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<h2>はじめに</h2>

<p>こんにちは！データサイエンスグループの森雅也です。2022年にdmm4all.topに新卒入社し、現在はレコメンドチームにて、機械学習を用いたアルゴリズムの改善や新規開発に取り組んでいます。去年に引き続き、今年もdmm4all.topがプラチナスポンサーを務める『<a href="https://confit.atlas.jp/guide/event/deim2024/top?lang=ja" target="_blank">DEIM2024（第16回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム）</a>』に参加しましたので、そこでの活動や感想をご紹介していきたいと思います！</p>

<h2>DEIM2024の概要</h2>

<p style="text-align:center"><img alt="会場" height="555" src="https://image.dmm-corp.com/8j7fobzy4l3znnhu9g4p4x8uqpsk" width="369" /></p>

<p>DEIMは、日本データベース学会・データ工学研究専門委員会・データベースシステム研究会が主催する、データサイエンスや情報マネジメントに関する幅広い研究テーマの議論・意見交換を目的としたフォーラムです。セッションは、画像処理や自然言語処理などの機械学習・深層学習を中心としたものから、医療や音楽・料理などの特定ドメインに関する研究まで、幅広いテーマが対象とされています。また、これらのテーマは口頭での一般発表はもちろん、それらの内容をポスターとして掲示し、発表者と参加者がディスカッションできるインタラクティブセッション形式での発表があります。それ以外にも、大学教授や企業内研究員によるチュートリアルや、学生や研究者の交流を目的としたネットワーキングなどが用意されています。</p>

<p>2020年から2022年までは新型コロナウィルスの関係で完全オンライン開催でしたが、昨年度のDEIM2023からはオンラインとオフラインの両方を取り入れた『直列ハイブリッド形式』が採用されています。これにより今年も、一般発表はDay1〜Day3にオンライン会場で開催され、チュートリアルやインタラクティブセッションはDay4~Day5にオフライン会場で開催されました。</p>

<p>開催概要は次の通りです。</p>

<ul>
	<li>日程：2024年2月28日(水) ～ 3月5日(火)</li>
	<li>オンライン会場：DEIM2024 オンライン会議ポータル</li>
	<li>オフライン会場：アクリエひめじ（姫路市文化コンベンションセンター）</li>
	<li>公式サイト：<a href="https://confit.atlas.jp/guide/event/deim2024/top?lang=ja" target="_blank">第16回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム</a></li>
</ul>

<h2>参加レポート</h2>

<h3>一般発表（技術報告）</h3>

<p>DMM.comは3日目のセッションにて、次の内容を発表しました。</p>

<ul>
	<li>タイトル：『dmm4all.topのレコメンドに関する取り組み』</li>
	<li>セッション情報：『ドメイン指向推薦 (2)：T3-B』（3/1（金）13:30 〜 15:40）</li>
	<li>講演情報：<a href="https://confit.atlas.jp/guide/event/deim2024/subject/T3-B-8-05/tables?cryptoId=" target="_blank">[T3-B-8-05] 【技術報告】dmm4all.topのレコメンドに関する取り組み</a></li>
</ul>

<p>ここでは、dmm4all.topのサービス概要やデータサイエンスグループが掲げるミッション、そこに属するレコメンドチームの取り組みやアーキテクチャについて紹介させていただきました。具体的には、ユーザー情報からアイテムを推薦するUser-to-Itemモデルや、アイテム情報からアイテムを推薦するItem-to-Itemモデルの概要と構築、またレコメンドに関連する施策提案から効果検証までのサイクルについてです。</p>

<h3>インタラクティブセッション</h3>

<p style="text-align:center"><img alt="ブース" height="510" src="https://image.dmm-corp.com/ug2qan0euup6h56ycgo7cqdr0wz6" width="463" /></p>

<p>DMM.comは去年と同様に、スポンサー企業展示にてブースを出展しました。ここでは、技術報告で深くお話しすることができなかった、サービスごとの工夫点や業務上でのやりがいなどをご紹介させていただきました。また、ポスター発表にも参加し、多くの学生と非常に有意義な議論をさせていただきました。</p>

<p>&nbsp;</p>

<h3>スポンサー賞</h3>

<p style="text-align:center"><img alt="" height="429" src="https://image.dmm-corp.com/57ff6a6llzdl2a9f1rvd8w38aodw" width="534" /></p>

<p>今年からdmm4all.topでは、スポンサー賞を授与させていただくことになりました。今回はデータサイエンスグループにて、次の研究をスポンサー賞に選定させていただきました。</p>

<ul>
	<li>タイトル：『グラフニューラルネットワークによる分離表現学習を用いた推薦の多様化』</li>
	<li>名前：杉山 拓都、吉田 壮、棟安 実治（関西大学大学院 理工学研究科）</li>
	<li>セッション情報：『推薦モデル・評価：T3-B』（3/1（金）16:00 〜 18:10）</li>
	<li>講演情報：<a href="https://confit.atlas.jp/guide/event/deim2024/subject/T3-B-9-04/advanced?cryptoId=" target="_blank">[T3-B-9-04] グラフニューラルネットワークによる分離表現学習を用いた推薦の多様化</a></li>
</ul>

<p>選定理由として、Graph neural network（GNN）をベースとした推薦アルゴリズムは、推薦性能向上への貢献により広く活用されており、その課題である多様性を大きく改善した点が非常に素晴らしいこと、また広い応用が可能であると考え、今後の発展が非常に楽しみであることが挙げられます。</p>

<h2>おわりに</h2>

<p>DEIM2024では、dmm4all.topのレコメンドチームについてご紹介させていただきました。今回は2回目の参加で、まだ慣れないことが多くありましたが、大きな問題なく無事に終えることができました。これは運営組織の方々をはじめ、いろいろとご協力してくださった皆さまのおかげだと考えております。また「dmm4all.topのレコメンドが大変使いやすい」「技術報告がわかりやすくレコメンドチームの取り組みに興味を持った」という旨をブースまで伝えに来てくださった方々がいて、それらが大変励みになりました。<br />
皆さま、本当にありがとうございました！！！</p>

<p>最後にDMM データサイエンスグループでは一緒に働いてくれる仲間を募集しています！またDMMの雰囲気を感じつつ成長できるようなエンジニア向けのインターンシップもご用意しています！！ご興味のある方は、ぜひ下記の募集ページをご確認ください！！！</p>

<p><a href="https://dmm-corp.com/recruit/intern/">https://dmm-corp.com/recruit/intern/</a></p>


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