ZOZOTOWN検索の精度評価への取り組み - ZOZO TECH BLOG

こんにちは。検索基盤部の橘です。検索基盤部では、ZOZOTOWNのおすすめ順検索の品質向上を目指し、機械学習モデル等を活用しフィルタリングやリランキングによる検索結果の並び順の改善に取り組んでいます。 最近行った並び順の精度改善の取り組みについては以下の記事をご参照ください。 techblog.zozo.com また、検索基盤部では新しい改善や機能を導入する前に、A/Bテストを行い効果を評価しています。A/Bテストの内容や分析の自動化への取り組みについては以下の記事をご覧ください。 techblog.zozo.com 検索基盤部ではA/Bテストの事前評価として、オフラインの定量評価と定性評価を実施しています。特に定量評価は、並び順の精度改善の仮説検証を迅速に行う手段として有効です。 しかし、ZOZOTOWNのおすすめ順検索の商品ランキングロジックの1つであるフィルタリング処理についてはこれ