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lambdaの連鎖で作るRecommendEngine

 lambdaの連鎖で作るRecommendEngine

「Cloud Native Meetup Tokyo #8 ServiceMesh Day Recap」でのLT資料です。

mahiguch

June 04, 2019
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Transcript

  1. Masahiro Higuchi / 樋口雅拓 • グリーグループのリミア株式会社で、LIMIA という住まい領域のメディアを 作っています。ゲーム会社ですが、最近はメディアに力を入れています。 • 機械学習のエンジニアですが、iOS,

    Android,JSなどもやっている何でも屋 です。4歳の娘のパパ。twitter: @mahiguch1 • https://limia.jp/ • https://arine.jp/ • https://aumo.jp/ • https://www.mine-3m.com/mine/
  2. LIMIAとは? • メディアサービス • 記事一覧を表示し、タップすると記事 詳細を閲覧できる。 • AWS:90%、GCP:10%。 • PHP/EC2

    → Go/ECS移行中 ユーザに最適なコンテンツを推薦する事 で、回遊性を向上させたい! → Recommend Engine(推薦システム)を 作ろう。
  3. システム構成図 パラメータ一覧 • ユーザベクトル生成は、即時。 • アイデアベクトル生成は、毎日。 • 辞書は2年前のwikipediaベース。 • CTRの計算は直近2時間。

    • 推薦対象は、全記事。 • セグメントは10個。 これらについて、A/Bテストを行い、最適値を 探す。1Round 1週間として、6月末までに5回 行う。
  4. まとめ • Recommend Engineは簡単に作れる。 • 今の所は既存編成ロジックより良い結果が出ている。 • システム的にはアイデアベクトル生成をリアルタイムで行いたい。しかし、 S3にある5GBの辞書 を読み込む必要があるため、

    Lambdaで実行時に読み込むとコスト的にやばい。何か良いアイ デアがあれば教えて欲しい。 ありがとうございました。懇親会でぜひ声をかけてください!