クーポンを最適に届ける技術〜分析編〜 - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは、Gunosy Tech Labの片木（@jkatagi）です。 今回は私が現在取り組んでいるクーポン分析について紹介します。 Gunosyにおけるクーポン クーポンの性質 クーポンの分析 クーポンタブでのユーザー行動 クーポンの時間依存性 ユーザー属性別のクーポンCTR上位 位置情報の可能性 おわりに Gunosyにおけるクーポン Gunosyでは2018年8月からグノシー（アプリ）でクーポンタブをリリースし、同年12月から本格提供を開始しました。 gunosy.co.jp また2019年5月には掲載ブランドが100を突破しました。 gunosy.co.jp リリースから約１年経った現在では、毎日約200前後のクーポンが配信されています。 その一方で掲載クーポン数が増えるにつれ、ユーザーに最適なクーポンを届ける必要性がでてきました。 クーポンの性質 クーポンの並び替えはランキン
ニュースパスのターゲティングプッシュシステム - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは、Gunosy Tech Lab の山田です。 Gunosy で開発しているニュースアプリ、ニュースパスでは「多くの人が知っておくべき」と判断されるニュースが出た時、即座にそれをユーザにプッシュ通知でお知らせする速報プッシュ機能があります。 例えば誰もが知るような有名人の結婚や、多くの死傷者が出てしまったような事件などが起こったときに速報が送られます。 しかし「多くの人が知っておくべきとまではいかないが、この話題に興味がある人は知っておいたほうが良さそう」なニュースも多くあります。 例えばスポーツ業界内でのニュースや、株価の大幅変動といったニュースなどがこれに当たると考えています。 そのようなニュースを全ユーザに送っても興味がないユーザが殆どですし、そのようなユーザからするととても邪魔な通知になってしまいます。 実際、以前のオリンピックの際などは速報を送りすぎてしまったのが原因で
A/Bテストのベストプラクティスと落とし穴 ~KDD2019 レポート~ - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに 研究開発チームの関です。古川未鈴さんの結婚、ニジマス大門果琳さんの卒業、uijinの解散とアイドル業界も激動の秋を迎えていますね。 2019年8月4日から5日間、アメリカはアラスカ州アンカレッジで開催されたデータマイニング領域のトップカンファレンスであるKDD2019にGunosyから北田と関が参加・発表してきました。 これまでに2つのレポートを公開しています。 data.gunosy.io data.gunosy.io 本レポートではTutorialとして開催された「Challenges, Best Practices and Pitfalls in Evaluating Results of Online Controlled Experiments」の内容をレポートします。 内容は現在のA/Bテストのガイドラインと言ってもいい内容で、非常に参考になるポイントが多かったです。
公平性および説明性を考慮した機械学習 in KDD2019 - Gunosyデータ分析ブログ
研究開発チームインターンの北田 (shunk031) です。アメリカのアラスカにて行われたKDD2019に参加・発表してきました。 www.kdd.org KDD2019 のチュートリアルやワークショップ、キーノートの中でFairness (公平性) および Explainability (説明性) にフォーカスした以下のものを聴講したので概要をまとめたいと思います。 チュートリアル Fairness-Aware Machine Learning: Practical Challenges and Lessons Learned Explainable AI in Industry ワークショップ Explainable AI/ML (XAI) for Accountability, Fairness, and Transparency キーノート Do Simpler Models Ex
より正しい意思決定のための統計的仮説検定とサンプルサイズ計算 - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに こんにちは、Gunosy Tech LabのBIチームに所属しているクボタです。 Gunosyではアプリ内のロジックやUI等の変更において数値ベースでの意思決定を行なっています。 例えば新たなキャンペーンでのCVR増加やUI変更によるA/Bテストでのクリック数増加の効果検証などで統計的に裏打された手法を用いることで正しく意思決定を行うことを目指しています。 data.gunosy.io 本記事ではそのような状況で必要となるサンプルサイズの設計や統計的仮説検定のお話をさせていただきます。 はじめに 検定手法の選択 統計的仮説検定の手順 比較する指標の選定 帰無仮説 と対立仮説 の決定 検定統計量の選定 有意水準の決定 検出力の決定 効果量の決定 サンプルサイズの計算 ノンパラメトリック検定 多重比較 おわりに 参考文献 検定手法の選択 数値による意思決定を行う際に検定はよく利用され
テンセントの広告技術が未来すぎる！AdKDD2019のテンセントAds招待講演まとめ - Gunosyデータ分析ブログ
研究開発チームインターンの北田 (shunk031) です。アメリカのアラスカにて行われたKDD2019に参加・発表してきました。 www.kdd.org KDD2019の広告分野のワークショップであるAdKDD2019では、世界を牽引するアドテク企業が複数招待講演を行いました。 www.adkdd.org その中でも Tencent Ads: Interesting Problems and Unique Challengesにおいて、テンセントの広告チーム(テンセント Ads)の取り組みが未来過ぎたため、資料に取り上げられている技術を中心にまとめて報告させていただきます。 特に驚くべきは動画に対して広告対象の商品画像を自動で合成する VideoIn Ads は眼を見張るものがありました。ぜひこの記事を一読していただき、一緒に未来を感じてほしいです （そしてそれ以上のものを作っていきたい
リサーチインターンの成果がトップカンファレンスであるKDD2019に論文として採択されるまで - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは。研究開発チームインターンの北田 (shunk031) です。今回は可愛い我が子（研究のことです）について書きます。 この度、私と研究開発チームの関さんで取り組んでいた研究がデータマイニングに関する国際会議KDD2019のApplied Data Science Trackにて採択されました。 gunosy.co.jp 発表した論文は "Conversion Prediction Using Multi-task Conditional Attention Networks to Support the Creation of Effective Ad Creatives"というタイトルで、テキストにフォーカスした広告クリエイティブ作成支援のためのコンバージョン予測がメインの研究です。 arxiv.org 今回はこうした研究がスタートしたきっかけや、インターン中にどのように研究を
双曲空間ではじめるレコメンデーション - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに こんにちは、MediaAds ML Teamに所属している飯塚(@zr_4) です。 以前書いたブログ*1をベースに変更を加えた論文がRecSys 2019 *2 に通りました(ヤッター)。 埋め込みベースの推薦は、近年最も成功を収めた推薦手法の一つです。 埋め込みベースの推薦を行っている多くの大企業では、精度良くアイテムやユーザーを表現するため、数百次元のベクトルを使用しています。それによって、莫大な計算リソースを日々消費していることと思います。またリアルタイムにベクトルの演算を行うために検索システムを自作している企業も少なくないと思います*3。負荷の大きさから、特定のロジックの実装に踏み込めないケースも多々あるかと思います。 一方で近年、埋め込みの空間に双曲空間を用いることで、階層構造、木構造、Directed Acyclic Graph (DAG) が低次元のベクトルで表現
Gunosyでのデータ分析 新卒編 - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに こんにちは、今年の4月に新卒として入社しグノシー事業部に配属されました齊藤です。 自分は現在グノシー事業部でグノシー（アプリ）の分析を専任しています。データ分析部の方はニュースパスやオトクル等複数のアプリを横断的に分析、ロジック開発を担当しています。 今回は各アプリの分析担当がどんなことをやっているのか、2ヶ月間どのような事を学んだかを新卒エンジニアの立場から紹介していこうと思います。もう働き始めてから2ヶ月経ったのか・・・ 分析 分析とだけ書くとやたら広い意味になりますが、主にプロモ指標などを作成、集計し部署の人が見やすい形に整えたり、キャンペーンや特集タブに関する集計、UI変更時のA/Bテスト*1などを行っています。RedashでSQLクエリを書いて可視化したり、以下の記事のようにGASでSlackへの通知を作ったりすることもあります。 data.gunosy.io 分析業務
データ分析部で一年仕事をしての学び - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは、去年の4月に新卒としてGunosyに入社し、データ分析部に配属された山田です。 先日、LabBase様からインタビューを受けてこんな記事が公開されたりしました。 labbase.jp また、先週は今年の新卒の片木くんがデータ分析部で何をやっているのかを書いてくれました。 data.gunosy.io 今年は新卒エンジニアの数が多かったので研修がかなり充実しているのですが、去年は新卒エンジニアが僕一人だったのでそのあたりの内容は実際に仕事をしながら学んでいくことになりました。 そこでこの記事では、データ分析部に配属されて一年仕事した上で学んだことを軽く紹介したいと思います。 数値を疑うこと 実行速度は思ったよりもシビアだった 大規模データの扱い おわりに 数値を疑うこと Gunosyの方針を示す「Gunosy Way」の一つに「数字が神より正しい*1」という言葉があり、実際に社内
データ分析部に配属された新卒エンジニアは何をするの？その紹介 - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに こんにちは、今年の4月に新卒として入社しデータ分析部に配属されました片木です。 この記事は「Gunosyのデータ分析部に配属された新卒エンジニアは何をするのか」を紹介するものです。 以下に同じ部署の先輩方の記事がありますので、そちらも参考にしていただければ幸いです（一部外部メディアへ飛びます）： labbase.jp gunosiru.gunosy.co.jp 4月の研修 今年度は新卒入社のエンジニアが計7名と、過去最高人数となりました。 gunosiru.gunosy.co.jp また会社が新卒を採り始めてから数年が経過したということもあり、新卒研修もしっかりとしたものが用意されているように感じました。 研修はビジネス職と一緒に受ける全体研修に加えて、エンジニア対象の研修も準備されていました。 以下では順に紹介していきます。 全体研修 全体の研修は入社後の数日間はほぼ一日時間を
言語処理学会第25回年次大会(NLP2019)に一般発表とスポンサーで参加しました - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは、研究開発チームの関です。 でんぱ組.incの推しである相沢梨紗さんと、妄キャリの推しだった桜野羽咲さんのコラボユニットが本格的に活動を開始しました。 生きてるといいことありますね。ステージ上の目のやり場に困っています。 今回3/12 ~ 3/15に名古屋大学で開催された言語処理学会第25回年次大会に一般発表とスポンサーとして参加しました。 言語処理学会年次大会へのスポンサーは今年で4年目になりますが、一般発表は初めてになります。 （昨年は論文賞をいただき、招待講演をさせていただいておりました。） data.gunosy.io 一般発表 一般発表では、Gunosyで研究開発チームでインターンをしている北田 (shunk031) が「広告クリエイティブ自動生成にむけたマルチタスク学習とConditional AttentionによるCVR予測」という題目で発表を行いました。予稿はこ
Web IntelligenceとIEEE Bigdataで発表してきました - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは、研究開発チームの関です。 夢眠ねむ卒業公演素晴らしかったですね。WWDBestで膝から崩れ落ちました。近年におけるアイドルのあり方として一つの完成形をみた気がします。夢眠ねむさんとでんぱ組さんの今後のご活躍を引き続き応援しています。 今回のブログでは2018年12月3日〜6日に行われたWeb Intelligence(WI) 2018と2018年12月10日のIEEE Bigdata 2018のWorkshopに参加＆発表してきましたのでその報告をさせていただきます。 当社として、そして個人としてもはじめての国際会議参加＆発表でした。とても良い経験になりました。 Web Intelligence 2018 Web Intelligence(WI)はウェブに関する国際会議の一つです。 セマンティックウェブとかソーシャルメディアとか推薦システムとか、応用よりで学際的な研究に焦点が当
DeepなFactorization Machinesの最新動向 (2018) - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに こんにちは。研究開発チームの関です。 最近毎週日曜日の恋するワンピースの更新を楽しみに生きています。好きなツッコミは「この船の航海士は誰？」です。 あと虹のコンキスタドールのベストアルバム「THE BEST OF RAINBOW」は皆さん買いましたか？ 健康にいいので毎日聞きましょう。 この記事はGunosy Advent Calendar 2018の22日目の記事です。 昨日はcou_zさんの「【年末年始に読みたい】Gunosyエンジニアが2018年に購入した書籍まとめ」でした。 皆さんFactorization Machinesは好きですよね。 予測モデル構築においてはXGBoostと並んでとりあえずやっておくべき手法として知られています。 今回のエントリではKDD2018で発表されたxDeepFMを読み解きながら、 DeepなFactorization Machineの現状
A/Bテストよりすごい？はじめてのインターリービング - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに こんにちは。メディアデータ分析部の飯塚(@zr_4)です。 弊社では現在、複数のニュース形式のアプリケーションを運用しており、各プロダクトでユーザーの趣向にあうような記事リストのパーソナライズを行っています。 左から：LUCRA、ニュースパス、グノシー そのため、記事のランキングに関するA/Bテストをする機会が多々あり「少数のユーザーで高速に有力なパラメータを探したい」というニーズがありました。 今回は上記ニーズを満たすべく、グノシーの本番環境に導入したインターリービングを紹介します。 インターリービングとは 概要 インターリービングは高感度なランキング評価手法です。 実験的に、10倍から100倍従来のA/Bテストよりも効率的であることが知られています。*1 従来のA/Bテストにおいて、2つのランキングリストを評価する際は、ユーザを2つの群に分け各々に別々のランキングリストを提示
ニュースパスを支える関連記事推薦と近似近傍探索 - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは。メディアロジック分析部の米田 (@mathetake) です。 今日はGunosy社とKDDI社が共同で運営するニュースパスというニュースアプリケーションで使われている関連記事推薦のアルゴリズムについて書きたいと思います。 特に、約半年前に私が導入しKPIの改善に成功した新しいアルゴリズムと、そこでコアとなる近似近傍探索(Approximate Nearest Neighbor search)の技術について述べます。 関連記事推薦とは この記事で紹介する関連記事推薦とは、「特定のニュースに関連したニュースを推薦すること」です。 より具体的には、特定の記事をクリックした後に記事閲覧画面を下にスクロールすると登場する「おすすめ記事」の枠に対して、関連したニュースを検索して表示することを指します: このような枠が設置されている事は一般的なアプリケーションにおいてごく自然ですが、推薦シ
今年は2つのコース！Gunosyサマーインターンシップ募集開始のお知らせ - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは、かとうです。 今日はサマーインターンシップの募集を開始いたしましたのでそのお知らせです。 engineer-intern.gunosy.co.jp スケジュールなどの詳細は上記サイトでご確認ください。 今年のサマーインターンシップでは3年目となりましたデータ分析コースに追加して、サービス開発コースもご用意しました。 データ分析コースでは今までと同様3日間という限られた期間の中で、課された課題に取り組むことでGunosyのデータ分析部のエンジニア達が普段行なっているデータの分析・実装・実験を体験できるものとなっております。 普段から研究で機械学習などを使っているが、実際の仕事はどういったものになるのか体験してみたい方にオススメのコースとなっております。 さらに、ただ体験するだけではなく自分で実装したロジックに対してスコアがつくため、周りの参加者と競い合うという緊張感の中で取り組む
Tokyo Editors Labに参加してきました - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは。データ分析部の荻原です。様々な動画を見過ぎて突然思い出し笑いをしてしまう事が最近の悩みです。 普段はグノシー動画におけるデータ分析やロジック開発などをしています。今回は4/21 ~ 22に開催された 「Tokyo Editors Lab」にデータ分析部所属の関、大曽根、荻原で参加してきたので、その模様およびどのようなサービスを開発したか 共有していきたいと思います。 Tokyo Editors Lab Tokyo Editors Labはデジタルメディアの世界的組織であるGEN(Global Editors Network)が主催するハッカソンであり、今回はニュースメディアにおけるファックトチェック・フェイクニュース問題に焦点を当てた内容です。(去年は災害報道に関する題材だったとの事です) 今回のハッカソンにはGunosyの他にNewsPicks、フジテレビジョン、東京新聞、N
言語処理学会第24回年次大会(NLP2018)に参加 & 論文賞受賞しました - Gunosyデータ分析ブログ
はじめまして、データ分析部の小澤（id:skozawa）です。 3月12日(月)〜3月16日(金)に開催された言語処理学会第24回年次大会(NLP2018) @岡山コンベンションセンターに、Gunosyから、関、久保、茂木、桾澤（インターン生）、小澤の5名で参加しました。 スポンサー発表 今回、Gunosyはゴールドスポンサーとして参加し、スポンサーブースでは、Gunosyにおける自然言語処理や機械学習を活用した取り組みについて、ポスター発表しました。 具体的には、以下のような発表をしました。 記事・動画閲覧ログを利用したニュース・動画配信の最適化 記事・動画閲覧ログを利用した広告配信の最適化 クリックベイトの分析 クリックされやすいがユーザの満足度を伴わないコンテンツの調査・定量化 DEIM 2018でも発表（タイトルと画像が一致しないニュース記事による クリックベイトの文析, 関, D
アプリログの自動異常検知を試してみた~密度比による異常検知入門~ - Gunosyデータ分析ブログ
Gunosyデータ分析部アルバイトの鈴木です。今回は密度比を利用したバージョンリリースにおける異常検知について学んだことをまとめたいと思います。 やりたいこと 超長期的にやりたいこと 密度比を用いた異常検知のイメージ ダミーデータでの実装例1 今回試したやり方 今後試していくやり方 ダミーデータでの実装例2 密度比の平均二乗誤差を用いる場合 直接密度比推定する場合 参考資料 やりたいこと ニュースパス（Gunosyの提供するプロダクトの一つ）をバージョンアップした時に、もし異常があればユーザーアクションログからその兆候を見つけてslackなどに通知できるようにすることが目標です。 （QA項目以外でのログ欠損やアップデートによる予期せぬユーザ行動の検知をするためです。） 現在Gunosyでは、バージョンアップ時に異常がないかどうか調査するために人手を割いています。しかし、もし自動で異常を確実
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