システム冷却開始設定下で個人化されたレコメンドシステムの構築はどのような挑戦や限界が存在しますか
システム冷却開始設定下では個人化したレコメンダーシステム構築は非常に困難です。主要挑戦要因として以下が考えられます。
履歴不足: 過去利用者行動履歴等利用不能時、「ランダム」推薦以外有効解決策限定
精細差異捉え: レビュー内容等微細差異捉え必須だったり
Linguistic Bias: 言語性バイアス克服必須
以上三点挙げました理由から「PromptRec」等新規技術導入及ばせば未だ厳格条件満足難い現実存在臆断致します結果至極困難物質見受けました