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  1. デジタルプラクティス
  2. Vol.7
  3. No.4

大規模トラフィックを処理する記事推薦サービスへの機械学習の応用事例

https://doi.org/10.20729/00174862
https://doi.org/10.20729/00174862
6b5487b8-f430-4086-9b00-9badcc52ae68
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-DP0704008.pdf IPSJ-DP0704008.pdf (1.4 MB)
Copyright (c) 2016 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type DP(1)
公開日 2016-10-15
タイトル
タイトル 大規模トラフィックを処理する記事推薦サービスへの機械学習の応用事例
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 特集:人工知能の実践的活用
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
ID登録
ID登録 10.20729/00174862
ID登録タイプ JaLC
その他タイトル
その他のタイトル 招待論文
著者所属
ヤフー(株)
著者所属
ヤフー(株)
著者所属
ヤフー(株)
著者所属
ヤフー(株)
著者所属
ヤフー(株)
著者名 大倉, 俊平

× 大倉, 俊平

大倉, 俊平

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村尾, 一真

× 村尾, 一真

村尾, 一真

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田頭, 幸浩

× 田頭, 幸浩

田頭, 幸浩

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小野, 真吾

× 小野, 真吾

小野, 真吾

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田島, 玲

× 田島, 玲

田島, 玲

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 記事推薦システムにおいて,機械学習を用いてユーザと記事をマッチングする手法については,すでにさまざまな研究が成されている.一方で,大規模トラフィックを処理する実サービスにそれらを適用しようとすると,システムの応答速度に関する制約や,季節性によるデータ分布の変化などさまざまな問題が浮上する.また,機械学習の「精度」が利用者の満足に直接結びつくとは限らない.本稿では,筆者らが実際の記事推薦システムを構築する上で,それらの問題にどのように対処したかを事例と実験結果を合わせて紹介する.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA1245124X
書誌情報 デジタルプラクティス

巻 7, 号 4, p. 386-393, 発行日 2016-10-15
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-4390
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 16:47:58.798731
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