Solving large-scale service assignment problems via machine learning techniques

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19H02378
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 25010:Social systems engineering-related
• Research Institution: Osaka University
• Principal Investigator: Umetani Shunji 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 教授 (80367820)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 河原 吉伸 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 教授 (00514796)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 組合せ最適化 / 機械学習 / アルゴリズム

Outline of Final Research Achievements

We develop an efficient optimal allocation algorithm for online services with millions of users, which allocates services according to user demand based on large-scale data. In particular, we use prior knowledge obtained from common features of many input data to improve the efficiency of the optimal allocation algorithm by performing the optimization computation without scanning the entire large input data at the time of query.

Free Research Field

数理最適化

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

現実世界から収集した大規模なデータに基づき利用者の需要に応じて適切なサービスを割り当てる多様なオンラインサービスが現れるようになった．しかし，利用者の需要に応じた商品が推薦されない，需要と供給の不均衡を解消できないなど，適切なサービスが割り当てられない事例が後を絶たないのが現状である．利用者の需要に応じて適切なサービスを割り当てるためには，全ての利用者のクエリを把握した上で，サービスの割り当てが一部の利用者に集中しないように上手く振り分ける全体最適化を実現するアルゴリズムの開発は，社会全体のサービス向上に大いに貢献することが期待できる．