強化学習を用いたユーザーの長期的な興味探索とコールドスタート解消の両立

強化学習を用いたユーザーの長期的な興味探索とコールドスタート解消の両立とは

「強化学習を用いたユーザーの長期的な興味探索とコールドスタート解消の両立」とは、レコメンデーションシステムにおいて、ユーザーの過去の行動履歴が少ない「コールドスタート問題」を解決しつつ、同時にユーザーがまだ発見していない潜在的な長期的な興味を探索することを、強化学習のメカニズムによって最適に実現する技術概念です。これは、レコメンド対象がない場合のAI機械学習課題である「コールドスタート問題」へのアプローチの一環であり、強化学習が持つ探索と活用（Exploration-Exploitation）のバランス調整能力を活かし、短期的なクリックだけでなく、ユーザーの多様な興味を育成し、システム全体の長期的なパフォーマンス向上を目指します。

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