情報推薦とパーソナライゼーション
応用データサイエンス学位プログラム
MADS7330
コース情報
担当教員: 深澤 佑介
単位数: 2
年度: 2024
学期: 春学期
曜限: 火6
形式: 対面授業
レベル: 500
アクティブラーニング: あり
他学部履修: 不可
評価方法
出席状況
15%
授業参加
20%
リアクションペーパー
15%
レポート
20%
授業内期末試験
授業期間中
30%
詳細情報
概要
近年,顧客の価値観が多様化しており,EC,デジタルコンテンツサービスにおいては,情報推薦やパーソナライゼーションが広く活用されています。情報推薦やパーソナライゼーションの導入により,顧客一人ひとりにあわせて商品やサービスなどを提案することができ,顧客体験価値(UX)を高めることが期待できます。本講義では,情報推薦について実ビジネスでよく活用される協調フィルタリングやコンテンツフィルタリングなどの手法について扱います。主体的かつ対話的な学びを促進するため,情報推薦の活用に関する演習やディスカッション等の機会を設けます。
目標
情報推薦とパーソナライゼーション技術の基礎概念と主な適用先を理解できること。 ビジネスにおける顧客体験価値を高めるため,情報推薦やパーソナライゼーション技術を活用した実現方法を導きだせること。
授業外の学習
予習:講義資料の予習 復習:演習回答,リアクションペーパー作成
所要時間: 予習1.5時間,復習2時間
スケジュール
- イントロダクション:レコメンドとは ※以下は予定であり,授業の進捗状況により各テーマの回数は変更することがありうる
- 協調フィルタリングー１
- 協調フィルタリングー２
- コンテンツベースフィルタリング
- ハイブリッドレコメンド
- 評価指標
- 復習
- 演習説明
- LLM×レコメンド
- バンディットー１
- バンディットー２
- 深層学習
- パーソナライゼーション
- レポート発表会
教科書
テキストは指定せず講義資料を配布します。
参考書
書籍情報はありません。