Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
簡易的な推薦機能を実装する
Search
HiroyukiYagihashi
September 23, 2020
Programming
0
130
簡易的な推薦機能を実装する
HiroyukiYagihashi
September 23, 2020
Tweet
Share
More Decks by HiroyukiYagihashi
See All by HiroyukiYagihashi
2024年度SecHack365 アシスタントを囲む会
yagipy
0
60
LLMの活用方法と課題
yagipy
0
230
What is Soft Memory Limit?
yagipy
1
650
Building markdown editor using Rust’s parser
yagipy
0
2.4k
OSSに貢献した話と社内での取り組みについて
yagipy
1
440
GitHub oneliner command
yagipy
0
100
Other Decks in Programming
See All in Programming
GitHub Copilotの全体像と活用のヒント AI駆動開発の最初の一歩
74th
7
2.8k
11年かかって やっとVibe Codingに 時代が追いつきましたね
yimajo
1
260
あのころの iPod を どうにか再生させたい
orumin
2
2.4k
あまり知られていない MCP 仕様たち / MCP specifications that aren’t widely known
ktr_0731
0
270
대규모 트래픽을 처리하는 프론트 개발자의 전략
maryang
0
120
実践!App Intents対応
yuukiw00w
1
270
Google I/O Extended Incheon 2025 ~ What's new in Android development tools
pluu
1
280
[DevinMeetupTokyo2025] コード書かせないDevinの使い方
takumiyoshikawa
2
280
AHC051解法紹介
eijirou
0
540
未来を拓くAI技術〜エージェント開発とAI駆動開発〜
leveragestech
2
140
DynamoDBは怖くない!〜テーブル設計の勘所とテスト戦略〜
hyamazaki
1
200
マイコンでもRustのtestがしたい その2/KernelVM Tokyo 18
tnishinaga
2
2.3k
Featured
See All Featured
Balancing Empowerment & Direction
lara
2
570
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1370
200k
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
45
7.6k
Docker and Python
trallard
45
3.5k
CSS Pre-Processors: Stylus, Less & Sass
bermonpainter
358
30k
The Pragmatic Product Professional
lauravandoore
36
6.8k
Design and Strategy: How to Deal with People Who Don’t "Get" Design
morganepeng
131
19k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
47
9.6k
Navigating Team Friction
lara
188
15k
Why Our Code Smells
bkeepers
PRO
338
57k
XXLCSS - How to scale CSS and keep your sanity
sugarenia
248
1.3M
Thoughts on Productivity
jonyablonski
69
4.8k
Transcript
簡易的な推薦機能を実装する 八木橋拓之
内容 UserにVideoを勧める機能を作成する
ロジック 1. 自分と似たUserを取得(自分が見た動画を見た User) 2. 1で取得したUserが見たVideoのidと視聴回数を取得(video_id, watch_count) 3. 2で取得したVideoを重み付け(current_userが一回見たVideoは視聴回数を0.1倍する) 4.
2で取得したVideoのidを使ってVideoを取得 5. ページネーション&レスポンスを返却
中間テーブルを作成
1. 自分と似たUserを取得
2. Userが見たVideoを取得
3. 2で取得したVideoを重み付け
4. Videoのidを使ってVideoを取得
完成
まとめとこれから • UserにVideoを勧める機能を作成した • 類似度はピアソン相関係数を使って取得したい • 意外性も考慮したい