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GitHub - st-tech/zr-obp: Open Bandit Pipeline: a python library for bandit algorithms and off-policy evaluation
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ML事業部の金田です。今回はAnewsへの応用を見越して実施した、公開データセット（MINDデータセット）を用いた既存ニュース推薦手法の性能確認実験について紹介します。なお、実験で用いたコードはこちらに公開しています。 背景当社の開発する法人向けサービスのAnewsには、ニュース推薦システムが実装されています（その概要は以前の記事で紹介したとおりです）。 このシステムは、製品開発の初期段階に構築されたものです。その際には顧客要求を素早く叶えることが優先されており、当時はニュース推薦システムの研究動向を十全にフォローアップできていませんでした。構築以降に実施されたシステム品質改善も、顧客から寄せられた問題の解消を目的としていたため、「そもそも技術的観点から現行システムにどの程度改善の余地があるのか？」という疑問に対して、これまで明確な回答を用意できていませんでした。 この問題を解消するため、
朝日新聞社が24日に実施した参院静岡選挙区補欠選挙の当日出口調査によると、立憲と国民が推薦する無所属の山崎真之輔氏と、自民公認で公明が推薦する若林洋平氏が競り合っている。 山崎氏は立憲支持層の9割、国民支持層の8割をまとめ、無党派層の7割弱から得票していた。 若林氏は自民支持層の8割、公明支持層の7割が投票しているが、無党派層からは2割にとどまった。 調査では岸田内閣を支持するかどうか尋ねた。内閣支持層は6割が若林氏に入れていたが、不支持層は7割強が山崎氏に投票しており、政権批判票が山崎氏に集まった形だ。 出口調査は共同通信社など5社と合同で、静岡県内60カ所の投票所で実施した。
Are Neural Rankers still Outperformed by Gradient Boosted Decision Trees?
Philosophy We strive to create an environment conducive to many different types of research across many different time scales and levels of risk. Learn more about our Philosophy Learn more
Recommendation Industry Talks #2 で発表した内容です。 https://recommendation-industry-talks.connpass.com/event/310180/
ZOZO Technologies Meetup は、ZOZOテクノロジーズの大規模データ活用に興味のある人を対象としたイベントです。ここで、ZOZOテクノロジーズの推薦基盤チームの安田征弘氏が、2019年に発表されたGoogleのRecommendations AIをどのよう導入し、モデル作りはどのようにしたのかなど、具体的な導入事例について話しました。 ZOZOTOWNにおけるRecommendations AIの事例紹介 安田征弘氏（以下、安田）：「ZOZOTOWNにおけるRecommendations AIの事例紹介」ということで、私、安田が発表いたします。よろしくお願いします。 本日は、自己紹介のあとにRecommendations AIについて、次にRecommendations AIの導入に必要なステップ、その次にZOZOTOWNにおける導入の内容という順でお話しいたします。
タップルで機械学習エンジニアをしている橋爪( @runnlp )と、AI Labでリサーチサイエンティストをしている冨田( @miitomi )です。9月18日から9月23日にシアトルで開催されたRecSys2022に現地参加してきましたので、その参加報告をさせていただきます。今回サイバーエージェントAI LabからはIndustryセッションでポスター発表を1件、Workshopで口頭発表を1件行いました。Industryセッションでの発表の紹介と、研究を日程順に紹介したのちに、現地の様子なども合わせてお届けします。 目次 RecSysとは サイバーエージェントからの発表 Tutorial ( 2つ紹介 ) Main Conference ( Keynoteと論文を紹介 ) Workshop ( 2つ紹介 ) 現地の様子 おわりに RecSysとは RecSysは、推薦システムのトップカ
こんにちは。ZOZO研究所の平川とML・データ部のデータサイエンスブロック2の荒木です。私たち2022年度の新卒入社メンバーは有志で社内マッチングアプリ「CLUB ZOZO」を運営しています。この記事では、興味関心が近い社員同士を自動でマッチングするアルゴリズムについてご紹介します。マッチング時のバッチ処理については推薦基盤ブロックの関口が解説していますので、興味のある方は併せてご覧ください。 qiita.com 目次 目次 CLUB ZOZOとは CLUB ZOZOを運営するにあたり解決すべき課題 ユーザ間の類似度を計るアプローチ 数理最適化を用いた偏りのないマッチング生成 ダミーデータでの推論結果 まとめ 最後に CLUB ZOZOとは CLUB ZOZOは、興味関心が近い社員同士をマッチングし、週に1回15分間のChat Timeをセッティングするサービスです。Chat Timeとは
5月新刊情報『推薦システム実践入門』
『推薦システム実践入門 ―仕事で使える導入ガイド』 風間 正弘、飯塚 洸二郎、松村 優也 著 2022年5月9日発売予定 304ページ（予定） ISBN978-4-87311-966-3 定価3,520円（税込） 情報化時代が到来し、日常で意思決定をする回数と選択肢の数が急増したことで、推薦システムの需要が高まっています。そのため、昨今では多くのウェブサービスへ新たに推薦システムの導入が検討されることも増えました。本書では、推薦システムの概要から、UI/UX、アルゴリズム、実システムへの組み込み、評価まで紹介し、適切な推薦システムの実装ができるようになります。「実際の仕事に活かす」ことを目的に、著者たちが実務で経験した推薦システムの成功事例や失敗事例を交えながら、実サービスに推薦システムを組み込むという観点を重視した入門的な内容です。 表紙に描かれているのはインドヤイロチョウ（学名：Pit
TensorFlow Recommenders と Vertex AI Matching Engine によるディープ リトリーブのスケーリング | Google Cloud 公式ブログ
TensorFlow Recommenders と Vertex AI Matching Engine によるディープ リトリーブのスケーリング ※この投稿は米国時間 2023 年 4 月 20 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 以前のブログ投稿で、Google Cloud でレコメンデーション システムを実装する方法として、（1）Recommendations AI によるフルマネージド ソリューション、（2）BigQuery ML での行列分解、（3）Two-Tower エンコーダと Vertex AI Matching Engine を使用したカスタムのディープ リトリーブ手法の 3 つを紹介しました。このブログ投稿では、3 つ目の選択肢について詳しく説明し、プレイリストのレコメンデーション システムを構築するために Vertex AI でエンド
先日、Twitterの推薦アルゴリズムがGitHubで公開されました。 Twitter recommendation source code now available to all on GitHub https://t.co/9ozsyZANwa— Elon Musk (@elonmusk) 2023年3月31日 Twitter上で非常に盛り上がっており、すでにいろんな方がアルゴリズムに対して解説されています。 個人的にも興味深いと思っているので、何番煎じかわかりませんが自分も備忘録を書いていきたいと思います。 全体像 全体の構成 データ取得〜特徴量作成 候補集合作成〜Feed作成 (Home Mixer) Candidate Sourcing Ranking Heuristics & Filtering Mixing and Serving Candidate Source sear
1 億ユーザー 1 億商品棚の実現に向けた、パーソナライズされた商品レコメンド機能の裏側（Part2 実装編）｜Tatsuya Shirakawa
こんにちは、カウシェの AI チームの tatsuya（白川達也）です。 2022 年 11 月に入社してから検証・実装していた商品レコメンド機能がついにリリースされました（現状 iOS 版でのみ先行配信されています）。カウシェでは初めての機械学習を使った機能だったこともあり、リリースまでこぎつけるには超えないといけないハードルがいくつもあってそれなりに大変だったのですが、そのあたりの背景や経緯を踏まえ、実装の裏側を公開してみたいと思います。 本記事は「Part 2 実装」編です。カウシェで始めての機械学習系の機能である商品レコメンド機能の実装の裏側をお伝えします。 背景や経緯を詳しくお知りになりたい方は「Part 1 背景・経緯編」をご覧ください。 今回実装したパーソナライズされた商品コレクション（タイトルは変更される可能性があります）商品レコメンドで目指す体験「Part 1 背景・経緯
イントロ RecSysは推薦システムに関する国際学会で、今年で14回目の開催になります。本来ならブラジルで開催予定でしたが、昨今の情勢により今年はオンラインでの開催になりました。2020年9月22日から9月26日にかけて開催されました。 推薦システムは、Amazonのこれもチェックしている人はこれもチェックしていますのように、たくさんあるアイテムの中からおすすめのアイテムを選び出してくれる仕組みで、最近ではあらゆるサービスに組み込まれています。そのため、RecSysでは、大学などの学術機関だけでなく、AmazonやNetflixなどの企業からの参加者が６割を超えています。また、オンライン開催ということもあり、参加者は過去最多で1000人を超えています。 この記事では、推薦システムの国際学会でどんなことが今話題なのか、どんな研究があるのかを簡単にざっくりと紹介できればと思います。(Wante
GitHub - lux-org/lux: Automatically visualize your pandas dataframe via a single print! 📊 💡
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Pythonの推薦システム向けライブラリSurpriseとFlaskでレコメンデーションエンジンを作成する - Qiita
まずはSurpriseというライブラリをインストールします。 pip install scikit-surprise import json from collections import defaultdict from surprise import SVD from surprise import Dataset def get_top_n(predictions, n=10): ''' 予測セットに基いて各ユーザにトップN件のレコメンデーションを返す。 ''' # まず各ユーザに予測値をマップする。 top_n = defaultdict(list) for uid, iid, true_r, est, _ in predictions: top_n[uid].append((iid, est)) # そして各ユーザに対して予測値をソートして最も高いk個を返す。 for uid,
こんにちは。ウォンテッドリーで Data Science Tech Lead をしている合田です。 この記事では、ウォンテッドリーのデータサイエンティストが開発している推薦システムについて紹介します。会社訪問サービス「Wantedly Visit」で実現したい理想のために推薦システムが必要不可欠なソリューションであること、そして Wantedly Visit における推薦システム開発の面白さと今後の成長余地について多くのデータサイエンティストに知ってほしいです。 以降では、Wantedly Visit の理想と推薦システムの必要性について、そして今までどういう課題を取り組んできて、これからどういう課題に取り組むのかを紹介します。 ウォンテッドリー株式会社について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、ビジネスSNS「Wantedly」を運営しています。「ココロオドル」
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
オンボーディング改善に機械学習を活用する〜Graph Embedding（node2vec）による推薦アイテム計算〜 - コネヒト開発者ブログ
みなさんこんにちは。MLチームのたかぱい（@takapy0210）です。 本日は、コネヒトの運営するママリのオンボーディング改善に機械学習を活用した事例のパート2をお話をしようと思います。 パート1については以下エントリをご覧ください（取り組んだ背景なども以下のブログに記載しています） tech.connehito.com （おさらい） 今回実施しているオンボーディング改善には大きく分けて以下2つのステップがあります。 ステップ1：興味選択にどのようなトピックを掲示したら良いか？（前回のブログ参照） ステップ2：興味選択したトピックに関連するアイテムをどのように計算（推薦）するか？ 本エントリでは主にステップ2の内容についてお話しできればと思います。 （※本記事で添付している画像に関しては、開発環境のデータとなっています） 目次 はじめに ルールベースの推薦 ルールベースの課題 機械学習を
"Item Recommendation from Implicit Feedback"の紹介 | | AI tech studio
AILab Creative Researchチームの富樫です。 このブログでは先月末にarxivに投稿された“Item Recommendation from Implicit Feedback”[1]という論文を軸に紹介しつつ、 周辺分野の話題について議論したいと思います。 この論文はitem推薦というタスクにおける手法の各種パラダイムの概観をコンパクトに解説した教科書的内容になっています。 著者はBayesian Personalized Ranking (BPR)[2]を開発したGoogle Research所属のSteffen Rendle氏であり、 長年この分野を開拓してきた権威の一人です。 元論文の内容は元論文を読めばわかることですし、 蛇足かもしれませんが、最近の研究との関連性や議論、個人的な感想などを示すことで、このブログが元論文に対する補足資料のようになることを目指した
Deep Learning for Recommender Systems: A Netflix Case Study | AI Magazine
Deep Learning for Recommender Systems: A Netflix Case Study Authors Harald Steck Netflix Linas Baltrunas Netflix Ehtsham Elahi Netflix Dawen Liang Netflix Yves Raimond Netflix Justin Basilico Netflix DOI: https://doi.org/10.1609/aimag.v42i3.18140 Abstract Deep learning has profoundly impacted many areas of machine learning. However, it took a while for its impact to be felt in the field of recomme
GitHub - pytorch/torchrec: Pytorch domain library for recommendation systems
Parallelism primitives that enable easy authoring of large, performant multi-device/multi-node models using hybrid data-parallelism/model-parallelism. The TorchRec sharder can shard embedding tables with different sharding strategies including data-parallel, table-wise, row-wise, table-wise-row-wise, column-wise, table-wise-column-wise sharding. The TorchRec planner can automatically generate opti
Factorization MachinesによるBayesian Personalized Ranking - LIVESENSE Data Analytics Blog
こんにちは、リブセンスでデータサイエンティストをしている北原です。今回と次回の２回にわたって暗黙的評価データを使ったコンテキスト対応レコメンデーションの紹介をしようと思います。具体的には、コンテキストを扱えるFactorization Machines(FM)をモデルとした、Bayesian Personalized Ranking(BPR)を紹介します。今回はアルゴリズムとモデル、次回は実装と実務での応用の話をします。 暗黙的評価データを使ったレコメンデーション まず暗黙的評価データとは何かについて説明し、暗黙的評価を使ったレコメンデーションの問題について説明します。 レビューの点数のようなユーザー回答に基づくものは明示的評価、クリックや購入のようなユーザーが直接評価したわけではなく行動から推測されたものは暗黙的評価と呼ばれます。明示的評価はユーザーが意識してつけた点数なので比較的信頼性
[祝] ポケモン25周年 〜推薦システムに詳しい方へ〜 本編 ステップ1. 基本的な集計をする ステップ2. ポケモンどうしの共起度を計算する ステップ3. ポケモンどうしをグループ分けする ステップ4. 推薦システムを作る まとめ 宣伝 ポケモン系 推薦システム系 補足など ツイートの収集 ステップ2の結果一覧 Matrix Factorizationの実装 [祝] ポケモン25周年 @tkanayama_ です。先日、ポケモン公式による投票企画「#キミにきめた」が実施されました。これは、Twitter上で以下のようにハッシュタグをつけてツイートすることにより、ポケモンの人気投票を行う企画です。 投票の例 今回の投票ルールで特筆すべき点は「一人が投票できるポケモンの種類数に制限がない*1」という点です。例えば上の例であれば、@tkanayama_さんは「オタチ」と「ヒノアラシ」の両方に投
ネットフリックスにアマゾン、スポティファイ。これらのサービスに共通するのは、個人の好みに合わせてコンテンツや商品をすすめる「レコメンデーション」のうまさだ。
おすすめされた理由がわかるXAIレコメンドモデルを動画配信サービスログで試してみた - ENGINEERING BLOG ドコモ開発者ブログ
はじめに 本記事はNTTドコモ R&D Advent Calendar 2022の20日目の記事です。 こんにちは。 NTTドコモ サービスイノベーション部の明石です。 私は業務でドコモが持つECサイトや動画配信サービスにおけるレコメンドシステムの研究開発をしております。 本記事では、レコメンドとは？という部分から、レコメンドされた内容の理由を説明するXAI（eXplainable AI）モデルの評価結果について述べます。 本記事の内容は情報処理学会所属、MBL研究会*1第104回発表会にて報告した内容*2を基に執筆しております。光栄なことに当発表会において優秀発表賞を頂くことができましたので、論文の方も是非ご覧になってください。 忙しい方向け レコメンドは様々なサービスで利用され、ユーザに合ったコンテンツを推薦します。 XAIとは、判断に至った理由を説明してくれるAIです。 レコメンドに
アクセスに基づいた推薦のために、文書のどのような情報を使うべきか（その１） - Sansan Tech Blog
3行で アクセスに基づいた推薦のために、文書のどのような情報を使うべきか考えた。 ニュースの中の名詞、固有名詞、名詞×ジャンル、固有名詞×ジャンルの４つに分けて推薦を行い、ユーザーが興味を持ちそうなニュースを推薦できているかを定性的に確認した。 結果として、今回のデータ・手法では、下記３点が分かった。 名詞抽出による近傍探索で、ユーザー興味に沿ったニュースが推薦できる 固有名詞について、より上手な抽出方法を次の記事で検討する 推薦にジャンル情報を活用すると、うまく推薦できなかった場合でもユーザー興味を大幅には外さない推薦となりうる 目次 3行で 目次 初めに 実装 手法 文書から抽出する要素を決める 文書から要素を抽出する アクセスしたと想定するニュース 名詞、固有名詞を抽出 学習済みの分散表現がアクセスしたニュースのキーワードを含むかどうか 抽出された分散表現のt-SNEによる可視化 類
CQRS なレコメンドシステムをGCP で構築した話 - スタディサプリ Product Team Blog
こんにちは、データエンジニアの @masaki925 です。 今年の春リニューアルされたスタディサプリの中学講座にて、レコメンドシステムを新規構築しました。 そのアーキテクチャが、当初意図していなかったものの、結果的にはCQRS (Command Query Responsibility Segregation) パターンと呼べるものになっていました。 本記事では、CQRS の特徴に則って当該アーキテクチャを紹介しつつ、今後に向けて考察します。 CQRS パターン + イベントソーシング なぜCQRS + イベントソーシングか 1. 分析用の学習ログと、レコメンドシステム用の学習ログは分けたい 2. 直前の学習状況をリアルタイムに反映したレコメンドをしたい 3. レコメンドロジックはルールベースで開始し、ログが溜まったのちに機械学習(ML) ベースに移行したい 4. 学習ログはスナップショ
レコメンドについてまとめる
推薦システムの難しさ 推薦システムの難しさはデータが非常に疎(Sparse)である点 映画を例にすれば映画は人によって見るものがバラバラであるため、人気の映画には評価が集まり、そうでない映画には情報が集まらない 明示的データと暗黙的データ 明示的データ(Explicit Data) ユーザに直接好き嫌いや関心のあるなしを質問して得られた答え 暗黙的データ(Implicit Data) ユーザが商品を購入したり閲覧したりといった行動により得られたデータ 暗黙的データのほうが集まりやすいが、誤ってクリックした場合なども集計されてしまうため正確性は低い。そのため、例えば映画であれば一定時間以上見たなどの条件を設けてフィルタリングするなどの前処理が重要になる。 また、暗黙的データは未評価と不支持の区別がつかないという問題もある。(見なかった=嫌いとすることはできない) 推薦システムのアルゴリズム
【秘伝】アマゾンのおすすめ機能はこうして生まれた
アマゾンではおなじみの光景となっている「レコメンデーション」。ついで買いを促したり、サイト上の回遊を促したりと、アマゾンの売り上げを増やす上で欠かせない役割を担っている。
GitHub - NVIDIA-Merlin/NVTabular: NVTabular is a feature engineering and preprocessing library for tabular data designed to quickly and easily manipulate terabyte scale datasets used to train deep learning based recommender systems.
NVTabular is a feature engineering and preprocessing library for tabular data that is designed to easily manipulate terabyte scale datasets and train deep learning (DL) based recommender systems. It provides high-level abstraction to simplify code and accelerates computation on the GPU using the RAPIDS Dask-cuDF library. NVTabular is a component of NVIDIA Merlin, an open source framework for build
Wantedly RecSys 2020 参加レポート① - Wantedly Data チームで RecSys 2020 にオンライン参加しました | Wantedly Engineer Blog
こんにちは、ウォンテッドリーでデータサイエンティスト及びデータを活用したプロダクトのマネージャーを務めている松村です。2020年9月22日から9月26日にかけてオンラインで開催された RecSys 2020 に当社のデータサイエンティスト及び機械学習エンジニア５名で聴講参加及び、そのうちの３名が併設の RecSys Challenge の Workshop において口頭発表を行いました。その参加報告を行いたいと思います。 本記事では概要報告に留まりますが、明日からは参加メンバーが実際に発表を聴講して気になった論文や keynote などの内容についてまとめた内容を順次お届けしていく予定です。 ちなみに明日はデータサイエンティストの石崎より、実サービスにおける推薦システムの運用において大きな問題となる、「推薦システムのバイアス」というテーマでブログを公開予定ですので是非楽しみにしていてくださ
広告レコメンドでIncrementalトレーニングを実践し、学習コストを大幅に削減した話 - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに 背景 課題 解決策：Incremental Trainingの導入 1, 特徴モジュール 2, モデルの継承 実験結果 まとめ はじめに こんにちは。Gunosy TechLab Ads MLチームのしょうえいです。 この記事は Gunosy Advent Calendar 2022 の22日目の記事です。 Ads ML側はユーザに興味がありそうな広告を洗い出し、レコメンドすることを担当しています。 今回は、導入する予定の新広告レコメンドモデルのオフライン実験で実践したIncremental Trainingについて話します。 背景 Gunosyではグノシー・ニュースパス・LUCRA・auサービスTodayという4つのプロダクトを展開しています。各プロダクトにおいては、ユーザに最適なニュースと記事を配信して情報を届けています。 同時に、サービスを継続的に運営するために、ユーザに興
Performance of recommender systems (RecSys) relies heavily on the amount of training data available. This poses a chicken-and-egg problem for early-stage products, whose amount of data, in turn, relies on the performance of their RecSys. In this paper, we explore the possibility of zero-shot learning in RecSys, to enable generalization from an old dataset to an entirely new dataset. We develop, to
こんにちは、すべての合意をフェアにしたい、MNTSQ（モンテスキュー）の板谷です。 私は「契約×NLP」をテーマとしたSaaS企業のCEOをしています。この投稿は、「”検索” や “推薦” の技術が、社会をフェアにする力になる」ことをお伝えする連続投稿の後編です。 （Part I）なぜ ”検索” と “推薦” で社会がフェアになるのか （Part II）契約に関する検索の面白さ ←今回 今回は、ひたすら契約というドメインにおける検索の面白さ / 難しさを語っていきます。 契約データの共通性のなかにも顧客ごとの独自性が存在する契約というデータが、本質的にNLPと非常に相性がよいというのは Part I で触れたとおりです。 他方で、契約データ特有の難しさもあります。その一つは、契約はあらゆるビジネスで締結されることがあるがゆえに、ビジネスごと・顧客ごとに独自性も存在するということです。そのた
GitHub - cnclabs/smore: SMORe: Modularize Graph Embedding for Recommendation
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ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは！Yahoo! JAPAN研究所の坪内と申します。みなさんはAIがレコメンドしてきた内容に対し、「興味はあったけどもう済んだ話だしなあ」「興味はあるけど画面で見せられるのは恥ずかしいなあ」など、感情的にズレを感じることはないでしょうか？ AIの精度を上げるために「正解かどうか」に加えて、「予想外」「恥ずかしい」「過ぎ去りし過去」といった人間の感想をモデルに反映する実験を行いました。ヤフーの持つ199個のモデルで試したところ、2％性能が改善することがわかりました。この記事では、ユーザーの皆さんに無関係なリコメンデーションがされる割合を減らすアイデア「カラフルフィードバック」をご紹介します。 最新の研究開発の進捗状況をエンジ
Introducing Voyager: Spotify's New Nearest-Neighbor Search Library - Spotify Engineering
Introducing Voyager: Spotify’s New Nearest-Neighbor Search Library For the past decade, Spotify has used approximate nearest-neighbor search technology to power our personalization, recommendation, and search systems. These technologies allow engineers and researchers to build systems that recommend similar items (like similar tracks, artists, or albums) without needing to run slow and expensive m
Transformers4Rec: A flexible library for Sequential and Session-based recommendation
Recommender systems help users to find relevant content, products, media and much more in online services. They also help such services to connect their long-tailed (unpopular) items to the right people, to keep their users engaged and increase conversion. Traditional recommendation algorithms, e.g. collaborative filtering, usually ignore the temporal dynamics and the sequence of interactions when
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Anewsへの応用を見越した既存ニュース推薦手法の性能確認実験
参院静岡補選、野党推薦候補と自民候補が競り合う 朝日新聞出口調査：朝日新聞デジタル
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
Googleが発表した「推薦システム」をどう実装するか ZOZOTOWNにおけるRecommendations AIの事例紹介
RecSys 2022 参加報告 | CyberAgent Developers Blog
社内マッチングアプリ「CLUB ZOZO」のマッチングアルゴリズム - ZOZO TECH BLOG
Twitterの推薦機能について調べたり眺めたりしたメモ - Re:ゼロから始めるML生活
推薦システムの国際学会RecSys2020の参加録｜masa_kazama
なぜ Wantedly に推薦システムが必要なのか | Wantedly Engineer Blog
LLMを用いたSNSのテーマ推薦と投稿文の自動生成 | BLOG - DeNA Engineering
ポケモン人気投票データを使って推薦システムを作る - kanayamaのブログ
【直撃】Netflixが明かす、コンテンツを「個別化」する舞台裏
Zero shot recommender systems
“検索” と “推薦” で社会をフェアにする（Part II）｜MNTSQ, Ltd.（モンテスキュー）
機械学習で違和感あるリコメンデーションを減らしたい！「正しい」以外の人の感覚を反映してAI性能を改善
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