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アルゴリズムとデータサイエンスに関するsimommのブックマーク (2)

  • 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

    Netflixを支える推薦システムの裏側|masa_kazama
    simomm
    simomm 2020/08/09
    ユーザーごとのサムネイル画像の最適化をcontextual banditsで行っている
  • SmartNewsのニュース選定のアルゴリズムってどうなってるの? 裏側を聞いてきた | Web担当者Forum

    次のようなアルゴリズムでコンピュータが自動的に判断しています。順に説明します。 SmartNewsで対象となる情報は、インターネット上で固有のURLについてユーザーが何らかのアクションを起こしているものです。その情報の内容がどの言語で記述されているかを判断します。その情報がどのカテゴリに属するか、カテゴリ分類します。その情報の類似判定をします。これは、多様性のある情報を届けるためで、同じような内容が重複しないようします。また、情報が重複している場合は、情報の早さや人によく見られているといったさまざまな要素を総合的に判断して一番良いと判断されるものを選定しています。さらに、そのなかで注目度判定を行います。注目度判定にもいろいろな指標がありますが、たとえば以下があります。ソーシャル上でどのくらい反応があるかSmartNewsで実際に配信したときのユーザーの反応たとえば、SmartNewsで配信

    SmartNewsのニュース選定のアルゴリズムってどうなってるの? 裏側を聞いてきた | Web担当者Forum
    simomm
    simomm 2015/05/06
    "現時点ではユーザー個別に最適化した情報を配信するようなパーソナライズは行っていません。"
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