みなさんこんにちは。MLチームのたかぱい(@takapy0210)です。 本日は、コネヒトの運営するママリのオンボーディング改善に機械学習を活用した事例のパート2をお話をしようと思います。 パート1については以下エントリをご覧ください(取り組んだ背景なども以下のブログに記載しています) tech.connehito.com (おさらい) 今回実施しているオンボーディング改善には大きく分けて以下2つのステップがあります。 ステップ1:興味選択にどのようなトピックを掲示したら良いか?(前回のブログ参照) ステップ2:興味選択したトピックに関連するアイテムをどのように計算(推薦)するか? 本エントリでは主にステップ2の内容についてお話しできればと思います。 (※本記事で添付している画像に関しては、開発環境のデータとなっています) 目次 はじめに ルールベースの推薦 ルールベースの課題 機械学習を