yu-ya4
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3 years ago Netflix レコメンド × UX の新機能 おすすめコンテンツの事前保存
『ネトフリに新機能「オススメダウンロード」、「好きそうだから落としておきました」を実現 』 https://news.livedoor.com/article/detail/19745840/
レコメンド技術への圧倒的自信を感じる。
電車移動みたいな暇時間にこそ動画見たいけどギガを気にして視聴には至らない、みたいな課題を大きく解決できそう。
ユーザ体験とレコメンド技術をかけ合わせたプロダクト開発やっていきたい。
ZOZO の検索のクエリサジェスト機能改善の話
『ユーザーログを活用したZOZOTOWNの検索サジェスト改善』 https://techblog.zozo.com/entry/zozotown-search-suggestion
検索機能のクエリサジェストをどのように改善していったかが丁寧に説明されてる。ちゃんと問題を切り分けた上で、それぞれ見べき指標をきちんと決めて検証しながら進められている。👀
推薦システムはアルゴリズム×UX
『第10回 推薦システムの書籍「Recommendation Engines」を読んだ』 https://anchor.fm/yoheikikuta/episodes/10-Recommendation-Engines-epcqq9/a-a4eckis https://github.com/yoheikikuta/hikifune.fm/blob/master/ep/010.md
書籍『Recommend Engines』を読んでの紹介。https://www.amazon.co.jp/dp/B084V7KTKT 推薦システムって、ただの嗜好予測問題なわけでなくてユーザがサービス上でうまく意思決定するところまでもっていかないとだめ。なので行動経済学や認知心理学なども応用した UX の提供なども活用できるし必要な要素。
この本は自分も読みましたがおすすめです！
Spotify が音楽の聴取履歴をもとにおすすめの Podcast を推薦する？
『Spotify、Podcast検索にも機械学習適用しユーザー好みな番組を表示へ』 https://japanese.engadget.com/spotify-machine-learning-powered-podcast-discovery-073054749.html
そして今回も、Spotifyは”HiFi”の影に隠れる格好ながら、ユーザーそれぞれが目的とするPodcastを見つけやすくするため、機械学習を用いた検索機能の強化を準備中であると述べています。これはユーザーが聴いてきた音楽の履歴をもとに、おそらくユーザーが楽しめるであろう番組やエピソードを選定して提供する機能です。
クロスドメイン的な話？
データサイエンスでも使う「距離」の比較
『9 Distance Measures in Data Science』 https://towardsdatascience.com/9-distance-measures-in-data-science-918109d069fa
ユークリッド、コサイン、ハミング、マンハッタン、チェビシェフ、ミンコフスキー、ジャッカード、ヘイバーシン、ソーレンセン-ダイスの９種類の「距離」について、そのメリット・デメリットをまとめている。
Why
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