SKテレコムは先月、米ワシントンDCで開催された情報検索分野の世界的権威学会であるSIGIR 2024で、独自開発推薦モデルアルゴリズム研究が優秀論文賞を受賞したと5日、明らかにした。
今回受賞した論文はSKTの「One Modelバージョン2.0」に関する研究で、多様なサービスドメインのデータが互いにシナジーを出し、推薦予測性能を向上させるアルゴリズムを提案した。
この論文は、該当アルゴリズムの斬新性、商用配布実証性、膨大な実験を通じた結果の信頼性などで高い評価を受け、受付論文のうち、上位0.6%の論文にのみ授与される優秀論文賞に選ばれた。
独自開発推薦モデルであるOne Modelは昨年、バージョン1.0を開発して商用配布し、該当モデルのアルゴリズム関連研究は情報検索分野最優秀学会の一つであるCIKM 2023に採択されたことがある。 今回のOne Modelバージョン2.0は、バージョン1.0に比べて推薦性能を向上させると同時に、学習効率性を高めた。
SKTは個人の多様な種類の行動ログを時間順に統合したり精製し、今回の研究内容である「One Modelアルゴリズム」を通じて顧客の次の行動を予測、顧客の多次元的な特性を考慮した個人化推薦を遂行している。
例えば、料金プラン加入履歴、Tディールショッピング履歴、メンバーシップ使用履歴など顧客の多様なサービスドメインでの行動データを総合的に分析し、最も最近の時点で該当顧客のニーズと関心事に合うサービス特典や商品を推薦する方式だ。
このような方式の推薦を多重ドメイン順次推薦といい、One Modelは実際に10つ以上の異なるデータドメインを同時に学習し、SKT内の多様なチャンネルでの推薦を一つのモデルに統合提供している。
このモデルを実際に適用してみた結果、従来の推薦方式に比べて最大3倍以上顧客の反応率を向上させる効果があったと会社側は伝えた。
現在、該当モデルはSKTのAI個人秘書サービスであるA.の推薦システムとTメンバーシップ、料金プラン推薦に適用されており、年内には購読商品であるT宇宙とAIキュレーションコマースTディールなど多様な商品推薦にも拡大適用される予定だ。
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