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[2024/02/07]推薦・機械学習勉強会 #233

Open hakubishin3 opened 10 months ago

hakubishin3 commented 10 months ago

Why

推薦・機械学習勉強会は、推薦や機械学習、その周辺技術を通じてサービスを改善することにモチベーションのある人達の集まりです。ニュースやブログから論文まで、気になったものについてお互い共有しましょう!

発信のため、ここは public にしてあります。外部からの参加をご希望の方は合田/hakubishin3角川/nogawanogawa林/python_walker まで DM を送るか、Wantedly Visit の募集(https://www.wantedly.com/projects/391912) よりご連絡ください!

What

Wantedly では隔週水曜日に

といった話をする「推薦・機械学習勉強会」を開催しています。 この ISSUE はその会で話すネタを共有するための場所です。

話したいことがある人はここにコメントしましょう! 会の間に話した内容もここにメモしましょう!

prev: https://github.com/wantedly/machine-learning-round-table/issues/231

KKaichi commented 9 months ago

推薦システムに対する信頼性の心理的評価

関西学院大学 土方嘉徳 電子情報通信学会コミュニケーションクオリティ研究会(2024年1月)の招待講演

(『かんさい』が呉音(ごおん)読みで、『かんせい』が漢音読みで。明治のころは『かんせい』の方がかっこいいということで『かんせい』に.正しくローマ字読みすると『くわんせい』と、本当は読みたいそう. image

概要

実験結果(Youtube利用者に対して)

感想

chimuichimu commented 9 months ago

TikTokのUIとインタラクションの観察

概要

興味深いと感じた点

検索起点の回遊を促すUI設計

ユーザが検索を行うと、検索ワードのレコメンドが並ぶ。さらに検索結果の一覧から動画を表示すると、動画のタグの一部が画面上部の検索フィールドに表示される。これにより、あるキーワードで検索→動画を閲覧→関連キーワードで検索→動画を閲覧・・・と、元のキーワードを起点として、ユーザが関連する動画を回遊しやすいような設計がされている。

動画投稿のハードルを下げる設計

ユーザに気軽にコンテンツを投稿してもらうために様々な工夫がされている。例えば、「動画を作る」ではなく「エフェクトを試す」を入り口にすることで、動画作成の参入障壁を低くする工夫がされている。あとは自動での楽曲設定といった機能もある。

感想

「推薦をどのようにユーザに届けて、その結果ユーザにどうして欲しいのか?」「推薦対象のコンテンツを如何にユーザに作ってもらうか?」といった、推薦そのものではないが良い推薦を実現するために重要な要素が書かれた記事だった。TikTokのような動画サービスだけでなく、他ドメインのサービスにも参考になる内容だと思う。

Hayashi-Yudai commented 9 months ago

ロジスティック回帰の最尤推定量にはバイアスがある

ロジスティック回帰モデルで変数の数に対してサンプルサイズが十分でないと、バイアスが乗ってしまって結果の解釈を誤る危険性があるということが例とともに紹介されている

より信頼できるクエリを書くために、SQLでもテストを書く

nogawanogawa commented 9 months ago

クーポン推薦モデルとシステム改善の取り組み

ZOZOさんのクーポン推薦モデルでの推薦事例。

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hakubishin3 commented 9 months ago

クリック率を最大化しない推薦システム

@joishino さんの、長期的に価値を提供するための観点と関連研究のまとめ