本学情報学専攻D×２プログラムが中心となり構成されたチーム「DX２」がAmazon KDD Cup 2023において８位入賞
2023年09月04日
情報学専攻デザイン思考・データサイエンス（
本大会は、100か国以上の会員からなるコンピューターサイエンス分野の学会ACM（Association for Computing Machinery）の分科会SIGKDD（Special Interest Group on Knowledge Discovery and Data Mining）が主催するデータ分析の国際大会で、1997年から開催されている最も歴史のあるデータ分析競技会です。
今大会では、Amazonの購買履歴データを用いた３つのTask（テーマ）を各チームが解き、総合順位を競いました。
本チームの入賞への原動力となったTask２「Next Product Recommendation for Underrepresented Languages」は、データ規模が小さい国に対して購買履歴からその次に購入されるであろう最適なアイテムを推薦するもので、その予測精度で争いました。
複数の言語の商品が存在する難しいコンペティションでしたが、本チームは言語に依存しない特徴作成をベースにすることで、逆に異なる言語のデータを学習に取り入れることに成功し、精度を向上させることができました。
本成果は、2023年８月６日（日）から10日（木）にカリフォルニア州ロングビーチで開催されたKDD2023のワークショップにて報告いたしました。
| 受賞者 |
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徳武 悠（情報学専攻 デザイン思考・データサイエンスプログラム 博士前期１年 岡本研究室所属） |
| チーム名 |
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DX２ |
| 発表題目 |
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A completely locale-independent session-based recommender system by leveraging trained model |
| 著者 |
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Yu Tokutake、Chihiro Yamasaki、Yongzhi Jin、Ayuka Inoue、Kei Harada |
メンバーのコメント
徳武悠さん
「自身の研究テーマに近いことが挑戦するきっかけでしたが、初参加で入賞できたことは非常に嬉しいです。終盤の追い上げはチームメンバー全員の協力のおかげです。ワークショップでは多くの参加者と意見交換をすることができました。上位解法ではアイテムの属性情報を効果的に活用しており、私達は時間をかけてデータを観察していたにも関わらず解法に組み込めなかったことは悔しいです。今回得られた知見を研究の中で活用していくとともに、今後もこのようなコンペティションに継続的に参加したいと思います。」
山﨑千寛さん
「タスク内容に興味があり参加したコンペでしたが、上位入賞という形で終えることができ大変嬉しく思います。KDD 2023では交流や聴講を通して非常に充実した体験をすることができ、このような機会を与えてくださったD×２プログラム並びに所属する岡本研究室に、深く感謝申し上げます。今回得た多くの知見を活かしてこれからも意欲的に挑戦し続けてまいります。」
現地での発表の様子
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