eコマースの検索と推薦についてのサーベイ論文である 'Challenges and research opportunities in eCommerce search and recommendations' を社内勉強会で発表した
eコマースの検索と推薦についてのサーベイ論文である 'Challenges and research opportunities in eCommerce search and recommendations' を社内勉強会で発表した 2021-07-10 SIGIR eCom を探索していたら発見したサーベイ論文の “Challenges and research opportunities in eCommerce search and recommendations"が面白かったので、社内の勉強会で発表してきた。 和訳すると、「e コマースの検索と推薦における挑戦と研究トピック」で、e コマースにおける検索と推薦の課題が明瞭に書かれていて非常に面白い論文でした。 自分もまだ検索エンジニアとして日が浅いので、手持ちのパターンを増やせるように日々勉強していますが、この論文のおかげでかなり
これから推薦システムを作る方向けの推薦システム入門｜masa_kazama
イントロ「Amazonのこの商品をチェックした人はこの商品もチェックしています」や「YouTubeのあなたへのおすすめ」、「Twitterのおすすめユーザー」などのレコメンド機能は多くのWebサービスに組み込まれております。そのレコメンドによって、ついつい商品をたくさん買ってしまったり、夜遅くまで動画を見てしまった経験はないでしょうか。 この記事では、レコメンドシステムの裏側はどのような仕組みになっているのか、そもそもレコメンドとはどういうものなのかを具体例を交えながら俯瞰できればと思います。レコメンドシステムのアルゴリズムの詳細には触れず、ビジネスにおいてどのような形で実装されているかにフォーカスしています。ネット上に公開されているレコメンドに関するスライドや記事、論文のリンクをまとめましたので、アルゴリズムの詳細などはリンク先の記事でご確認ください。 対象の読者は、自社のサービスにレコ
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Yuya Matsumura on Twitter: "[2022/02/24]推薦・機械学習勉強会 https://t.co/xE4aY0D7m1 ヤフーさんの介入群と対照群を時系列クラスタリングで分ける取り組みやfreeeさんのMLシステムついての記事が紹介されました。個人的に最… https://t.co/IzFPqCz8uK"
NIKKEI Developers on Twitter: "サンプルコードもあるそうです #pyconjp #pyconjp_1 https://t.co/IftVtSTiXh"
NIKKEI Developers on Twitter: "PyCon JP 2021に登壇中の日本経済新聞社の石原さんの発表スライドはこちらです。 Webサービスのアクセスログを題材に、PythonのPandasを用いたデータ解析の技法や数々の応用事例を紹介。 https://t.co/YivdWMtlSu #pyconjp"
俵 on Twitter: "推薦関連だと Factorization Machines 考えた人マジで天才というお気持ち"
u++ on Twitter: "NVIDIA がセッションベース推薦ライブラリ「Transformers4Rec」の実装を公開。HuggingFace Transformers の NLP モデルや事前学習を駆使。複数の国際会議コンペ入賞の実績に加え、RecSy… https://t.co/00k8u5nxHm"