本稿では、レコメンデーションシステムの研究課題定義を再検討する。従来の研究では、レコメンデーションタスクを単純にユーザ-アイテム相互作用行列の欠損値予測と捉えていた。しかし、実際のユーザの意思決定プロセスは動的であり、様々な状況要因の影響を受ける。
ユーザの視点から見ると、ユーザは過去の嗜好と現在の状況を考慮して意思決定を行う。モデルの視点からは、ユーザの過去の相互作用履歴と現在の相互作用を入力として、ランキングを行う。アイテムの視点からは、ユーザの相互作用によってアイテムの属性が動的に変化する。
このように、レコメンデーションシステムは動的な環境の中で機能しており、単純な欠損値予測では不十分である。アプリケーション固有の状況要因を考慮したタスク定義が重要である。一方、現在の研究で使用されるデータセットは、ユーザの意思決定プロセスを十分に反映していない。
今後の研究では、アプリケーション固有のタスク定義と、ユーザの意思決定プロセスを反映したデータセットの開発が必要である。これにより、より実用的なレコメンデーションシステムの構築が期待できる。
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