双曲空間ではじめるレコメンデーション - Gunosyデータ分析ブログ

はじめに こんにちは、MediaAds ML Teamに所属している飯塚(@zr_4) です。 以前書いたブログ*1をベースに変更を加えた論文がRecSys 2019 *2 に通りました(ヤッター)。 埋め込みベースの推薦は、近年最も成功を収めた推薦手法の一つです。 埋め込みベースの推薦を行っている多くの大企業では、精度良くアイテムやユーザーを表現するため、数百次元のベクトルを使用しています。それによって、莫大な計算リソースを日々消費していることと思います。またリアルタイムにベクトルの演算を行うために検索システムを自作している企業も少なくないと思います*3。負荷の大きさから、特定のロジックの実装に踏み込めないケースも多々あるかと思います。 一方で近年、埋め込みの空間に双曲空間を用いることで、階層構造、木構造、Directed Acyclic Graph (DAG) が低次元のベクトルで表現

[Nyoho]

“双曲空間での学習を推薦ドメインに適用し、定性・定量的な実験を行いました”

[s-wool]

recsysすごい

[shunk031]

パーソナライズに向けたポアンカレembeddingベースのレコメンデーション。推薦精度とても良さそう