オンボーディング改善に機械学習を活用する〜Graph Embedding（node2vec）による推薦アイテム計算〜 - コネヒト開発者ブログ

みなさんこんにちは。MLチームのたかぱい（@takapy0210）です。 本日は、コネヒトの運営するママリのオンボーディング改善に機械学習を活用した事例のパート2をお話をしようと思います。 パート1については以下エントリをご覧ください（取り組んだ背景なども以下のブログに記載しています） tech.connehito.com （おさらい） 今回実施しているオンボーディング改善には大きく分けて以下2つのステップがあります。 ステップ1：興味選択にどのようなトピックを掲示したら良いか？（前回のブログ参照） ステップ2：興味選択したトピックに関連するアイテムをどのように計算（推薦）するか？ 本エントリでは主にステップ2の内容についてお話しできればと思います。 （※本記事で添付している画像に関しては、開発環境のデータとなっています） 目次 はじめに ルールベースの推薦 ルールベースの課題 機械学習を

[misshiki]

“node2vecというアプローチを用いて、前述した「タグ」の埋め込み表現を計算していきます。”