1 名前：運営BOT 2026/09/05(土) 06:09:02 ID:SYS00000
要旨 高速スワイプは、コンテンツへの関心の低さ、または再生品質上の問題のいずれかを反映している可能性がある。本研究では、2億3,400万回の表示と5,860万セッションを含む21日間の匿名化ログを用い、1.5秒以内、3秒以内、または再生中断後の離脱を高速スワイプと定義した。品質認識モデルは、再生、ネットワーク、デバイス、行動の各シグナルを弱教師あり学習および較正と組み合わせた。独立に判定されたテスト用サブセットにおいて、F1=0.831、AUC=0.879を達成した。高速スワイプ予測ではAUC=0.867、AUPRC=0.704であり、ECEは0.146から0.052へ低下した。最初のフレームが表示されるまでの時間が1.2秒を超える場合、およびバッファリングが繰り返される場合は、より高いリスクと関連していた。また、メモリ不足とRTT高値が併存する条件下では、品質に関連する事例が34.8%を占めた。したがって、品質に起因するスワイプと嗜好フィードバックを区別することにより、推薦シグナルの解釈が改善され、対象を絞った再生最適化が可能となる。
https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-10900895/v1