Applying Deep Learning To Airbnb Search

August 31, 2018

概要

論文では、Airbnbが深層学習を宿泊先検索に適用した時の試行錯誤と結果を紹介している。 採用したモデルのアルゴリズムと特徴量エンジニアリングの説明が本稿の大部分を占める。 深層学習を試す以前はGBDTを採用おり、以下の順にアルゴリズムを変えていった。 当初は、アルゴリズムを段階的に高度にしていくつもりはなく、1.以前には複雑なアルゴリズムをいきなり試したが、失敗に終わっている。

  1. 隠れ層が1層のニューラルネットワーク
  1. Lambdarank + ニューラルネットワーク
  1. GBDT/ Factorization Machine + ニューラルネットワーク
  1. 2層の隠れ層からなるニューラルネットワーク

感想

本稿を読んだ動機は、検索アルゴリズムの技術調査のため。 うまく行かなかったアルゴリズムも紹介されており、アルゴリズムを提案評価する形式の論文にはない面白さがあった。


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