はじめに こんにちは、Data Management Office、データサイエンスセクションの横山です。データサイエンスセクションでは、AIや機械学習などの技術を用いて、サービスを改善する施策を推進しています。 Oisixに「あなたにおすすめ」機能を開発し、実際のパイプラインとしてリリースし、サービス全体の売上向上を確認できました。 本記事では、「あなたにおすすめ」機能の内容とそれを支える機械学習システムについて解説します。 「あなたにおすすめ」とは 「あなたにおすすめ」は、過去の購入履歴からユーザーの嗜好を学習し、各ユーザーに対して購入しそうな商品を提示するパーソナライズ推薦機能です。 ユーザーが過去に購入していない商品を中心に推薦するように設計され、新しい商品との出会いが増えることを目指しています。 従来、Oisixのパーソナライズ推薦機能は、リターゲティング（写真の「もう一度買う」
こんにちは。LegalOn Technologies 検索・推薦チームの浅野（@takuya_b / @takuya_a）です。 先日、社内のプロダクトマネージャー（以下、PdM）を主な対象として、検索推薦技術の入門講座を開催しました。このたび、その資料を公開します。 資料の概要 この講座では、検索推薦技術とその周辺について、概要をざっくり理解できるように努めました。技術的詳細、とくに具体的なアルゴリズムにはあまり立ち入らず、できるだけ平易なことばで説明したつもりです。なお、広範な範囲を扱うため、各回1時間（質疑応答込み）で、3回に分けて実施しました。 公開した資料は、PdM だけでなく、エンジニアリングマネージャー（EM）やソフトウェアエンジニアの方々にも読んでいただけると嬉しいです。 以下は、各回で扱ったトピックです。 第1回 全体概要と検索技術入門・・・資料P3~ 検索・推薦とはなに
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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
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