CCSE2020 12月11日（金） 13:10~ A3会場
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[CCSE] メルカリでのパーソナライゼーション機能の研究開発サイクル / CCSE2020-Pesonalization-Research-and-Development-Cycle
CCSE2020 12月11日（金） 13:10~ A3会場
日経電子版におけるリアルタイムレコメンドシステム開発の事例紹介/nikkei-realtime-recommender-system
日経電子版におけるリアルタイムレコメンドシステム開発の事例紹介/nikkei-realtime-recommender-system
スタンバイにおける検索への取り組み - Stanby Tech Blog
1 はじめに はじめまして、スタンバイのSearchAdvertisingCoreGroup(検索・広告コアグループ、以降SACG)でAPI・インフラ周りの開発を行なっている金正です。 この記事では、スタンバイにおける検索への取り組みを紹介します。 2 一般的な検索システムに関して まず一般的な検索改善の取り組みを紹介します。 以下の図のように一般的な検索システムは大きく分けて2つのコンポーネントに分けられます。 2.1 クエリプリプロセス ユーザーが入力したクエリをより検索マッチしやすく加工したり、 ユーザーの検索理解をする、いわゆる「クエリアンダースタンディング」と一般的には呼ばれているコンポーネントもこのクエリプリプロセスに含まれます。 そもそも検索システムに使い慣れているユーザーなら、クエリアンダースタンディングは必要ありません。 検索窓されあれば自分で意図通りの検索クエリを入力し
Pocochaにおけるロングテールな推薦モデルの開発 | BLOG - DeNA Engineering
自己紹介 初めまして。京都大学工学部情報学科４回生の羽路悠斗です。8/16~9/9にAIスペシャリストコースの就業型インターンシップに参加しておりました。 普段は、テーブルデータの分析・機械学習エンジニアのアルバイトと、深層学習のプロジェクト型アルバイトをしています。Kaggleでは銀メダル２枚のKaggle Expert で、金メダルを獲れるよう精進しています。卒業研究では、表情認識への画像生成の活用に取り組む予定です。 本記事では、インターンシップで取り組んだ、ライブ配信アプリ「Pococha」の推薦の工夫について、執筆したいと思います。 取り組んだテーマ 本インターンシップで取り組んだテーマは、「ライブ配信アプリPocochaにおけるロングテールプラットフォームを実現するための推薦モデルの開発」です。 Pocochaのプロダクト設計においては、「ロングテール」なサービスを作ることを大
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推薦システムを本番導入する上で一番優先すべきだったこと~NewsPicks記事推薦機能の改善事例を元に~
ABEMAにおけるContextual Banditを用いた推薦システムの導入と効果検証
