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
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https://twitter.com/nanay_desu/status/1672183968157040641?s=12&t=suYC6B2IhN7jv0qU5zDxmQ
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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"
成田 悠輔 on Twitter: "いろんな商品の組み合わせを推薦するアルゴリズムの性能を予測して一番いいやつを選びたい。そんな手法を開発してYahoo!ショッピングのデータで動かしてみた仕事が検索・推薦システムの国際会議WSDMに出ました。若き凄腕研究者が手を動か… https://t.co/NA3MuyVzvr"
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"
hakubishin3 on Twitter: "推薦システムのユーザインターフェースをテーマにRecSys2021の聴講レポートを書きました。より良い推薦のために、UI周りの解像度を上げていきたいです💪 Wantedly RecSys 2021 参加レポート④ - 推薦システ… https://t.co/SIUKqnZsPk"
ひぐ on Twitter: "Recsys2021 参加レポート書きました! 実サービスの推薦システムの問題設計と改善について書いています! Wantedly RecSys 2021 参加レポート② - 推薦システムの問題設計と改善 | Wantedly… https://t.co/ytgQXGqH1q"
Masa Kazama on Twitter: "先日開催された推薦システムの国際学会RecSysの論文読み会を10月23日13:00-にしますので、ご興味ある方はぜひご参加ください。今年も発表陣が豪華です！ https://t.co/KQwIphnAl3"
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"
にのぴら on Twitter: "推薦の勉強するために この勉強会のログを2020年秋くらいから遡る https://t.co/yNO5zVE4ye"
ステート・オブ・AI ガイド on Twitter: "Nvidia が、トランスフォーマーを使った推薦システムのフレームワークである Transformers4Rec を発表。HuggingFace Transformers ライブラリを利用し、NLP でポピュラーな各種モデルを利用… https://t.co/yKBAlAS5Bo"
Shinichi Takaŷanagi on Twitter: "RecSys 2017より価格や利益を意識した推薦システムの紹介。詳細は不明瞭だが2.1にてF1スコアと利益/ユーザの関係をシミュレーションで導出。ある程度まではわずかなF1スコアの犠牲で利益を数10%あげられる可能背を示唆。 P… https://t.co/XcOAtImRls"