11. 【期待される効果】 ① ユーザ毎の嗜好がソートに反映されるため CVRが上がる ② 検索行為をしなくても求人に応募できるため 応募数増が見込める ③ 一覧がユーザに望ましい求人の順番になるため 表示上位から応募されて、応募数増が見込める ユーザ毎におすすめの求人をスコアが高い順で一覧表示する + ユーザが閲覧したタイミングでおすすめが変化する タウンワーク:スマホリアルタイムレコメンド 15. Hbaseの構造~レコメンドデータの格納 15 フィールド 値 サンプル値 テーブル名 fs_rec_item - テーブル概要 ハッシュ化済みのIDとそのユーザのレコメンドリストを保持する。 - 行キー MD5(RID).substr(1, 16) 900150983cd24fb0 フィールド 物理名 論理名 - カラムファミリー rec <レコメンドデータ> - カラム修飾子 list