タップルでは、好きなことから恋の相手を見つけることのできるプラットフォームを目指しており、恋人を作るきっかけを様々な機能を通じて提供しています。本セッションでは、恋人を見つけるきっかけの一つである、「あなたと相性の良さそうな相手」を薦めるレコメンド機能をどのように開発・改善しているかに焦点を当てます。
レコメンデーション機能改善のための分析事例として、タップルを利用しているユーザがどのような基準で恋の相手を探しているのか明らかにします。特に、高次元なデータをうまく扱うための手法である、double-selectionを用いた推定結果を紹介します。そして、ユーザ同士のマッチングをよく成功させるために開発した、協調フィルタリングをベースとした互いの嗜好を反映した推薦アルゴリズムとその課題を説明します。