商品検索の検索ログを用いたマルチタスク学習

抄録

商品検索で表示される検索結果のランキングは売上に大きな影響がある． 我々は，検索ログを用いて商品検索を改善する手法を提案する． 商品とクエリから得られる特徴量と検索ログを学習データとしてニューラルネットを学習し， 購入されやすい商品を上位にランクさせる． 検索ログには購入だけでなくショッピングカートに入れる，クリックする，など複数の種類が考えられる． これらを区別して学習することで，少ない学習データでも効率的に検索ランキングを改善できることを実験で確認する．