ジェームズ博士、Springerより新著「Reciprocal Recommender Systems」を出版
ジェームズ博士、Springerより新著「Reciprocal Recommender Systems」を出版
ELSOUL LABO B.V.（本社: オランダ・アムステルダム、代表取締役 CEO: 川崎文武）の技術顧問を務めるジェームズ博士(James Neve)が、Springer社より新著『Reciprocal Recommender Systems』を出版いたしましたので、お知らせいたします。
新著「Reciprocal Recommender Systems」概要
本書は、相互推薦システム（Reciprocal Recommender Systems, RRS） の理論から具体的な実装例までを網羅的に解説した、初学者から実践者まで幅広く対応した入門書です。相互推薦システムは、婚活アプリや就職・転職サイト、メンター・メンティーマッチングなど「人と人」とを最適にマッチングさせるための先端機械学習技術として注目を集めています。
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双方向性（Reciprocity）
従来の「ユーザーがアイテムを選ぶ」一方向的な推薦とは異なり、ユーザー同士が互いを選ぶ必要があるため、マッチングの難易度と重要性が高まります。 -
相性（Compatibility）の考慮
相手を推薦する際には、「相手から自分が選ばれる可能性」も考慮し、双方の好みや条件が一致する度合いを推定します。 -
複雑な推薦プロセス
双方向での満足を得る「マッチング」を最終目標とするため、単なる片方向的な好みの分析ではなく、ユーザー同士の相互作用を踏まえたアルゴリズム設計が必要とされます。
本書の構成と特徴
- 理論から実装例までを包括的に解説 序章で相互推薦システムの理論的背景をわかりやすく説明し、その後、最も成功しているアルゴリズムの具体例を段階的に紹介します。機械学習の基礎知識があれば、すぐに実装できるようなアルゴリズムが多数掲載されており、コードサンプルも用意されています。
- 実践的なアプローチと最新研究の両立 アルゴリズム解説は実務者にも理解しやすいよう配慮されている一方で、近年注目されているマッチング理論の応用など最先端の研究トピックも盛り込まれています。これはシステム最適化を目指す開発者だけでなく、新たな研究手法を模索するアカデミック研究者にとっても大きな示唆を与える内容です。
- 将来のシステム設計に役立つ知見 本書を通じて、読者は相互推薦システムの最先端を包括的に理解し、独自の相互推薦システムを設計・実装するための基礎知識と応用スキルを身につけることができます。人材マッチング、婚活アプリなど、あらゆる「人と人」をつなぐサービスの可能性を拡げる一冊です。
書籍情報
- 書名: Reciprocal Recommender Systems (SpringerBriefs in Computer Science)
- 著者: James Neve
- 出版社: Springer
- ISBN: 978-3031851025
- Amazon.co.jp: https://www.amazon.co.jp/Reciprocal-Recommender-Systems-James-Neve/dp/3031851021/ref=sr_1_1
- Amazon.com: https://www.amazon.com/Reciprocal-Recommender-Systems-James-Neve/dp/3031851021/ref=sr_1_1
著者紹介: Dr. James Neve
ジェームズ博士(Dr. James Neve)は機械学習研究者として、オンラインマッチングサービス向けのAIシステム、特にReciprocal Recommender Systems（相互推薦システム）の開発に携わってきており、アムステルダムに拠点を置く ELSOUL LABO B.V. の技術顧問も務めています。イギリス・ブリストル大学で相互推薦システムを専門とする機械学習分野の博士号を取得後、ACM RecSysをはじめとする主要カンファレンスで相互推薦に関する研究成果を数多く発表してきました。
また、ジェームズ博士は2025年に Aisara 株式会社を東京に設立し、様々な組織が抱える課題に対し、最適なAI・機械学習技術の導入支援を行っています。設計から実装までを一貫して手掛けた知識と経験で、高い解像度をもった精度の高いアドバイスと実践的なソリューションを提供します。
Aisara 株式会社公式サイト: https://aisara.jp/ja/
