KDDI総合研究所は10月8日、閲覧・購買履歴などからユーザーの嗜好を学習するAIの開発に成功したと発表。ECサイトにおいて、ユーザの嗜好を学習してオススメ製品を提示する「推薦システム」の信頼性向上を目的としたもの。
AIを推薦システムに適用した場合のイメージ図
不正なデータが混入して推薦製品を意図的に操作するような攻撃を受けた場合でも、攻撃者と一般ユーザーの行動履歴が統計的に異なる性質を持つことを利用して、不正なデータを除去することが可能。
AIの学習結果
映画の評価データを用いた評価実験では、ほぼすべての不正データを除去し、攻撃の前後で同等の学習結果が得られることを確認したという。
今後は実用化に向けて、目的の異なる複数の攻撃に対しても有効的であることを検証するとのこと。また、複雑な学習方法をベースとした推薦システムにおいても、ユーザーの嗜好を学習可能なAIの確立を目指すとしている。
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