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/
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/
エンジニアリンググループ AIチームの金山 (@tkanayama_)です。2019年新卒でエムスリーに入社してから早くも1年経ってしまいました。 今回は、 "Bayesian Personalized Ranking for Novelty Enhancement" [Wasilewski and Hurley, UMAP'19] という論文を紹介します。Bayesian Personalized Ranking (BPR) のサンプリング方法を工夫することで、推薦するitemが多様になるようにした論文です。 ワラビーです。 推薦システムでは、推薦されたitemセットが画一的になってしまうことが問題となる場合があります。 エムスリーでは医療系会員に対してニュース記事を配信していますが、似た内容のニュース記事が集中的に投稿される時期があります。例えば、3月は大学受験の記事、8月は東医体・西
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 「レコメンドつれづれ」は、レコメンド手法の概念や実装方法を中心に、レコメンドに関する基礎的な内容から最近流行りの技術まで幅広くご紹介する連載です。第3回は、レコメンドの評価方法について、代表的な評価方法・指標をピックアップしてご紹介します。 こんにちは。アナリティクスサービス本部の小田です。レコメンドについて考察していく連載の第3回です。 第1回 協調フィルタリングのコンセプトを知る 第2回 協調フィルタリングの実装 第2回では、協調フィルタリングの実装を行いました。本連載では今後各種手法を実装しながら比較していく予定ですが、その前にレコメンドの評価について確認したいと思います。といっても、レコメンド全体の評価となるとシステムやユーザビリティの評価など広範にわたりますので、今回はアルゴリズ
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
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