へのよ on Twitter: "ツイッターのアルゴリズムが判明した結果、業者同士でリプをつけていいねしまくる方向になった姿がこちらです。 https://t.co/VlJ4fz1m6o" / Twitter
レコメンデーションと専門分化
サウナイキタイのサ活と Google マップのクチコミには結構乖離があることに気が付いた。自分が行ってめっちゃ気に入って、サウナイキタイでも好意的なサ活が多い佐賀の KOMOREBI の評価が Google マップでは低い。サウナにも水風呂にも入らないのに物価の安い九州（温泉に 500 円で入れる）で風呂に 1100 円払えと言われたら高すぎると感じる人もいるのだろう。しかも混んでるし。 佐賀の湯処 KOMOREBI(佐賀県佐賀市) 佐賀の湯処 KOMOREBI(佐賀市)のサウナ情報はサウナイキタイでチェック！佐賀の湯処 KOMOREBIでは90度のサウナ、15.6度の水風呂、ロウリュ、外気浴が楽しめます。サウナ好きユーザの感想・口コミ(5396件)を参考にして佐賀の湯処 KOMOREBIでサウナを楽しもう！写真、地図、料金、アクセス、駐車場情報も充実。 sauna-ikitai.com
男の性を換金される不快感
YouTubeで釣りとか車とかの見てると、女性YouTuberが胸とか尻とかを強調したサムネイルの動画がおすすめに上がってくる。 どれもこれも再生数がめっちゃ伸びてる。 そりゃあ俺も胸とか尻とか見たいよ。 でもそれって頭で考えて見たいと思ってるんじゃなくて、視覚情報が性欲を刺激してるだけ。 俺の人間性とか関係なしに男の性(Saga)をツンツン突かれて、動画見たら広告料がGoogleから女性YouTuberに支払われるだけ。 めちゃくちゃ悔しい。 けど見たい。 いや、俺はもっと硬派な、その道のプロが教えてくれるみたいな動画が見たいんだ。 でも胸とか尻とかも見たい。 もうさ、無視しろったって無理なんだよ。 俺が高校生の時、マックにいったらパートの4、50代のおばちゃんが制服のボタンの隙間からブラチラしてたわけ。 そんなのいくら高校生男子だって見たくないよ。あちらも見られたくないだろうけどさ。
Netflixを支える推薦システムの裏側｜masa_kazama
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
LINE初のエンジニアフェロー並川淳さんは、どんな仕事をしているのか。マシンラーニングエンジニアが求められるスキルとは。
LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog LINEで働くエンジニアtokuhiromが、同じくLINEで働くエンジニアにいろいろと話を聞いていく連載「LINE Engineer Insights」。第10弾は2019年1月にLINE初のエンジニアの最高役職、フェローに就任した並川淳さん（ML基盤開発担当）にインタビューを行いました。フェローとはどういう役職で、並川さんが所属する「LINE Data Labs」というチームではどんな役割があるのか、マシンラーニングエンジニアとして活躍できる人材について、話を聞いてみました。 ざっくりまとめると フェローの仕事はコードを書いたり、アルゴリズムを考えること マシンラーニングエンジニアが活躍するためには、数学や物理の知識と、エ
Amazonの推薦システムの20年
IEEE Internet Computingの2017年5・6月号に "Two Decades of Recommender Systems at Amazon.com" という記事が掲載された。 2003年に同誌に掲載されたレポート "Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering" が Test of Time、つまり『時代が証明したで賞』を受賞したことをうけての特別記事らしい 1。 「この商品を買った人はこんな商品も買っています」という推薦で有名なAmazonが1998年にその土台となるアルゴリズムの特許を出願してから20年、彼らが 推薦アルゴリズムをどのような視点で改良してきたのか 今、どのような未来を想像するのか その一端を知ることができる記事だった。 アイテムベース協調フィルタリング 20年前も
「週5日つかうユーザーが70～80％」DeNAのオタク選抜がつくったニュースアプリ「ハッカドール」が驚異的なアクティブ率を保てる理由。 | アプリマーケティング研究所
「週5日つかうユーザーが70～80％」DeNAのオタク選抜がつくったニュースアプリ「ハッカドール」が驚異的なアクティブ率を保てる理由。 今回はアニメ・マンガなどの情報を届けてくれるニュースアプリ「ハッカドール」さんにお話を聞いてきました。なにげに「驚異のアクティブ率」が出ているアプリの裏側の仕組みとは？ ※株式会社ディー・エヌ・エー ハッカドール プロデューサー 岩朝暁彦さん 「ハッカドール」が出来た経緯とユーザーデータ 「ハッカドール」はどのような経緯で出来たのでしょうか。 岩朝： 元々DeNAの「美少女Mobageチーム」の立ち上げからはじまった企画で、このチームは社内のアニメ・漫画好きのエンジニアを集めてつくった「DeNAのオタク選抜」なんです。 そして、ハッカドールの企画は「自分たちがユーザーとして困っていることは何か？」から考えました。 例えば、「あるアイドルアニメ」が大好きだっ
SNSリコメンドを巡る攻防…好きの反対は嫌い、ではない。
最近はSNSのおすすめ機能が充実しており、フォローや友達登録を勧める人が出てくる。 「類似の趣味や行動をしている人と合うに違いない」という考え方で作られている。また、最近はスマートフォンの電話帳やGMailの電話帳をサーバーに吸い上げて、実際に登録されている相手は友達に違いないと勧めてくる。 ところが人間は、そんなにシンプルな生き物ではないので、以下のようなことが起きる。 ・アンフォロー（ブロック）した人が出てくる！ ・元カレが出てくるんですけどぉ 一度人間関係がそれなりに近くなった後に「遠ざかってしまった人」と、「好きな人」というのは、まだコンピューターのフィルタリングのロジックでは同じものとして扱われてしまうのだろう。 我々も広告を掲載しているサービスの運営を通じて、ある仮説を持っていて、 「広告内容についてクレームを出してくる人は、その広告を決して嫌いではない」 気になる広告だから気
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GitHub - twitter/the-algorithm: Source code for Twitter's Recommendation Algorithm
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Googleの再参入で、ポッドキャストの世界は激変する