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協調フィルタリングとベクトル検索エンジンを利用した商品推薦精度改善の試み | メルカリエンジニアリング
こんにちは、メルカリのレコメンドチームで ML Engineer をしている ML_Bear です。 以前の記事 [1] では、item2vecと商品メタデータを用いた、メルカリのホーム画面のレコメンド改善のお話をさせていただきました。今回は商品詳細画面でレコメンド改善を行ったお話をさせていただきます。商品詳細画面の例は図1の通りです。ユーザーはアイテムの詳細な説明を見たいときにこの画面に来訪するため、同様の商品を推薦する自然な接点として非常に重要です。 まず、私たちが商品詳細画面で行った改善の概要を示します。各部の詳細については次節以降で詳しく触れます。 日本有数の大規模ECサービスにおいてベクトル検索ベースの商品推薦アルゴリズムを実装し、推薦精度の大幅な改善を実現しました。 協調フィルタリングとニューラルネットワーク (以下、NN) を利用した商品推薦アルゴリズムを構築し、コールドスタ
ファンコミュニティのUGCを効率的に届けるためiALSベースの協調フィルタリング推薦システムを作った話 - Gaudiy Tech Blog
はじめまして。GaudiyでMLエンジニアをしているMomijiと申します。主に推薦システムの開発を担当しています。 今年4月から、Gaudiyが開発・提供するプロダクト「Gaudiy Fanlink」に協調フィルタリングベースの推薦機能を追加したので、本記事ではそのロジックとシステムアーキテクチャについて書いてみたいと思います。 1. 「Gaudiy Fanlink」における推薦 2. 協調フィルタリングによるパーソナライズ推薦 2-1. 学習 2-2. バッチ推論 2-3. リアルタイム推論 3. システムアーキテクチャ 4. これから 1. 「Gaudiy Fanlink」における推薦 Gaudiy Fanlinkは、IPファンが集う、SNS型のコミュニティプラットフォームです。そこにおける「推薦」の役割は、ユーザーとコンテンツのマッチングを促進し、コミュニティ内の活動総量を増加させ
実装して理解するレコメンド手法〜協調フィルタリング
前回に引き続き、推薦システムで用いられるレコメンド手法を紹介していきます。 今回のテーマは協調フィルタリング(Collaborative Filtering)の実装方法です。 協調フィルタリングは、多くのユーザから嗜好データを収集することで、ユーザが好むであろうアイテムを予測する手法で、大きく以下の4つのタイプに分類できます。 メモリベース(Memory-based)モデルベース(Model-based)ハイブリッド(Hybrid)深層学習(Deep-Learning)メモリベース、モデルベースの協調フィルタリングの特徴やメリット・デメリットについては以下の記事でまとめています。
レコメンドシステムについて レコメンドシステムとは、利⽤者にとって有⽤と思われる対象，情報，または商品などを選び出し， それを利⽤者の⽬的に合わせた形で提⽰するシステムです。近年ではAmazonをはじめとする多くのwebサービスで実装されており、多くの人になじみのあるものとなってきました。 Amazonなどでは複雑なアルゴリズムを複数組み合わせてレコメンドシステムを構築しているようですが、今回はレコメンドを行うにあたり基礎となる内容ベースフィルタリングと協調フィルタリングについてまとめます。 あるユーザーが購⼊した商品のタグ情報から、類似の商品を探し推薦する方式です。 ユーザーが購入した商品のタグ情報を基に、ユーザーがどのような分野に興味があるのかを蓄積し、類似の商品を探して提案します。 この方式ではタグ情報を基に様々なレコメンドを行える一方、レコメンドしたい商品には必ずタグ付けを行なわな
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【レコメンド】内容ベースフィルタリングと協調フィルタリング - Qiita
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