Thông cáo báo chí
tỷ lệ kèo châu á hôm nay, bài báo được chấp nhận cho Điểm nổi bật của RecSys '24 trên ACM TORS, một tạp chí học thuật lớn trong lĩnh vực hệ thống khuyến nghị
--Đề xuất phương pháp mới nhằm cải thiện sự cân bằng giữa tính công bằng và tỷ lệ khớp trong các nền tảng phù hợp--
CyberAgent Co, Ltd (Trụ sở chính: Shibuya-ku, Tokyo, Chủ tịch kiêm Giám đốc điều hành: Takahiro Yamauchi, TSE Prime Market: Mã chứng khoán 4751) là liên doanh giữa Yoji Tomita, nhà nghiên cứu tại tỷ lệ kèo châu á hôm nay, một tổ chức nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo và Tomohiko Yokoyama của Đại học Tokyo※1đã được xuất bản trên một tạp chí học thuật lớn trong lĩnh vực hệ thống khuyến nghịchọn cho "Những điểm nổi bật của RecSys '24" ``ACM TORS'' là một tạp chí có thẩm quyền được xuất bản bởi ACM (Hiệp hội Máy tính) đề cập đến lý thuyết và công nghệ mới nhất trong các hệ thống khuyến nghị "Điểm nổi bật của RecSys '24" lần này làPhần nơi các bài báo mở rộng có nội dung nâng cao hơn được chọn lọc và xuất bản sau khi bình duyệt, nhắm đến nghiên cứu xuất sắc được chọn lọc và mời từ các bài báo trình bày tại RecSys 2024, một hội nghị hàng đầu trong lĩnh vực hệ thống đề xuất được tổ chức tại Ý vào tháng 10 năm 2024
Tóm tắt bài viết được chấp nhận này
「」Tác giả: Yoji Tomita (CyberAgent tỷ lệ kèo châu á hôm nay, Inc), Tomohiko Yokoyama (Đại học Tokyo) Nghiên cứu này mở rộng phương pháp được công bố tại "RecSys 2024" và đề xuất phương pháp mới giúp tăng khả năng triển khai trong các dịch vụ thực tế quy mô lớn Với các phương pháp thông thường nhấn mạnh đến tính công bằng, rất khó để kiểm soát chính xác tỷ lệ khớp trên nền tảng đồng thời mang lại cơ hội bình đẳng cho mọi người Phương pháp mới này (phương pháp α-SW) cho phép kiểm soát tối ưu để duy trì sự cân bằng lành mạnh trong suốt dịch vụ trong sự cân bằng giữa tỷ lệ khớp và tính công bằng Hơn nữa, bằng cách áp dụng thuật toán sinkhorn, được biết đến trong lĩnh vực vận chuyển tối ưu, chúng tôi đã phát triển một phương pháp tính toán gần đúng giúp cải thiện tốc độ tính toán