近年,顧客とのエンゲージメントを生む施策としてコミュニティの重要性や価値が増しており,コミューン株式会社が提供する“Commune”のようにクライアントごとに個別のコミュニティを提供するサービスが注目されている.このようなコミュニティ提供は顧客体験の向上に寄与する一方で,例としてハッシュタグ推薦タスクにおいては,各コミュニティが異なるハッシュタグ空間を持つため新たな課題をもたらす.本研究では,単一のモデルで複数のコミュニティに対するハッシュタグ推薦を可能にするべくマルチラベル分類モデルを用いた二段階推薦を提案する.提案手法は実験の結果,NDCG@10で0.52を達成し、推論速度の観点からも実運用に適した有効性を確認した.

様々なSNSサービスが存在する昨今において,顧客との密接な関係性を構築することなどを目的としてクライアントごとのコミュニティを提供するサービスが登場している.例としてコミューン株式会社が提供する“Commune”が挙げられる.個別のコミュニティを提供することは顧客体験の充実に繋がる可能性がある一方で,機械学習を用いた施策を適用する上では問題点も生じる.本研究ではその対象としてハッシュタグを推薦するタスクを考える.ユーザ全員が利用できるハッシュタグが共通ならば一般的な推薦アルゴリズムによって解決できる.一方でそれぞれのハッシュタグが別々のコミュニティ空間に閉じている場合,あるコミュニティに対して別のコミュニティのハッシュタグを推薦することはできない.サービス成長に伴うコミュニティ数の増加を考慮した場合,各コミュニティごとにハッシュタグ推薦モデルを構築する場合は増え続けるモデルリソースを管理する必要があり,最適なアプローチではない.そこで本研究では,単一の推薦モデルを構築しつつ別々のコミュニティに対するハッシュタグ推薦を行う方法を提案する.投稿テキストを入力としたモデルが候補生成時にコミュニティごとの推薦候補を出力した後にリランキングを行う二段階推薦の枠組みを取った手法である.本研究ではコミューン株式会社が保有するデータを用いた実験を行い,提案手法の有効性を確認する.