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グラフ機械学習を活用した検索・レコメンデーション
Eight × Graph Embedding
解決策
企業間名刺交換ネットワークにGraph Embedding(node2vec)を
適用して、各企業をベクトル形式の特徴量で表現し、
埋め込み空間上で企業間類似度を計算
結果
- Eight Career Designの候補者検索において、
特定企業に類似している企業で勤めている候補者が検索可能
- ニュース配信のレコメンデーションに活用し、
同業他社の動向を自動で取得可能
※Eightの利用規約の許諾範囲内で 匿名化したデータを統計的に利用しています。
A社: (0.4, 0.2, 0.1, …, 0.8)T
B社: (0.1, 0.5, 0.1, …, 0.2)T
F社: (0.5, 0.1, 0.7, …, 0.5)T
G社: (0.6, 0.7, 0.8, …, 0.6)T
ビジネス課題 企業間名刺交換 Eight ネットワーク
A社
D社
B社
C社
E社
F社
G社
…
特定の企業と同業界・同業態の企業を検索したり、
ニュースを配信する体験をつくる