ZOZOTOWN「おすすめアイテム」を支える推薦システム基盤 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。SRE部MLOpsチームの田島（@tap1ma）です。 現在、ZOZOTOWNの「おすすめアイテム」に使われていたアイテム推薦ロジックを刷新するプロジェクトを進めています。既に一部のユーザに向けて新しいアイテム推薦ロジックを使った「おすすめアイテム」の配信を開始しています。その刷新に伴い推薦システムのインフラ基盤から新しく構築したので、本記事ではその基盤について解説したいと思います。 目次 はじめに 目次 「おすすめアイテム」とは 新しい推薦ロジック Recommendations AIを用いた推薦ロジック ZOZO研究所によって独自で開発された推薦ロジック 新しい推薦システム 推薦システムの処理の流れ システム構成 新しい推薦システムで工夫したポイント Bigtableのパフォーマンス改善 アイテム推薦APIのPodの安全停止 ZOZO研究所APIのキャッシュ戦略
Introducing TensorFlow Recommenders
https://blog.tensorflow.org/2020/09/introducing-tensorflow-recommenders.html https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhRP3srVMnqWpCBVIQWg5esg0J_w-u0ZRuIGtmJRLukKIgN4r5fVmnCloV-4zR6dAITFG4cRg6xb2z1V7MXGlG8FJ5PSgPFzSSCE23IiSmLEzczykvX2Dodl08IKuDooGacNBB3v0Hz1hc/s0/TF+Recommenders+06.gif September 23, 2020 — Posted by Maciej Kula and James Chen, Google BrainFrom recommending movies
Netflixを支える推薦システムの裏側｜masa_kazama
イントロNetflixは、スマホやPCがあれば、どこでもいつでも、映画やドラマを見放題で楽しむことができます。今年はお家時間が増えたことで、Netflixをより満喫している方も多いのではないでしょうか。実際に、2020年1月〜3月に会員が全世界で1600万人ほど増え、合計1億8000万人を超えています。 Netflixをいくつかの数字で見てみると、さらにその凄さに驚かされます。 ・全世界のインターネット通信量(下り)の15%をNetflixが占めており、YouTubeを超える世界一の動画サービス ・時価総額が20兆円超え ・サブスクリプション収入が月々約1500億円 そんな多くのユーザーを有するNetflixの魅力の１つに、推薦システムがあります。Netflixのホーム画面には、今話題の作品やユーザーにパーソナライズ化されたおすすめの作品が並びます。 Googleの検索と違って、Netfl
レコメンデーション領域における横断データ活用の取り組み事例紹介 #機械学習
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。サイエンス統括本部でレコメンデーションエンジンの開発を担当している吉井と小出です。 今回は、レコメンデーションと横断データ活用の事例として、各種データからユーザーの意図を抽出し、レコメンデーションの性能改善につなげる取り組みについてご紹介します。 ※レコメンデーションエンジンの開発はプライバシーポリシーの範囲内で取得したデータを用いて行っています レコメンデーションとは レコメンデーションは、サービスの利便性を向上させるために欠かせない技術となっています。 代表的なレコメンデーションの利用事例としては、 今閲覧しているアイテムに関連するアイテムを提示する あるアイテムと一緒に買われやすいアイテムを合わせ買いアイテムとし
レコメンドシステム入門 Javascriptで実装する｜es
レコメンド（推薦システム）に関して素晴らしい記事があったので訳してみました。訳に難があるが、そこはご勘弁ください。 プログラム実行してみると理解できると思います。入門者に打って付けの記事です。 以下、本文。 インターネットの世界はレコメンドで溢れていますね。 Amazonのように商品を購入するeコマース・サイト、Facebookのようなソーシャルネットワーク、YoutubeやNetflixのようなビデオ/映画サイトなど。これらのサイトに共通するのは、あなたに新しいものを推薦するために、映画、商品と友人などの過去のデータを使うことです。 この記事では、レコメンド機能がJavaScriptで、どのように動くか簡単に紹介します。推薦システムを実現するための、異なるアプローチも見ていきます。最終的にはアルゴリズムを切り替えただけで、結果を出力できるようにします。映画評論家の小さいデータセットと、M
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Netflixの快適なモバイル視聴への取り組みと新機能を米国本社で見た
