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
Lessons Learnt From Consolidating ML Models in a Large Scale Recommendation System
by Roger Menezes, Rahul Jha, Gary Yeh, and Sudarshan Lamkhede In this blog post, we share system design lessons from consolidating several related machine learning models for large-scale search and recommendation systems at Netflix into a single unified model. Given different recommendation use cases, many recommendation systems treat each use-case as a separate machine-learning task and train a b
公開日 : 2023年10月6日 (2024年3月2日 更新) カテゴリー : アクセシビリティ W3C の WCAG (Web Content Accessibility Guidelines) の新バージョンである WCAG 2.2 が、2023年10月5日に正式な Recommendation (勧告) になりました。 Web Content Accessibility Guidelines (WCAG) 2.2 - W3C Recommendation 05 October 2023 またこれに併せて、W3C の WAI (Web Accessibility Initiative) より以下の関連文書が公開されています。 WCAG 2.2 Understanding Docs WCAG 2.2 Techniques これまでも当サイトでは WCAG 2.2 策定の道のりをウォッチし
How LotteON built a personalized recommendation system using Amazon SageMaker and MLOps | Amazon Web Services
AWS Machine Learning Blog How LotteON built a personalized recommendation system using Amazon SageMaker and MLOps This post is co-written with HyeKyung Yang, Jieun Lim, and SeungBum Shim from LotteON. LotteON aims to be a platform that not only sells products, but also provides a personalized recommendation experience tailored to your preferred lifestyle. LotteON operates various specialty stores,
【論文紹介】The Datasets Dilemma: How Much Do We Really Know About Recommendation Datasets?｜佃 洸摂
【論文紹介】The Datasets Dilemma: How Much Do We Really Know About Recommendation Datasets? 文献情報タイトル：The Datasets Dilemma: How Much Do We Really Know About Recommendation Datasets? 著者：Jin Yao Chin, Yile Chen, Gao Cong 会議：WSDM 2022 概要15種類のデータセットを対象にして5種類の推薦手法の精度を比較し、データセットによって有用な手法がどの程度異なるかを示した。また、その結果をもとに、推薦手法を提案する今後の研究でどのようなデータセットを使えば良いかを提案した。実験に使用したコードとデータセットはGitHubから利用可能。 従来研究との差異最近の情報推薦分野の研究における不備を指
Recommendation Industry Talks #1【増枠】 - 資料一覧 - connpass
終了 2024/01/17（水） 19:00〜 Recommendation Industry Talks #1【増枠】 企業における推薦システムの開発・運用について話す会です！ hakubishin3 他 東京都港区六本木6-10-1 六本木ヒルズ森タワー
論文解説: Personalized Complementary Product Recommendation - Qiita
はじめに 出典: WWW 2022 Personalized Complementary Product RecommendationというAmazonがWWW2022に投稿したshort論文を紹介します。 論文を選んだ動機 E-Commerceサイトの推薦では、ユーザーが見ている商品の代替商品だけでなく、一緒に買われる補完商品の推定も重要な分野です。1 補完商品を推定する際は、ユーザーの情報を考慮することで性能があがることが考えられます。例えば、以前カメラを購入したユーザーがSDカードを見ているときにはカメラレンズや三脚を補完商品に表示しても良いでしょう。一方で、カメラではなくゲーム機を購入したユーザーに対しては、ゲームソフトやコントローラーを推薦したほうが良さそうです。つまり、ユーザーに応じて推薦する補完商品を変えることができる手法が望ましいです。 本論文では、ユーザーの購入履歴をもと
論文解説: P-Companion: A Principled Framework for Diversified Complementary Product Recommendation - Qiita
論文解説: P-Companion: A Principled Framework for Diversified Complementary Product RecommendationMachineLearningDNNRecommendation論文読みGNN はじめに P-Companion: A Principled Framework for Diversified Complementary Product Recommendation というAmazonがCIKM2020に投稿した論文について解説します。 論文を選んだ動機 E-Commerceサイトの推薦では、ユーザーが見ている商品詳細ページに対して、以下2種類の商品を推薦することが多いです。 substitute: 現在見ている商品と代替関係にある商品 complementary: 現在見ている商品と合わせて買われるよう
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
WCAG 2.2 Recommendation (勧告) | Accessible & Usable
Launch of the 1st consultation on the implementation of the 2021 Recommendation on Open Science
