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カンファレンス (国内) ユーザの検索情報を用いた商品レコメンドの精度改善

田口 拓明, 日暮 立, 清水 伸幸, 田島 玲

第21回情報科学技術フォーラム(FIT2022) (FIT2022)

2022.8.30

推薦システムはサービスを利用したことがない新規ユーザへの商品のレコメンドが困難という問題(コールドスタート問題)を抱えている.本研究では,ショッピングサービスの新規ユーザへの商品のレコメンドのために,多くのユーザに紐づく検索情報を利用した.その結果,商品のレコメンドの精度を向上させることができ,ユーザの商品に対するクリックをより獲得することができた.