サイバーエージェントのAI研究組織「AI Lab」などの社員が執筆した論文が国際会議に採択

ユーザーの購買予測モデルを学習する際に発生する精度低下を改善するための方法を提案

サイバーエージェントは、同社のAI(人工知能)技術の研究組織「AI Lab」と広告技術「Dynalyst」に所属する社員4人の共著論文が、ウェブ・データマイニング分野の国際会議「The Web Conference(WWW)2020」(4月、台北)に採択された、と発表した。WWWはコンピュータサイエンス、経済、機械学習、社会問題など多様な視点で研究が行われる学会。



同社の社員の論文は「ユーザーの購買予測モデルを学習する際、購買データが遅延して観測されることで発生する教師データにおけるバイアスへの対処法」を提案している。ユーザーの購買予測モデルを学習する際、行動履歴と購買履歴をある時点で集めたのが教師データ。その中には本来購買するものの、購買していないユーザーが含まれる。

そのため、予測モデルは本来の購買確率を下回り、予測精度が低下。広告配信の機会の損失につながる。論文では教師データにバイアスが含まれる問題について、本来の購買確率をより正しく予測できるような学習方法を提案した。実際の広告配信データ使用した実験では、ユーザーの購買行動の予測で従来の手法より高い精度を達成したという。



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