カンファレンス (国内)
ユーザの検索情報を用いた商品レコメンドの精度改善
田口 拓明, 日暮 立, 清水 伸幸, 田島 玲
第21回情報科学技術フォーラム（FIT2022） (FIT2022)
2022.8.30
推薦システムはサービスを利用したことがない新規ユーザへの商品のレコメンドが困難という問題（コールドスタート問題）を抱えている．本研究では，ショッピングサービスの新規ユーザへの商品のレコメンドのために，多くのユーザに紐づく検索情報を利用した．その結果，商品のレコメンドの精度を向上させることができ，ユーザの商品に対するクリックをより獲得することができた．
