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
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
約3年かけてプログラマ向けニュース推薦アプリを作り直した話 - Qiita
概要 『もっとより良いニュースアプリはできないだろうか』 そう考えてMenthasというニュースアプリを開発し、プログラマ向けニュースキュレーションサービスを作ってみた話 という記事をQiitaに書き、自分の予想を超えた反響を受けてから約3年になります。 しばらく開発の更新は留まってしまいましたが、ニュース推薦に関しての探求が終わったわけではなく、むしろ見えてきた課題のために数多くの論文を読んだりプロトタイピングを繰り返していました。 そしてつい先日、これまで解けなかった問題に対してようやく答えを自分なりに導き出すことができたため、骨格となるアルゴリズムの刷新に始まり、ついで開発もインフラからサーバサイド、フロントエンド・デザインと、全面的なリニューアルを行うことに成功しました。 新しいMenthasは以下のリンクから使用することができます。 https://menthas.com 今回は
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