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推薦システムは、データマイニングと機械学習技術を実際に応用した最も成功したアプリケーションの一つです。この分野の学術研究は、歴史的には行列補完問題の定式化に基づいて行われることが多く、各ユーザー-アイテムペアに対して1つのインタラクション（例えば、評価）のみが考慮されます。しかし、多くの応用分野では、異なるタイプの複数のユーザー-アイテム間のインタラクションを時間の経過とともに記録することができます。また、最近の多くの研究では、この情報を使用して、より豊かな個々のユーザーモデルを構築したり、推薦プロセスで活用できる追加の行動パターンを発見したりすることができることが示されています。本研究では、このような逐次的に順序付けられたユーザーとアイテムのインタラクションログからの情報を推薦プロセスで考慮している既存の研究をレビューする。このレビューに基づいて、対応する推薦タスクとゴールの分類を提案し、既存のアルゴリズムソリューションを要約し、我々がシーケンスを意識した推薦システムと呼ぶものをベンチマークする際の方法論的アプローチについて議論し、この分野における未解決の課題を概説する。
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どんなもの？（3行ぐらいで）
推薦システムは、データマイニングと機械学習技術を実際に応用した最も成功したアプリケーションの一つです。この分野の学術研究は、歴史的には行列補完問題の定式化に基づいて行われることが多く、各ユーザー-アイテムペアに対して1つのインタラクション（例えば、評価）のみが考慮されます。しかし、多くの応用分野では、異なるタイプの複数のユーザー-アイテム間のインタラクションを時間の経過とともに記録することができます。また、最近の多くの研究では、この情報を使用して、より豊かな個々のユーザーモデルを構築したり、推薦プロセスで活用できる追加の行動パターンを発見したりすることができることが示されています。本研究では、このような逐次的に順序付けられたユーザーとアイテムのインタラクションログからの情報を推薦プロセスで考慮している既存の研究をレビューする。このレビューに基づいて、対応する推薦タスクとゴールの分類を提案し、既存のアルゴリズムソリューションを要約し、我々がシーケンスを意識した推薦システムと呼ぶものをベンチマークする際の方法論的アプローチについて議論し、この分野における未解決の課題を概説する。
先行研究と比べてどこがすごい？
技術や手法のキモはどこ？
どうやって有効だと検証した？
議論はある？
次に読むべき論文は？
自分なりのアウトプット・どんなことに使えそうか
参考リンク