レコメンド / 検索の大規模展開に関する課題と解決策

by ryfuzy

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DMM.com 藤井亮太 2019/05/23 DMM x ZOZOを支える基盤技術レコメンド / 検索の大規模展開に関する課題と解決策

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© DMM.com 詳しく知りたい方は、こちらも参照ください Sparkを活用したレコメンドエンジンのパフォーマンスチューニング＆自動化 https://www.slideshare.net/knagato/sparkrecommendtuning DMM.comにおけるレコメンドへの Deep Learningの活用 https://speakerdeck.com/dmmlabo/dmm-dot-comniokerurekomendohefalsedeep-learningfalsehuo-yong P3インスタンスではじめる Deep Learningと画像レコメンド https://speakerdeck.com/dmmlabo/p3insutansudehazimerudeep-learningtohua-xiang-rekomendo-1 レコメンドの仕組み -レコメンド:ABテストの効率化- 16

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© DMM.com ABテスト -レコメンド:ABテストの効率化- API 34 商品詳細レコメンドA tracking_idA logicA:80% logicB:10% logicC:10% 商品詳細レコメンドB tracking_idB 商品詳細レコメンドC tracking_idC 80% 10% 10% item_id1 item_id1 item_id1 同一item 同一レコメンド種別同一item 同一レコメンド種別同一input

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© DMM.com ABテスト -レコメンド:ABテストの効率化- API 35 商品詳細レコメンドA tracking_idA logicA:80% logicB:10% logicC:10% 商品詳細レコメンドB tracking_idB 商品詳細レコメンドC tracking_idC 80% 10% 10% item_id1 item_id1 item_id1 同一item 同一レコメンド種別同一item 同一レコメンド種別異なるロジックで生成した item群

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© DMM.com ABテスト -レコメンド:ABテストの効率化- API 36 商品詳細レコメンドA tracking_idA logicA:80% logicB:10% logicC:10% 商品詳細レコメンドB tracking_idB 商品詳細レコメンドC tracking_idC 80% 10% 10% item_id1 item_id1 item_id1 同一item 同一レコメンド種別同一item 同一レコメンド種別異なる tracking_id

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© DMM.com ABテスト -レコメンド:ABテストの効率化- API 39 商品詳細レコメンドA tracking_id1A logicA:80% logicB:10% logicC:10% 80% 10% 10% 商品詳細レコメンドB tracking_id1B 商品詳細レコメンドC tracking_id1C 購入完了レコメンドA tracking_id2A 購入完了レコメンドB tracking_id2B 購入完了レコメンドC tracking_id2C 10% 10% 80%

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