2026年6月に開催されたCCS研究会で「動的環境におけるGNNと強化学習を用いた推薦精度とキャッシュヒット率の両立」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M2の落合翔大です．2026年6月11日(木)から6月12日(金)にI-site なんばで開催されたCCS研究会で発表を行っ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おり，推薦システムの需要は年々高まっていると考えられます．また，推薦システムでのコンテンツ配信遅延はサービス離脱率上昇につながるため，多くのコンテンツ事業者はCDNの仕組みを利用することでこの問題を回避しています．しかし，CDNを併用した推薦システムでは，ユーザとネットワークの観点のそれぞれで望ましいコンテンツが異なるという課題があります．そのため，GNNと強化学習を用いて両者を考慮する推薦システムの提案を目指しています．以下に発表資料を添付します．

CCS研究会_落合

感想

今回は久しぶりの学会発表で，現在行っている研究を振り返り，客観的な視点から問題点を指摘していただける良い機会になったと考えています．研究内容を第三者にわかりやすく説明することをより意識し，今後の研究に繋げていきたいと思いました．