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まとめ
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● マッチングアプリとデータ活用
○ マッチングアプリにとって正解は? ( デートして付き合ってもらうこと )
○ (データによって) 解決したい課題例 ( ユーザ推薦、安心安全(監視)、デートプラン推薦、指標分析、施策評価など )
● 相互推薦システム
○ item-to-user推薦と相互推薦の違い ( 互いに満足してないといけない, 推薦うまくいくと離脱、離脱すると推薦できない )
○ 相互推薦を構成する2つの要素 ( 単方向のPreference推定 + 集約によって双方向のPreference Score算出 )
○ 相互推薦の評価、その他のトピック ( popularity bias, fairness, Explainability, image )
● タップルでの活用事例
○ 協調フィルタリングベースの推薦アルゴリズムの一例 ( バッチ処理で単方向スコアをMFで学習+オンラインで推論 )
○ システム構成 ( Vertex AIやDataprocなどを利用 )