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Wantedly RecSys 2020 参加レポート④ – 推薦システムにおける「Similarity / 類似性」とは ~ Netflix における事例 ~

なかなかユニークなテーマ。

こんにちは、ウォンテッドリーでデータサイエンティスト及びデータを活用したプロダクトのマネージャーを務めている松村です。2020年9月22日から9月26日にかけてオンラインで開催された RecSys 2020 に参加してきました。 せっかくなので参加メンバーで面白かったセッションを紹介するブログを書こうとなってついに自分の順番が来てしまったので重い腰を上げた次第です。上記の最初のブログに他の紹介ブログへのリンクも記載していますので是非ご覧になってください。 はじめに 今回は Industrial Talks の Netflix のセッションで発表された 『A Human Perspective on Algorithmic Similarity』 という調査報告について紹介します。 これは Netflix の様々な推薦システムのアルゴリズムでも利用されている「Similarity / 類似性」という概念、つまり、 アイテムとアイテムが「似ている」とはどういう意味や状態を表すのか について調査した結果についての報告発表です。 Netflix は推薦システムの研究開発・実サービスでの応用に大変積極的で、推薦システムのトップカンファレンスである RecSys のスポンサーにも RecSys2010 から今回の RecSys2020 までの11回のうち RecSys2013 を除く(なんでだろ) 10回なっており、論文もたくさん通しています。推薦システムの関するブログなどの発信もたくさんあり私自身普段から大変お世話になっています。Netflix のサービスにおいて推薦システムは大変重要な立ち位置にあり、少し昔のブログでの言及にはなりますが、 Netflix の全ての視聴のうち 75% はユーザの能動的な検索活動ではなく、推薦システムによるレコメンドから発生している とのことです。 ちなみにこのブログで語られている「 Everything is a Recommendation 」という言葉が私は好きです。 […]

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