「落札したいと思う」かつ「落札できそう」なオークション商品推薦 #yjtc / YJTC21 C-1

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January 15, 21

#yjtc #スライド

スライド概要

ヤフオク!やPayPayフリマなどのサービスでは単一の商品に注目が集まり過ぎても、それを落札できるのはたった一人です。
通常のシステムやアルゴリズムではユーザーの興味を予測して商品を選出するため、その商品に注目が集まり過ぎることがあります。
今回はこのような問題に対して、多腕バンディット・アルゴリズムを利用して「落札したいと思う」商品はもちろん「落札できそう」な商品を同時に推薦する方法をご紹介します。

Yahoo! JAPAN Tech Conference 2021 は2021年1月22日に開催しました。
https://techconference.yahoo.co.jp/2021/

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各ページのテキスト

山本康生サイエンス統括本部機械学習とデータサイエンスでヤフーのデータドリブンを推進。広告およびECにて多くの課題解決を行う。役職リーダー。 2020年上半期サイエンス統括本部賞受賞 2020年上半期テクノロジーグループ部門賞受賞 2019年下半期準サイエンス統括本部賞受賞 Among the top 5% of data scientists on Kaggle. ©2021 Yahoo Japan Corporation All rights reserved.

10.

「落札できそう」を生み出す通常のECと二次流通ECのちがい通常のEC • 流通商品は主に製造元が販売中のものが多い • 小売店舗も多くの在庫を保持している • 新品のため商品の状態に差がない二次流通EC • 流通商品は製造が終了もしくは生産が少ないものが多い • 個人や古物商取扱業者も在庫が1点ものであることが多い • 商品の状態は千差万別 ©2021 Yahoo Japan Corporation All rights reserved.

11.

「落札できそう」を生み出す購入できるユーザーは一人だけ「オークション」は、複数のユーザーによる入札で最も高い価格を提示したユーザーがその商品を落札する落札できなかった（購入の権利が与えられなかった）ユーザーは需要が満たされないまま… ¥600 ¥800 ¥700 loser winner loser ©2021 Yahoo Japan Corporation All rights reserved.

12.

「落札できそう」を生み出す「落札できそう」それが問題ユーザーは希望の価格・状態や品質であること、同時に落札できそうな商品を探している「商品の価格・状態や品質が希望に沿う」尚且つ「入札で勝ち抜いて落札できそう」な商品の推薦とは？通常のレコメンデーションとは別のアイデアが必要。 ¥600 ¥800 ¥700 winner winner winner ©2021 Yahoo Japan Corporation All rights reserved.

13.

14.

「落札できそう」を生み出す最も良いスロットマシーンを知るには？ ◆ 適当に10回プレイ勝率: 50%(1/2) 33%(1/3) 40%(2/5) ◆ 適当に3,000回プレイ勝率: 12% 48% 24% ◆ 全てBでプレイしたときの報酬 0.48 * 3,000 = 1,440円 ◆ 適当にプレイしたときの報酬 (0.12*1,000)+(0.48*1,000)+(0.24*1,000)=840円当たりの報酬は1円 A 50% B 33% C 40% A 12% B 48% C 24% 最も良いスロットマシーンを知るために 840 - 1,440 = 600円の後悔 ©2021 Yahoo Japan Corporation All rights reserved.

15.

「落札できそう」を生み出すリグレットを最小化するために多腕バンディット・アルゴルは、リグレットを最小にしながら最も良い対象を発見する • 活用: ある時点で最良と思われる対象を選択 • 探索: 真の対象を知るための選択 • 代表的なアルゴリズム: ε - greedy, SoftMax, UCB1, Thompson Sampling 当たりの報酬は1円 A 50% B 33% C 40% A 12% B 48% C 24% ©2021 Yahoo Japan Corporation All rights reserved.

16.

「落札できそう」を生み出すフリーケンシーキャップUCB “Upper Confidence Bound” 課題：「商品の価格・状態や品質が希望に沿う」尚且つ「入札で勝ち抜いて落札できそう」な商品の推薦とは？提案：ユーザーが未知の商品を探索的に推薦して落札できそうな商品と引き合わせる Freq.UCB_Scoreu,i = Qu,i + 2 log(T + 1 + C) Nt(u, i) + 1 + C (PAT.P) ©2021 Yahoo Japan Corporation All rights reserved.

17.

「落札できそう」を生み出すフリーケンシーキャップUCBとUCB1 Freq.UCB_Scoreu,i = Qu,i + 2 log(T + 1 + C) Nt(u, i) + 1 + C (PAT.P) リランキングスコア推薦回数調整項 (UCBボーナス項) u: ユーザー、i: 商品 Nt(u, i) : ある時点tでユーザー uに対して商品iを推薦した回数 T: あるユーザー uに推薦を行った回数、C: 初期推薦回数 (フリーケンシーキャップUCBはUCB1をもとに改良が加えられています) UCB1 At = argmax [Qt(a) + c log t Nt(a) a ©2021 Yahoo Japan Corporation All rights reserved.

18.

「落札できそう」を生み出すフリーケンシーキャップUCBの動作 (0/4) ユースケース）ユーザーがコンテンツを表示する度に推薦候補20件から6商品が推薦する。リランクスコアは降順に{1.0～0.0}とします。 item item Item item item item “Top-6 recommendation” Rank 1 2 ... 19 20 リランクスコア 1.00 0.94 ... 0.05 0.00 “20 candidate items” ©2021 Yahoo Japan Corporation All rights reserved.

19.

「落札できそう」を生み出すフリーケンシーキャップUCBの動作 (1/4) 初回 (T = 0, C = 1) 1 3 3 4 5 6 “Top-6 recommendation” Rank 1 2 ... 19 20 リランクスコア 1.00 0.94 ... 0.05 0.00 Nt(u, i) 0 0 ... 0 0 Freq.UCB_Scoreu,i N/A N/A ... N/A N/A “20 candidate items” ©2021 Yahoo Japan Corporation All rights reserved.

20.

「落札できそう」を生み出すフリーケンシーキャップUCBの動作 (2/4) ラウンド2 (T = 1, C = 1) 1 2 3 7 4 8 “Top-6 recommendation” Rank 1 2 ... 19 20 リランクスコア 1.00 0.94 ... 0.05 0.00 Nt(u, i) 1 1 ... 0 0 Freq.UCB_Scoreu,i 1.85 1.80 ... 1.10 1.04 “20 candidate items” ©2021 Yahoo Japan Corporation All rights reserved.

21.

「落札できそう」を生み出すフリーケンシーキャップUCBの動作 (3/4) ラウンド3 (T = 2, C = 1) 1 2 5 3 9 6 “Top-6 recommendation” Rank 1 2 ... 19 20 リランクスコア 1.00 0.94 ... 0.05 0.00 Nt(u, i) 2 2 ... 0 0 Freq.UCB_Scoreu,i 1.74 1.68 ... 1.10 1.04 “20 candidate items” ©2021 Yahoo Japan Corporation All rights reserved.

22.

「落札できそう」を生み出すフリーケンシーキャップUCBの動作 (4/4) ラウンド4 (T = 3, C = 1) 1 2 4 10 3 7 “Top-6 recommendation” Rank 1 2 ... 19 20 リランクスコア 1.00 0.94 ... 0.05 0.00 Nt(u, i) 3 3 ... 0 0 Freq.UCB_Scoreu,i 1.66 1.61 ... 1.10 1.04 “20 candidate items” ©2021 Yahoo Japan Corporation All rights reserved.

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