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SIGIR 2019 に参加してきました

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はじめに2019年7月21日〜25日に開催された SIGIR 2019 に参加してきました。SIGIR は「Special Interest Group on Information Retrieval」 の略で、毎年開催されるカンファレンスは情報検索の分野において最も重要なカンファレンスといわれています。今年のカンファレンスでは、LTR(Learning to Rank、ランキング学習)、リコメンデーション、評価、クエリパフォーマンスなど、多様な研究テーマについての発表がありました。会場は Cité des Sciences et de l’Industrie(シテ科学産業博物館)という欧州最大級の科学博物館で、チュートリアルを含めたカンファレンスの3日目の食事会は博物館の2階で行われました。食事会の他に、初日に La grande galerie de l’Évolution という別の博物館でウェルカムレセプションもありました。 今年の SIGIR は初めて中国からの提出された論文数もアクセプトされた論文数もアメリカの論文数を超えました。 SIGIR 2019 は大きくチュートリアル、カンファレンス、そしてワークショップに分かれていました。以下、参加してきたセッションの中で関心を持ったものについて書きます。チュートリアル初日は Effective Online Evaluation for Web Search という一日のチュートリアルに参加しました。登壇者は Yandex社より5人、Facebook AI Research より1人いました。チュートリアルはWebサービスの更新に対する評価についてで、概要や資料などはここで見られます。豊富な内容でしたが、特に下記の項目が面白いと思いました。A/B TestingA/B テストとは、サービスの新しい機能や変更を試すときに、サービスの利用者をランダムに2つグループに分け、その新しい変更が適用されているサービスを片方のグループにだけ提供し、変更内容を評価する手法です。検索サービスの場合は、例えば 検索UI を変えるといったフロントエンドの変更や、検索結果の表示順を決めるランキングモデルを変えるといったバックエンドの変更などあります。A/B テストはユーザエクスペリエンス(UX)に影響を及ぼすため、基本的に…