2日目最後のセッション。
From the Lab to Production: A Case Study of Session-Based Recommendations in the Home-Improvement Domain
Abstract
Home Depot との共同研究。Session based recommendation 、オフラインevaluation できちんと実力を評価できているのか？offline で成績がいいものを選び、Experts にもみてもらい、オフライン検証の効用と課題を検証する。まず、Session Based Recommendation を既存手法より4つ選出、これらの推薦結果を、Human Expert にラベルつけしてもらった。結果、オフライン評価とHuman Expert とは違う評価を下した。
さらに、ABテストした場合、1. オフライン 2. Human Expert 3. AB テストで結果が異なった。
感想
オフラインテストでは難しいことは感覚的にそうかな、と思っていたので、違和感はない。ただ、オンラインは気軽にためせないのでオフラインテストのノウハウやバイアスは知見として溜めたいところだが。
RecSeats: A Hybrid Convolutional Neural Network Choice Model for Seat Recommendations at Reserved Seating Venues
Abstract
座席の推薦。席の好みって人によって違う。 どうする？ 1. Classification メリット：わかりやすい デメリット：ユーザを区別していない 2. 推薦システム
なんでCNNつかったんだろう
式の注釈が英語じゃなくて
実験はうまくいった。
感想
どのあたりに新規性があるのだろうか。
In-Store Augmented Reality-enabled Product Comparison and Recommendation
Abstract
AR でリアル店舗とオンライン推薦を融合する例。HoloLens で掃除機を推薦するシステムを動画つきで紹介。掃除機の属性がすぐわかる。
他機種との比較も簡単。推薦は、機能の類似性と画像の類似性でスコアリングして提示。なにか批判するとそれが推薦に反映される。
この研究で検証したいことは新しいUXの可能性。ユーザテストを丁寧に、アンケートなどで調査し、ARでの推薦に関して検討して。
感想
まだAR はオフラインの劣化版みたいになってしまう。新しい体験を提供できるか。オンラインの機能をARに全て移植するのではなく、何かを削ぎ落とさなければいけないのだと思う。あるいは、オンライン・オフラインにない情報提供を。 あとで読みたい。
Recommending the Video to Watch Next: An Offline and Online Evaluation at YOUTV.de
Abstract
ニュースなどの動画の寿命は短いので、それらを加味した「次なにみる」推薦をしたい。
感想
時系列はなんかやりたいけどなあ。なんかってなんだろう。
On the Heterogeneous Information Needs in the Job Domain: A Unified Platform for Student Career
Abstract
Talto の話。学生に仕事を紹介する話
Multistake holder / match making / cold start
オーストリアの会社みたいです
CF とか Doc2Vec とか Solr とか、わりと親しみやすいシステム ICE4Rec
感想
集中してきけなかった。IKEA を
Balancing Relevance and Discovery to Inspire Customers in the IKEA App
Abstract
Insipiration Feed の話。20% up はすごい
感想
イケアの読み方はアイケア。
