GAFAも注目するグラフニューラルネットワーク(GNN)活用法｜Tack@データサイエンス
近年、Google, Apple, Facebook, Amazonなど、世界を代表する企業で研究されている分析手法があります。それがグラフニューラルネットワーク(GNN)です。GNNは現在ではビジネスで結果を出す段階にまで進化を遂げてきました。 今回はGNNとは何かから、実際にどのような結果を出しているかを紹介します。 GNNとは何かグラフニューラルネットワーク (GNN) とは、グラフ上の問題を扱うニューラルネットワークです。 グラフとは、以下のノードとエッジから成るデータ構造を示します。 ・ノード：何かの対象を表す ・エッジ：ノード同士を結び、関係性を表す このグラフの使用例として、GNNでは以下のものがあります。 ・コミュニティ：ノード→人、エッジ→友人関係 ・交通：ノード→地点、エッジ→ルート ・化合物：ノード→原子、エッジ→結合 Graph Neural Networks: M
Graphの推薦システムへの応用
Graph Convolutional Matrix Completion(GCMC)を使ってNewsの推薦システムを作っています。
エムスリーにおけるGraph Convolutional Networkを用いた推薦システムの仕組み
2019年6月24日、Machine Learning Pitchが主催するイベント「Machine Learning Recommender Pitch #3」が開催されました。機械学習を業務に用いる中で培った知見や経験を共有することを目的に設立された本イベント。今回は「情報推薦」をテーマに、株式会社Gunosy、エムスリー株式会社、クックパッド株式会社の3社のエンジニアが、自社の取り組みにおける知見を語ります。プレゼンテーション「Graph Convolutional Networkを使ったニュース等の推薦システム」に登壇したのは、エムスリー株式会社の西場正浩氏。講演資料はこちら Graph Convolutional Networkを使った推薦システム 西場正浩氏（以下、西場）：「Graph Convolutional Networkを使ったニュース等の推薦システム」という話をします
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