機械学習を記事配信に採用したママリ - 0から構築したレコメンドエンジンのアーキテクチャ設計 - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
機械学習を記事配信に採用したママリ - 0から構築したレコメンドエンジンのアーキテクチャ設計 コネヒト株式会社が運営する女性向け情報サービス「ママリ」では、2019年12月に記事配信で機械学習によるレコメンドエンジンを構築、2020年初頭にテストが完了しました。 機械学習を採用した背景、設計したアーキテクチャとテストの結果について伺いました。 コネヒト株式会社が運営する、女性を対象とした情報サービス「 ママリ」は、2014年のリリース以降、着実にユーザーを増やし、2020年3月現在、アプリ会員数は240万人（日本で2019年に出産した中で3人に1人が利用）、ママたちが集まるオンラインコミュニティとして定着しています。 ママリでは2019年12月、サービス内に掲載する記事の配信について機械学習を採用したレコメンドエンジンへ変更し、2020年初頭にテストが完了、いよいよ正式リリースとなりました
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
こんにちは！MLエンジニアのたかぱい（@takapy）です。 今回は、ママリのアプリ内にレコメンドエンジンを導入したので、導入までの取り組みやアーキテクチャについてご紹介できればと思います。 目次 ママリ内での課題 アーキテクチャ概要 EDAとアルゴリズムについて オフライン検証の失敗と学び A/Bテストについて レコメンドアルゴリズムについて 強調フィルタリング（アイテムベース） Matrix Factorization 最後に ママリ内での課題 ママリはサービスとして6年目を迎え、サービスの成長とともにアプリ内の記事数も増えており、それに伴いユーザーが本来欲しい情報にたどり着くことも難しくなってきました。 加えて「子育て層のユーザー」という切り口1つとっても、0才児のママと1才児のママでは悩みや欲しい情報がまったく異なります。 このような背景から、これまで人的に行っていたルールベースで
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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
レコメンドエンジン導入までの取り組みとアーキテクチャについて - コネヒト開発者ブログ