ABEMAにおけるレコメンドロジックのA/Bテストを分析してみた | CyberAgent Developers Blog

はじめまして！2024年2月に「CA Tech JOB」というインターンシップにデータサイエンティストとして参加しました、柳智也（@ynt0485）です。現在は筑波大学の修士1年で、機械学習および数理最適化を専門としています。 今回のインターンシップでは、ABEMAにてレコメンドロジックのA/Bテストを行った結果を分析しました。本ブログでは、レコメンドロジックの変更によってどのように推薦結果が変わったのかについて紹介します！ タスクの説明 はじめに、今回のタスクの内容について説明します。 ABEMAでは、コンテンツを視聴している画面（以下、視聴面）に、視聴中のものとは別のコンテンツを推薦する「人気・注目枠」という枠が存在します（図1）。人気・注目枠では、ユーザーがそのときに視聴しているコンテンツ（視聴コンテンツ）の情報やユーザーの過去の視聴情報を用いて、複数のコンテンツが表示されます。 も