Amazon のレコメンドがなんだか鬱陶しいよ
最近、Amazon のレコメンドがうまく機能していない気がしています、ちょっと敏感すぎというか。以前の「それじゃないんだよね～、でも面白そうだから後から見るか」ではなくて、やたらと今見ているものの派生（でも被りすぎてて使えない）をお勧めしてくる。そこで、最近のレコメンドシステムってどうなってるの？と調べてみた。
とりあえず検索
この手の検索は Qiita をあさると当たりが多いので検索。そこで見つかったのが Recsys というカンファレンスです。2007年から始まっているレコメンドシステム界隈ではトップカンファレンスといわれているとのことです。主催しているのは ACM ( Associationfor Computing Machinery : 計算機協会 ) チューリング賞とか出してる団体です。Wikipedia ではこんな紹介。Recsys で発表された論文からたどって読んでいけば、なんとなくレコメンドシステムの最近がわかりそう。
英語が面倒なので、日本語の解説記事をいろいろ読んでみた
ずぼらなので、詳しい方の日本語で書かれた解説記事などを読んでみました
- エムスリー AI・機械学習チームのRECSYS 2022推し論文を紹介するぜ！
- 新卒データサイエンティストの成長ストーリー #3 RecSys 2022 参加レポート
- 推薦システムのベンチマークに関する論文(Recsys2020)を読んだメモ
- RecSys 2019 ベストペーパーを読んだメモ
- モデルベースレコメンドで次に参加すべき声優イベントは予測できるか
- 論文要約：How good your recommender system is? A survey on evaluations in recommendation
- RecSys2022論文読み会（オンライン）
- 推薦システム開発ひとめぐり
それで何がわかったの
正直「前処理の問題じゃね」と思っているのですがどうなんでしょう。自分自身の好みがレコメンドシステムに的確に評価される必要があるのですが、そんなのかなり難しいわけで。直近の狭い範囲の情報からおススメをするなら、本人が思いもよらないおススメなんてやりにくいわけだし。
Amazon のレコメンドで問題なのは、サクラが多い為に学習の傾向が偏っている（同じものを大量にオーダーする業者がいる）ためではないかと邪推しています
レコメンドシステムに関して少し見てみましたが、意外と奥が深かったのでちょいちょい調べておこうと思います。
