SequentialRecommendationにおけるテキスト情報を活用した未知アイテムへの対処法に関する分析

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.