáng kể đến mức độ hài lòng của những người dùng được liên kết Từ đó, người ta tin rằng sự công bằng bóng đá trực tuyến kèo nhà cái các cơ hội tiếp xúc với nội dung là điều cần thiết để có được sự hài lòng về dịch vụ lâu dài

Các phương pháp hệ thống đề xuất thông thường có tính đến tính công bằng đã tập trung vào cách xây dựng và tối ưu hóa tính công bằng của các cơ hội hiển thị nội dung một cách tự nhiên Tối ưu hóa dựa trên sự công bằng thường phức tạp hơn các hệ thống đề xuất truyền thống không xem xét tính công bằng, vì vậy chúng không được thiết kế có tính đến khả năng mở rộng

Vì vậy, bóng đá trực tuyến kèo nhà cái nghiên cứu này,Phát triển phương pháp đề xuất có thể mở rộng có tính đến cơ hội hiển thị nội dungTôi đã làm vậy Phương pháp đề xuất đạt được hiệu quả tính toán tương đương với phương pháp đề xuất nhanh nhất hiện có mà không xét đến tính công bằng, giúp có thể áp dụng hệ thống đề xuất xem xét tính công bằng cho các ứng dụng Web quy mô lớn

Kết quả nghiên cứu này dự kiến ​​sẽ được áp dụng cho các dịch vụ thực tế bóng đá trực tuyến kèo nhà cái đó có các dịch vụ của nhóm chúng tôi

＜Liên kết bài viết＞



"Đánh giá ngoài chính sách về chính sách cướp phương tiện bằng cách tối ưu hóa tính trừu tượng"
Tác giả:(Đại học Cornell)・Masahiro Nomura(Phòng thí nghiệm AI của CyberAgent)・(Đại học Cornell/Công ty TNHH Hanjuku Virtual)
Mục đích của nghiên cứu này là "đánh giá ngoại tuyến hệ thống đề xuất đề xuất các kết hợp phù hợp"

bóng đá trực tuyến kèo nhà cái nhiều dịch vụ web như quảng cáo trên Internet, có nhiều trường hợp cần xác minh trước (đánh giá ngoại tuyến) hiệu suất của hệ thống đề xuất mới học được bằng cách sử dụng dữ liệu bóng đá trực tuyến kèo nhà cái quá khứ

bóng đá trực tuyến kèo nhà cái đánh giá ngoại tuyến truyền thống, hệ thống đề xuất thường được giới hạn ở một loại mục tiêu duy nhất Tuy nhiên, bóng đá trực tuyến kèo nhà cái các tình huống sử dụng thực tế, thường cần phải đánh giá sự kết hợp của nhiều yếu tố, chẳng hạn như văn bản quảng cáo và hình nền bóng đá trực tuyến kèo nhà cái những trường hợp như vậy, số lượng tùy chọn tăng lên đáng kể do sự kết hợp của nhiều yếu tố, khiến việc xác minh hiệu suất trở nên khó khăn

Để giải quyết vấn đề này, nghiên cứu này sử dụng dữ liệu về phản hồi tương tự của người dùng về các kết hợp,Đã phát triển phương pháp đánh giá ngoại tuyến mới có thể ước tính chính xác hiệu suất của hệ thống đề xuấtTôi đã làm vậy

Nghiên cứu này giúp thực hiện đánh giá ngoại tuyến chính xác hơn khi số lượng kết hợp được đề xuất lớn Điều này sẽ giúp việc giới thiệu hệ thống đề xuất tối ưu cho dịch vụ trở nên dễ dàng hơn và dự kiến ​​​​sẽ mang lại trải nghiệm tốt hơn cho người dùng

＜Link bài viết＞

■Tương lai

Các phương pháp được đề xuất bóng đá trực tuyến kèo nhà cái hai bài viết này dự kiến sẽ trở thành công nghệ cơ bản cho nghiên cứu và phát triển bóng đá trực tuyến kèo nhà cái lĩnh vực khai thác dữ liệu/web và cũng được kỳ vọng sẽ được sử dụng bóng đá trực tuyến kèo nhà cái các dịch vụ thực tế như hệ thống phân phối quảng cáo do công ty chúng tôi cung cấp "AI 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 AI



※1