Alisina NawabiNTT DOCOMO presenteert DART, een AI-methode voor voorspellingen bij weinig historische data, en meldt op 28 september dat de bijbehorende paper is aangenomen voor ACM RecSys 2026.
Een nieuwe dienst of uitbreiding naar een andere regio begint zonder eigen gebruiksgeschiedenis. Daardoor ontbreken signalen voor aanbevelingen en vraagramingen juist bij de lancering. DART moet de eerste inschatting naar voren halen door gegevens uit vergelijkbare situaties te gebruiken. Voor een Nederlandse organisatie kan dat de planning van aanbod of advertentieruimte vervroegen, mits er bruikbare vergelijkingsdata bestaat.
Hoe DART het koudestartprobleem aanpakt
DART staat voor Dual-view Adaptive Retrieval-augmented Tweedie model. De eerste bouwsteen is een Tweedie-verdeling. Die kan omgaan met gegevens waarin nullen veel voorkomen of uitkomsten sterk schommelen, zoals online reacties die per tijdstip verschillen.
De tweede bouwsteen haalt voorbeelden op uit situaties die op het doel lijken. Bij een nieuwe winkel kan dat een winkel in dezelfde regio zijn; bij een nieuw product een vergelijkbaar product. Het model zoekt gedeelde kenmerken, zoals plaats, tijd en aanbod. DART voorspelt dus niet zonder data, maar haalt startsignalen uit andere gevallen wanneer de eigen geschiedenis ontbreekt.
Wat de tests laten zien
Het abstract op de ACM RecSys 2026-programmapagina meldt dat DART zonder gegevens van het doelplatform hoger rangschikt dan meta-learningmodellen op meerdere platforms. Het noemt ook een hogere Spearman’s rho met de Tweedie-verdeling. Die maat kijkt of items in de juiste volgorde staan, niet of het exacte aantal vertoningen klopt. De programmapagina geeft geen absolute score of procentuele voorsprong.
De tests gaan over populariteitsrangschikking op verschillende platforms. Ze bewijzen dus nog niet hoe nauwkeurig DART advertentievertoningen op een nieuw reclamescherm voorspelt.
De DOOH-proef moet nog volgen
DOCOMO noemt digitale buitenreclame, of DOOH, als toepassing. Bij een nieuw scherm op een drukke stationslocatie moet DART vanaf dag één het aantal advertentievertoningen kunnen ramen. Dat aantal zegt hoe vaak een advertentie wordt getoond; het is geen meting van klikken of omzet. Met zo’n raming kan een exploitant advertentieruimte mogelijk eerder prijzen en verkopen.
DOCOMO wil de werking tot maart 2027 toetsen in veldproeven met DOOH-bedrijven in Japan en daarbuiten. Die proeven moeten nog uitwijzen hoe de methode op echte locaties presteert. De aankondiging bevat nog geen DOOH-praktijkresultaten.
Beeld: MBH via Wikimedia Commons, gebruikt onder CC BY-SA 4.0.
De verschuiving zit in de bron van de eerste raming: DART gebruikt patronen uit vergelijkbare gevallen voordat een nieuw aanbod een eigen geschiedenis heeft. Voor ondernemers maakt dat eerder plannen denkbaar, maar de veldproeven moeten nog uitwijzen of die vergelijkingen betrouwbaar genoeg zijn op echte locaties.
Veelgestelde vragen
Van data naar planning
Ik denk mee over de voorspellingen die jouw dienst nodig heeft en ontwerp hoe ze in je proces passen. Daarna realiseer ik het hele traject en automatiseer ik het waar dat loont, self-hosted waar dat kan.
Dit artikel is geproduceerd samen met het Agent Team. Meer over de redactie.
