大規模サービスで効率よくレコメンドを提供するためにTensorflow Recommendersを活用する - DMM insideはじめに こんにちは、DMMで機械学習エンジニアをしている二見です。 2020年に新卒で入社し、普段は検索やレコメンドの改善に従事しています。 DMMでは50を超えるサービスを提供しており、様々なデジタルコンテンツを取り扱っています。 また、各サービスには多くのユーザーの膨大なデータが日々蓄積されてます。 我々のグループでは、それらのビックデータを活用した改善施策を行うことで、各事業部の成長に日々貢献しております。 本記事では、新たにディープニューラルネットワークベースの先端的なレコメンドシステムを構築し、サービスに導入した事例を紹介したいと思います。 レコメンドエンジンの導入を検討している方・ニューラルネットベースのレコメンドに興味がある方の参考になれば幸いです。 目次 はじめに 目次 DMMにおけるレコメンドへの取り組み 背景 Tensorflow Recommendersとは 1.
