研究成果

プレスリリース

• 博報堂テクノロジーズ、オペレーションズ・リサーチ学会の事例研究賞を受賞, 2025年10月28日.
• 博報堂テクノロジーズ，機械学習・深層学習分野のトップカンファレンス「ICLR」にて共著論文採択, 2024年4月23日.
• 効果的なA/Bテストのためのオフライン評価性能検証指標の新規提案 — 学習・評価・検証を行うオープンソースソフトウェアを無償公開, 2024年4月23日.
• 双方向の表示順バイアスを考慮したランキング指標, 2023年9月11日.
• 博報堂テクノロジーズ，オフライン強化学習およびそのオフライン評価にまつわるオープンソースソフトウェア（OSS）を公開, 2023年7月21日.
• 推薦システム最適化アルゴリズム，「Relevance Matrix Factorization」を開発，Web Search and Data Mining（WSDM ‘20）にて発表 ～学習データのバイアスに囚われず，ユーザーの興味に適したより幅広い商品推薦を実現～, 2020年2月5日.
• Uplift Modelingによる介入効果の最適化を実現, 2019年7月1日.