クーポン推薦モデルとシステム改善の取り組み - ZOZO TECH BLOG
はじめに ML・データ部推薦基盤ブロックの佐藤（@rayuron）です。私たちはZOZOTOWNのパーソナライズを実現するために、機械学習モデルとシステムを開発・運用しています。本記事ではクーポン推薦のための機械学習モデルとシステム改善に取り組んだ話を紹介します。 はじめに 背景 課題 1. 古い基盤でシステムが運用されている 2. KPIに改善の余地がある 3. 機械学習モデルの評価体制がない 課題解決のために 1. Vertex AI Pipelinesへの移行 2. Two-Stage Recommenderの導入 プロジェクトへの導入 Candidate Generation 1. 過去の実績 2. 人気ブランド 3. 興味を持っているブランドの類似ブランド 評価方法 Reranking 学習データの作成 アンダーサンプリング 特徴量エンジニアリング 学習 バリデーション 推論 3
バンディットアルゴリズムを用いた推薦システムの構成について - ZOZO TECH BLOG
はじめに ZOZO研究所ディレクターの松谷です。 ZOZO研究所では、イェール大学の成田悠輔氏、東京工業大学の齋藤優太氏らとの共同プロジェクトとして機械学習に基づいて作られた意思決定の性能をオフライン評価するためのOff-Policy Evaluation（OPE）に関する共同研究とバンディットアルゴリズムの社会実装に取り組んでいます（共同研究に関するプレスリリース）。また取り組みの一環としてOPEの研究に適した大規模データセット（Open Bandit Dataset）とOSS（Open Bandit Pipeline）を公開しています。これらのオープンリソースの詳細は、こちらのブログ記事にまとめています。 techblog.zozo.com 本記事では、ZOZO研究所で社会実装を行ったバンディットアルゴリズムを活用した推薦システムの構成について解説します。バンディットアルゴリズムを用い
近傍探索ライブラリ「Annoy」のコード詳解 - ZOZO TECH BLOG
はじめまして、ZOZO研究所福岡の家富です。画像検索システムのインフラ、機械学習まわりを担当しています。 今回は画像検索システムでお世話になっているAnnoyについてじっくり紹介したいと思います。 目次 目次 Annoyについて 近傍探索について Annoyのソースコードを読むときのポイント AnnoyIndexというクラスのインスタンスを作る インストール過程について PythonのC/C++拡張 Annoyの実装 1. add_item 2. build 3. get_nns_by_vector 4. build再考 他に問題となる点について CPU依存部分 ディスクかメモリか まとめ さいごに Annoyについて Annoyは、SpotifyによるPython近傍探索ライブラリです。 github.com 弊社のテックブログでも以前に取り上げています。 techblog.zozo.c
ディープラーニングを活用したレコメンドエンジン改善への取り組み - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは、推薦基盤部の与謝です。ECサイトにおけるユーザの購買率向上を目指し、レコメンデーションエンジンを研究・開発しています。最近ではディープラーニングが様々な分野で飛躍的な成果を収め始めています。そのため、レコメンデーション分野でも研究が進み、精度向上に貢献し始めています。本記事では、ディープニューラルネットワーク時代のレコメンド技術について紹介します。 目次 はじめに 目次 パーソナライズレコメンドとは 深層学習より前の推薦手法 協調フィルタリング Matrix Factorization SVD（Singular Value Decomposition） Factorization Machine 深層学習を使った推薦手法 ニューラルネットワーク推薦手法に対する警鐘 Recboleプロジェクト Recboleプロジェクトを用いた各アルゴリズムの検証 General Re
Diversity(多様性)のある推薦システムとは何か？ | Wantedly Engineer Blog
Wantedly の Matching Squad でデータサイエンティストをしている関根( twitter: @ndnto, github: @hiroto0227 )です。Matching Squadでは主に企業とユーザーの理想的なマッチングを実現することを目的として、検索システム・推薦システムの改善を行っています。 モチベーション去年の秋ごろに RecSys2020 に参加して最新の推薦システムの技術についてキャッチアップをしました。最近の傾向の一つとして、推薦システムはユーザーの関心の高い(適合度の高い)アイテムを推薦するだけではなく、 Diversity (多様性)や Novelty (新規性)を追求することで、ユーザーにより良いアイテムを推薦することがあるように感じました。 Wantedly RecSys 2020 参加レポート① - Wantedly Data チームで Re
これから推薦システムを作る方向けの推薦システム入門｜masa_kazama
イントロ「Amazonのこの商品をチェックした人はこの商品もチェックしています」や「YouTubeのあなたへのおすすめ」、「Twitterのおすすめユーザー」などのレコメンド機能は多くのWebサービスに組み込まれております。そのレコメンドによって、ついつい商品をたくさん買ってしまったり、夜遅くまで動画を見てしまった経験はないでしょうか。 この記事では、レコメンドシステムの裏側はどのような仕組みになっているのか、そもそもレコメンドとはどういうものなのかを具体例を交えながら俯瞰できればと思います。レコメンドシステムのアルゴリズムの詳細には触れず、ビジネスにおいてどのような形で実装されているかにフォーカスしています。ネット上に公開されているレコメンドに関するスライドや記事、論文のリンクをまとめましたので、アルゴリズムの詳細などはリンク先の記事でご確認ください。 対象の読者は、自社のサービスにレコ
YouTubeの推薦アルゴリズムの変遷を追う〜深層学習から強化学習まで〜
はじめにこの記事は「eureka Advent Calendar 2019」24日目の記事です。 こんにちは、Data Analystの @pacocat です！ 私はeurekaには2019年11月に入社したばかりなのですが、毎日楽しく仕事させてもらっています。最近はプロダクト開発のための定性調査の仕組みづくりを手伝ったり、事業分析や組織開発をしていたりと、様々な定量・定性データを活用してどのように事業成長に貢献できるか考える日々です。 前職ではAI PdMとして、ゲームや強化学習領域でのAI活用を推進していました（興味ある方はGDC2019での発表や各種スライド slideshare / speakerdeck をご覧ください）。直近はがっつりAIに関わっているわけではありませんが、趣味で推薦×強化学習分野のサーベイをしていたら面白い話題がたくさんあったので、それらの中からYouTub
アイテムベース協調フィルタリングに今更挑戦してみた - Qiita
自分の知識の整理もかねて今更ながら協調フィルタリングについてまとめます。 基本的には自分用勉強ノートみたいな感じですが、 「レコメンドやってみたいけどどういう風に始めればよいかわからない」 「個々の概念はわかるけど全体を繋げるとどんな感じになるのかわからない」 という方向けにも書いてます（これは自己紹介でもあります）。 なるべく内容が正確であるよう心がけますが、もし誤り・誤解を招く表現がございましたらコメントにてご指摘頂けると助かります。 おしながき 今回用いるデータセット - MovieLens 100k レコメンドシステムのアプローチ／協調フィルタリングとは データの整形 類似度の計算 スコアの算出~レコメンドしてみた レコメンドの精度を評価 - Precisionを用いて 参考資料 なお今回用いているコードはこちらのColaboratoryにて確認することができます。 1. 今回用い
良いレコメンドとは？ ~複数指標を用いて評価してみた~ & Tech JOBインターン体験記
こんにちは、AI事業本部 Dynalyst所属のデータ分析担当の金子(@coldstart_p)です。 今回はCA Tech JOBの制度を用いてインターンに参加して頂いた樋口 心さんからの寄稿記事です。 以下本文です。 こんにちは、2020年1月のTech JOBインターン生の樋口です。 AI事業本部DynalystというWeb広告の事業部に配属させていただきました。 本稿ではインターンで取り組んだレコメンドロジックの評価について紹介します。 本稿におけるレコメンドロジックとはサービスの利用ユーザに適切なコンテンツを提示するアルゴリズムを指します。 (ex. AmazonやNetflixなどのおすすめアイテムを提示するもの) そのアルゴリズムの良し悪しをオープンデータによる実装を交えて評価しました。 また記事の後半にはインターンの感想も書きました。 こちらも合わせてご覧いただけると幸いで
ZOZOTOWN「おすすめアイテム」を支える推薦システム基盤 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。SRE部MLOpsチームの田島（@tap1ma）です。 現在、ZOZOTOWNの「おすすめアイテム」に使われていたアイテム推薦ロジックを刷新するプロジェクトを進めています。既に一部のユーザに向けて新しいアイテム推薦ロジックを使った「おすすめアイテム」の配信を開始しています。その刷新に伴い推薦システムのインフラ基盤から新しく構築したので、本記事ではその基盤について解説したいと思います。 目次 はじめに 目次 「おすすめアイテム」とは 新しい推薦ロジック Recommendations AIを用いた推薦ロジック ZOZO研究所によって独自で開発された推薦ロジック 新しい推薦システム 推薦システムの処理の流れ システム構成 新しい推薦システムで工夫したポイント Bigtableのパフォーマンス改善 アイテム推薦APIのPodの安全停止 ZOZO研究所APIのキャッシュ戦略
推薦システムのアルゴリズム
Algorithms of Recommender Systems ⟨ http://www.kamishima.net/ ⟩ Release: 2016-09-26 21:53:16 +0900; 9645c3b i 2007 11 [ 07] 2008 1 [ 08a] 2008 3 [ 08b] 3 (1) (3) GitHub https://github.com/tkamishima/recsysdoc TYPO GitHub pull request issues I II III IV V ii J. Riedl J. Herlocker GroupLens WWW iii 𝑥 𝑋 𝐱 𝐗 𝑥 𝑦 𝑋 𝑌 𝐱 𝐲 𝑛 𝑚 {1, … , 𝑛} {1, … , 𝑚} 𝑦 𝑦 𝑥 x 𝑎 𝑟𝑥𝑦 𝑥 𝑦 ̄ 𝑟𝑥
株式会社ALBERT（レコメンドエンジン）
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
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