Sentence-BERTによる，レコメンドへのユーザー意図の反映

本論文では，株式会社カカクコムが運営する求人ボックスを題材として，大規模で更新頻度が高い検索サービスにおける高性能なレコメンドシステムの設計方針を提示する．文ベクトルを生成するのに適した深層学習モデルSentence-BERTを用いて，閲覧履歴からユーザーを表現するベクトルを作成することで，パーソナライズされた推薦を可能にする．さらにItem2vecの思想を応用したファインチューニングを行うことで，文章の意味のみならずユーザーの意図をベクトル表現に反映することが可能になる．