先程、Appleの新型HMD「Vision Pro」を実機体験できました！！！ メディアの方以外で、 デベロッパーとしては世界で初にして、唯一Vision Proを体験できる日本人に選んで頂きました！ XR業界を牽引する1人として、Vision Pro の魅力を広めていけるように自身の体験をスレッドで紹介します！#WWDC23 pic.twitter.com/YIKckHzvrb — ARおじさん / MESON CEO @WWDC23 (@AR_Ojisan) June 7, 2023 まぁ、こういう端末は自分で体験しないと分からないですし、仮にもミライカフェと未来を語る部屋をテーマに運営しているなら、こういうのは一番に体験しなきゃいけないよなと思っているところではあるんですが。 唯一気になるのが、女性のレビューワーがいない点。 アップルのデモ動画では女性が使っている動画もたくさん出てく

こんにちは、メルカリのレコメンドチームで ML Engineer をしている ML_Bear です。 普段はメルカリのホーム画面などに表示されるレコメンドパーツの改善を担当しています。今回はメルカリの莫大なユーザーログデータと、出品された商品に付与されているメタデータ(詳細後述)を活用したレコメンドロジック改善事例をご紹介します。 商品メタデータについて メルカリではユーザーの商品検索体験を向上させるため、出品された商品に対して様々なメタデータを付与しています。ファッションアイテムだと色や生地感、家電だと型番といった、主として商品の属性をあらわす様々なデータをメタデータと呼称しています。 今回、私は本やマンガに紐づいているメタデータ (以下、タイトルデータと記載) に着目しました。 メルカリアプリ内では、本やマンガに商品が属するシリーズを表現するメタデータが付与されています。例えば「キング