DeepなFactorization Machinesの最新動向 (2018) - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに こんにちは。研究開発チームの関です。 最近毎週日曜日の恋するワンピースの更新を楽しみに生きています。好きなツッコミは「この船の航海士は誰？」です。 あと虹のコンキスタドールのベストアルバム「THE BEST OF RAINBOW」は皆さん買いましたか？ 健康にいいので毎日聞きましょう。 この記事はGunosy Advent Calendar 2018の22日目の記事です。 昨日はcou_zさんの「【年末年始に読みたい】Gunosyエンジニアが2018年に購入した書籍まとめ」でした。 皆さんFactorization Machinesは好きですよね。 予測モデル構築においてはXGBoostと並んでとりあえずやっておくべき手法として知られています。 今回のエントリではKDD2018で発表されたxDeepFMを読み解きながら、 DeepなFactorization Machineの現状
Elasticsearchを使ってレコメンデーションする - Qiita
Elasticsearch と Mahout を組み合わせ、「関連する商品」や、「関連するユーザ」を表示する機能をつくりました。 アルゴリズムはMahoutをそのまま使い、ロジックをElasticsearch プラグインにすることで、サーバ&データストアがElasticsearchでまかなえます。 以下にプラグインを公開しました。 https://github.com/hadashiA/elasticsearch-flavor これを実際に運用中のサービスがあるんですが、商品数がせいぜい数十万件程度だったので Hadoop等は使わず、リアルタイムで結果を計算して返す作りになっています。 おそらく1,000万件くらいになってくるとやり方を考え直さないといけなくなりそうだけど、そこまで大規模にならなければなかなか便利なものができた。 Mahoutとは Apache Mahout は、色々な機械
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