低ランク動的アソートメントにおける双方向のコンテキスト情報の活用

Core Concepts

オンラインリテールプラットフォームは、膨大なカタログから顧客に合わせた商品提案を即時に行う必要がある。本研究では、ユーザー特徴と商品特徴の双方のコンテキスト情報を活用し、低ランク構造を仮定することで、効率的な動的アソートメント最適化手法を提案する。

Abstract

本研究では、オンラインリテールにおける動的アソートメント問題を扱う。プラットフォームは、ユーザーの特徴ベクトルとアイテムの特徴ベクトルの双方の情報を活用し、ユーザーに最適なアソートメントを提示する必要がある。
提案手法の概要は以下の通り:

最初の探索段階では、ランダムなアソートメントを提示し、低ランク構造を仮定した最尤推定により、潜在的な特徴空間を推定する。
推定された特徴空間に基づき、ユーザー・アイテム特徴を回転・次元削減し、低次元化する。
低次元化された特徴空間上で、上限信頼区間(UCB)アプローチを用いて、最適なアソートメントを選択する。

理論的には、提案手法の累積regretが(d1 + d2)r√Tのオーダーに抑えられることを示した。これは、従来手法のd1d2√Tに比べ大幅な改善である。
シミュレーションと実データ分析の結果から、提案手法が従来手法に比べ優れた性能を示すことが確認された。

Stats

提案手法の累積regretは(d1 + d2)r√Tのオーダーに抑えられる
従来手法の累積regretはd1d2√Tのオーダー

Quotes

"オンラインリテールプラットフォームは、膨大なカタログから顧客に合わせた商品提案を即時に行う必要がある。"
"ユーザー特徴と商品特徴の双方のコンテキスト情報を活用し、低ランク構造を仮定することで、効率的な動的アソートメント最適化手法を提案する。"

Key Insights Distilled From

Low-Rank Online Dynamic Assortment with Dual Contextual Information

by Seong Jin Le... at arxiv.org 04-30-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.17592.pdf

Deeper Inquiries

ユーザー特徴と商品特徴の相互作用をより詳細にモデル化することで、さらなる性能向上は期待できるか?

ユーザー特徴と商品特徴の相互作用をより詳細にモデル化することによって、提案手法の性能向上が期待されます。従来の手法では、ユーザーと商品の特徴を単独で考慮していましたが、提案手法では両者の相互作用を低ランク構造を活用してモデル化しています。このアプローチにより、ユーザーと商品の特徴間の複雑な関係をより効果的に捉えることが可能となります。低ランク構造を活用することで、パラメータの次元を効果的に削減し、計算効率を向上させることができます。さらに、低ランクモデルはパラメータの推定誤差を減らす効果もあります。したがって、ユーザー特徴と商品特徴の相互作用をより詳細にモデル化することで、提案手法の性能向上が期待されます。