記事ベクトルの定量評価手法の紹介 - Gunosyデータ分析ブログ

はじめに こんにちは、20卒 Gunosy Tech Lab 所属の上村です。 Gunosy Tech Labでは、グノシー・ニュースパス・ルクラなどで用いられる記事配信ロジックのアルゴリズム改善を行っています。 Gunosyではニュース記事をベクトルで表現し、様々なロジックに組み込むことで、ユーザ体験の向上を図っています。 活用事例に興味がある方はこちら data.gunosy.io 今回は、記事ベクトルを定量的に評価する手法を紹介していきます。 性能評価の手法として、単語ベクトル評価用データセットのような、 公開されたデータセットを用いて作成した文章ベクトルの評価を行うことはできますが、 独自のサービスのデータから生成したベクトルをそのサービスレベルで評価することは難しいです。 というのも、ドメイン（この場合はサービス）に特化した文章ベクトルはそれぞれ異なるはずであるため、 オープンな

[sh19910711]

"Pseudo F、DB Index、シルエット係数は scikit-learnにて実装されている"

[dr_paradi]

勉強になる