A/Bテストよりすごい？はじめてのインターリービング - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに こんにちは。メディアデータ分析部の飯塚(@zr_4)です。 弊社では現在、複数のニュース形式のアプリケーションを運用しており、各プロダクトでユーザーの趣向にあうような記事リストのパーソナライズを行っています。 左から：LUCRA、ニュースパス、グノシー そのため、記事のランキングに関するA/Bテストをする機会が多々あり「少数のユーザーで高速に有力なパラメータを探したい」というニーズがありました。 今回は上記ニーズを満たすべく、グノシーの本番環境に導入したインターリービングを紹介します。 インターリービングとは 概要 インターリービングは高感度なランキング評価手法です。 実験的に、10倍から100倍従来のA/Bテストよりも効率的であることが知られています。*1 従来のA/Bテストにおいて、2つのランキングリストを評価する際は、ユーザを2つの群に分け各々に別々のランキングリストを提示
言語処理学会第24回年次大会(NLP2018)に参加 & 論文賞受賞しました - Gunosyデータ分析ブログ
はじめまして、データ分析部の小澤（id:skozawa）です。 3月12日(月)〜3月16日(金)に開催された言語処理学会第24回年次大会(NLP2018) @岡山コンベンションセンターに、Gunosyから、関、久保、茂木、桾澤（インターン生）、小澤の5名で参加しました。 スポンサー発表 今回、Gunosyはゴールドスポンサーとして参加し、スポンサーブースでは、Gunosyにおける自然言語処理や機械学習を活用した取り組みについて、ポスター発表しました。 具体的には、以下のような発表をしました。 記事・動画閲覧ログを利用したニュース・動画配信の最適化 記事・動画閲覧ログを利用した広告配信の最適化 クリックベイトの分析 クリックされやすいがユーザの満足度を伴わないコンテンツの調査・定量化 DEIM 2018でも発表（タイトルと画像が一致しないニュース記事による クリックベイトの文析, 関, D
さくっとトレンド抽出: Pythonのstatsmodelsで時系列分析入門 - Gunosyデータ分析ブログ
久しぶりの投稿になってしまいましたが、ニュースパス(現在CM放映中!!)開発部の大曽根です。 作業中はGrover Washington Jr のWinelightを聴くと元気が出ます。参加ミュージシャンが素晴らしいですね。 なぜ時系列分析をするのか 季節調整 実演 おまけ: 時間別に見てみる まとめ 今後 なぜ時系列分析をするのか 数値を非常に重視している弊社では、数値を知るためのツールとしてRedashやChartioおよびSlackへの通知を活用しています。現在の数値を理解する上では、長期のトレンド(指標が下がっているのか、上がっているのか)を知ることが重要です。しかし、日々変化するデータ(特に売上やKPIと言われる指標)は、ばらつきも大きく、変化を適切に捉えることが難しいこともあります。 特にSlackなどへの通知を行っていると、日々の変化に囚われがちです。例えば、弊社ではニュース
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