2026年1月 IEEE CCNC 2026で「Dynamic Content Recommendation Considering Cache State and Preference Using Reinforcement Learning」というタイトルで発表してきました (落合翔大)

はじめに

先進ネットワーク研究室M1の落合翔大です．

2026年1月9日-1月12日に，ラスベガスのFlamingo Las Vegas Hotel & Casinoにて開催されたIEEE Consumer Communications & Networking Conference 2026でポスター発表を行ったので報告させていただきます．

研究概要

扱うコンテンツ数が膨大なサービスが普及する現代において，推薦システムの需要は高まっていると考えられる．しかし，推薦によるコンテンツの配信遅延はユーザのサービス離脱率上昇につながる．そこで，多くのコンテンツ事業者は，今後利用されそうなコンテンツをあらかじめキャッシュに用意しておくことで，配信遅延や負荷の軽減を図っている．ただし，このキャッシュを用いた推薦では，しばしば推薦の精度とキャッシュヒット率がトレードオフの関係となり，この両方を考慮しないと性能が低下する可能性があるという課題がある．そこで本研究では，コンテンツ人気度などが変化し続ける動的な環境において，試行錯誤により，より良い行動を学習する強化学習を用いて，推薦精度とキャッシュヒット率の両立を目指す研究となっている．

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感想

今回，初めて海外での学会発表の参加ということで自身の研究内容を英語で説明することや，質疑応答を通じて語学力の重要性を肌で感じました．また，ポスター発表によるインタラクティブなコミュニケーションができ，研究に対する新たな視点やモチベーションを得ることができ，非常に有意義な経験となりました．