| Item type |
DP(1) |
| 公開日 |
2016-10-15 |
| タイトル |
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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 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
特集:人工知能の実践的活用 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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資源タイプ |
journal article |
| ID登録 |
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ID登録 |
10.20729/00174862 |
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ID登録タイプ |
JaLC |
| その他タイトル |
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その他のタイトル |
招待論文 |
| 著者所属 |
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ヤフー(株) |
| 著者所属 |
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ヤフー(株) |
| 著者所属 |
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ヤフー(株) |
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ヤフー(株) |
| 著者所属 |
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ヤフー(株) |
| 著者名 |
大倉, 俊平
村尾, 一真
田頭, 幸浩
小野, 真吾
田島, 玲
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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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 |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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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
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-4390 |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |