理工学部情報科学科４年の杉田敬さんが２０２６年９月１５日（火）～１７日（木）に行われた情報処理学会第183回情報処理学会データベースとデータサイエンス研究会(SIG-DBS)で学生奨励賞を受賞しました。
発表のタイトルは「アイテム空間内での選択行動の局所性に注目する推薦手法の検討」です。映画の視聴やECサイトの購買など、ユーザーがアイテムを選んでいくときに、好みに合ったアイテムを推薦できるとユーザーにとって大きな助けとなりますが、最初の数個のアイテムを選んだ時点のように手掛かりとなる情報が少ない状況(コールドスタートでの推薦)では推薦が困難となります。本研究では、アイテムを埋め込み空間に配置し、ユーザーの選んだ少数のアイテムの位置からユーザーの表現を構築し、近傍ユーザーの空間内の選択行動を方向情報として扱うことで、類似ユーザーの情報を利用した推薦を行えるアルゴリズムを提案しました。既存手法との性能比較の結果、提案手法はコールドスタート環境で有効であることが示されました。
発表題目：アイテム空間内での選択行動の局所性に注目する推薦手法の検討
発表者：杉田 敬、横山 大作
