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
