レコメンドシステム—— Wide&Deep モデル

シリーズの目次 レコメンドシステムのシリーズをここにまとめています。 はじめに 本稿では、レコメンデーション分野において画期的な影響を与えた論文「Wide & Deep Learning for Recommender Systems」について詳しく解説します。この論文は、2016年にGoogle Play Storeのレコメンデーションチームによって発表されました。ディープラーニングが実用化され始めた黎明期において、レコメンデーションシステムのCTR（クリック率）予測にディープラーニングを効果的に応用した先駆的な研究として高く評価されています。この研究は、レコメンデーションシステムにおけるディープラーニング活用の成功事例として、現在も多くの実務者や研究者に参照されています。 論文のリンク：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/2988450.2988454

[sh19910711]

2024 / "レコメンデーションシステムは、本質的にアイテムのランキングシステムとして捉えることができ / 記憶力（memorization）と汎化性（generalization）のバランスが重要"