推薦

ZOZOTOWNホーム画面におけるログ設計と改善サイクルの紹介

はじめに こんにちは、ML・データ部推薦基盤ブロックの宮本(@tm73rst)です。普段は主にZOZOTOWNのホーム画面や商品ページにおいて、データ活用やレコメンド改善のプロダクトマネジメントを行っております。 近年ビックデータ社会と言われる中、データドリ…

ZOZOTOWNホーム画面におけるパーソナライズの取り組み

はじめに こんにちは、ML・データ部推薦基盤ブロックの寺崎(@f6wbl6)と佐藤(@rayuron)です。 ZOZOTOWNのホーム画面は2021年3月にリニューアルされ、「モジュール」と呼ばれる単位で商品が表示されるようになりました。 本記事ではユーザーごとにパーソナ…

自己学習するAIと推薦システムへの応用 〜 Open Ended Learningの紹介

自己学習型AIの一種である「Open Ended Learning」を活用したユーザー体験向上への取り組みを紹介します。

意思決定の理由の可視化が可能なグラフ構造の学習アルゴリズムの紹介

ZOZO研究所の清水です。弊社の社会人ドクター制度を活用しながら、「社内外に蓄積されているデータからビジネスへの活用が可能な知見を獲得するための技術」の研究開発に取り組んでいます。 弊社の社会人ドクター制度に関しては、以下の記事をご覧ください。…

ZOZO研究所が実施する「検索/推薦技術に関する論文読み会」

こんにちは。ZOZO研究所の山﨑です。 ZOZO研究所では、検索/推薦技術をメインテーマとした論文読み会を進めてきました。週に1回の頻度で発表担当者が読んできた論文の内容を共有し、その内容を参加者で議論します。 本記事では、その会で発表された論文のサ…

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

ディープラーニング時代のレコメンド技術の変遷と、推薦アルゴリズムの計算高速化のテクニックをご紹介します。

RecSys2019 参加レポート 〜ZOZO研究所が注目する、推薦システムの研究の最新トレンド〜

こんにちは、ZOZOテクノロジーズで機械学習の研究開発をしている松井・真木です。2019 年 9 月末にコペンハーゲンで行われた推薦システムのトップカンファレンスである RecSys 2019 に参加してきたので、本稿では参加報告と気になった論文の紹介をします。

レコメンドに画像の情報を活用する方法

データサイエンティストの中村です。 ファッションアイテムの画像から抽出した特徴量は検索以外にも利用することができます。 今回はレコメンドにおける画像特徴量の活用について、以下の3トピックを考えてみたいと思います。 画像特徴量を利用したコンテン…

レコメンドアルゴリズム(BPR)の導出から実装まで

こんにちは、エンジニアの中村(@tn1031)です。弊社のプロダクト「iQON」には「for You」というレコメンド機能が実装され、個々のユーザに毎日おすすめのファッションアイテムを届けています。今回はこの「for You」に関連して、レコメンドを実現するアルゴリ…

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