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動的大規模データ環境における適応推薦

动态大规模数据环境中的自适应推荐

基本信息

批准号：
15J09850
负责人：
小宮山純平
金额：
$ 1.09万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2015
资助国家：
日本
起止时间：
2015-04-24 至 2017-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本年度は、機械学習・学習理論分野で３本の論文が採択され、研究結果を発表した。これらの発表は、システムの未知のパラメータ（推薦すべきデータの性質に依存した不確定性）を効率的に学習できる確率的バンディット問題という共通の数理的基盤を持ちながら、複数の問題への応用範囲を持った内容となっている。１本目の論文（ICML2015で発表）はオンライン広告の推薦、２本目の論文（COLT2015で発表）は検索エンジンのランキング最適化を目的とし、いずれも実データを基にしたシミュレーションで既存手法の1/5から1/10のデータで学習が行える、また計算効率も良い手法の提案となっている。３本目の論文（NIPS2015で発表）は、これらの問題にひそむ共通のデータ構造に関する研究を行い、前述の２論文をを含む広いクラスの問題に対する推薦アルゴリズム（PM-DMED，部分モニタリング経験尤度最小化法）を提案した。このアルゴリズムは少ないデータサイズで情報理論的に最適な推薦を行うことができる。ユーザに対してどのようなコンテンツを推薦すればよいかに関して、ウェブサービスのようなフィードバック（ユーザのアクション）を観測できるような推薦をうまく動かし、ユーザの望むコンテンツを提示することができる。これらの論文はいずれも関連分野のトップ国際会議での発表であり、データを逐次学習する機械学習研究の最先端のものであると考える。

This year, three papers were published in the field of mechanical learning and learning theory. The unknown parameters of the problem are determined by the uncertainty of the nature of the problem, the probability of learning, the probability of solving the problem, the common mathematical matrix, the complexity of the problem, and the content of the problem. 1. The paper of this project (ICML2015) recommends the optimization of the information system, 2. The paper of this project (COLT2015) provides the optimization of the information system, and the optimization of the information system. The optimization of the information system is based on the optimization of the information system. The optimization of the information system is based on the optimization of the information system. The optimization of the information system is based on the optimization of the information system. 3. The paper of this project (NIPS2015) proposes a proposal for PM-DMED (Partial Dynamic Optimization Minimization Method) for the research on common data structure related to these problems. The most appropriate recommendation for information theory is to make a decision on the issue. For example, if you are interested in the topic, please contact us. If you are interested, please contact us. This paper presents the latest developments in machine learning research at the International Conference on Related Fields.