BigQueryを使ったレコメンド改善事例とその仕組み - pixiv inside
pixiv運営本部、おすすめ改善チームのogaです。pixiv上で最近行った、イラストのレコメンド改善事例とその技術的な部分について紹介します。 概要 今回の取り組みでは、ブラウザ版pixivのトップページなどに表示しているイラストの「おすすめ作品」機能に対して、「最近投稿された作品を優先してレコメンドする」という変更を加えました。 この施策は以下の2点を期待して実施したものです。 作品を閲覧しているユーザーが、投稿されたばかりのイラストをより多く見られるようになること 作品を投稿しているユーザーが、最近投稿した作品への反応をより多くもらえるようになること 背景としては、ユーザーがトップページを訪問する際、同じ作品が何度も表示されているという状況がありました。 ある日におすすめ作品として表示されたイラストの、投稿時期別の割合を下に載せました。何ヶ月も前に投稿されたイラストが7割を占めている
Amazonの推薦システムの20年
IEEE Internet Computingの2017年5・6月号に "Two Decades of Recommender Systems at Amazon.com" という記事が掲載された。 2003年に同誌に掲載されたレポート "Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering" が Test of Time、つまり『時代が証明したで賞』を受賞したことをうけての特別記事らしい 1。 「この商品を買った人はこんな商品も買っています」という推薦で有名なAmazonが1998年にその土台となるアルゴリズムの特許を出願してから20年、彼らが 推薦アルゴリズムをどのような視点で改良してきたのか 今、どのような未来を想像するのか その一端を知ることができる記事だった。 アイテムベース協調フィルタリング 20年前も
レコメンドエンジンは導入後のチューニングが肝要、ストリームとゼロスタートのチームワークに迫る
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
AWS Solutions Architect ブログ
Apache SparkとAmazon DSSTNEを使った、Amazon規模のレコメンデーション生成 Amazonのパーソナライゼーションでは、お客様毎の製品レコメンデーションを生成するためにニューラルネットワークを使っています。Amazonの製品カタログは、あるお客様が購入した製品の数に比較して非常に巨大なので、データセットは極端に疎になってしまいます。そして、お客様の数と製品の数は何億にものぼるため、我々のニューラルネットワークのモデルは複数のGPUで分散しなければ、空間や時間の制約を満たすことができません。 そのため、GPU上で動作するDSSTNE (the Deep Scalable Sparse Tensor Neural Engine)を開発しオープンソースにしました。我々はDSSTNEを使ってニューラルネットワークを学習しレコメンデーションを生成していて、ECのウェブサイト
第1回 レコメンドシステムと集合知 | gihyo.jp
はじめに 今回から9回に渡り、Hadoopを使ったレコメンドシステムの実装について紹介させていただくことになりました。 レコメンドシステムを構築した方は少ないと思いますが、レコメンドのサービスに触れている方は多いと思います。今回の連載で、読者の皆様にレコメンドシステムの可能性とその実装の面白さをお伝えできればと思います。よろしくお願い申し上げます。 連載の予定は次の通りです。 レコメンドシステムと集合知（今回） レコメンドシステムの実装と課題 協調フィルタリング（前・後編） コンテンツベースレコメンド（前・後編） 今回の記事のポイントは以下の通りです。 レコメンドシステムの目的は気付きと驚きを与えること 理想のレコメンドはソムリエのお薦め レコメンドシステムに必要なのは嗜好と専門性 では、早速はじめましょう。 レコメンドシステムとは？ レコメンドシステムは情報フィルタリングの一種で、大量の
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LibRec - A Java Library for Recommender Systems
音楽聴き放題サービスAWAにおけるレコメンド手法の検討 (artist2vecの試み)
