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ブックマーク / blog.recruit.co.jp (2)

  • Two-Towerモデルと近似最近傍探索による候補生成ロジックの導入

    はじめに こんにちは。Kagglerの 中間 と 若月 です。業務では主に人材領域でのレコメンドシステムの改善に取り組んでいます。 この記事では、レコメンドシステムにTwo-Towerモデルと近似最近傍探索による候補生成ロジックを導入することで、精度とコストを改善することに成功したので、その取り組みについて紹介します。 背景 導入したロジックについて説明する前に、まず既存のレコメンドシステムについて簡単に説明します。 既存のレコメンドシステムでは、ユーザとアイテムについてルールベースによる候補生成を行った後、機械学習モデルを用いてスコアを付与し、スコア順にユーザに推薦するアイテムを選択していました。 しかし、ルールベースによる候補生成はベースラインとしてはよいものの、性能改善には限界があり、ルールベースが複雑になればなるほど計算コストもかかるようになっていきます。 そこで、性能改善がしやす

    Two-Towerモデルと近似最近傍探索による候補生成ロジックの導入
    ys0000
    ys0000 2023/09/30
  • React製のSPAのパフォーマンスチューニング実例

    カギは社内事例にあり!?システム効率化を超えて運用ミスを激減させた件 2024.09.02 コーポレート 業務改善 業務設計 社内ICT

    React製のSPAのパフォーマンスチューニング実例
    ys0000
    ys0000 2019/03/30
    なんか前に見たことある気がしたら、そこそこ前の記事だった。
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