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1. Yahoo!ショッピングと分散表現
ヤフー株式会社
D&Sサイエンス本部サイエンス4部ベーシック1
齋藤 祐樹

2. P2自己紹介
齋藤 祐樹
• ランキングやレコメンドアルゴリズムの開発
• 学生時代は形式手法やモデル検査についての研究
略歴
• 2013/3 大学院卒業
• 2013/4 ヤフー株式会社入社
• 2013/9-2014/9 YDNの予測アルゴリズム開発
• 2014/10- now ショッピングのランキングモデル開発

3. P3ショッピング検索とランキング
Yahoo!ショッピングは2段階の
ランキングフェーズで構成
Search Engine
Cluster
…
second phase
- 絞り込まれたレコードをランク付けする
- 予測モデルによるランキング処理
first phase
- 全レコードから候補となりうるものを絞り込む
- 計算コストの小さい評価方法によるランキング

4. P4問題設定
クエリが与えられたときに検索エンジンから返却された商品に対して
クリック/購入確率が最大になるような順番になる商品のスコアを予
測したい
• ラベルは5段階(Perfect, Excellent, Good, Fair, Bad)
特徴量
• クエリ
• 商品情報
• 価格,レビュー数,レビュー値,ページビュー など
• クエリと商品情報の単語の一致度
• 検索エンジンの返すサマリ
NDCD,MRR,MAP,AUCなどのランク指標を最大にしたい

5. P5問題設定
クエリが与えられたときに検索エンジンから返却された商品に対して
クリック/購入確率が最大になるような順番になる商品のスコアを予
測したい
• ラベルは5段階(Perfect, Excellent, Good, Fair, Bad)
特徴量
• クエリ
• 商品情報
• 価格,レビュー数,レビュー値,ページビューなど
• クエリと商品情報の単語の一致度
• 検索エンジンの返すサマリ
NDCD,MRR,MAP,AUCなどのランク指標を最大にしたい
構造的に近いものを高く評価しやすい

6. P6クエリとタイトル
検索エンジンの返却するのスコアだとタイトルは似ているがクエリの意図す
る商品と異なる商品にも高いスコアをつけてしまう
クエリ:テレビ
テレビ用壁掛け金具/20〜37インチ用
液晶テレビ プラズマテレビ テレビ金具
ミツマルテック 40V型フルハイビジョン液晶テレビ
ブラック LC4095 [LC4095]
これ以外にも言い換え表現などの問題もある

7. P7最近の研究動向
分散表現にskipgram[Milkolov+,’13] ,学習器にCNNとしたものが
QAタスクにおいて精度がよいとの報告[Aliaksei+,SIGIR’15]がある
図は[Aliaksei+,SIGIR’15]から引用
ここがskipgramから得られる分散表現

8. P8ちょっとした疑問
ショッピング検索においてクリックされるドキュメントはクエリとセ
マンティック的に近いと仮定したとき,もし分散表現のベクトルのコサ
イン類似度でセマンティック上の近さを表現できているのならばCNN
などで学習する必要はないのではないか？
クリックされなかった
ドキュメント
クリックされた
ドキュメント
クエリ
もし上図のようになっていればコサイン類似度の降順に商品を並べればよい

9. P9調査結果
• コーパス:Yahoo!ショッピングの検索ログ
• |vocab| : ~ 1million
• Skipgramモデルのパラメータの設定は論文通り
クエリに近ければクリックさ
れるというわけではなさそう
PCAの上位2軸でプロット