奥 健太（Kenta OKU）

龍谷大学 先端理工学部 講師。推薦システムを軸とした教育・研究を展開しています。

[奥 健太（Kenta OKU） @okukenta]

拙著、当初の予定よりも早く発行されたようです。

基礎から学ぶ推薦システム - 情報技術で嗜好を予測する - | コロナ社 https://t.co/9SsJ208rIL

[奥 健太（Kenta OKU） @okukenta]

第22回WI2研究会を以下の要領で開催します。
https://t.co/9ch5861zuI
現地会場は龍谷大学深草キャンパス（京都）です。11/19OL、11/21現地を基本とし、予備日もあります。初の試みとしてライトニングトークも設けております。気軽にご投稿ください。多くの方々からのご投稿をお待ちしております。

[龍谷大学先端理工学部 @ryukokust]

知能情報メディア課程の奥 健太 講師が、WebDB夏のワークショップ2026において、招待講演を行いました。

講演題目：
セレンディピティ指向推薦システム再考
―セレンディピティの原義・類型・発生過程に基づく設計指針―
https://t.co/kdARt7LTHf

[佐藤 竜馬 / Ryoma Sato @joisino_]

拙著『推薦システム』が予約開始しました🎉

LLM 時代を意識して LLM の推薦アルゴリズムだけで 10 種類以上解説しています。
エンジニアの方はもちろん、なぜ X や YouTube のような大手が奇妙なレコメンドをするのかを知りたい方も必携！

今すぐチェック → https://t.co/bqmBdYUKAQ

[講談社サイエンティフィク🖋️📔 @kspub_kodansha]

【🌟近刊情報公開🌟】
＼ 2026年11月10日（火）発売 📝／

佐藤竜馬[著］『推薦システム　　なぜ推薦システムが薦める商品は魅力的なのか、あるいはなぜ魅力的ではないのか』

◆大好評『検索システム』に続く第二弾です‼️

◆詳細目次はこちら💁

第1章 はじめに
1.1 推薦システムとは
1.2 探索と活用
1.3 本書の特徴
1.4 本書で扱うトピック
1.5 用語の整理

第2章 推薦システムの概要
2.1 推薦システムの意義
2.2 検索システムと推薦システム
2.3 推薦システムの問題設定
2.4 内容フィルタリングと協調フィルタリング
2.5 さまざまな情報の統合
2.6 推薦システムの評価
2.7 探索と活用

第3章 内容フィルタリング
3.1 内容フィルタリングの問題設定
3.2 内容フィルタリングを用いたアイテム間推薦
3.3 内容フィルタリングを用いたユーザー向け推薦
3.4 類似度をもとにした内容フィルタリング
3.5 推薦の解釈性
3.6 機械学習モデルを用いた内容フィルタリング

第4章 協調フィルタリング
4.1 協調フィルタリングの問題設定
4.2 協調フィルタリングを用いたアイテム間推薦
4.3 近傍ベースの手法によるユーザーへの推薦
4.4 モデルベースの協調フィルタリング
4.5 内容フィルタリングと協調フィルタリングの比較

第5章 多様な情報を使った推薦
5.1 因子分解マシン
5.2 ニューラルネットワークを用いた推薦
5.3 探索を促すための特徴量設計
5.4 マッチングとリランキングの二段階構成
5.5 グラフを用いた推薦
5.6 深層学習を用いた手法は本当に優れているのか
5.7 推薦システムと検索システムの統合
5.8 大規模言語モデルを用いた推薦

第6章 評価手法
6.1 オフライン評価
6.2 オンライン評価
6.3 A/Bテストと交互編成の比較

第7章 オンライン学習
7.1 オフライン学習とオンライン学習
7.2 専門家問題と多腕バンディット問題
7.3 実現可能な場合の専門家問題のアルゴリズム
7.4 一般の場合の専門家問題のアルゴリズム（ヘッジアルゴリズム）
7.5 敵対的バンディット問題のアルゴリズム（Exp3アルゴリズム）
7.6 確率的バンディット問題のアルゴリズム（UCBアルゴリズム）
7.7 トンプソンサンプリング
7.8 文脈付きバンディット問題のアルゴリズム（LinUCBアルゴリズム）
7.9 報酬が非同期で到着する場合
7.10 複数の選択肢を同時に選ぶ場合
7.11 報酬の設計
7.12 バンディットアルゴリズムのオフライン評価
7.13 バンディットアルゴリズムを用いた推薦システムの評価

第8章 発展的な話題
8.1 クリックベイト
8.2 セレンディピティ
8.3 フィルターバブル
8.4 多様性
8.5 データのプライバシー
8.6 公平性
8.7 マイナーなクリエイターへの配慮
8.8 フィードバックループ
8.9 長期目標
8.10 サービスとユーザーの目標の不一致
8.11 ユーザーサイドの推薦システム

第9章 おわりに
9.1 ソフトウェア紹介
9.2 文献案内

[奥 健太（Kenta OKU） @okukenta]

本日のWebDBでの招待講演のスライドです。
セレンディピティ指向推薦システム再考 ―セレンディピティの原義・類型・発生過程に基づく設計指針―
https://t.co/jcuinVFgXN

[奥 健太（Kenta OKU） @okukenta]

3年生の演習向けの推薦システム開発チュートリアルを更新しました。AIコーディング時代ですが、演習ではあえて手作りで推薦システムの実装をフロントエンドからバックエンドまで一通り体験してもらうことを重視しています。
recsys-full: https://t.co/9qewXCHGeU

[奥 健太（Kenta OKU） @okukenta]

『Webテクノロジー - 自然言語処理・検索・推薦・大規模言語モデル -』をご恵贈頂きました！Web技術について幅広くまとめられていますので、私も是非勉強させて頂きたいと思います。有難うございました！
https://t.co/R5rhbjzApu

[奥 健太（Kenta OKU） @okukenta]

第22回WI2研究会を以下の要領で開催します。
https://t.co/9ch5861zuI
現地会場は龍谷大学深草キャンパス（京都）です。11/19OL、11/21現地を基本とし、予備日もあります。初の試みとしてライトニングトークも設けております。気軽にご投稿ください。多くの方々からのご投稿をお待ちしております。

[奥 健太（Kenta OKU） @okukenta]

最強DB講義、先週と本日で2回の講義をさせて頂きました。それぞれの資料を下記に公開しました。

推薦システム | 基礎編
https://t.co/nuc1EdzZB7

推薦システム | 評価編
https://t.co/jl8YkEOFLy

[奥 健太（Kenta OKU） @okukenta]

基礎編の講義スライドをアップしました。
https://t.co/nuc1EdzZB7
また、4/22(水)は評価編ついて講義します。

[奥 健太（Kenta OKU） @okukenta]

明日、4/15と4/22、それぞれ13:00から最強DB講義にて推薦システムの講義をさせて頂きます。4/15(水)は基礎編、4/22(水)は評価編としてお話しします。
https://t.co/veInoXoUvd

[Chiemi Watanabe @chiemi_wtnb]

最強DB講義 #39-2 推薦システム | 評価編 を公開しました！ https://t.co/bXGEsZoLrq #最強DB講義

[Chiemi Watanabe @chiemi_wtnb]

最強DB講義 #39-1 推薦システム | 基礎編／評価編 を公開しました！ https://t.co/YxgaU2shMm #最強DB講義

[奥 健太（Kenta OKU） @okukenta]

先日開催した学生会研究発表講演会の記事が学部ニュースに掲載されました。

電子情報通信学会関西支部 第30回学生会研究発表講演会および若手企業技術者講演会を開催【先端理工学部】
https://t.co/FmzWgskc9f

[奥 健太（Kenta OKU） @okukenta]

本日は龍谷大学の卒業式でした。奥研からは、学部生9名、修士3名が卒業しました。皆さん、ご卒業おめでとうございます！

[奥 健太（Kenta OKU） @okukenta]

若手企業技術者講演会では、株式会社ミックウェアの田尾佑太様と阪田梓音様にご講演頂きました。技術者として現場の視点からの貴重なお話を頂けました。学生さんたちにとって、有意義なものになりました。有難うございました！

[奥 健太（Kenta OKU） @okukenta]

信学会関西支部の学生会研究発表講演会は盛況の内に終了しました！学生幹事の方がセッションの座長・副座長を担当し、学生さん同士で活発な議論が行われ、大変盛り上がりました。学生幹事の皆さん、有難うございました！
https://t.co/CfHmtjAuxd

[しましま @shima__shima]

人工知能学会誌に，昨年9月にチェコのプラハで開催された推薦システムの国際会議 RecSys 2026 の会議報告を寄稿しました
無料でごらんいただける記事でので，ご関心のある方はご覧下さい
https://t.co/x6aaKAo7LG

[Tetsuo Yamamoto @ytetsuwo]

瀬田キャンパスからびわ湖大津キャンパスに変わる

[奥 健太（Kenta OKU） @okukenta]

今朝の大学。