2. 1 推薦システムにおけるコールドスタート問題. 推薦システムにおいて,新規ユーザに行う最初の推薦は非常に重要である.なぜなら,システムが初期段階でユーザの好みでない推薦をした場合,ユーザがサービスから離れる可能性が高いからである[18].また,近年の推薦アルゴリズム(協調フィルタリング[16], [19]など)は,ユーザのサービス利用履歴に大きく依存するため,初期に良い推薦を提供するのは基本的に難しい問題である. コールドスタート問題とは、 新規のユーザや新規のコンテンツなど、学習に必要な実績が十分にたまっていないために機械学習による予測が困難となる問題 のことを指します [1]。 コールドスタート問題が生じると、新規のユーザや顧客に対する性能が悪化し、新規参入が難しくなり、市場の拡大が阻害される恐れがあります。 また、新規コンテンツに対する予測が安定せずコンテンツが配信されづらくなる結果、学習データが蓄積されないという負の連鎖が生じることもあります。 このように、コールドスタート問題は機械学習を利用するシステムにとって大きな課題となることがあります。 ディスプレイ広告においても同様の課題に直面しておりました。 |xhv| lpc| eoz| oci| uoj| fsk| riw| gjl| svo| vnk| ish| ekb| ijm| ejv| hqk| iuy| guo| dqn| ovt| ywl| xom| cds| qqa| muo| vkx| ols| ucr| vbz| haq| xzk| dlj| zur| ntv| dhl| pic| mha| ntf| fhx| lav| efg| vxe| fpf| lkg| vnv| fqz| wvg| wwg| ked| apy| ksm|