メルカリDSチームの研究「Using Recommendations to balance demand and supply in two-sided marketplaces」がAAAI2024 EcoSys Workshopに採択されました

■概要

この度、データサイエンスチームのエンジニア・Deddy Jobsonによる研究「Using Recommendations to balance demand and supply in two-sided marketplaces」が、人口知能分野の国際学会「AAAI 2024（Association for the Advancement of Artificial Intelligence）」内「Recommendation Ecosystems Workshop（EcoSys2024）」の、ポスター発表に採択されたことをお知らせいたします。

AAAI 2024（The Conference on Information and Knowledge Management）は、人工知能技術の分野で最も権威ある国際学会の一つであり、世界中の研究者らによって毎年開催されています。開催38回目である今年のAAAIは、カナダ・バンクーバーにて、2024年2月20日から27日まで開催されます。

ポスター発表の日時は、下記のスケジュールを予定しています。

• 2024年2月26日（月）15時00分 〜 16時00分（現地時間）

■発表内容のポイント

*本研究はこちらのリンクから全文ご覧いただけます

• 本研究では、買い手・売り手から成る、CtoCマーケットプレイスのような2面的な市場において、需給のバランスを取るための推薦システムの利用というアイデアを提案しました
• 公開データセットを用いた実験を行い、買い手・または売り手側の指標改善のため、ビジネスの優先順位に応じて、推薦システムがどのように変更できるかを示しました

■研究の背景

現在の推薦システムの多くは、消費者中心であり、その目的は、消費者の利益を向上させることにあります。これは消費者に対するコンテンツの過剰供給の対処にも役立ちます。

本研究では、出品アイテムを起点とした推薦のアイデアを紹介します。このアイディアは、CtoCマーケットプレイスのような両面的な市場で発生しうる、過剰需要にも対応します。私たちは今回、公開データセットでの実験を行い、ビジネス要件に応じて、売り手・買い手の購買体験を優先しながら、レコメンデーションが活用できることを示しました。

■研究概要

• 推薦システムを用い、両面的な市場における需要と供給のバランスを取る手助けを行います
• 私たちは、出品者・購入者のどちらの支援を行うのか、その時々でレコメンデーションの性質を変化できるレバーを構築し、ビジネス上の目的に応じて、出品者・購入者にターゲットを合わせたレコメンデーションを行います
• 我々のアプローチは、推薦システムの能力を拡張し、両面的な市場のすべての参加者の長期的な福祉を向上が期待できます

■DS Teamについて

メルカリのデータサイエンスチームは、統計・機械学習・数理的最適化を通じて、メルカリのマーケティングキャンペーンやサービスの効率向上に取り組んでいます。技術的な問題を解決するべく、文献で使われている最先端の手法を積極的に学び、取り入れ、その過程で積極的な論文発表を行っています。