ディープラーニングを活用したレコメンドエンジン改善への取り組み - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは、推薦基盤部の与謝です。ECサイトにおけるユーザの購買率向上を目指し、レコメンデーションエンジンを研究・開発しています。最近ではディープラーニングが様々な分野で飛躍的な成果を収め始めています。そのため、レコメンデーション分野でも研究が進み、精度向上に貢献し始めています。本記事では、ディープニューラルネットワーク時代のレコメンド技術について紹介します。 目次 はじめに 目次 パーソナライズレコメンドとは 深層学習より前の推薦手法 協調フィルタリング Matrix Factorization SVD（Singular Value Decomposition） Factorization Machine 深層学習を使った推薦手法 ニューラルネットワーク推薦手法に対する警鐘 Recboleプロジェクト Recboleプロジェクトを用いた各アルゴリズムの検証 General Re
Ambient Weaving ― 環境と織物
テキスタイルは、ファッションから住環境に到るまで私たちの生活に欠かせないものです。近年では様々な機能が統合されたスマートテキスタイルの技術も盛んに開発され、さらなる利活用に向けた取り組みが盛んに行われています。 株式会社ZOZO NEXTは2020年より東京大学筧康明研究室、株式会社細尾と共に、西陣織の伝統工芸技法に先端テクノロジーを組み合わせることで、機能と美しさを両立する新たなテキスタイルの開発を行ってきました。 「環境情報を表現する織物」、「環境そのものが織り込まれた織物」を指す、Ambient Weavingのコンセプトを提案し、周囲の環境情報と織物を媒介する様々な機能と美を両立させた体験の拡張を試みました。 織物を環境とのインタフェースとしてのアンビエントメディアと見立て、環境変化に呼応するように変化する布の表現や、環境に働きかけるように変化を生む布のありかたをプロトタイプを通じ
「天才・逸材採用」から1年──ZOZO研究所が見据えるファッションテックの未来 | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
「7人の天才と50人の逸材求む」 この強烈な採用のキャッチコピーが話題を集めた、ZOZO研究所。2018年4月の発足から約1年。「ファッションを数値化する」というミッションの実現に向け、同研究所にはさまざまな専門分野の人材が集まってきているという。 「我々は実績も歴史もないチャレンジャー。だからこそ、もっと挑戦していかないといけない」──立ち上げからの1年を振り返り、ZOZOテクノロジーズ代表取締役CINOの金山裕樹はこう語る。 民間の研究所としてスタートした、ZOZO研究所。AI（人工知能）やVR（仮想現実）など、目まぐるしいスピードでテクノロジーが進化している時代の今後を彼らはどう捉え、どんなことに取り組もうとしているのか。金山とZOZO研究所 青山拠点ディレクターの松谷恵に話を聞いた。 研究内容をビジネスとして永続的なものに ──ZOZO研究所を立ち上げる際、どのようなことを考えてい
【イベントレポート】ZOZO研究所成果共有会まとめ｜ZOZO DEVELOPERS BLOG
はじめにZOZO研究所ディレクターの松谷(@megumim32529756）です。ZOZO研究所では、Eコマースのサービス向上、バックエンド業務の効率化、次世代の服作りを目指して関連技術の研究開発を進めています。 先日、ZOZO研究所で研究開発が進められている技術が現在どのように使われているか、また今後どのように活用可能かを、社内で広く共有・討論するためのイベントである研究共有会が行いました。 各テーマごとに15分と短い時間ではありますが、機械学習や数理最適化を今後積極的に取り入れたいプロダクトチームとのディスカッションが出来たり、新たなプロジェクトのアイディアに繋がったりと、とても有意義な会となりました。 本記事ではイベントレポートを兼ねて、今回発表があった各テーマについて概要をご紹介します。それぞれの研究・開発内容の詳細に関しては関連リンクも貼っていますので、ぜひ合わせてチェックしてい
Data Release
ZOZO RESEARCH hosts the following datasets collected from our web services, e.g., ZOZOTOWN and WEAR. 大学など公共の研究機関・研究者が研究目的で利用できるよう、ZOZOTOWN・WEARなどから取得されたデータを公開します Index Open Bandit Dataset Open Bandit Dataset is a public real-world logged bandit feedback data. The dataset is provided by ZOZO, Inc., the largest Japanese fashion e-commerce company with over 5 billion USD market capitalization (as of
ＺＯＺＯ研究所、１２００万人が使う ファッションコーディネートアプリ 「ＷＥＡＲ」 の ビッグデータを活用した共同研究を同志社大学と開始〜 ＡＩを用いたレコメンドエンジンの精度向上と、 ファッションスタイルの数値化を目指す 〜 - ニュース - 株式会社ZOZOテクノロジーズ
ZOZOグループの、ファッションを数値化し科学的に証明するプロジェクトチーム「ZOZO研究所（ZOZO RESEARCH）」は、同志社大学 桂井麻里衣助教の研究グループと、当グループが運営するファッションコーディネートアプリ「WEAR」のビッグデータを活用した、ファッションアイテム・コーディネートレコメンドエンジンの共同研究を開始することに合意しました。 【レコメンドエンジンの研究】 レコメンドエンジンに関する研究は近年盛んに行われていますが、この研究では「着用時のシルエット」という、これまで考慮されてこなかった部分に焦点を当てます。ファッションは、オーバーサイズ・ジャスト・タイトなどの「着用時のシルエット」によって、大きく印象が変化します。「着用時のシルエット」と人に与える印象の関係を研究し、ユーザーの好みをより正確に把握することができれば、精度の高いレコメンドエンジンの開発へつなげるこ
スタートトゥデイ研究所、九州工業大学と共同研究を開始 ～ ファッションに関する大規模データを活用する研究開発の加速と 人材育成強化を目指す 〜 - ニュース - 株式会社ZOZOテクノロジーズ
スタートトゥデイグループの、ファッションを数値化し科学的に証明するプロジェクトチーム「スタートトゥデイ研究所（START TODAY RESEARCH）」は、国立大学法人 九州工業大学（以下、九州工業大学）との共同研究を開始することに合意しました。 スタートトゥデイ研究所では、「ファッションを数値化する」というミッションのもと、「服作り」の研究、「似合う」の研究、「サイズ」の研究を進めています。 今年7月には、東京に次ぐ2つ目の拠点として「スタートトゥデイ研究所 福岡」を開設しました。福岡拠点では、機械学習系の博士号保持者3名を筆頭に、福岡県内外から優秀な研究開発者を集め、特に「似合う」の研究開発を進めています。スタートトゥデイグループが保有するファッションに関する膨大なデータを分析、理解し活用することで、その背後にある法則や理論・モデルを明らかにしてまいります。 九州工業大学は、工学に関
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ファッション研究者はファッション“の”研究といかに関わることができるのか？/Fashion Studies and Studies of Fashion
CCSE 2018に協賛、研究所での取り組みを発表してきました！ - ZOZO Technologies COMPANY BLOG