ユーザ行動の時系列予測モデルを利用したレコメンドエンジンの開発

近年、WebにおけるBtoCサービスにおいて商品・コンテンツのレコメンド機能の提供が主流となっている。レコメンドエンジンはさまざまな種類があるが、多くは人気ランキングに基づいたものであり、これらはユーザのサービス利用の文脈を正しく理解できていなかった。ユーザの興味を惹くレコメンドを提示するためには、レコメンドエンジンがユーザ文脈を理解し、次に興味をもつコンテンツを予測する必要がある。そこでドコモでは、購買してもらう確率を上げることを目的に、行動を時系列で解釈して予測を行う深層学習アルゴリズムを活用したレコメンドエンジンを開発し、社内サービスに適用した。これにより、高精度なレコメンド提供が可能となった。

PDF「ユーザ行動の時系列予測モデルを利用したレコメンドエンジンの開発」(PDF形式:1,714KB)

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