Deep Metric Learningによる、ホテルや飲食店などの拠点検索改善
1.2 なぜDeep Metric Learningにしたか 改善前のモデルでも特徴量を頑張って作れば解決できないことはないとは思います。「地名、ジャンル等に引っ張られて、拠点名指定を無視してしまう」パターンでは、クエリを解釈するロジックを入れ、地名だということを理解して地名部分のみを拠点の住所とマッチングさせて、それ以外を拠点名にマッチングさせて、という具合で特徴量を作れば正解できる可能性があると思います。しかし、これは一例で全体的に精度を上げるにはさまざまなケースを人が考慮して特徴量を作っていく必要があるので大変です。 そこで、学習データ（クエリと正解拠点のペア）が大量にあることを生かして、DNN（Deep Neural Network）がよしなに学習してくれるのに期待しました。また、プロダクト化することを考えると遅くとも数百ミリ秒以内で応答する必要があるので、クエリと拠点側をそれぞれ
画像解析モデルでヘアスタイル検索を改善、Yahoo! BEAUTYのタグ精度向上 #機械学習
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。サイエンス統括本部で画像処理エンジニアをしている伊藤です。Yahoo! BEAUTYの検索改善に取り組みました。本記事では、画像解析による予測を通してヘアスタイルのタグづけ精度を上げる、という改善事例を紹介いたします。 Yahoo! BEAUTY ヘアスタイル検索とは Yahoo! BEAUTYのヘアスタイル検索は、自分の理想のヘアスタイル、スタイリストを探すためのサービスです。検索対象となるヘアスタイル画像は、主にスタイリストの方が説明文やタグなどを付けて投稿しています。一般ユーザーは、タグや条件を指定して検索します。 検索結果は、グリッド表示でタグなどの情報情報が見えず、画像のみが表示されるのが特徴です。 課題：検
レシピ検索を改善する工夫 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。技術部検索グループの兼山(@PENGUINANA_)です。 クックパッドの中でレシピ検索はレシピをのせる人とさがす人をつなぐ大事な仕組みです。 今回はレシピ検索を運用改善していく上での工夫のうち、他の検索システムでも役立ちそうな内容を紹介させていただきます。 改善ポイントを発見しやすくする 工夫1. 検索語をモニタリングする search monitorという社内ツールを作りました。前日の検索傾向を表示できます。 このツールは以下の作業をサポートします。 検索語をUU（ニーズ）が多かった順に知る キーワードごとに何人に使われたのかを知る ユーザーが実際に目にする検索結果を素早く確認する レシピが1品も見つけられなかったキーワードを知る 他にも「キーワードごとにどのようなキーワードと組み合わされやすいか」、「その検索語のCTRはどの程度か」、「その検索語は何時頃あるいは何曜日によ
検索ワードでがんの兆候がわかることをMicrosoftが発見
By Chris Pirillo Microsoftの科学者は検索エンジンの検索ワードを分析することで、がんを患っているインターネットユーザーを早期発見できるという研究結果を発表しました。 Screening for Pancreatic Adenocarcinoma Using Signals From Web Search Logs: Feasibility Study and Results http://jop.ascopubs.org/content/early/2016/06/02/JOP.2015.010504.abstract Microsoft Finds Cancer Clues in Search Queries - The New York Times http://www.nytimes.com/2016/06/08/technology/online-searc
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