忘却可能な系列型推薦システムに関する研究

• Project/Area Number: 23K11333
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 62020:Web informatics and service informatics-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 梅本 和俊 東京大学, 生産技術研究所, 助教 (90783217)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2025: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000); Fiscal Year 2024: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000); Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
• Keywords: 系列型推薦 / 機械忘却 / 推薦システム

Outline of Research at the Start

情報アクセスシステムは，正確な情報を提示するという本来の役割を果たす必要があるだけでなく，ユーザのデータを厳格に管理し，削除を要求された際には当該データとそれが派生物に与える影響も排除する責任も有している．本研究では，削除要求データから学習した内容を忘却可能な系列型推薦システムの実現を目指す．そのために，①過去の行動を忘却する技術の開発，②推薦アイテムを忘却する技術の開発，③忘却結果に対する人間の解釈原理の解明ならびに納得を促す提示方式の確立，という3つの副課題に取り組む．クラウドソーシングでの評価を通じて，複数の実ドメインにおける提案手法の有効性を多角的に検証する．

Outline of Annual Research Achievements

個人データ／プライバシーの保護や忘れられる権利の重要性が叫ばれる現代において、情報アクセスシステムは正確な情報を提示するという本来の役割を果たす必要があるだけでなく、ユーザのデータを厳格に管理し、削除を要求された際には当該データとそれが派生物に与える影響も排除する責任も有している。本研究では、過去の行動（アイテム選択）の系列に基づき次に選択すべきアイテムを推薦する系列型推薦タスクを対象として、削除要求データから学習した内容を忘却可能な推薦システムの実現を目指す。

その実現に向けて本年度では、「過去の行動を忘却する技術の開発」に取り組んだ。具体的にはまず、分類タスクや一般的な推薦タスクに対して提案されてきた機械忘却技術を用いた検証により、従来手法では解決できない系列型推薦タスク特有の課題を整理した。さらに、その課題を解決するアプローチを考案・比較した。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

当初の計画では、研究成果を国際会議や論文誌で発表するところまでを予定していたが、課題の整理とその解決に想定よりも時間を要しており、年度内にはそこまで至らなかった。

Strategy for Future Research Activity

「過去の行動を忘却する技術の開発」を継続するとともに、当初の計画通り「推薦アイテムを忘却する技術の開発」にも並行して着手する予定である。両者の課題は独立しているため、前者の遅れの影響は少ないものと考えているが、状況に応じて柔軟に対応する。