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
アル(https://alu.jp)というマンガサービスを作っている、けんすうと申します。 最近、マンガ新検索MNMという、イケてるサービスを作りました。 何かというと、マンガを入れると、読んでいる人が同じデータから、「だいたいこのマンガが好きな人はこんなマンガも好き」という、「距離が近いマンガ」を出してくれるというものです。 たとえば、「ドリフターズ」と入れると「HELLSING」「ヨルムンガンド」「ゴールデンカムイ」とでました。 お陰様で、結構バズりまして、いろいろなところで話題にしていただいたのです。 こういうの待ってたし、実際にやってみたら本当に好きな漫画ばかり出てきて精度もピカイチ。 「近いマンガ」がわかるマンガ新検索 MangaNearestMap #アル https://t.co/YoYhHttYus @alu_incより — なかみち (@shuhei_nakami) Ju
イントロNetflixは、スマホやPCがあれば、どこでもいつでも、映画やドラマを見放題で楽しむことができます。今年はお家時間が増えたことで、Netflixをより満喫している方も多いのではないでしょうか。実際に、2020年1月〜3月に会員が全世界で1600万人ほど増え、合計1億8000万人を超えています。 Netflixをいくつかの数字で見てみると、さらにその凄さに驚かされます。 ・全世界のインターネット通信量(下り)の15%をNetflixが占めており、YouTubeを超える世界一の動画サービス ・時価総額が20兆円超え ・サブスクリプション収入が月々約1500億円 そんな多くのユーザーを有するNetflixの魅力の１つに、推薦システムがあります。Netflixのホーム画面には、今話題の作品やユーザーにパーソナライズ化されたおすすめの作品が並びます。 Googleの検索と違って、Netfl
黄 未来（こう・みく） 1989年中国・西安市生まれ。6歳で来日。南方商人である父方、教育家系である母方より、華僑的ビジネス及び華僑的教育の哲学を引き継ぐ。早稲田大学先進理工学部卒業後、2012年に三井物産に入社。国際貿易及び投資管理に6年半従事したのち、2018年秋より上海交通大学MBAに留学。現在は中国を本拠地として活動。オンラインサロン「中国トレンド情報局」も主宰。 Twitter：@koumikudayo TikTok 世界で最も使われるアプリ「TikTok」はどのように生まれたか？／「TikTok」を生み、新たな技術大国・中国を制したバイトダンス社とは？／世界を席巻するショートムービー革命とは？ 中国籍を持ちながら日本で各種のSNSとともに育ち、現在は中国経済の最前線で活躍する著者にしか書けない奇跡の１冊です。 バックナンバー一覧 時価総額8.5兆円で世界No.1・ユニコーンのバ
「どのように開発するか」だけでなく、上流からプロジェクトに携わり「何を開発するか」から検討したい、と考えているエンジニアの方は少なくないでしょう。 一方、実際の開発現場では「WHAT（何を開発するか）」がすでにある程度検討され、エンジニアはその実現方法を具体化させるフェーズから参画し「HOW（どのように開発するか）」を考えるケースが多いのではないでしょうか。 「WHAT（何を開発するか）」を検討するフェーズからボトムアップでアイデアを出し、プロダクトの成長にコミットしたいーー。そんな思いを強く持つエンジニアにとって、理想的な環境とも言えるのがリクルートです。 今回、同社を代表するプロダクトである『SUUMO』のレコメンドAPIのインフラを、機械学習エンジニア（以下、MLE）とデータエンジニア（以下、DE）が連携して改修したプロジェクトを参考に、事業成長にコミットするエンジニアの姿を伝えます
クリック率を最大化しない推薦システム
セレンディピティのある推薦、多様性のある推薦、コンテンツ生産者を配慮した推薦など、クリック率の最大化（だけ）を目指さない推薦システムについての紹介です。 連絡先: @joisino_ (Twitter) / https://joisino.net/
推薦システムにおいて線形モデルがまだまだ有用な話 | CyberAgent Developers Blog
本記事は、CyberAgent Advent Calendar 2022 19日目の記事です。 目次 はじめに 問題設定 協調フィルタリングのための線形モデル iALS EASE 関連する非線形モデル 実務活用 おわりに はじめに メディア DSC所属の機械学習エンジニアで、タップルの推薦システムを担当している橋爪 (@runnlp)です。 最近、推薦システムを触り始めました。推薦手法は、協調フィルタリング、コンテンツベース、ハイブリッドなど様々ですが、今回は昔から今に至るまで長く使われている協調フィルタリングについてです。 協調フィルタリングではDeep系のモデルがたくさん出る中で、RecSys2022で発表された論文では10年以上前から使用されている線形モデル(iALS)がDeep系のモデルに匹敵する結果であると報告されており興味深いです。また、推薦システムを開発するにあたって、問題設
【独自】北朝鮮「福島沖に怪魚出現、奇形児出生デマを流せ」…韓国内のスパイ組織に反日感情刺激を指示 ▲「自主統一民衆前衛」のメンバーら。／写真＝聯合ニュース 北朝鮮工作員とひそかに連絡を取り北朝鮮の指令を受けて活動した、いわゆる「昌原スパイ団」、自主統一民衆前衛（自統）のメンバーが、北朝鮮から「反日感情」をあおって闘争せよという指令を受けていたことが23日に判明した。 【写真】尹美香議員ら、ソウル都心で「福島放射性汚染水放流計画撤回要求」パフォーマンス 特に北朝鮮は、自統に「世論流布チームは福島沖で怪魚出現、奇形児出生といったデマをインターネットで大量にばらまき、社会的反感と不安感を増幅させよ」など、「反日感情」を刺激するよう具体的な指令を下していたことが明らかになった。 本紙の取材を総合すると、自統の総責任者のファン被告は2019年7月、組織員のソン被告と共に北朝鮮の文化交流局が下達した（
機械学習を記事配信に採用したママリ - 0から構築したレコメンドエンジンのアーキテクチャ設計 - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
機械学習を記事配信に採用したママリ - 0から構築したレコメンドエンジンのアーキテクチャ設計 コネヒト株式会社が運営する女性向け情報サービス「ママリ」では、2019年12月に記事配信で機械学習によるレコメンドエンジンを構築、2020年初頭にテストが完了しました。 機械学習を採用した背景、設計したアーキテクチャとテストの結果について伺いました。 コネヒト株式会社が運営する、女性を対象とした情報サービス「 ママリ」は、2014年のリリース以降、着実にユーザーを増やし、2020年3月現在、アプリ会員数は240万人（日本で2019年に出産した中で3人に1人が利用）、ママたちが集まるオンラインコミュニティとして定着しています。 ママリでは2019年12月、サービス内に掲載する記事の配信について機械学習を採用したレコメンドエンジンへ変更し、2020年初頭にテストが完了、いよいよ正式リリースとなりました
近似最近傍探索の最前線
MIRU 2019 チュートリアル http://cvim.ipsj.or.jp/MIRU2019/index.php?id=tutorial 松井 勇佑（東京大学生産技術研究所）http://yusukematsui.me/index_jp.html ベクトルの集合を前にして新たにクエリベクトルが与えられたとき、そのクエリに最も似ているベクトルを高速に探す処理を近似最近傍探索という。近似最近傍探索は画像検索をはじめ様々な文脈で用いられる基本的な操作であり、速度・メモリ使用量・精度のトレードオフの中で様々な手法が提案されている。本チュートリアルでは、アプローチや対象とするデータの規模に応じて近年の手法を分類し、その概観を示す。また、各手法に対応するライブラリを紹介し、大規模データに対する探索を行いたい場合にどのように手法を選択すべきかの道筋を示す。
AbemaTV, Inc. All Rights Reserved 自己紹介 2 江頭 宏亮（えがしら ひろあき） バックエンドエンジニア 2018年4月 株式会社サイバーエージェント入社 WINTICKET / 公営競技事業 2020年6月 エンタメDX事業 2021年11月 ABEMA
2023年2月16日開催、サイバーエージェント メディア事業部主催のデータ活用に関する勉強会「メディアサービスにおけるデータ・AIの活用事例 #2」登壇資料です。 https://cyberagent.connpass.com/event/270224/
はじめにこの記事は「eureka Advent Calendar 2019」24日目の記事です。 こんにちは、Data Analystの @pacocat です！ 私はeurekaには2019年11月に入社したばかりなのですが、毎日楽しく仕事させてもらっています。最近はプロダクト開発のための定性調査の仕組みづくりを手伝ったり、事業分析や組織開発をしていたりと、様々な定量・定性データを活用してどのように事業成長に貢献できるか考える日々です。 前職ではAI PdMとして、ゲームや強化学習領域でのAI活用を推進していました（興味ある方はGDC2019での発表や各種スライド slideshare / speakerdeck をご覧ください）。直近はがっつりAIに関わっているわけではありませんが、趣味で推薦×強化学習分野のサーベイをしていたら面白い話題がたくさんあったので、それらの中からYouTub
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
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
データが必要なサービスを、無理やり作る方法を紹介します(例：マンガ検索「MNM」)｜けんすう
Netflixを支える推薦システムの裏側｜masa_kazama
「テキストと検索」の時代が終わり、「動画とレコメンド」の時代が始まる：ユーザー10億人のTikTokが示す未来
データエンジニアが事業成長をリードする。『SUUMO』のレコメンドAPIはこうして進化した - はてなニュース
【独自】北朝鮮「福島沖に怪魚出現、奇形児出生デマを流せ」…韓国内のスパイ組織に反日感情刺激を指示
レコメンドへの大規模アクセスを支えるGo製サーバーの裏側
マッチングアプリにおける推薦システム
YouTubeの推薦アルゴリズムの変遷を追う〜深層学習から強化学習まで〜