株式会社リクルートおよび株式会社インディードリクルートテクノロジーズのデータサイエンティストチームが、推薦システム分野の国際学会 19th ACM Conference on Recommender Systems (RecSys 2025) の併設コンペティション RecSys Challenge 2025 にて優勝しました。

チーム “rec2” として、リクルートから武井・長谷川、インディードリクルートテクノロジーズから澤田・阿内・長妻・米川が参加しました。最終リーダーボードはコンペの 特設ページ にて公開されています。

RecSys は推薦システム分野の国際的なトップカンファレンスであり、RecSys Challenge はその併設コンペティションとして、世界中の研究者・技術者が特定課題における推薦システムの精度を競います。今年で第16回目となる本コンペには、世界中から416チーム以上が参加しました。

今回のテーマは、あらゆる推薦システム関連タスクに汎用的に利用可能なユーザー表現（User Embedding）の獲得でした。参加者はユーザーの行動履歴からユーザーごとの Embedding を作成し提出します。解約予測や購買予測を含む6つのタスクについて、提出された Embedding を入力として用いる規定の学習・評価パイプラインがスコアリングサーバー上で自動実行され、これらの統合的な精度が競われました。

リクルート・インディードリクルートテクノロジーズのチームは、Transformer を用いた Contrastive Learning および Multi-task Learning の手法、ルールベースによる行動データの集約、さらにこれらの出力の Stacking を組み合わせることで、優勝を果たしました。この取り組みは、2025年9月22日〜26日にプラハで開催される RecSys 2025 のワークショップで発表予定です。

より技術的な詳細については、ワークショップ開催後に当ブログで公開予定です。

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