2025年3月NS研究会で「キャッシュ状態と嗜好を考慮したコンテンツ推薦システム」というタイトルで沖縄産業支援センターで発表してきました(落合翔大)

はじめに

2025年3月6日(木)〜3月7日(金)に沖縄産業支援センターにて開催されたNS研究会で研究成果を発表してきたのでその報告をさせていただきます．

研究概要

近年扱うコンテンツ数が膨大なサービスが急速に普及してきています．そのような中で，ユーザは好みに合ったコンテンツを自ら探し出すことは困難になっています．そのため，推薦システムの需要が高くなっていると考えられます．一方で，推薦システムで推薦するコンテンツの配信遅延や低ビットレートはサービス離脱率の上昇につながると考えられます．そこで，多くのコンテンツ事業者はCDN(コンテンツ配信ネットワーク)の仕組みを利用することで，配信時間やトラフィック量の軽減を図っています．しかし，このようなCDNの仕組みを利用した推薦システムでは，ユーザの好みとキャッシュ状態の両方を考慮しないと性能が低下するという課題が存在します．また，ユーザやコンテンツの数，人気度などが変化し続けるような動的な環境においては，単一時点での最適化が困難であるという課題も存在します．

そこで，本研究では試行錯誤によって最適な解を見つけ出す強化学習を用いることで，ユーザの満足度とキャッシュヒット率の両方を向上させることを目的としています．

詳細については以下のスライドを参照してください．

Ochiai_2503_NS