イントロ「Amazonのこの商品をチェックした人はこの商品もチェックしています」や「YouTubeのあなたへのおすすめ」、「Twitterのおすすめユーザー」などのレコメンド機能は多くのWebサービスに組み込まれております。そのレコメンドによって、ついつい商品をたくさん買ってしまったり、夜遅くまで動画を見てしまった経験はないでしょうか。 この記事では、レコメンドシステムの裏側はどのような仕組みになっているのか、そもそもレコメンドとはどういうものなのかを具体例を交えながら俯瞰できればと思います。レコメンドシステムのアルゴリズムの詳細には触れず、ビジネスにおいてどのような形で実装されているかにフォーカスしています。ネット上に公開されているレコメンドに関するスライドや記事、論文のリンクをまとめましたので、アルゴリズムの詳細などはリンク先の記事でご確認ください。 対象の読者は、自社のサービスにレコ
1日付で菅義偉首相に任命された日本学術会議の新しい会員について、同会議が推薦した候補者6人が含まれていないことが、会議関係者への取材で分かった。会員の任命は首相が行うが、同会議が推薦した候補者が任命…
アル(https://alu.jp)というマンガサービスを作っている、けんすうと申します。 最近、マンガ新検索MNMという、イケてるサービスを作りました。 何かというと、マンガを入れると、読んでいる人が同じデータから、「だいたいこのマンガが好きな人はこんなマンガも好き」という、「距離が近いマンガ」を出してくれるというものです。 たとえば、「ドリフターズ」と入れると「HELLSING」「ヨルムンガンド」「ゴールデンカムイ」とでました。 お陰様で、結構バズりまして、いろいろなところで話題にしていただいたのです。 こういうの待ってたし、実際にやってみたら本当に好きな漫画ばかり出てきて精度もピカイチ。 「近いマンガ」がわかるマンガ新検索 MangaNearestMap #アル https://t.co/YoYhHttYus @alu_incより — なかみち (@shuhei_nakami) Ju
イントロNetflixは、スマホやPCがあれば、どこでもいつでも、映画やドラマを見放題で楽しむことができます。今年はお家時間が増えたことで、Netflixをより満喫している方も多いのではないでしょうか。実際に、2020年1月〜3月に会員が全世界で1600万人ほど増え、合計1億8000万人を超えています。 Netflixをいくつかの数字で見てみると、さらにその凄さに驚かされます。 ・全世界のインターネット通信量(下り)の15%をNetflixが占めており、YouTubeを超える世界一の動画サービス ・時価総額が20兆円超え ・サブスクリプション収入が月々約1500億円 そんな多くのユーザーを有するNetflixの魅力の１つに、推薦システムがあります。Netflixのホーム画面には、今話題の作品やユーザーにパーソナライズ化されたおすすめの作品が並びます。 Googleの検索と違って、Netfl
【240407編集しました】 当初はベタ打ちの記事でしたが、あまりにも可読性が低いので見出しに記法を用いました。 今見返すと修正したいところは多々あるのですが、明らかな誤記（退学届→退部届）の修正、追記日付の補記を除き、情報が陳腐化している箇所なども含め、そのままにしています。 スポーツ推薦で高校に行く人がどれくらいいるか知らないが、行ったはいいけど馴染めない、中退して想定していたルートから脱落する、最悪の場合自ら命を絶ってしまうという人は（残念ながら）少なからずいる。 私もスポーツ推薦で高校に行った。 中学へスカウトにきた顧問は、週に１日は休み、練習も平日は２時間、勉学の時間も大事にする、著名な大学にも推薦で行けると熱弁した。 私は技量はあったが体力がなく、すぐ高熱をだすようなひ弱な中学生だった。スポーツ推薦なんか到底無理と思っていたが、休みがあるなら、その先があるなら、三年間だけ頑張っ
高校でディベート部に入ったが、あまりに競技化されすぎていて「社会・時事問題等に対してマジで何も深められないだろこれ」と思ってすぐ辞めた
同志しろ @Shiro_White1111 高校で一瞬だけディベート部入ってたんですけど、あまりにも競技化されすぎていて議論として社会・時事問題等に対しマジで何も深められないだろこれと思って二日で幽霊になり、二ヶ月後に辞めた 2024-05-07 14:52:01
【速報】小林製薬の「糸ようじ」販売を休止 日本歯科医師会が推薦を取り消し「推薦に値する企業ではない」（関西テレビ） - Yahoo!ニュース
小林製薬の「糸ようじ」と「やわらか歯間ブラシ」、「ピースクリン」が「日本歯科医師会」の推薦を取り消されました。 小林製薬は、製品パッケージなどで、「日本歯科医師会推薦」と記していた表示を取りやめるとともに、対象商品の販売を一時休止すると発表しています。 推薦を取り消された理由について小林製薬は、「製品そのものの性能ではなく、紅麹サプリによる健康被害問題を受けて、推薦に値する企業ではないと判断した」といった説明を日本歯科医師会から受けたということです。 なお、糸ようじの「スルッと入るタイプY字型」、ピースクリンの「マウスピース洗浄剤」は販売が一時休止される製品の対象ではありません。 また、「糸ようじ」などの推薦を取り消した理由について、日本歯科医師会は関西テレビの取材に対し、「ことし3月公表の死亡事例など、紅麹関連製品による被害の発生原因の検証とその対策などが完了しておらず、企業としての製造
1: 購入 0: 閲覧(したが購入してない) -: 未観測 ユーザーベース型 ユーザー同士の類似度を計算 「あなたと購入履歴の似たユーザーはこんな商品を買っています」 行を各ユーザーのベクトルとみなして、似たユーザーを見つける（上位N人） 似たユーザーが購入しているアイテムを推薦する（N人の平均値などで購入しそうな順に提示） アイテムベース型 アイテム同士の類似度を計算 「この商品を買ったユーザーはこんな商品も買ってます」 列を各アイテムのベクトルとみなして、類似度の高いアイテムを推薦する（上位M件） 類似度計算には、コサイン類似度やJaccard類似度が使われる。 類似度を計算する際に、未観測「-」は適当な値（0, 0.5など）で埋めるか、無視をする。 ログデータを使うため、情報の少ない新規アイテム/新規ユーザーに弱いコールドスタート問題がある。 コンテンツベースフィルタリング アイテム
新年を待たずに合格を決める「年内入試」が主流になり、受験生の3分の2が第1志望の大学に進む――。受験地獄といわれた入試環境が18歳人口の減少で激変し、偏差値で大学が序列化される時代が終わろうとしている。人材育成の新たな道筋が見えぬまま漂流する入試と変化を阻む岩盤の実態を追う。明治大は2026年、42年ぶりに系列校を設ける。中高一貫校の「日本学園」（東京・世田谷）だ。吉田茂元首相が出た伝統校だが
Kindleのリストを分析していたら、ふと自分の蔵書一覧を作って、生成AIにおすすめ本を教えてもらうと良さそうだなと思ったので試してみました。 Kindleの蔵書リスト作成 「Kindle bookshelf exporter」というChrome拡張を使うと手軽に一覧をcsvでダウンロードできます。 以下のリンクからChromeに「Kindle bookshelf exporter」を追加して、クリックするだけです。 数秒後、以下のように表示されたら「CSVをダウンロード」をクリックします。 簡単ですね。kindle.csvというファイルがダウンロードされます。中身は以下の通りです。 "title","authors","date","status" "プロジェクト・ヘイル・メアリー 下","アンディ ウィアー","2025年5月4日","UNKNOWN" "Obsidianで“育てる”最
社内資料「プロダクトマネージャーのための検索推薦システム入門」を公開します - LegalOn Technologies Engineering Blog
こんにちは。LegalOn Technologies 検索・推薦チームの浅野（@takuya_b / @takuya_a）です。 先日、社内のプロダクトマネージャー（以下、PdM）を主な対象として、検索推薦技術の入門講座を開催しました。このたび、その資料を公開します。 資料の概要 この講座では、検索推薦技術とその周辺について、概要をざっくり理解できるように努めました。技術的詳細、とくに具体的なアルゴリズムにはあまり立ち入らず、できるだけ平易なことばで説明したつもりです。なお、広範な範囲を扱うため、各回1時間（質疑応答込み）で、3回に分けて実施しました。 公開した資料は、PdM だけでなく、エンジニアリングマネージャー（EM）やソフトウェアエンジニアの方々にも読んでいただけると嬉しいです。 以下は、各回で扱ったトピックです。 第1回 全体概要と検索技術入門・・・資料P3~ 検索・推薦とはなに
「どのように開発するか」だけでなく、上流からプロジェクトに携わり「何を開発するか」から検討したい、と考えているエンジニアの方は少なくないでしょう。 一方、実際の開発現場では「WHAT（何を開発するか）」がすでにある程度検討され、エンジニアはその実現方法を具体化させるフェーズから参画し「HOW（どのように開発するか）」を考えるケースが多いのではないでしょうか。 「WHAT（何を開発するか）」を検討するフェーズからボトムアップでアイデアを出し、プロダクトの成長にコミットしたいーー。そんな思いを強く持つエンジニアにとって、理想的な環境とも言えるのがリクルートです。 今回、同社を代表するプロダクトである『SUUMO』のレコメンドAPIのインフラを、機械学習エンジニア（以下、MLE）とデータエンジニア（以下、DE）が連携して改修したプロジェクトを参考に、事業成長にコミットするエンジニアの姿を伝えます
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_ (T…
Twitter aims to deliver you the best of what’s happening in the world right now. This requires a recommendation algorithm to distill the roughly 500 million Tweets posted daily down to a handful of top Tweets that ultimately show up on your device’s For You timeline. This blog is an introduction to how the algorithm selects Tweets for your timeline. Our recommendation system is composed of many in
はじめに こんにちは。データシステム部/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推薦システムを開発・運用しています。推薦システムごとにKPIを策定していますが、データの欠損やリリース時の不具合によってKPIが意図しない値を取ることがあるため定常的に確認する必要があり、これをKPIのモニタリングと呼んでいます。 先日、推薦システムの実績をLookerでモニタリングするというテックブログで推薦システムのKPIをモニタリングする方法を紹介しましたが、運用していく中でいくつかの課題が見えてきました。本記事では、より効率的かつ効果的なKPIのモニタリングを実現するための取り組みについて詳しくご紹介します。 はじめに 改善の背景と課題 背景 課題 トレンドを考慮した異常検知が不可能 モニタリングの設定が面倒 アラート対応フローが不明確 サマ
【独自】北朝鮮「福島沖に怪魚出現、奇形児出生デマを流せ」…韓国内のスパイ組織に反日感情刺激を指示 ▲「自主統一民衆前衛」のメンバーら。／写真＝聯合ニュース 北朝鮮工作員とひそかに連絡を取り北朝鮮の指令を受けて活動した、いわゆる「昌原スパイ団」、自主統一民衆前衛（自統）のメンバーが、北朝鮮から「反日感情」をあおって闘争せよという指令を受けていたことが23日に判明した。 【写真】尹美香議員ら、ソウル都心で「福島放射性汚染水放流計画撤回要求」パフォーマンス 特に北朝鮮は、自統に「世論流布チームは福島沖で怪魚出現、奇形児出生といったデマをインターネットで大量にばらまき、社会的反感と不安感を増幅させよ」など、「反日感情」を刺激するよう具体的な指令を下していたことが明らかになった。 本紙の取材を総合すると、自統の総責任者のファン被告は2019年7月、組織員のソン被告と共に北朝鮮の文化交流局が下達した（
推薦システムにおいて線形モデルがまだまだ有用な話 | CyberAgent Developers Blog
本記事は、CyberAgent Advent Calendar 2022 19日目の記事です。 目次 はじめに 問題設定 協調フィルタリングのための線形モデル iALS EASE 関連する非線形モデル 実務活用 おわりに はじめに メディア DSC所属の機械学習エンジニアで、タップルの推薦システムを担当している橋爪 (@runnlp)です。 最近、推薦システムを触り始めました。推薦手法は、協調フィルタリング、コンテンツベース、ハイブリッドなど様々ですが、今回は昔から今に至るまで長く使われている協調フィルタリングについてです。 協調フィルタリングではDeep系のモデルがたくさん出る中で、RecSys2022で発表された論文では10年以上前から使用されている線形モデル(iALS)がDeep系のモデルに匹敵する結果であると報告されており興味深いです。また、推薦システムを開発するにあたって、問題設
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
GitHub - twitter/the-algorithm: Source code for Twitter's Recommendation Algorithm
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「立憲の政策に対して一方的な話ばかり」連合静岡が国民民主党・榛葉賀津也幹事長の参院選推薦の議論を持ち越し 執行委員会で慎重求める声 | TBS NEWS DIG
静岡県の野党最大の支持母体である「連合静岡」は11月20日に会合を開き、2025年に行われる菊川市長選などで推薦する候補予定者を決定しました。一方、参院選に出馬予定の国民民主党・榛葉賀津也幹事長の推薦につい…
こんにちは、エンジニアのタテノです。 ミラティブアプリを起動するとおすすめ配信の一覧が表示されます。 今回はこのおすすめ配信の仕組みについて解説しつつ、おすすめ配信の運用・改善を行う上でのポイントなどをまとめてみました。 システム面では機械学習などのトピックも含みますが、今回はサーバサイドの設計周り、特にパフォーマンスを考慮している部分にフォーカスしています。 おすすめ配信一覧 おすすめ配信の役割 ユーザはすでにお気に入りの配信があれば、フォロータブから配信に入室しますが、ミラティブをはじめて初期の段階やお気に入りの配信がない場合は、そのほとんどはおすすめ配信から配信に入室します。おすすめ配信はユーザが配信に興味を持つきっかけとしてその役割を果たしており、とても重要です。 ミラティブでは常時、多数の配信が行われており一度に全ての配信を表示することはできません。たくさんある配信の中からそのユ
27日に投開票された自民党総裁選で、加藤勝信元官房長官（68）は最下位の9位だった。国会議員票は本来、推薦人20人と自身を合わせて21票は獲得できるはずなのに、開票結果は16票。決選投票進出をかけた上位3候補の激しい議員票争奪戦の中、加藤氏の推薦人5人が引きはがされたとみられる。 投票直前の27日昼、党本部での「出陣の会」には推薦人20人がそろい、カツカレーを食べながら勝利を誓い合った。わずか1時間半後、16票という結果が出た。その後の「報告会」には17人が出席し、神妙な顔つきで加藤氏の敗戦の弁を聞いた。投票しなかった議員も出席したことになる。 加藤氏は恨み節は漏らさず、記者団に「皆さんいろんな事情がある中で支えていただいた。本当に感謝の言葉しかない」と語った。 加藤氏は、所属した旧茂木派から茂木敏充幹事長が出馬し、派閥単位の支援は得られず、地元・岡山県選出議員らが中核になった。推薦人集め
ここが面白いよ、リクルートのデータ組織。ユーザーの“背中を押す”ようなレコメンドの設計手法に、ばんくしさんが迫る！ - はてなニュース
リクルートには、展開する数多くのサービスを通して日々数百テラバイト以上のユーザーデータが蓄積されています。そうしたデータをもとに、リクルートのデータ組織ではユーザーによりよい選択肢を示す機械学習モデルを作成し、日々改善しています。 今回は、HR（人材）サービスの領域で機械学習エンジニアとして活躍してきた羽鳥冬星さんと、現在は不動産サービスの領域でデータサイエンティストとして働く池上顕真さんに、リクルートのデータ組織や各サービスから得られるデータの特性について語っていただきました。インタビュアーは、さまざまな企業でデータ組織のマネジメントや立ち上げに携わってきた“ばんくし”こと河合俊典さんです。 ※この記事は株式会社リクルートによるタイアップ広告です。 📢 記事の最後に Amazonギフトカードプレゼントの告知 があります。ぜひ最後までお読みください。👀✨ 全く違う部署から「相談させてほ
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 今回は、何も知らないところからバンディットアルゴリズムを学びました。 シンプルなバンディットアルゴリズムから、各ユーザーごとに最適化するContextual Bandit、順序を最適化するCascading Banditまで解説します。 学んでいて疑問に思ったことを解消しつつ記載しています。 ソースコード https://github.com/birdwatcherYT/bandit 対象読者 バンディットアルゴリズムを理解して実装したい人 ユーザーごとにカスタマイズしたバンディットを理解して実装したい人（Contextual Band
はじめに こんにちは。データシステム部推薦基盤ブロックの佐藤（@rayuron）と住安（@kosuke_sumiyasu）です。私たちはZOZOTOWNのパーソナライズを実現する推薦システムを開発・運用しています。 ZOZOTOWNでは、様々な改善施策の効果を検証するためにA/Bテストを実施していますが、そのプロセスには多くの工程があり、効率化の余地がありました。本記事では、A/Bテストの工程を自動化・標準化し、効率化を図った取り組みについてご紹介します。 はじめに 背景 課題 1. A/Bテスト設計書のテンプレートがない 2. A/Bテストの開催期間が決め打ち 3. 有意差検定をするために手動運用が必要 4. チーム間で集計定義とダッシュボードが複数存在している 5. 施策ごとに新しいダッシュボードを作り直す必要がある 6. システム改修漏れが発生する 解決策 1. A/Bテスト設計書の
CoffeeScript is Beautiful & I Never Want to Write Plain JavaScript Again
2023年2月16日開催、サイバーエージェント メディア事業部主催のデータ活用に関する勉強会「メディアサービスにおけるデータ・AIの活用事例 #2」登壇資料です。 https://cyberagent.connpass.com/event/270224/
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
実務につなげる数理最適化
はじめに はじめまして、2023年10月にシニアリサーチャーとして入社したアドバンスドテクノロジーラボ（ATL）の梅谷俊治です。2023年9月まで、大阪大学大学院情報科学研究科にて数理最適化寄附講座教授を務めていました。 本記事では、リクルートのデータ推進室における数理最適化を活用した問題解決の取り組みをご紹介します。 数理最適化は、与えられた制約条件の下で、目的関数を最小（もしくは最大）にする最適化問題を通じて、現代社会における意思決定や問題解決を実現する数理技術の一つです。 近年では、機械学習によるデータ分析や予測の技術開発が進み次々と実用化されています。数理最適化は、それらのデータ分析や予測の結果を踏まえた上で意思決定や計画策定を実現する問題解決における出口を担当する技術です。例えば、オンライン広告などカスタマーに商品を推薦するレコメンデーションでは、機械学習を活用してカスタマーの商
レコメンデーション導入の準備でホーム画面を整えたら、予想以上に大きなビジネスインパクトが出た話 / Mercari US Buyer UX Improvement 1
Machine Learning Pitch「今期の私は凄かったぞ！！！」 @ 2021/3/31 メルカリUSでのHome画面改善の取り組みと、それによるビジネスインパクトの話をしました。 https://machine-learning-pitch.connpass.com/event/199555/
はじめに ZOZO研究所ディレクターの松谷です。 ZOZO研究所では、イェール大学の成田悠輔氏、東京工業大学の齋藤優太氏らとの共同プロジェクトとして機械学習に基づいて作られた意思決定の性能をオフライン評価するためのOff-Policy Evaluation（OPE）に関する共同研究とバンディットアルゴリズムの社会実装に取り組んでいます（共同研究に関するプレスリリース）。また取り組みの一環としてOPEの研究に適した大規模データセット（Open Bandit Dataset）とOSS（Open Bandit Pipeline）を公開しています。これらのオープンリソースの詳細は、こちらのブログ記事にまとめています。 techblog.zozo.com 本記事では、ZOZO研究所で社会実装を行ったバンディットアルゴリズムを活用した推薦システムの構成について解説します。バンディットアルゴリズムを用い
Amazonの推薦をいい感じにするブラウザ拡張Amaxをリリースしました - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
Amazonの推薦をいい感じにするブラウザ拡張Amaxというブラウザ拡張をリリースしました。会員登録など必要なく、もちろん無料で、ブラウザ拡張をインストールしていつも通り Amazon を使うだけでいい感じになります。手軽なのでぜひ使ってみてくださいね。 chromewebstore.google.com 私の専門は推薦システムで、特にユーザーサイドの推薦システムに力を入れて研究をしています（プロフィール）。このブラウザ拡張にはユーザーサイドの推薦システムの研究成果がふんだんに詰め込まれています。 本稿では、ブラウザ拡張の紹介のほか、開発の裏側やもとになった技術について詳しく説明します。 目次 目次 Amax の紹介 開発の裏側 ユーザーサイドの推薦システムについて おわりに 関連論文 Amax の紹介 ブラウザ拡張をインストールして、商品ページにアクセスすると、「Amax によるおすすめ
小林製薬の「糸ようじ」と「やわらか歯間ブラシ」、「ピースクリン」が「日本歯科医師会」の推薦を取り消されました。 小林製薬は、製品パッケージなどで、「日本歯科医師会推薦」と記していた表示を取りやめるとともに、対象商品の販売を一時休止すると発表しています。 推薦を取り消された理由について小林製薬は、「製品そのものの性能ではなく、紅麹サプリによる健康被害問題を受けて、推薦に値する企業ではないと判断した」といった説明を日本歯科医師会から受けたということです。 なお、糸ようじの「スルッと入るタイプY字型」、ピースクリンの「マウスピース洗浄剤」は販売が一時休止される製品の対象ではありません。 また、「糸ようじ」などの推薦を取り消した理由について、日本歯科医師会は関西テレビの取材に対し、「ことし3月公表の死亡事例など、紅麹関連製品による被害の発生原因の検証とその対策などが完了しておらず、企業としての製造
推薦システム実践入門
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。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますので、書籍最終ページの奥付でお手持ちの書籍の刷版
Airbnbの機械学習導入から学ぶ
KDD2020で紹介されたAirbnbの論文がとても参考になったので、過去の事例も紹介しつつ勉強会用にまとめています。 ご意見・コメントがある方はTwitter: @pacocat までよろしくお願いいたします。
はじめに こんにちは、推薦基盤部の与謝です。ECサイトにおけるユーザの購買率向上を目指し、レコメンデーションエンジンを研究・開発しています。最近ではディープラーニングが様々な分野で飛躍的な成果を収め始めています。そのため、レコメンデーション分野でも研究が進み、精度向上に貢献し始めています。本記事では、ディープニューラルネットワーク時代のレコメンド技術について紹介します。 目次 はじめに 目次 パーソナライズレコメンドとは 深層学習より前の推薦手法 協調フィルタリング Matrix Factorization SVD（Singular Value Decomposition） Factorization Machine 深層学習を使った推薦手法 ニューラルネットワーク推薦手法に対する警鐘 Recboleプロジェクト Recboleプロジェクトを用いた各アルゴリズムの検証 General Re
会社に入って早い段階で辞めるとスキル（技能）の習得が遅れがちになる。とりわけ高卒で就職した人にこの傾向がみられる。民間調査では、就職活動で企業の情報をできるだけ集めてキャリア形成への意識を高めておかないと、早期に離職しやすい実態が浮かび上がった。問題の根にあるのは高校生の主体的な就活を妨げている慣行だ。高校を卒業して就職する人は2014年以降、18万人台で推移。卒業生の2割弱にあたる。若者の人
ZOZO研究所の清水です。弊社の社会人ドクター制度を活用しながら、「社内外に蓄積されているデータからビジネスへの活用が可能な知見を獲得するための技術」の研究開発に取り組んでいます。 弊社の社会人ドクター制度に関しては、以下の記事をご覧ください。 technote.zozo.com 私が現在取り組んでいるテーマの1つに、「機械学習が導き出した意思決定の理由の可視化」があります。この分野は「Explainable Artificial Intelligence（XAI）」と呼ばれ、近年注目を集めています。 図．XAIに関連する文献数の推移（引用：https://arxiv.org/abs/1910.10045） その中でも今回はユーザに対するアイテムの推薦問題に焦点を当て、「なぜこのユーザに対して、このアイテムが推薦されたのか？」という推薦理由の可視化が可能なモデルを紹介します。 本記事の概要
recsys-python
Home recsys-python | Pythonによる推薦システム演習問題集 概要 recsys-pythonはPythonによる推薦システムの演習問題集です。推薦システムの基本である、評価履歴や評価値行列の扱いから、内容ベース推薦システム、近傍ベース協調フィルタリング、推薦システムの評価などに関する問題を取り揃えています。現時点では、13章構成で全163問用意しています。今後、内容を変更したり、問題を追加、削除したりすることもあります。 動機 言語処理100本ノックを参考にさせて頂き、推薦システム版の演習問題集を開発したいと思ったのがきっかけです。個人での学習に加え、大学での授業や研究室等でご活用いただければ幸いです。 到達目標 Pythonを学習しながら推薦システムの基本を修得できる。 評価履歴や評価値行列を扱いながらNumPyによる行列演算やベクトル演算を修得できる。 数式をP
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 Yahoo! JAPANアプリのトップページの上部には、編集者によってピックアップされた「トピックス」と呼ばれるトップニュースが6本並んでいます。編集者が選定した質の高い記事を提供していますが、必ずしも各ユーザーの興味に適した記事が表示されているとは限りません。そのため、スクロールすると、記事推薦システムによって各ユーザーの好みを考慮した記事が自動で表示される仕組みになっています。 ニュース記事の推薦で特に重要なのは「即時性」です。ニュース記事では、情報が更新されると古い記事は役に立ちません。そのため、入稿された記事がいち早く推薦対象になることが重要になります。 たとえば、事前にユーザーごとの推薦記事一覧（レコメンドリスト）を作成
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これから推薦システムを作る方向けの推薦システム入門｜masa_kazama
日本学術会議推薦の6人、任命されず 菅首相に任命権：朝日新聞デジタル
データが必要なサービスを、無理やり作る方法を紹介します(例：マンガ検索「MNM」)｜けんすう
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レコメンドアルゴリズム入門：基礎から応用まで実装に必要な知識を解説 - Qiita
大学入試、偏差値時代終幕の足音 推薦・総合型が過半に - 日本経済新聞
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データエンジニアが事業成長をリードする。『SUUMO』のレコメンドAPIはこうして進化した - はてなニュース
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【独自】北朝鮮「福島沖に怪魚出現、奇形児出生デマを流せ」…韓国内のスパイ組織に反日感情刺激を指示
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
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【速報】小林製薬の「糸ようじ」販売を休止 日本歯科医師会が推薦を取り消し「推薦に値する企業ではない」｜FNNプライムオンライン
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高校就活「1人1社」の弊害 早期離職4割、大卒上回る 重要性増すキャリア教育 - 日本経済新聞
意思決定の理由の可視化が可能なグラフ構造の学習アルゴリズムの紹介 - ZOZO TECH BLOG
ヤフートップページの裏側：記事推薦システムの試行錯誤と今後の挑戦
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