Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
routing-apiにレコメンド機能を追加する
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
NearMeの技術発表資料です
PRO
April 21, 2023
Research
110
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
routing-apiにレコメンド機能を追加する
NearMeの技術発表資料です
PRO
April 21, 2023
More Decks by NearMeの技術発表資料です
See All by NearMeの技術発表資料です
Claude Code × git worktree で並列開発 (続き) -差分のサービスだけを併設する-
nearme_tech
PRO
1
61
Claude Code × git worktree で並列開発 — サブモジュール構成のリポジトリで成立させる —
nearme_tech
PRO
0
75
LLM + 強化学習
nearme_tech
PRO
0
34
PosthogのA/Bテスト機能の紹介
nearme_tech
PRO
1
98
AIフレンドリーなプロダクトに向けて
nearme_tech
PRO
2
67
初めてのLean言語
nearme_tech
PRO
0
110
Apache Airflow Workflow orchestration without turning cron into spaghetti
nearme_tech
PRO
2
42
実務で役立つ幾何学 ボロノイ図の基礎から グラフ・ネットワーク応用まで
nearme_tech
PRO
1
82
SQL/ID抽出タスクから考える 実践的なハルシネーション対策
nearme_tech
PRO
1
93
Other Decks in Research
See All in Research
2026年 オープンキャンパス 研究室紹介
junkurihara
0
220
量子サマースクール2026「量子計算機アーキテクチャ分野の概観」
youten622
1
940
MIRU2026 チュートリアル講演2:三次元データ処理の動向
nnchiba
6
5k
2026年6月_副業コンプライアンス調査_業界別リスク度分析_株式会社フクスケ.pdf
fkske
0
110
【中間報告】国会議員の立法・政策実務を支える環境を巡る現状と課題
polipoli
0
660
シングルチャネルマルチトーカー音声認識の進展
ryomasumura
0
330
[IR Reading 2026春 論文紹介] LLM-based Listwise Reranking under the Effect of Positional Bias (ECIR 2026) /IR-Reading-2026-Spring
koheishinden
PRO
0
450
某助成金プロジェクト採択に向けて企業研究所のアウトリーチ専任者がやったこと
afroscript
0
190
VLMの推論を高速化する視覚トークン削減の仕組み
tattaka
2
340
Evaluating LLM Reliability Across Facts, Evidence, and Cultures
yukiar
0
200
【ローカルAIに向き合う展示会vol.2】液体時間定数型モジュールを用いた オリジナルの双方向エンコーダーモデルNexteraBERT 推論速度向上検討並びにダウンストリーム評価
rikkabotan7
0
220
ros2-perf-multihost: Automated Coordination Framework for Objective Architecture Evaluation in Distributed Systems
takasehideki
0
130
Featured
See All Featured
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1369
210k
Responsive Adventures: Dirty Tricks From The Dark Corners of Front-End
smashingmag
254
22k
JAMstack: Web Apps at Ludicrous Speed - All Things Open 2022
reverentgeek
1
620
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
50
10k
What Being in a Rock Band Can Teach Us About Real World SEO
427marketing
0
1.1k
Reality Check: Gamification 10 Years Later
codingconduct
0
2.3k
Being A Developer After 40
akosma
91
590k
Speed Design
sergeychernyshev
33
2.1k
How to optimise 3,500 product descriptions for ecommerce in one day using ChatGPT
katarinadahlin
PRO
3
3.8k
Why Our Code Smells
bkeepers
PRO
340
58k
A Modern Web Designer's Workflow
chriscoyier
699
190k
The Language of Interfaces
destraynor
162
27k
Transcript
0 routing-apiにレコメンド機能を追加する 2023-04-21 第41回NearMe技術勉強会 Yuki Nonaka
1 目次 1. レコメンド機能とは 2. レコメンドの流れ 3. routing-apiの変更すべき点 1
2 お客さんの希望地点から乗車しようとすると、相乗りできない、または相乗りの効 率が悪くなるが、少し離れた地点まで移動してもらうと、効率よく相乗りができるよ うになるというシナリオが想定される。 そこで、routing-apiに上記のシナリオにおいて乗車地点のレコメンドをする機能を 加える。 レコメンド機能とは 2 タクシー経路 レコメンド乗車地点
確定した乗客 不確定の乗客
3 routing-apiにおけるクラスの基礎知識 3 solo_ride solo_ride ride routing_model 最大迂回係数 高速道路の使用の有無 .etc
4 レコメンドの流れ 4 レコメンドする乗車地 点をあらかじめ、いく つか決定する レコメンド地点から目 的地までのダミーの solo_rideを生成す る。
ダミーsolo_rideを add_solo_ride関数 を使って追加する 既存のrideにレコメン ド地点がくっつく
5 レコメンドの流れ 5 計 算 結 果 どのrideにも追加されていない 1つ以上のrideに追加されている レコメンド地点の再検討
or 新しく配車 1つのrideに1つのレコメンド 地点が追加されている 1つのrideに複数のレコメン ド地点が追加されている この結果が欲しい
6 レコメンド地点を最大でも1つしか選択しないために、容量に制約がつく問題 (CVRP)として解を求める。capacity,demandを2次元にすることで、この容量制 約を加える。 変更すべき点 6 capacity:[9,1] demand:[1,0] demand:[1,0] demand:[1,1]
demand:[1,1] demand:[1,1] demand:[1,1]
7 • add_solo_ride関数の引数を複数のsolo_rideにし、まとめて処理する。 ◦ addする順番によって結果が変わらないようになる。 • capacityやdemand変数を2次元に変更する。 ◦ レコメンド地点の情報を詰める。 •
需要のコールバックと容量の制約を加える。 ◦ レコメンド地点を最大でも1つしか回らないようになる。 • ペナルティを与え、レコメンド地点を全て回らなくてもエラーが起きないようにす る。 変更すべき点 7
8 Thank you