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検索結果の良さを計測して定量的に改善していく

ota42y
December 15, 2018

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ota42y

December 15, 2018
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  1. ݕࡧ݁Ռͷྑ͞Λܭଌͯ͠
    ఆྔతʹվળ͍ͯ͘͠
    Server side engineer
    @ota42y

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  2. 3ͭͷ࣭໰

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  3. 1/3
    ݕࡧ݁Ռͷྑ͞Λܭଌͯ͠ఆྔతʹվળ͍ͯ͘͠
    3ͭͷ࣭໰

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  4. 2/3
    ݕࡧ݁Ռͷྑ͞Λܭଌͯ͠ఆྔతʹվળ͍ͯ͘͠
    3ͭͷ࣭໰

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  5. BEFORE AFTER
    3/3
    ݕࡧ݁Ռͷྑ͞Λܭଌͯ͠ఆྔతʹվળ͍ͯ͘͠
    3ͭͷ࣭໰

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  6. ࠷ޙ͚ͩҙݟׂ͕ΕΔ
    ݕࡧ݁Ռͷྑ͞Λܭଌͯ͠ఆྔతʹվળ͍ͯ͘͠
    3ͭͷ࣭໰

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  7. “΋ͷ͞͠”Λ୳ͦ͏

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  8. ɾಉ͡ʮ΋ͷ͞͠ʯͳΒಉ͡ൺֱ݁Ռ
    ɾಉ͡ೝࣝΛڞ༗Ͱ͖Δ
    Կ͔ͷج४ʮ΋ͷ͞͠ʯΛ࢖ͬͯൺֱ
    ମॏ ڑ཭
    ݕࡧ݁Ռͷྑ͞Λܭଌͯ͠ఆྔతʹվળ͍ͯ͘͠
    “΋ͷ͞͠”Λ୳ͦ͏

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  9. ɾܧଓ཰
    ɾετʔϦʔϙΠϯτ
    ɾॲཧ࣌ؒ
    ࢓ࣄʹ࢖͏ʮ΋ͷ͞͠ʯ͸ͨ͘͞Μ͋Δ
    ݕࡧ݁Ռͷྑ͞Λܭଌͯ͠ఆྔతʹվળ͍ͯ͘͠
    “΋ͷ͞͠”Λ୳ͦ͏

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  10. ɾͬͪ͜ͷํ͕ͳΜ͔͍͍
    ɾ͋ͱগ͠ͰऴΘΓ·͢
    ɾྑ͍ײ͡ʹ࣮૷͠ͱ͍ͯ
    ň΋ͷ͞͠ʯ͕ͳ͍ͱೝࣝͷζϨ͕ى͖Δ
    → ίϛϡχέʔγϣϯϛε
    ਓʹΑͬͯೝ͕ࣝζϨ΍͍͢

    ݕࡧ݁Ռͷྑ͞Λܭଌͯ͠ఆྔతʹվળ͍ͯ͘͠
    “΋ͷ͞͠”Λ୳ͦ͏

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  11. ň΋ͷ͞͠ʯ͸ศར
    ݕࡧ݁Ռͷྑ͞Λܭଌͯ͠ఆྔతʹվળ͍ͯ͘͠
    “΋ͷ͞͠”Λ୳ͦ͏

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  12. ݕࡧ݁Ռͷྑ͞Λܭଌͯ͠ఆྔతʹվળ͍ͯ͘͠
    “΋ͷ͞͠”Λ୳ͦ͏
    ܧଓ཰DAU, ച্, རӹ, ౤ߘ਺, ϨϏϡʔͷ఺, ໰͍߹Θͤ਺
    PV਺, ΫϦοΫ਺, ฏۉߪങֹۚ, όά਺ etc…
    ܭΓ΍͍͢΋ͷ
    ܭΓʹ͍͘΋ͷ
    Ξχϝʔγϣϯͷྑ͞, ͔ͬ͜Α͞, Θ͔Γ΍͢͞, ϥϯΩϯάͷྑ͞,
    Ϣʔβͷຬ଍౓ɾෆຬ౓ɾ๞͖۩߹ etc…

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  13. ݕࡧ݁Ռͷྑ͞Λܭଌͯ͠ఆྔతʹվળ͍ͯ͘͠
    “΋ͷ͞͠”Λ୳ͦ͏
    ɾࣗ෼ͷ࣋ͭʮ΋ͷ͞͠ʯ͕ରԠͰ͖ͳ͍࣌
    ɾརӹ΍ച্ͱ͔Ͱؒ઀తʹܭΕΔ͚Ͳ…Կϲ݄͔͔Δʁ
    ܭΓʹ͍͘έʔεʹग़͘Θ͔͢΋

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  14. ݕࡧ݁Ռͷྑ͞Λܭଌͯ͠ఆྔతʹվળ͍ͯ͘͠
    “΋ͷ͞͠”Λ୳ͦ͏
    ɾ୳͠ํͷ࣮ྫΛ঺հ
    ɹ— ೉͍͠໰୊΋ಉ͡ೝࣝͰ࿩ͤΔ
    ɹ— ྑ͍ѱ͍Λૉૣ͘൑அͰ͖Δ
    ɹ— ࣗಈԽͷԸܙ΋ಘΒΕΔ
    ࣗ෼Ͱɺඞཁͳʮ΋ͷ͞͠ʯΛ୳ͦ͏

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  15. ࣗݾ঺հ

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  16. גࣜձࣾFiNC Technologies
    — αʔόʔαΠυΤϯδχΞ
    @ota42y
    → Twitter, GitHub
    ݕࡧ݁Ռͷྑ͞Λܭଌͯ͠ఆྔతʹվળ͍ͯ͘͠
    ࣗݾ঺հ
    ۀ຿
    — rubyͱ͔rustͱ͔goͱ͔C++ͱ͔
    — αʔόϨεͨ͠Γ
    — GPUͰ༡ΜͩΓ
    — ػցֶशͨ͠Γ
    — ElasticSearchͨ͠Γ৭ʑ…

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  17. എܠઆ໌

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  18. ݕࡧ݁Ռͷྑ͞Λܭଌͯ͠ఆྔతʹվળ͍ͯ͘͠
    എܠઆ໌

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  19. ݕࡧ݁Ռͷྑ͞Λܭଌͯ͠ఆྔతʹվળ͍ͯ͘͠
    എܠઆ໌

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  20. ݕࡧ݁Ռͷྑ͞Λܭଌͯ͠ఆྔతʹվળ͍ͯ͘͠
    എܠઆ໌
    ɾ඼໨DBͷσʔλΛొ࿥
    ɾ໊લΛݕࡧͯ͠બͿ
    ඼໨ొ࿥

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  21. ݕࡧ݁Ռͷྑ͞Λܭଌͯ͠ఆྔతʹվળ͍ͯ͘͠
    എܠઆ໌
    ݕࡧγεςϜ

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  22. ݕࡧ݁Ռͷྑ͞Λܭଌͯ͠ఆྔతʹվળ͍ͯ͘͠
    എܠઆ໌
    ɾσʔλࣗମ͸݁ߏ͋Δ
    ୳ͯ͠Δσʔλ͕
    ͳ͔ͳ͔ݟ͔ͭΒͳ͍
    ɹɾ20ສ݅͘Β͍
    ɹɾશ͘ݟ͔ͭΒͳ͍ମݧʹ͸ͳΒͳ͍͸ͣ
    ྑ͍ݕࡧΛఏڙ͍ͨ͠ʂ
    ɾΑ͘ݟΔͱԼͷํʹग़͍ͯΔ
    ɹɾ̏̌൪໨ͱ͔

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  23. ݕࡧ݁Ռͷྑ͞Λܭଌͯ͠ఆྔతʹվળ͍ͯ͘͠
    എܠઆ໌
    ɾ͋Δ1ͭͷ݁Ռͷྑ͞͸ͳΜͱͳ͘Θ͔Δ
    ɾਓʹΑͬͯྑ͞ͷج४͕ҧ͏
    ɾଞͷΫΤϦ΁ͷѱӨڹ΋ௐ΂͖Εͳ͍
    ɹ — ຯḩϥʔϝϯͷॱҐΛ্͛ΔͨΊʹຯḩͷॏΈΛ্͛Δ
    ɹ— ผͷΫΤϦͰຯḩΧπ΍ຯḩ͓ͰΜ͕1൪্ʹ…
    ྑ͍ݕࡧͱ͸Կ͔?
    ͦͯ͠Ͳ͏ܭΔͷ͔?

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  24. ɾňྑ͘ͳͬͨؾ͕͢Δʯͱ͔͠ݴ͑ͳ͍
    ɾ࣮૷΍είΞͷॏΈ෇͚͕ਖ਼͍͔͠ղΒͳ͍
    ɾશମͱͯ͠ࠅ͘ͳ͍ͬͯΔՄೳੑ͸े෼ʹ͋Δ
    ݕࡧ݁Ռͷʮ΋ͷ͞͠ʯ͕ͳ͍
    ݕࡧ݁Ռͷྑ͞Λܭଌͯ͠ఆྔతʹվળ͍ͯ͘͠
    എܠઆ໌

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  25. ɾ݁Ռ͕Θ͔Δͷ͸͕͔࣌ؒͨͬͯΒ
    ɹ— ѱ͍ঢ়ଶͷΞϓϦΛϢʔβʹఏڙͯ͠͠·͏
    ɾී௨͸ѱ͍΋ͷΛੈʹग़͢͜ͱ͸ແ͍
    ɹ— ͋Δఔ౓ྑ͍֬৴Λ࣋ͬͯϢʔβʹग़͢
    ɹ— ࠓճ͸ྑ͍͔ѱ͍͔Θ͔Βͳ͍
    ɹɹɹ— ѱ͍΋ͷΛੈʹग़ͯ͠͠·͏ύλʔϯ΋͋Δ
    Ϣʔβͷ൓ԠΛݟΔ͔?
    ݕࡧ݁Ռͷྑ͞Λܭଌͯ͠ఆྔతʹվળ͍ͯ͘͠
    എܠઆ໌

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  26. ɾͲΕ͘Β͍ྑ͘ͳ͔͕ͬͨΘ͔Δ
    ɾಉ͡ج४Λڞ༗Ͱ͖Δ
    ɾѱ͍ঢ়ଶͰϦϦʔε͢ΔͷΛආ͚ΕΔ
    ɹ— ଟ͘ͷݕࡧ݁Ռ͕ྑ͘ͳͬͯΔͱΘ͔Δ
    ň΋ͷ͞͠ʯ͕͋Ε͹
    ݕࡧ݁Ռͷྑ͞Λܭଌͯ͠ఆྔతʹվળ͍ͯ͘͠
    എܠઆ໌
    75఺
    Έ͍ͨͳ

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  27. ݕࡧ݁Ռͷྑ͞Λܭଌͯ͠ఆྔతʹվળ͍ͯ͘͠
    എܠઆ໌
    ň΋ͷ͞͠ʯ͕ཉ͍͠

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  28. “΋ͷ͞͠”Λ༻ҙ͢Δ

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  29. ɾͦͷܭΓํ͸͖ͪΜͱྑ͞Λ൓ө͍ͯ͠Δ?
    ɾಛఆͷύλʔϯͰมʹͳͬͨΓ͠ͳ͍͔
    ň΋ͷ͞͠ʯΛθϩ͔Β࡞Δͷ͸େม
    ݕࡧ݁Ռͷྑ͞Λܭଌͯ͠ఆྔతʹվળ͍ͯ͘͠
    “΋ͷ͞͠”Λ༻ҙ͢Δ

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  30. ɾ͜ͷΞϓϦݻ༗ͷ໰୊…Ͱ͸ແͦ͞͏
    ɾ৘ใݕࡧ͸৘ใՊֶͷதͰ΋Ұେ෼໺
    ɹ— ਺े೥ͷྺ࢙͕͋Δ
    ɹ— ΫΤϦͰର৅ͷจॻΛ୳͢ύλʔϯ͸සग़
    ɹ— ݕࡧϥϯΩϯά΋ఆྔԽࢦඪ͕͋Δ
    աڈʹ୭͔͕௚໘͍ͯ͠Δ໰୊ͷ͸ͣ
    ݕࡧ݁Ռͷྑ͞Λܭଌͯ͠ఆྔతʹվળ͍ͯ͘͠
    “΋ͷ͞͠”Λ༻ҙ͢Δ

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  31. ɾզʑͷ໰୊Λաڈͷ໰୊ʹϚοϐϯά͍ͨ͠
    ɾաڈͷ੒ՌΛదԠͰ͖Δ
    ɾň΋ͷ͞͠ʯͷಘखෆಘख΋͋Δఔ౓Θ͔Δ
    ڊਓͷݞʹ৐Γ͍ͨ
    ݕࡧ݁Ռͷྑ͞Λܭଌͯ͠ఆྔతʹվળ͍ͯ͘͠
    “΋ͷ͞͠”Λ༻ҙ͢Δ
    ࣗ෼ୡͷ໰୊ΛϚοϐϯάͰ͖Δ͔?Λߟ͑Δ

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  32. ɾϢʔβ͕ΫΤϦΛೖྗ
    ɾෳ਺ͷจॻΛ݁ՌͰฦ͢
    ɾϢʔβ͕ΫϦοΫͨ͠ෳ਺ͷ΋ͷ͕ਖ਼ղ
    Ұൠతͳจॻݕࡧͷ֓೦
    ݕࡧ݁Ռͷྑ͞Λܭଌͯ͠ఆྔతʹվળ͍ͯ͘͠
    “΋ͷ͞͠”Λ༻ҙ͢Δ

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  33. ݕࡧ݁Ռͷྑ͞Λܭଌͯ͠ఆྔతʹվળ͍ͯ͘͠
    “΋ͷ͞͠”Λ༻ҙ͢Δ
    ɾݕࡧ୯ޠΛೖྗ͠ɺ඼໨ͷϦετΛฦ͢
    ɾϢʔβ͸඼໨ΛબΜͰొ࿥͢Δ
    ɾొ࿥͢Δ඼໨͸(ଟͯ͘)1ͭ
    ɹ— ͦ΋ͦ΋ཉ͍͠෺͕ແ͍ύλʔϯ΋͋Γ͏Δ
    ɹ— Ұ୴͸ແࢹͯ݁͠ՌͷϥϯΩϯάʹ஫ྗ
    ࠓճͷػೳ

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  34. ɾࠓճͷػೳ͸จॻݕࡧͷҰ෦ʹͰ͖Δ
    ɹ— ඼໨໊͚͕ͩॻ͔ΕͨจॻͱΈͳ͢
    ɹ— ొ࿥͞Εͨ඼໨Λ།Ұͷਖ਼ղͱΈͳ͢
    ໰୊ΛϚοϐϯά͢Δ
    ݕࡧ݁Ռͷྑ͞Λܭଌͯ͠ఆྔతʹվળ͍ͯ͘͠
    “΋ͷ͞͠”Λ༻ҙ͢Δ
    ɾਖ਼ղσʔλ΋͋Δఔ౓ϩά͔Β࡞ΕΔ
    ɹ— ݕࡧ୯ޠͱ݁ՌͷॱҐΛϩάΛอଘ͢Δ
    ɹ— ొ࿥ͨ࣌͠ʹݕࡧϩάͱ͖ͭ͋ΘͤΔ
    ɹ— ͋ΔݕࡧͰԿ͕ొ࿥͞Εͨʢʹਖ਼ղ͔ʣղΔ

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  35. طଘͷʮ΋ͷ͞͠ʯ͕࢖͑ͦ͏
    ݕࡧ݁Ռͷྑ͞Λܭଌͯ͠ఆྔతʹվળ͍ͯ͘͠
    “΋ͷ͞͠”Λ༻ҙ͢Δ

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  36. “΋ͷ͞͠”ΛબͿ

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  37. MRR (Mean Reciprocal Rank)
    ࠷ॳʹͰͨਖ਼ղͷΈΛߟྀ͢ΔධՁख๏
    ݕࡧ݁ՌͷධՁख๏ͱͯ͠MRRΛ࠾༻
    ݕࡧ݁Ռͷྑ͞Λܭଌͯ͠ఆྔతʹվળ͍ͯ͘͠
    “΋ͷ͞͠”ΛબͿ

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  38. ɾ֓೦͕؆୯Ͱଟ͘ͷਓ͕ཧղ͠΍͍͢
    ɾ݁Ռ͕୯Ұͷ਺ࣈͳͷͰγϯϓϧ
    ɾ࣮૷ָ͕Ͱૣ͘վળͰ͖Δ
    ɾਖ਼ղ͕1ͭͳͷͰܽ఺ͷ1ͭ͸ແࢹͰ͖Δ
    ɹ— ࠷ॳͷਖ਼ղ͔͠ݟͳ͍͕ɺ࠷ॳ͔͠ͳ͍
    ɹ— ෳ਺ߟྀ͢ΔMAPͱಉ݁͡ՌʹͳΔ͸ͣ
    ݕࡧ݁Ռͷྑ͞Λܭଌͯ͠ఆྔతʹվળ͍ͯ͘͠
    “΋ͷ͞͠”ΛબͿ
    ख๏બఆཧ༝

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  39. ň΋ͷ͞͠ʯΛखʹೖΕͨ
    ݕࡧ݁Ռͷྑ͞Λܭଌͯ͠ఆྔతʹվળ͍ͯ͘͠
    “΋ͷ͞͠”ΛબͿ

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  40. “΋ͷ͞͠”Λ࢖ͬͯվળ

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  41. ɾݱࡏͷঢ়ଶΛܭΔ
    ɾվળํ๏Λߟ͑Δ
    ɾࢼ͢
    ɾ݁ՌΛʮ΋ͷ͞͠ʯͰܭΔ
    ɾϦϦʔε͢Δ
    ݕࡧ݁Ռͷྑ͞Λܭଌͯ͠ఆྔతʹվળ͍ͯ͘͠
    “΋ͷ͞͠”Λ࢖ͬͯվળ
    ͲͷΑ͏ʹվળ͍ͯ͘͠ͷ͔

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  42. ݕࡧ݁Ռͷྑ͞Λܭଌͯ͠ఆྔతʹվળ͍ͯ͘͠
    “΋ͷ͞͠”Λ࢖ͬͯվળ
    ݱࡏͷঢ়ଶΛܭΔ
    ɾొ࿥͞Εͨ඼໨ͷ্Ґ2000݅Λ࢖ͬͯMRRΛܭࢉ
    ɹ— શ෦ߟྀ͢Δͷ͸๲େ
    ɹ— ૯ొ࿥਺ͷ͔ͳΓͷׂ߹Λ઎ΊΔ্ҐʹߜΔ
    ɹɹ — ԼҐͷӨڹ͸খ͍͞ͷͰ…
    ɾ݁Ռͱͯ͠MRR=0.55͙Β͍
    ɹ— ݕࡧϩάͱొ࿥ϩά͔Βਖ਼ղΛܭࢉͰ͖Δ
    ɹ— ݕࡧϩά͔ΒॱҐΛऔΓग़͠MRRΛܭࢉ͢Δ

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  43. ݕࡧ݁Ռͷྑ͞Λܭଌͯ͠ఆྔతʹվળ͍ͯ͘͠
    “΋ͷ͞͠”Λ࢖ͬͯվળ
    վળํ๏Λߟ͑Δ
    ɾMRRΛ্ঢͤ͞Ε͹ྑ͘ͳͬͨͱݴ͑Δ
    ɾ্ঢ͢ΔύϥϝʔλΛߟ͑Δ
    ɹ— ݕࡧ෦෼͸Elasticsearch
    ɹɹɹ— ύϥϝʔλΛมߋ͢ΔͱϥϯΩϯά͕͍͡ΕΔ
    ɹɹɹ— ͲͷཁૉͷॏΈΛॏ͘͢Δ͔
    ɹɹɹ— ొ࿥਺ɺ඼໨ͷଐੑɺetc…

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  44. ݕࡧ݁Ռͷྑ͞Λܭଌͯ͠ఆྔతʹվળ͍ͯ͘͠
    “΋ͷ͞͠”Λ࢖ͬͯվળ
    ࢼ͢
    ɾElasticsearchͷύϥϝʔλͷॏΈΛม͑Δ
    ɹ— ύϥϝʔλ͸શ෦ొ࿥
    ɹ— ݕࡧΫΤϦͰॏΈΛม͑Δ
    ɹ— MRR͕େ͖͘ͳΔॏΈͷ૊Έ߹ΘͤΛߟ͑Δ

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  45. ݕࡧ݁Ռͷྑ͞Λܭଌͯ͠ఆྔతʹվળ͍ͯ͘͠
    “΋ͷ͞͠”Λ࢖ͬͯվળ
    ɾΑ͍ॏΈ(ύϥϝʔλ)ͷ૊߹ͤ୳ࡧ͸ػցֶशܥͩͱසग़
    ύϥϝʔλͷ૊߹ͤΛ୳ࡧ͢Δ
    ɾHyperopt
    ɹ— ྑ͍ύϥϝʔλΛ୳ࡧ͢ΔPythonϥΠϒϥϦ
    ɹ— MRR͕ྑ͘ͳΔΑ͏ʹ୳ࡧΛߦ͏
    ɹɹ — ElasticsearchʹΫΤϦΛ౤͛ͯMRRΛܭࢉͯ͘͠
    ɹɹ — ྑ͍ݕࡧ㲈ྑ͍MRRΛࣗಈͰ୳ࡧͰ͖Δ
    ྑ͞Λ୯Ұͷ਺ࣈͰఆٛͯ͠ΔͷͰ୳ࡧ΋؆୯

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  46. ݕࡧ݁Ռͷྑ͞Λܭଌͯ͠ఆྔతʹվળ͍ͯ͘͠
    “΋ͷ͞͠”Λ࢖ͬͯվળ
    ྑ͍݁ՌʹͳΔΫΤϦΛ୳ࡧ

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  47. ݕࡧ݁Ռͷྑ͞Λܭଌͯ͠ఆྔతʹվળ͍ͯ͘͠
    “΋ͷ͞͠”Λ࢖ͬͯվળ
    ɾखಈͰௐ੔ͨ͠৔߹ΑΓྑ͘ͳͬͨ
    ɹ— ॏཁࢹͯ͠ͳ͔ͬͨύϥϝʔλͷӨڹ͕େ͖͘ɺखಈͰ͸೉͔ͬͨ݁͠Ռʹ
    ݁ՌΛʮ΋ͷ͞͠ʯͰܭΔ
    MRR
    ແௐ੔ 0.55
    खಈௐ੔ 0.68
    Hyperopt 0.76

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  48. ݕࡧ݁Ռͷྑ͞Λܭଌͯ͠ఆྔతʹվળ͍ͯ͘͠
    “΋ͷ͞͠”Λ࢖ͬͯվળ
    ϦϦʔε͢Δ
    ɾA/BςετͰ࠷ऴ֬ೝ
    ɹ— ݕࡧͷྑ͕͞ͲΕ͘Β͍KPIʹڹ͔͘͸ະ஌
    ɹ— ྑ͍΋ͷΛϢʔβ͸ٻΊͯͳ͔ͬͨՄೳੑ
    ɾ݁Ռͱͯ͠͸੒ޭ
    ɹ— ແௐ੔ύϥϝʔλͷϢʔβΑΓ౤ߘ਺͕5%૿Ճͨ͠
    ɹ— ৯ࣄʹؔ͢Δ͝ҙݟϨϏϡʔ΋10͔݅ۙ͘Β΄΅0΁

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  49. ·ͱΊ

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  50. ɾͳΜͱͳ͔͘Βɺڞ௨ೝࣝʹ͢Δ
    ɾݟ͑ʹ͍͘΋ͷΛݟ͑ΔΑ͏ʹ͢Δ
    ň΋ͷ͞͠ʯ͕େࣄ
    ݕࡧ݁Ռͷྑ͞Λܭଌͯ͠ఆྔతʹվળ͍ͯ͘͠
    ·ͱΊ
    ň΋ͷ͞͠ʯΛ୳͢
    ɾ͍͔ʹطଘͷ໰୊ʹམͱ͠ࠐΉ͔
    ɾ໰୊Λ੔ཧͯ͠ڊਓͷݞʹ৐Δ
    ɾň΋ͷ͞͠ʯ͕Ͱ͖Ε͹Ԡ༻΋ޮ͘

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  51. ͝੩ௌ͋Γ͕ͱ͏͍͟͝·ͨ͠ʂ
    - Thank You -

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  52. ɾͳΜͱͳ͔͘Βɺڞ௨ೝࣝʹ͢Δ
    ɾݟ͑ʹ͍͘΋ͷΛݟ͑ΔΑ͏ʹ͢Δ
    ň΋ͷ͞͠ʯ͕େࣄ
    ݕࡧ݁Ռͷྑ͞Λܭଌͯ͠ఆྔతʹվળ͍ͯ͘͠
    ·ͱΊ
    ň΋ͷ͞͠ʯΛ୳͢
    ɾ͍͔ʹطଘͷ໰୊ʹམͱ͠ࠐΉ͔
    ɾ໰୊Λ੔ཧͯ͠ڊਓͷݞʹ৐Δ
    ɾň΋ͷ͞͠ʯ͕Ͱ͖Ε͹Ԡ༻΋ޮ͘

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