松岡 龍汰   米田 安希子   山下 遥   後藤 正幸   
人工知能学会全国大会論文集 JSAI2023 1G3GS103-1G3GS103 2023年 [査読有り]
従来の推薦システムの分野では, ユーザが直接アイテムへの満足度を付与した評価値データを用いた評価値予測のモデルが多かった. 近年では, 購入履歴などの行動履歴データ(暗黙的評価)を活用した推薦モデルが広く活用されている. 暗黙的評価を用いたモデルの1つにNeural Collaborative Ranking(以下, NCR)が提案されている. NCRは暗黙的評価が観測されていないアイテムの中で, 次に暗黙的評価が観測される確率の高いアイテムを推定し順位付けを行う手法である. 一方, 現実...