Item2vecを用いた商品レコメンド精度改善の試み | 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。 普段はメルカリのホーム画面などに表示されるレコメンドパーツの改善を担当しています。今回はメルカリの莫大なユーザーログデータと、出品された商品に付与されているメタデータ(詳細後述)を活用したレコメンドロジック改善事例をご紹介します。 商品メタデータについて メルカリではユーザーの商品検索体験を向上させるため、出品された商品に対して様々なメタデータを付与しています。ファッションアイテムだと色や生地感、家電だと型番といった、主として商品の属性をあらわす様々なデータをメタデータと呼称しています。 今回、私は本やマンガに紐づいているメタデータ (以下、タイトルデータと記載) に着目しました。 メルカリアプリ内では、本やマンガに商品が属するシリーズを表現するメタデータが付与されています。例えば「キング
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