hakubishin3
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3 years ago 推薦システム初心者におすすめの手法「行列分解」とは？ ～特異値分解からCB2CF法によるコールドスタート問題解決まで～
無人島に1つだけ持っていくなら?ランキング第1位の行列分解のチュートリアル.
SVDから始まり, WMF, CB2CF という順番で具体例を踏まえて解説されている.
ここで紹介したもの以外にもいくつかアルゴリズムが存在し、非負値行列分解（Nonnegative matrix factorization）は特によく用いられるが、多くの場合 WMF よりも精度が劣る。
いつか比較してみたいと思った.
機械学習とビジネスを橋渡しするものこそ評価指標であり, ”全てのビジネスは条件付期待値の最大化問題として書ける”仮説についての一考察
機械学習の価値はビジネスモデル次第であり, そのビジネスモデルで価値を最大化するためには評価指標が重要であるという主張について簡単な例と考察付きで紹介されている. 設計は大変だがその分ご利益があると思っていて, 効果の見積もりや期待値調整, モデリングなどでウンウン悩まずに済むので便利だと思う.
「マンガアプリ」失敗の本質, 急成長中の漫画アプリ『ピッコマ』が目指す「紙とデジタルが共存する生態系」
マンガアプリの課金モデルの考察の記事とピッコマでのデータ活用の記事を読んだので, 気になったところをまとめた.
競合サービスと比べて作品数の少ないピッコマだが, データとアルゴリズムを活用した推薦に加えて, 作品をコントローラブルに運営するための「専用チケット」の存在によって, ユーザと作品のマッチングをうまく促進している.
- フリーミアムモデル
- 無料で広くユーザを集めて一部のユーザが課金
- 「待てば無料」の効果
- 習慣化
- サンクコストバイアス
- 焦らし効果(hakubishin思いつき. 課金の誘発, 特に期間が長いほど大きそう. 日 < 週 < 隔週 とか)
- 課金の閾値下げ(hakubishin思いつき. ここまで無料で読ませてくれたんだから, みたいな)
- マッチング
- ピッコマの場合は, 作品ごとに無料でみれるチケット「作品専用チケット」という概念が存在
- ユーザの利便性は低くなるし、運営のコストも高くなりそう
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専用チケットがなく、コインしかなければ、コインを送っても、私たちが運営したい作品に使われない可能性が高い。どんなところでも使えるコインでは作品の運営ができないと思っています。
- チケットによる作品の運営例
- 離脱したユーザへのチケット送付
- 作品を読む可能性の高いユーザへのチケット送付
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ピッコマが「作品専用チケット」を巧みに運用することで、(1)ユーザーの離脱を防ぎ、(2)潜在的読者と作品を出会わせる（マッチングする）ため、切り札として利用している
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プラットフォームビジネスの大前提は、供給側（Supply side）の品揃えの豊富さ（作品数の多さ）です。その一方で、作品数の多い（約43万点）LINEマンガを、作品数の少ない（約6万点）ピッコマが追い上げています。
- スロットのパーソナライズ
- 表紙を変えることでユーザの行動が変わる
- 一部ユーザで探索し, その他のユーザで利用
「ピッコマは（個人化）レコメンドのために何を分析しているかというと、一部のトラフィック、10%の読者のみに、様々な作品を露出し、その10%のユーザーから閲覧転換率（のデータ）を得ています。最初から全体に見せない理由は、トラフィックがムダになるからです。10%の人のみで検証して、その中で一番閲覧転換率が高かったものを、残りの90%の読者にお勧めするというロジックになっています。」
- バイアスを考慮して, あえて推薦を使わない選択も取っている.
「このように、ピッコマでは2年間、AIの専門チームを稼働しながら、最先端の技術を開発し、使っているのですが、その素晴らしい研究結果も、プラットフォーム全体の60～70％だけに適用しています。なぜなら、すべてをデータに依存すると、偏った作品ばかり読むリスクがあるからです。」
- ピッコマの場合は, 作品ごとに無料でみれるチケット「作品専用チケット」という概念が存在
#11 [初心者歓迎! / 画像編] atmaCup
atmaCup初(??)の画像コンペ 2021-07-09 〜 2021-07-22 と約 2 週間の開催予定.
zerebom
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yu-ya4
Why
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