Photo by Swapnil Bapat on Unsplash
ウォンテッドリーの推薦チームのメンバー4名で、推薦システムの国際会議 RecSys にオフラインで聴講参加しました。今年の RecSys2023 は 2023年9月18日から23日の5日間、シンガポールのサンテック・シンガポール国際会議展示場で開催されました。ウォンテッドリーでは推薦システムの最新の知見を取り入れることを重視しており、2019年から連続して推薦チームのメンバーが RecSys に参加しています。ただし、コロナの影響もありこれまでの参加の大半はオンラインでした。今回、ついに現地参加を実現し、オンラインでは得られなかった他の参加者との交流の機会を得ることができ、非常に有意義な時間を過ごせました。
本記事では、RecSys2023 の聴講参加の概要を報告します。後日、RecSys 参加メンバーによる特定のトピックについてのまとめや、プロダクト課題を解決するための最新知見を用いた実験報告を順次公開していく予定です。
RecSys は The ACM Conference on Recommender Systems の略称で、ACM（計算機学会）が主催する推薦システムに関する主要な国際会議の1つです。この会議には、推薦システムの研究を行う研究者や、Eコマースやメディア、HR など多様な領域で活躍するデータサイエンティスト・MLエンジニアが集まり、推薦システムに関する最新の学術研究成果や産業界での応用など、幅広い内容に関する発表や議論が行われます。
RecSys は今年で17度目の開催となり、総参加者数は997人、現地参加者数は724人で、去年とほぼ同数の参加者数となっていました。さらに、参加者の62%が企業からであり、推薦システムの実応用に対する関心が高いことがわかります。
今回は3件の基調講演が行われ、そのうち2件は LLM に関するものでした。
1件目の講演では、マイクロソフト社のチーフ・サイエンティスト兼テクニカル・フェローであるJaime Teevanさんが LLM のプロンプトエンジニアリングに関するトピックを取り上げました。LLM の会話ログにはフィードバック、知識、プロセスなどのリッチな情報が含まれており、ユーザーが LLM に対してどのように反応しているかという情報が LLM 開発への示唆を与えていると述べており、Bing AIの開発者ならではの観点が印象的でした。
2件目の講演では、シンガポール国立大学 Tat-Seng Chua さんによる、推薦検索に対して LLM をどう組み込んでいくかについての指針が紹介されていました。本講演のスライドは公開されており、こちらのリンク(google drive) から閲覧することができます。
3件目の講演は Amazon の VPoML、Rajeev Rastogi さんによるもので、実応用における推薦システムの3つの課題「遅延フィードバック」「モデルの予測の不確実性」「推薦アイテムの非対称性」に焦点を当て、それぞれに対する機械学習ソリューションについて紹介しています。
RecSys では、メインカンファレンスのほか、特定のトピックに焦点を当てたチュートリアルやワークショップも実施されます。今年は18件のワークショップと6件のチュートリアルが2日間にわたって開催されました。一部は去年から引き続き開催されているものもありますが、新たに設けられたものも存在し、例えば2022年から特に注目が高まった LLM（Large Language Models）に関する「Tutorial on Large Language Models for Recommendation」というチュートリアルなどが開催されました。
以下に、参加メンバーが聴講したチュートリアル・ワークショップの概要を簡単に紹介します。
Tutorial on LLM for Recommendation
Tutorial: Customer Lifetime Value Prediction: Towards the Paradigm Shift of Recommender System Objectives
Tutorial: On Challenges of Evaluating Recommender Systems in an Offline Setting
Tutorial: Trustworthy Recommender Systems: Technical, Ethical, Legal, and Regulatory Perspectives
Workshop: IntRS(Interfaces and Human Decision Making for Recommender Systems)
Workshop: DLP(International Workshop on Deep Learning Practice for High-Dimensional Sparse Data)
RecSys のメインカンファレンスでは、推薦システムの学術的な研究に対象を置く Research Papers と、企業における課題および実践的な解決策に焦点を当てた Industry talks が設けられています。Reserach Papers の採択数は 95 件（採択率は 19.6%）、Industry talks の採択数は 30 件（口頭発表 14 件、ポスター16件、採択率は不明） でした。Research Papers の投稿数は去年と比較して +100% 増加しており、それに伴い採択数も +144 %と増加しました。
以下に、参加メンバーが聴講した発表の一部を簡単に紹介します。
Understanding and Modeling Passive-Negative Feedback for Short-video Sequential Recommendation
Identifying Controversial Pairs in Item-to-Item Recommendations
Multi-task Item-attribute Graph Pre-training for Strict Cold-start Item Recommendation
Track Mix Generation on Music Streaming Services using Transformers
Investigating the effects of incremental training on neural ranking models
Trending Now: Modeling Trend Recommendations
The Effect of Third Party Implementations on Reproducibility
Augmented Negative Sampling for Collaborative Filtering
Adversarial Collaborative Filtering for Free
MCM: A Multi-task Pre-trained Customer Model for Personalization
Reward innovation for long-term member satisfaction
How Should We Measure Filter Bubbles? A Regression Model and Evidence for Online News
Everyone's a Winner! On Hyperparameter Tuning of Recommendation Models
去年と比較した際の最大の差異は LLM といえるでしょう。「LLM × 推薦システム」は RecSys2023 において参加者の多くが関心を持つ非常にホットなトピックとなっており、先述の通り、チュートリアルが設けられたほか、基調講演3件中2件は LLM に関する内容でした。
下記のワードクラウドのスライド写真を見ると一目瞭然ですが、ワークショップやメインカンファレンスで採択された論文の多くは LLM に関するものでした。私が参加したワークショップ（RecSys in HR）のパネルでも、 LLM に関するテーマで議論が展開されていました。
LLMによるパーソナライゼーションは非常に大きなポテンシャルを秘めていると、多くの発表内容から感じられましたし、来年以降はこのトピックがさらに台頭し、より発展した研究報告や企業での実応用事例、新たな観点での議論が盛んになるだろうと予想しています。
RecSys2024 は、10月14日から18日までの5日間、イタリア・プッリャ州バーリで開催予定です。ワークショップとチュートリアルは、大学（おそらくバーリ大学？）で行われ、メインカンファレンスはペトルッツェリ劇場で行われるみたいです。劇場での学会開催はこれまで記憶になく、非常に楽しみです。
推薦システムに携わる様々な立場の方々との交流は、現地参加ならではの体験でした。普段話す機会のない海外の方々とも交流でき、また、同じ日本の企業で推薦システムの開発を進めている方々と知り合うことができました。推薦システムに関するトピックで議論が活発に行われる5日間となりました。
ワークショップ、チュートリアル会場（サンテック・シンガポール国際会議展示場3F）
メインカンファレンス会場（サンテック・シンガポール国際会議展示場4F）
ポスター会場（サンテック・シンガポール国際会議展示場4F）
バンケット会場（マリーナベイ・サンズのサンズ・エキスポ＆コンベンションセンター）
4人のメンバーが現地で参加することになると、各メンバーがアサインされているプロジェクトの一時停止や現地参加のための費用など、オンライン参加に比べてコストはかなり大きくなります。それでも最終的に得られる価値が相応以上になるだろうと判断して現地参加に踏み切りました。
ウォンテッドリーでは、推薦システムを技術戦略上の最も重要な領域の一つと位置づけられています。推薦システムの成長はプロダクトの成長に直結しているため、この領域の最新技術傾向を把握することは重要です。最新の情報を取得することで、現在あるいは将来直面する大きな課題にどう対処すべきか、どのようにアプローチすべきかを考えるきっかけとなりますし、古いものから新しいものまで複数の技術を選択肢として持っておくことはプロダクト開発において非常に重要です。
特に推薦システムの開発に携わるメンバーのモチベーション向上という点で、現地参加は非常に大きな効果となったと思いました。推薦システムというトピックに満ち溢れた5日間、自社以外の推薦システムに携わる人たちとの交流や情報交換、議論を通じることは、メンバーにとって非常に良い影響でした。参加したことから得られる知識や経験が大きな糧となり、個々の技術力向上やプロダクトへの貢献度合いの向上に役立つことでしょう。
最後に、コストに対して価値に見合ったかどうかを判断するのは難しいものですが、少なくとも参加しただけで見合うものになるとは思いません。参加し、そこで得られたものをプロダクトに還元して価値に変えていく動きが重要だと考えています。具体的には、得られた知見や技術的課題に対して業務として実際のプロダクトで技術的チャレンジする機会を作っていく、などです。今回の RecSys 参加を1つのきっかけとして、プロダクト開発のさらなる洗練や大きな飛躍に繋げられたら、と考えています。
毎年 RecSys の参加者有志で企画されている RecSys 論文読み会ですが、今年も開催されることになりました。RecSys2023 の本会議やワークショップの発表者による自身の研究成果を紹介や、会議参加者が注目した論文の紹介が行われます。今回の論文読み会はオンラインとオフラインのハイブリッド形式で実施され、2019年以来となるオフライン開催が予定されています。
今回、ウォンテッドリーは本イベントの会場スポンサーおよび懇親会スポンサーを務めさせていただくこととなりました。勉強会・懇親会での参加者の方々との交流を楽しみにしております。ぜひ、オフラインでの参加登録をよろしくお願いします！
推薦チームが立ち上がって5年が経ち、チーム体制もある程度整ってプロダクトへの貢献が安定してきました。しかしながら、ウォンテッドリーの推薦システムの改善余地は相当に大きいものです。
私たちは「究極の適材適所により、シゴトでココロオドルひとをふやす」というミッションのもと、複数のプロダクトの開発及び運用をしています。非常に複雑な「人」と「シゴト」の関係を紐解き、データと技術を駆使して適材適所の仕組みを作り出す必要があり、これを実現するためには推薦システムという技術の進化が必要不可欠です。
私たちと一緒に、推薦システムという技術活用を促進して究極の適材適所を追求し続けるデータサイエンティスト・機械学習エンジニアの仲間を探しています。少しでも興味を持っていただけたら、以下の募集から「話を聞きに行きたい」ボタンをクリックしてください。また X(旧Twitter) の DM でも受け付けています。カジュアルにお話しできることを楽しみにしています！
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