捗るリコメンドシステムの裏事情（ハッカドール）4. @mosa_siru • DeNA(2年目) • プラットフォーム API開発・運用 • ハッカドール 立ち上げからジョイン • サーバーAPI 設計・開発・運用（ほぼ全部） • フロント/バックエンド Web開発 • ログ設計・リコメンドシステムをうんうん考える • 社内の分析チームと密に連携 4
関心度(Frequency)と忘却度(Recency)に 基づくレコメンド手法
オペレーションズ・リサーチ学会 秋季発表会 関心度(Frequency)と忘却度(Recency)に 基づくレコメンド手法 -サンプリングでは対応できないビッグデータの活用- 2013 年 9 月 12 日 株式会社 NTTデータ数理システム *岩永二郎 鍋谷昴一 梶原悠 五十嵐健太 お知らせ 社名変更 2013年9月1日をもって 「数理システム」から「NTTデータ数理システム」に 社名変更しました． 移転 2013年9月1日をもって 「東京都新宿区新宿２丁目４－３フォーシーズンビル１０階」 から 「東京都新宿区信濃町３５番地 信濃町煉瓦館１階」 に移転しました． 近くにお越しの際には是非ともお立ち寄りください 2013/9/12 オペレーションズ・リサーチ学会 秋季発表会 2 本日と内容 １．はじめに ２．課題の紹介 ３．分析の概要 ４．関心度と忘却度に基づくレコメンド手法 ５．過学習の
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