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

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.