Upgrade to Pro — share decks privately, control downloads, hide ads and more …

タイミーにおける H3を活用したレコメンドの改善事例

ozeshun
April 11, 2024
3k

タイミーにおける H3を活用したレコメンドの改善事例

ozeshun

April 11, 2024
Tweet

Transcript

  1. 自己紹介 2 小関 俊祐(Shunsuke Ozeki)/ @ozeshun_ - お仕事 - 2022年にDSとしてタイミーに入社

    - MLモデルの改善、ML pipelineの構築、 推薦API基盤の運用など幅広くやってます - 最近検索にも手を出し始めました - 趣味 - 野球全般。ロッテ、レンジャースが好き - 海外旅行 - 個人開発的な
  2. 5

  3. 6

  4. まとめ タイミーのレコメンドにおいて現在取り組んでいること - 生存サイクルの短いアイテムを扱うのに適した推薦システムの構築 - ワーカーと店舗間の地理的な関係を正確に捉えられるアルゴリズムの構築 → 今回はこちらに着目してお話しました H3を活用したKPIの改善事例 - 課題

    - ワーカーの生活圏に合わせた推薦が提供できていなかった - どう対応したか - ワーカーの生活圏の捉える事を目的に、H3をベースにした特徴量をモデルに追加した - 結果 - ワーカーの生活圏を捉えた推薦が可能になり、各種KPIが向上した 24