メタヒューリスティックアルゴリズムによる推薦システムの最適化 Optimization of Recommendation Systems Using Metaheuristic Algorithms

情報技術の急速な発展に伴い、レコメンデーションシステムはEC、ソーシャルメディア、コンテンツ配信などの分野で重要性を増している。しかし、従来の推薦アルゴリズムは、高次元・スパース・動的なユーザー行動データの処理において、精度と効率の課題に直面している。遺伝的アルゴリズム、粒子群最適化、アリコロニー最適化などのメタヒューリスティックアルゴリズムは、強力なグローバル探索能力と適応性を持ち、推薦システムのパラメータ調整、特徴選択、モデル構造の最適化に広く応用されている。本研究では、これらアルゴリズムの応用手法と最適化メカニズムを検討し、現状の研究成果と課題を整理した。実験結果により、メタヒューリスティックアルゴリズムはレコメンデーションシステムの性能向上に有効であり、より高度で個別化された推薦サービスの構築に寄与することが示された。

With the rapid advancement of information technology, recommendation systems have become increasingly important in areas such as e-commerce, social media, and content distribution. However, traditional algorithms face challenges in accuracy and efficiency when dealing with high-dimensional, sparse, and dynamic user behavior data. Metaheuristic algorithms—such as genetic algorithms, particle swarm optimization, and ant colony optimization—offer strong global search capabilities and adaptability, making them well-suited for tasks like parameter tuning, feature selection, and model optimization in recommendation systems. This study explores the application methods and optimization mechanisms of metaheuristic algorithms in this context, reviews current research progress, and identifies existing challenges. Experimental results demonstrate that metaheuristic approaches can effectively enhance the performance of recommendation systems, contributing to more intelligent and personalized services.

Reference:

1. Lin, S., Yang, Y., Nagata, Y., & Yang, H. (2025). Elite Evolutionary Discrete Particle Swarm Optimization for Recommendation Systems. Mathematics, 13(9), 1398. https://doi.org/10.3390/math13091398