新聞記事のクリック率予測に向けたペアワイズ学習用データセットの構築手法の検討

抄録

オンライン上のニュース配信サイトでは，記事の見出しやサムネイル画像が一覧で表示され，個別の記事ページへの重要な導線となっている．ここで記事ページへの読者の遷移率（click-through rate; CTR）を予測できれば，記事の見出し作成やサムネイル画像設定といった編集者の業務を支援できる．しかし，アクセスログとして観測可能なクリック率は記事の表示位置などの影響を大きく受けており，単体の記事に関するデータを用いて機械学習でクリック率を予測するのは難しい．そこで本研究では，データの類似性や表示位置などの情報から2つ組のデータセットを構築し，ペアワイズ学習の枠組みでクリック率を予測するモデルを作成する．実験では実際のA/Bテストの結果を用いて提案手法の有用性を検証し，編集支援の実用可能性を議論する．