GraphQLを導入する時に考えておいたほうが良いこと | メルカリエンジニアリング
はじめに こんにちは、ソウゾウSoftware Engineerの@sue71です。連載：メルカリShops 開発の裏側 Vol.2の13日目を担当させていただきます。 以前メルカリメルカリShopsの技術スタックと、その選定理由でBFFの実装にGraphQLを採用していることをお伝えしました。メルカリShopsをリリースしてから約半年たった今、これまでを振り返ってGraphQLサーバーを実装する上での課題やあらかじめ考えておくと良い項目をまとめてみました。また、本記事ではメルカリShopsでGraphQLの実装としてApolloを採用しているため、Apolloの利用が前提の話もいくつか混在しています。予めご容赦ください。 GraphQLの説明や、メルカリShopsの実装方法に関しては以前こちらの記事で紹介しています。こちらも是非ご覧ください。 パフォーマンス課題 GraphQLは、アプリ
ナレッジグラフを使った解釈可能な推薦システム | メルカリエンジニアリング
以下の図が、構築したナレッジグラフの一部分を図示したものと、その中から上の表に対応する部分を拡大したものです。 ナレッジグラフの属性ノードの情報を活用することで、お客さまが以前に購入した本と同じ著者の本を推薦するといった、商品情報をもとにした推薦が可能になります。 モデルについて 知識グラフを使った推薦は HeteRec [Yu et al., 2014] をはじめ、数年前から盛んに研究されています。今回はそのなかでも解釈性が高く、大きなデータにもスケールする KGCN [Wang et al., 2019] をもとにモデルを作りました。KGCN はグラフニューラルネットワークをもとにしたモデルです。技術的な詳細については英語版の記事を参照してください。 実験 以下の 3 つのタスクをメルカリの本のデータを使って実験することで、ナレッジグラフを使った推薦の有効性を確認しました。 商品推薦
Gitのつくりかた | メルカリエンジニアリング
はじめまして。サーバサイドエンジニアの @DQNEO です。 今日はGitのつくりかたをご紹介します。 C言語学習教材としてのGit Gitと同じものをゼロから作って何の意味があるのか？と思いますよね。 私がこの再発明をやり始めた動機は「C言語を書けるようになりたい」でした。 実際に途中までやってみたところ、 C言語がチョットデキるようになった Gitの内部構造に詳しくなった というメリットが得られました。 C言語を勉強する題材は、テトリスとかWebサーバとか他にいくらでもあるのですが、Gitを実装してみるのはかなりおすすめです。理由は下記の通りです。 内部構造が意外と単純 (ローカルで動かす分には)ネットワークの知識が不要 普段使っているツールで外部仕様がわかっているので、やるべきことが明確 余談ですが、本家Gitのソースコードを参考にしようと思って読んでいたら、Linus Tovals
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