SimuRec workshop at RecSys2021に共著論文が採択

negocia株式会社で広告運用最適化技術の研究に従事する川上孝介と東京工業大学の清原明加氏、半熟仮想株式会社の齋藤優太氏との共著ポジションペーパー「Accelerating Offline Reinforcement Learning Application in Real-Time Bidding and Recommendation: Potential Use of Simulation
」が、推薦分野の国際会議Recommender Systems(RecSys)のワークショップであるSimRec: SimuRec: Workshop on Synthetic Data and Simulation Methods for Recommender Systems Researchに採択されました。

本ポジションペーパーでは、特にリコメンドシステムとリアルタイム入札におけるオフライン強化学習とオフ方策評価の実用的な研究を加速させるために、シミュレーションを利用する可能性について検討しております。

論文:

https://arxiv.org/abs/2109.08331

negociaでは、オフライン強化学習やオフ方策評価の研究を進めることによって、学習時のリスクを押さえながら強化学習を実務に適用する手法について研究を進めてまいります。