SequentialRecommendationModelは履歴中に出現するアイテムの順序情報を元にして次にアクションし得るアイテムを推薦する実世界の応用に適したモデルである.このモデルは未知ユーザであっても既知アイテムで構成された履歴を持つならば推薦が可能である一方で,未知のアイテムが入力として与えられた場合そのアイテムを用いた推薦は多くの場合で困難である.本研究では,モデルの種類に依存しない手法としてテキスト情報を活用して未知アイテムのID埋め込みを推測する方法を検討した.実験結果からは,テキスト情報に基づく推測手法は限定的ながらも一定の効果を示した.また,類似度が高いアイテムによる置換や未知アイテムを入力履歴から除外することで推薦精度を保つことが確認された.

情報技術の発展に伴いユーザーの興味やニーズに合わせた情報を効果的に推薦するシステムの必要性が増している.その中でもSequentialRecommendationModelは,ユーザの行動履歴におけるアイテムの並びから次のアイテムを予測するというタスクを解いており,実世界の動的なユーザ行動に基づいた推薦に適応したモデルとして知られている.SequentialRecommendationModelには様々なモデルが提案されており、BERT[1]を用いてアイテムを埋め込む手法としてBERT4Rec[2],ユーザの情報を組み込んだ階層的なモデルであるSHAN[3]などが提案されている.これらのモデルは学習時に存在していないユーザであっても,既知アイテムで構成された履歴さえあれば推薦が可能であるという点が特徴的である.一方でアイテムの埋め込み表現(IDEmbedding)を持たない場合そのアイテムに対する値を算出することができないため,推薦を行うことはできない.つまりシステムに新しく追加された未知アイテムを用いた推薦は困難である.現実のアプリケーションでは新しいアイテムが頻繁に登録され行動履歴中に出現することが多いため,未知アイテムを適切に取り扱うことはSequentialRecommendationModelにおける重要なトピックである.