RecBole を用いてクックパッドマートのデータに対する50以上のレコメンドモデルの実験をしてみた - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。研究開発部の深澤(@fufufukakaka)です。 本記事では最近面白いなと思って watch しているレコメンド系のプロジェクト RecBole を紹介いたします。また、クックパッドが展開している事業の一つであるクックパッドマートのデータを使って数多くのレコメンドモデルを試す実験も行いました。その結果も合わせて紹介します。 TL;DR: レコメンドモデルは作者実装に安定性がなく、またモデルをどのように評価したかも基準がバラバラで、再現性が難しいとされている(from RecSys 2019 Best Paper) 再現性に取り組むプロジェクトとして 2020年12月に始まった RecBole がある。 RecBole を利用することでなんと 50個以上のレコメンドモデルを大体１コマンドで試せる クックパッドマートでユーザに対してアイテムをレコメンドするシチュエーションを想定
Web屋の私が勘違いしていた、世界のネット通信環境の驚くべき状況
ユーザーの目線でWebサイトを作ることは基本中の基本ですが、グローバルサイトを担当することになったら日本の常識を捨てて現地の状況を理解する必要があります。 アプリやWebサイトをより良く、より速く、よりアクセシブルにする手助けが私の仕事です。CalibreでWebを構築したり、メンテしたりする際にぶつかる課題について、知見が集まりました。 この1年で本当に驚いたことは、一般のユーザーがどうインターネットにアクセスしているかです。Web業界に従事しているのに、ほとんど理解していませんでした。自分たちがユーザーにコンテンツを配信する方法がいかに時代遅だったのかもわかりました。 ここ数年の進歩で、コンテンツをWebからダウンロードする速度は劇的に速くなりました。しかし、「HTMLをロードし、ほかのリソースを探してそれもロードする」という基本は変化していません。 世界中の約46.1%がインターネッ
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