セレンディピティのある推薦、多様性のある推薦、コンテンツ生産者を配慮した推薦など、クリック率の最大化（だけ）を目指さない推薦システムについての紹介です。 連絡先: @joisino_ (Twitter) / https://joisino.net/
クリック率を最大化しない推薦システム
セレンディピティのある推薦、多様性のある推薦、コンテンツ生産者を配慮した推薦など、クリック率の最大化（だけ）を目指さない推薦システムについての紹介です。 連絡先: @joisino_ (Twitter) / https://joisino.net/
はじめに 5月からTuringに中途入社した棚橋です。リクルートで広告配信システムの開発や量子アニーリングに関する研究開発に関わっていました。現在、Turingのリサーチチームで完全自動運転システムの研究開発に取り組んでいます。 3行でまとめ 今月開催されるCVPR2023では約2400本もの論文が発表されるため、見るべき論文を事前に検索しておきたい。 社内で行われた大規模言語モデル（LLM）ハッカソンをきっかけに、LLMのEmbeddingを用いて論文の「検索・推薦・要約」システムを作成し公開した。 検索クエリに文章を使った曖昧な検索が行えたり、類似論文の推薦ができる。6/13にアップデートされたGPT3.5の新機能であるファンクション機能を使うことで、複数観点に分けて研究内容の要約を出力させた。 ↓ 今回作成した、LLMを使ったCVPR論文検索システム 事の発端 Turingは、ハンド
導入 こんにちは、株式会社ナレッジセンスの須藤英寿です。普段はエンジニアとして、LLMを使用したチャットのサービスを提供しており、とりわけRAGシステムの改善は日々の課題になっています。 RAGのシステムの中では、どんな情報にアクセスするかを決定する際に、Embeddingと呼ばれる文章をベクトル化する技術が使用されています。そして多くの場合では小数(float)の多次元ベクトルが採用されています。 しかし、Embeddingの中には各ベクトルの数値を1Bitのデータとして扱うBinary Embeddingというものが存在します。 本記事では、Embeddingの手法の一つであるそのBinary Embeddingについて解説と検証を行います。 サマリー Binary Embeddingを採用することで以下のような効果を得ることができます。 保管するベクトルデータの容量を96%ほど削減で
2023年に東京都立大学で非常勤講師として、学部3年生向けに「機械学習〜推薦システムを題材に〜」というテーマで講義をしました。 90分×3コマ×2日間の計6コマの集中講義で、Streamlitで映画のレコメンドアプリを実際に作ってみるなどの演習も含めたものです。 昨年、大学院生向けに同様の講義を3コマ分していたので、それを拡張する形で、最近話題の生成AIの話も1コマ分用意しました。（昨年の授業資料はこちらにあります。） 推薦システムや生成AI×推薦システムについて興味ある方のご参考になりましたら。 1日目(90分×3コマ) 推薦システムの概要 推薦システム-各推薦アルゴリズム 推薦システムの周辺技術(評価指標について)
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
Large Language Models (LLMs) have emerged as powerful tools in the field of Natural Language Processing (NLP) and have recently gained significant attention in the domain of Recommendation Systems (RS). These models, trained on massive amounts of data using self-supervised learning, have demonstrated remarkable success in learning universal representations and have the potential to enhance various
篠田真貴子さんがオススメする5冊 篠田 真貴子 エール株式会社取締役。社外人材によるオンライン1on 1を通じて、組織改革を進める企業を支援している。2020年3月のエール参画以前は、マッキンゼー、ノバルティス等を経て、2008年〜2018年ほぼ日取締役CFO。米ペンシルバニア大ウォートン校MBA、ジョンズ・ホプキンス大国際関係論修士。『LISTEN──知性豊かで創造力がある人になれる』監訳。 『日本社会のしくみ』 小熊 英二 篠田真貴子さんの推薦文 「社会のしくみ」は私たちの雇用、教育、さらにはアイデンティティまでを規定している。著者はそれを「企業のメンバーシップ」「職種のメンバーシップ」「制度化された自由労働市場」の三つの社会的機能に分解した。日本社会のしくみは三つの組み合わせで表すことができ、各々の特徴や濃淡を他国や過去と比較して分析している。 「ロスジェネ」を引き起こしたのは不景気
はじめに ML・データ部推薦基盤ブロックの佐藤（@rayuron）です。私たちはZOZOTOWNのパーソナライズを実現するために、機械学習モデルとシステムを開発・運用しています。本記事ではクーポン推薦のための機械学習モデルとシステム改善に取り組んだ話を紹介します。 はじめに 背景 課題 1. 古い基盤でシステムが運用されている 2. KPIに改善の余地がある 3. 機械学習モデルの評価体制がない 課題解決のために 1. Vertex AI Pipelinesへの移行 2. Two-Stage Recommenderの導入 プロジェクトへの導入 Candidate Generation 1. 過去の実績 2. 人気ブランド 3. 興味を持っているブランドの類似ブランド 評価方法 Reranking 学習データの作成 アンダーサンプリング 特徴量エンジニアリング 学習 バリデーション 推論 3
Social Network を活用するには自分の興味にあったアカウントをフォローすることが大事です．そのために重要な役割を果たすのが「おすすめユーザ推薦 (friend recommendation)」です．
自己紹介 2 小関 俊祐（Shunsuke Ozeki）/ @ozeshun_ - お仕事 - 2022年にDSとしてタイミーに入社 - MLモデルの改善、ML pipelineの構築、 推薦API基盤の運用など幅広くやってます - 最近検索にも手を出し始めました - 趣味 - 野球全般。ロッテ、レンジャースが好き - 海外旅行 - 個人開発的な
はじめに こんにちは。Kagglerの 中間 と 若月 です。業務では主に人材領域でのレコメンドシステムの改善に取り組んでいます。 この記事では、レコメンドシステムにTwo-Towerモデルと近似最近傍探索による候補生成ロジックを導入することで、精度とコストを改善することに成功したので、その取り組みについて紹介します。 背景 導入したロジックについて説明する前に、まず既存のレコメンドシステムについて簡単に説明します。 既存のレコメンドシステムでは、ユーザとアイテムについてルールベースによる候補生成を行った後、機械学習モデルを用いてスコアを付与し、スコア順にユーザに推薦するアイテムを選択していました。 しかし、ルールベースによる候補生成はベースラインとしてはよいものの、性能改善には限界があり、ルールベースが複雑になればなるほど計算コストもかかるようになっていきます。 そこで、性能改善がしやす
Generative Recommendation : LLMを活用した推薦システム | Wantedly Engineer Blog
この記事はWantedly Advent Calendar 2023 兼 情報検索・検索技術 Advent Calendar 2023の3日目の記事です。 ウォンテッドリーでデータサイエンティストをしている角川(＠nogawanogawa)です。ウォンテッドリーのデータサイエンスチームは、9/18〜9/23にシンガポールにて開催されたRecSys2023に聴講参加しました。 RecSys 2023 (Singapore) - RecSys RecSys 2023, the seventeenth conference in this series, will be held in Singapore. It will bring together researchers and practitioners from academia and industry to present thei
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
IR Reading 2023春での発表資料です。 紹介する論文はMeasuring the Impact of Explanation Bias: A Study of Natural Language Justifications for Recommender Systems (CHI EA 2023)です。 https://sigir.jp/post/2023-06-10-irreading_2023spring/ https://doi.org/10.1145/3544549.3585748
【LLM × レコメンド】パーソナライズLLMレコメンドシステムの実装と学びについて - ABEJA Tech Blog
こんにちは！競馬愛が止まらず、昨年テックブログで競争馬に関する記事を公開してしまった、データサイエンティストの安倍（あんばい）と申します。社内では馬ニキと呼ばれています。 tech-blog.abeja.asia 世はまさに大LLM時代。このウェーブに少し乗り遅れたなと思いつつ、専門であるレコメンドシステムと、LLMで何かできないだろうかと思い、執筆したのが本記事になります。本記事では主に以下の2点についてご紹介します。 既存のパーソナライズレコメンドモデルとLLMの統合についての設計、実装及び評価 LLMを用いたレコメンドシステムのメリット、デメリット、実運用面での課題点 オープンデータを用いた、アニメレコメンドシステムを実装し、LLMに統合する過程で感じた、LLMならではの素晴らしさや、難しさや、課題感をお伝えすることができたらと思います。 目次 目次 概要 事前知識 協調フィルタリン
名古屋市教育委員会事務局が市内全16区の校長会など80以上の教員の団体から毎年、1団体ごとに3万円前後の現金などを受け取っていたことが関係者への取材で分かった。各団体は次年度の市立小中学校の校長に推薦する教員の名簿とともに金品を納めていた。事務局幹部は取材に「激励と受け止めている。金品が人事に反映されることはない」と話したが、事態を把握した市は「団体側から市教委への上納金」と判断、不適切な金品の授受にあたるとして調査する方針だ。 複数の関係者によると、この慣習は少なくとも10年以上、続いている。各団体が校長に推薦する教員の名簿とともに納める金品は、市教委事務局で教員の人事を担当する教職員課が...
『萩生田氏の地元・八王子市長選挙 自公推薦の初宿さんが初当選 裏金事件の逆風しのぐ：東京新聞 TOKYO Web』へのコメント
ブックマークしました ここにツイート内容が記載されます https://b.hatena.ne.jp/URLはspanで囲んでください Twitterで共有
2023年度人工知能学会全国大会（第37回）インダストリアルセッション5 タイトル: [2C5-IND-5-10] ウォンテッドリーの5年間に渡る推薦システムの変遷 概要: ウォンテッドリーは「シゴトでココロオドルひとをふやす」ために，はたらくすべての人が共感を通じて人や会社と「であい」「つながり」「つながりを深める」ためのビジネスSNS 「Wantedly」 を提供している．Wantedly では年々ユーザ規模が拡大して複雑性も増しており，より良いマッチングを実現するために推薦システムを最も重要な技術領域の1つとして位置づけ，開発・運用に力を入れている．5年前に推薦システムの開発を責務とするチームを設立して以来，プロダクトを利用するユーザーの変化に合わせたシステムの継続的改善を行ってきた．本発表では，ウォンテッドリーの推薦システムの変遷について紹介し，どのような価値をユーザに提供してきた
Recommendation Industry Talks #2 で発表した内容です。 https://recommendation-industry-talks.connpass.com/event/310180/
はじめに はじめまして！2023年9月にAIスペシャリストのインターンシップに参加させていただきました、柳（ @ynt0485 ）と申します。普段は数理最適化や機械学習関連の研究を行っています。 今回のインターンでは、DeNAが運営するX（旧Twitter）アカウントの投稿文を自動生成するというタスクに取り組みました。この記事では、どのような工夫によって生成の精度を上げることができたのかについて紹介します ！ 課題内容 概要 初めに、今回のタスクの概要についてお話します。 近年の大規模言語モデルの発展により、文章の自動生成は様々な分野での活用が期待されています。特に、ある分野に特化させた文章の生成はクリエイティブの制作やサービス専用のチャットボットの構築に利用することが できます。 そのため、今回は特定分野に特化させた文章生成の1つとして、あるX（旧Twitter）アカウントの過去の投稿文
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GPT-3.5-turboの新機能を使ってCVPRの論文を良い感じに検索・推薦・要約するシステム
ベクトルデータの容量を96%削減するBinary Embedding
「機械学習〜推薦システムを題材に〜」講義資料(生成AIの話題も含む)｜masa_kazama
A Survey on Large Language Models for Recommendation
著名人が推薦する「新しい世界と出会える書籍」 2023年上半期版 | 篠田真貴子、宮沢和史、斎藤哲也、沼野恭子、音部大輔
クーポン推薦モデルとシステム改善の取り組み - ZOZO TECH BLOG
Bluesky のフォロー推薦モデルを書いた - HackMD
タイミーにおける H3を活用したレコメンドの改善事例
Two-Towerモデルと近似最近傍探索による候補生成ロジックの導入
説明の偏り・見せ方が推薦結果の選択にどう影響するか�
名古屋市教委が各区校長会などから金品受け取る、校長推薦名簿とともに 毎年3万円前後：中日新聞Web
ウォンテッドリーの5年間に渡る推薦システムの変遷
クックパッドが取り組むレシピレコメンドの面白さと難しさ
LLMを用いたSNSのテーマ推薦と投稿文の自動生成 | BLOG - DeNA Engineering