2023/3/7

• アップステージ、セッションベースの推薦技術に関する研究でWSDM2023優秀論文賞受賞

• アップステージ-香港リサーチチームの共同研究で総690編のうち上位0.5%以内の受賞実績

• 21年から実サービスで実証されたモデルベースの研究で、アップステージ推薦技術の優秀性を再確認。

(アップステージ=2023/2/1)韓国のAI代表スタートアップであるアップステージが、世界的な学会で自社の推薦技術の優秀性を改めて証明した。

アップステージ(代表キム・ソンフン, www.upstage.ai)は7日、シンガポールで開催された「WSDM2023」(以下、WSDM)でBest Paper Honorable Mention Awardを受賞したと明らかにした。

WSDMはウェブ検索とデータマイニング分野の世界的な学会で、ACM(Association for Computing Machinery)の主管で毎年開催され、今年で16回目を迎えた。今年は2月27日から3月3日までシンガポールで開催され、産業界と学界の研究者が参加し、推薦システム、クリック率予測、意味検索などのテーマを中心に計690編の論文が提出され、そのうち123編(17.8%)が採択された。

アップステージは、香港法人のリサーチチームとの共同研究を通じて、「Atten-Mixerネットワークを通じたセッションベースの推薦のための多段階ユーザー意図の効率的活用」というテーマで論文を発表しました。この論文は、最近のユーザーの行動に基づいて次の行動を予測する方式である「セッションベースのレコメンデーション」に関する研究で、ユーザーの意図を多段階でモデル化し、Atten-Mixerという新しいネットワーク構造を提案し、レコメンデーション性能を向上させる方法を提案する。

従来にも「セッションベースの推薦」方式を実装するために様々なグラフニューラルネットワーク(GNN)を使用して、項目間の関係を把握する研究があったが、性能向上を試みる場合、モデルの複雑さが指数関数的に増加する問題が発生するという欠点があった。これに対し、アップステージ研究チームは最適な推薦のためにニューラルネットワークの一部を除去し、重要な部分に集中するより単純なモデルを活用し、探索空間を最適化することで限界を克服した。

それだけでなく、ユーザーがどのような項目を選択するかを予測するために、項目の特徴と関係をすべて考慮し、次にどのような項目を選択する可能性が高いかを推論することで、推薦品質をさらに向上させました。

例えば、あるユーザーがウェディングドレスを探した後に家具を検索して購入する場合、結婚と新居の装飾というユーザーの意図を把握し、結婚に必要な物品を推薦するなど、その後の商品の推薦精度を高める仕組みだ。

アップステージの研究はWSDM2023プログラム委員会と参加者から多くの関心と支持を受け、特に大会最終日にBest Paper Honorable Mention Awardに選定され、研究の意味を高めた。この賞は、全受理された論文のうち上位0.5%の論文にのみ授与される権威ある賞で、アップステージ・香港リサーチチームの研究能力と成果が認められたものだ。

WSDMは、アップステージの研究について、ユーザーの意図に対するマルチレベル推論を探求することで、セッションベースの推薦に対する新しいアプローチを提案したと評価しました。また、セッションベースの推薦で複雑なGNNを簡素化し、より効果的なモデルを設計して検索スペースを大幅に削減しながら、様々なオンオフライン実験を通じて既存のモデルと組み合わせて性能を向上させることができることを実証したと実証性を高く評価した。

実際にアップステージはすでに2年前から今回の論文で提案したモデルを実際のオンラインサービスに適用し、顧客の実際のトラフィックでビジネス指標の重要な改善を示し、推薦AIパックの性能を向上させています。

アップステージAIパックは今回の論文受賞をはじめとする研究成果とキャグルなど様々なコンテストを通じて性能を実証した多数のモデルを活用し、各産業および顧客のサービス環境に合った推薦モデルを選択し、最適な推薦結果を提供している。

アップステージは、推薦技術だけでなく、画像から目的の情報を抽出して利用できるOCR技術など、AI技術を顧客が一度にカスタマイズして活用できるように支援するノーコード・ロックコードソリューション「アップステージAIパック」を発売し、顧客企業のAI革新を支援している。AIパックを利用すれば、データ加工、AIモデリング、指標管理を簡単に活用できるだけでなく、継続的な更新をサポートし、常時最新のAI技術を便利に使用することができる。

今回の研究を主導したアップステージのキム・ジェボムAIプロダクトリーダーは、「香港リサーチチームとの共同研究を通じて、学術的なレベルを超え、実際の現業で使用している商用モデルに関する研究でアップステージの推薦技術の優秀性を学界で認められ、とても嬉しい」とし、「今回の成果だけでなく、各産業および顧客のサービス環境に合わせた様々な推薦モデルを通じて、より優れたAIパックを作り、顧客の成功に貢献する」と述べた。

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