The Web Conference 2021 参加報告
学会AI2021年4月19日から23日まで開催されたThe Web Conference 2021(WWW)にAI技術開発部 アルゴリズムグループの織田が参加しましたので、モビリティサービス観点での学会概要を報告したいと思います。また、効果検証、推薦システムに関するLikedIn / Googleの論文を紹介します。
学会概要
The Web Conferenceは、Web・データマイニング分野のトップカンファレンスです。本来はスロベニアのリュブリャナで開催される予定でしたが、昨年に引き続きCOVID-19の影響でオンライン開催となりました。今年は、運営メンバや論文著者を含めた全体の参加者は2843人で、62ヵ国から918名の参加登録があったとのことです（昨年度より50%増加）。論文投稿数は1736件、採択数は355件でした（採択率: 20.4%）。論文投稿はトラック（分野）ごとに分かれていますが、特に投稿数が多い分野はソーシャルネットワークのグラフマイニングやパーソナライゼイションに関する研究でした。全体で、14 Keynotes、50弱のWorkshop & Tutorialsが開催され、非常に多岐にわたる研究が発表・議論されました。モビリティ関連のTutorial、Workshop、研究論文も幾つか散見され、ウェブ分野の研究でもモビリティ業界が注目されていることが実感できました。
個人的にはStanfordのJure先生によるPre-conferenceでの講演「Mobility network models of COVID-19 explain inequities and inform reopening」が印象的でした。SafeGraphというモバイルアプリの位置データを匿名化して集約したデータを元に１時間単位の人々の移動パターンを推定し、構築したモビリティネットワークを活用することで、経済（移動）の再開度合いが感染率に与える影響を分析していました（nature元論文）。モビリティデータを活用して、世界で本当に困っている問題に対してインパクトのある貢献をする良い事例だと思いました。
論文紹介
Mobility Technologies と DeNA が合同で行っている技術共有会で発表した際の資料を共有いたします。
こちらの資料では、学会概要の他、主に以下の３本の論文を紹介しています。より詳細な内容はスライドをご覧いただければと思います。
- Personalized Treatment Selection using Causal Heterogeneity
- 処置効果（Treatment Effect）が異なるコホートを識別し、処置割り当てを最適化する汎用的なフレームワークを提案（LinkedIn）
- Towards Content Provider Aware Recommender Systems
- ユーザーとプロバイダーの利得を同時に最大化する推薦問題を強化学習として定式化し、シミュレーションで分析（Google）
- Equilibrium Inverse Reinforcement Learning for Ride-hailing Vehicle Network
- タクシーなどのライドヘイリングサービスにおける道路ネットワーク上のドライバーの行動モデリングとマルチエージェントの報酬学習のアプローチを提案（MoT）
おわりに
この投稿では「The Web Conference 2021」の参加報告を行いました。今回、私自身WWWには初めて参加しましたが、想像していたよりもモビリティ・位置情報関連の研究活動が行われており、ウェブ分野の視点で「移動」の課題解決に貢献できることを探す良い機会となりました。 著者による発表動画もYou Tubeで閲覧可能ですので気になった論文などがありましたら、是非調べてみてください。
最後になりましたが、MoT では、GO事業をはじめとするAI技術の社会実装や最新のモビリティ技術の研究を共に行ってくれるデータサイエンティストを募集中です。現在募集中のポジションは左記リンクの通りですので、少しでもご興味ある方はぜひご連絡をいただければと思います。