コミュニティ特有のハッシュタグ空間を考慮したマルチラベル候補生成器を用いる二段階推薦

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.