講演セッションのメモの続き
ポスターセッション
- D1-64: ニュース・動画サービス間のクロスドメイン推薦における課題
- Yahoo! ニュースのデータを元にGYAOのリコメンドモデルを作るという問題
- Dmain Adversarial Trainingとか言うらしい。
- 一つのDNNのモデルを、ヤフーニュース、GYAOの両方の素性を食わせても同じ結果がでる様に訓練するアプローチ
- D2-57: 転移学習を利用したクロスドメインレコメンデーション
- クロスドメイン推薦
- サービスAとサービスBの二つのドメインを結びつける変換行列を求めて、それを予測に利用する
- D1-49: Scalable Clustered Multi-task Learning
- マルチタスク学習。店舗毎のデータサイズが14と非常に疎ではあるが、全ての店舗をまとめて学習する事でうまくいっている。
- 広告配信でもコンバージョンは非常にスパースなので、スパース+マルチタスク学習は相性がいいかもしれない。
- D1-39: クリックフィードバックを用いた記事の地域性推定モデルの構築
- ローカルニュースの配信最適化のために、ニュース記事と地域性の関係性を学習する。訓練データはクリックをした端末の位置情報とニュース記事のBoW表現のため、全自動運転できるのがメリット。結果からは単純に記事中に出てくる地域名とのマッピングでは求められないような関係性が見いだせるのが面白い。
- D1-6: VAEとGANを活用したファッションアイテムの特徴抽出と検索システムへの応用
- 画像+テキスト検索。画像で表現した方が良い物と、テキストで表現した方が良い物、それぞれ利用できるため利用シーンはファッションに留まらないと思う。
- D2-5: Large-Scale Price Optimization via Network Flow
- すごい。ある商品Aの値段を変えた時の、他の代替品の需要増加or減少までモデルに入れた価格調整アルゴリズム。従来の手法では計算が遅すぎたが、劣モジュラを利用した最適化問題とする事でスケールさせる事に成功。既に案件に投入しているとの事。
- T2-18:バンディットアルゴリズムを用いたメンテナンスタイミング適正化
- メンテナンス対象の機器の故障傾向がわからない問題設定、これをバンディット問題として解く。各腕を1日目にメンテ、2日目にメンテ、3日目にメンテ … と置く変則型。時刻tはメテナンス試行回数目に相当する。実際に損失は減ったとの事。
- D1-19: 区間値公開による安全な予測値公開メカニズムと差分プライバシーメカニズムの有用性による比較
- 診断アプリの様なユーザーの特質Xを入力して結果Yが得られるアプリケーションにおいて、結果Yから特質Xが特定できてしまうのを避ける方法。
