機械学習を利用したちょっとリッチな検索
2. ⾃自⼰己紹介 l 久保⽥田展⾏行行(@nobu_̲k) – CTO@Preferred Networks, Inc. (PFN) u US勤務 (Preferred Networks America, Inc. San Mateo) l 専⾨門 – 検索索エンジン(作る⽅方の⼈人)、データベース、分散システム l 趣味 – ⾳音ゲー：beatmania IIDX SP/DP皆伝、右⽚片⼿手九段 2 3. 今⽇日のテーマ l 機械学習を利利⽤用して検索索をリッチにする – 検索索対象の情報を機械学習によって増やす – 検索索エンジンの集計機能を活かして検索索をリッチにする l 検索索エンジンはそのままでOK！ – 検索索エンジンの外側で機械学習を適⽤用し、結果を利利⽤用 3 機械学習 Elasticsearchデータソース デー
アマゾン、衝撃的な取次「出し抜き」策…出版業界の取次「外し」加速で悪しき慣習破壊 （Business Journal） - Yahoo!ニュース
つまり、取次はアマゾンだけに商品を卸しているわけではなく、書店にもきちんと対応しなくてはならないため、アマゾンのすべての要望に応えられるはずはないというのだ。同関係者が続ける。 「日販のweb‐bookセンターは、1点の書籍を多数在庫するところではなく、1点当たりの在庫数を少なく持って、多品種の書籍を保有しているところです。おそらく1点当たり数百冊が上限ではないでしょうか。ですので、この倉庫だけではアマゾンの膨大な数の注文には対応しきれません。そこで日販は、王子流通センターという売れ筋を大量に在庫する倉庫もアマゾンからの注文の引き当て先に加えたのです。いずれにせよ、書籍流通ではトップクラスの日販の倉庫をもってしても60％しか対応できないのですから、アマゾンの引当率が100％になることは絶対にあり得ません。だからこそ、アマゾンは出版社に直取引を持ちかけているのです」 ●次々と流通問題を解
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