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J-GLOBAL ID：202202210670212269   整理番号：22A0368495

AI特集-AI技術のさまざまな業界への展開とAI活用を支える基盤技術の開発-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

著者 (3件)： 伊藤拓 (NTTドコモ) ,  佐々木祐理 (NTTドコモ) ,  田中茂樹 (NTTドコモ)
資料名： NTT DOCOMOテクニカル・ジャーナル(Web)
巻： 29  号： 4  ページ： 26-32 (WEB ONLY)  発行年： 2022年01月 
JST資料番号： U0684A  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 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.(著者抄録)

シソーラス用語： *Webサービス ,  販売促進 ,  時系列分析 ,  *予測技法 ,  消費者行動 ,  *ニューラルネットワーク ,  人工知能 ,  実証実験 ,  ソフトウェアコンポーネント ,  意味解析 ,  提案
準シソーラス用語： *RNN ,  ユーザ行動 ,  レコメンドエンジン ,  時系列予測

分類 (2件)： 情報処理一般  (JE15010U) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (3件)：

• J. Li, L. Deng, R. H.-Umbach and Y. Gong:“Robust Automatic Speech Recognition:A Bridge to Practical Applications,” Academic Press, Oct. 2015.
• D. Wierstra, J. Schmidhuber, and F. Gomez:“Evolino: Hybrid Neuroevolution/Optimal Linear Search for Sequence Learning,” Proc. of the 19th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), Edinburgh,PP.853-858, Jul. 2005.
• B. Hidasi, A. Karatzoglou, L. Baltrunas and D. Tikk: “Session-based recommendations with recurrent neural networks,” arXiv preprint arXiv:1511.06939, Nov. 2015.

タイトルに関連する用語 (10件)： AI ,  AI技術 ,  展開 ,  活用 ,  基盤技術 ,  開発 ,  ユーザ行動 ,  時系列予測 ,  モデル ,  レコメンドエンジン