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スタートアップの開発サイクルに学ぶ 研究活動の進め方 / research practices inspired by startup business strategy
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[論文紹介] A Method to Anonymize Business Metrics to Publishing Implicit Feedback Datasets (Recsys2020) / recsys20-reading-gunosy-datapub
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JSAI2020 OS-12 広告とAI オープニング / JSAI2020-OS-12-ads-and-ai-opening
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JSAI2020インダストリアルセッション - Gunosyにおける研究開発 / jsai2020-gunosy-rd-examples
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ウェブサービス事業者における研究開発インターン[株式会社Gunosy] - テキストアナリティクスシンポジウム2019 / research-intern-case-study-at-gunosy
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Gunosyにおけるニュース記事推薦/ news-recommendation-in-gunosy-webdbf2019
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DEIM2019技術報告セッション - Gunosyの研究開発 / deim-2019-sponsor-session-gunosy-research
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Analysis of Bias in Gathering Information Between User Attributes in News Application (ABCCS 2018)
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世代による政治ニュース記事の閲覧傾向の違いの分析 - JSAI2018 / Analysis of differences in viewing behavior of politics news by age
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多様性の導入による推薦システムにおけるユーザ体験向上の試み/ NLP2018招待論文講演/ nlp-2018-invitation-talk
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Gunosyにおけるデータドリブンなサービス開発とテキストアナリティクスの活用 / data-driven-service-development-in-gunosy
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[論文紹介] Using Navigation to Improve Recommendations in Real time / recsys-2016-netflix
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統計的学習の基礎 - 4章 / castella-book-chap4
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[GunosyDM研究会]これからの強化学習 2.1 / future-RL-2-1
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[GunosyDM研究会]これからの強化学習 2.2, 2.3 / future-RL-2-2-2-3
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[論文紹介][WWW2017]Optimizing the Recency-Relevancy Trade-off in Online News Recommendations / paper-reading-gunosydm-118
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[論文紹介][KDD2015] Focusing on the Long-term: It's Good for Users and Business #gunosydm / paper reading kdd2015
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トピックモデルによる統計的潜在意味解析 3.2.3 ~ 3.2.4 / topic-model-3-2-3
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