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最終更新日:2022/12/12
意味論的ユーザーリコメンドシステム「Twitterコトダマサーチ」の運営を、フォアーが開始しました。
このAIニュースのポイント
意味論的ユーザーリコメンドシステム「Twitterコトダマサーチ」の運営を株式会社フォアーが開始しました。
Twitterコトダマサーチは、各ユーザーのテキストを単語埋め込みによりベクトル化し、ベクトル間の距離に基づきユーザー間の類似性を評価する手法を用いています。
つまり、ユーザーが発信・公開したツイートテキストの情報のみに基づいて近しいユーザーをリコメンドすることができるため、主にユーザーの行動履歴に基づいてリコメンドを行う既存手法ではリーチできない相手を見つけたり、Twitter 上の潜在顧客を見つけ出したりすることができます。
データベースはフォアーにより収集された、日本人ユーザー約 2600 万人分のリスト並びにこれらのユーザーによるツイートテキストから構成されています。
同システムでは、Twitterのスクリーンネーム(@XXX)を入力すると、データベースが参照され、対象ユーザーのベクトルとデータベース内のユーザーベクトルとの距離が計算され類似度が評価されます。
コサイン類似度が一定数を超えるものを表示候補とし、その中から最も高いユーザー3名が表示されます。
Twitter ユーザーを対象とした実証実験の結果、コトダマサーチによるリコメンドに対するエンゲージメント率は 15 % を越えることが示されました。
被験者が少数であるためまだ確実な結果とは言えませんが、通常の SNS におけるエンゲージメント率は概ね数 % であることを考えると、非常に高いエンゲージメント率が達成されていると言えます。
フォアーは今後も、長岡科学技術大学の白川准教授らのチームとの共同研究を通じて実験規模を拡大し、更なる検証をサポートすると共に、リコメンドシステムのアップデートやサービスの機能拡充に取り組む方針です。
出典:PR TIMES
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