推薦システム実践入門読んだので簡単に所感

書くときは頑張って書く。以前会社で同僚だったhttps://twitter.com/zr_4から献本してもらった推薦システム実践入門を読んだ。www.oreilly.co.jp 章立ては以下のようになっている。 1章 推薦システム 2章 推薦システムのプロジェクト 3章 推薦システムのUI/U…

GW読んだ本

すでに年明けの目標は達成できないでいる。本を読むときについつい先頭から丁寧に読んでしまう。とてつもなく効率が悪い。 本を読むのが下手なのでコツが知りたい。 チームトポロジー GW前からのんびり読んでいたチームトポロジー。 pub.jmam.co.jp 「システ…

年明け

2022年になってしまった。2020年末のブログでこんなことを書いていた。 ・毎月1本はブログを書きたい ・社のtechblogを書きたい達成状況はというと ・ブログは月2回投稿した月もあったが3月と4月、11月と12月が未達 ・techblogはタイミングの問題もあって202…

メモ:EX3 : Explainable Attribute-aware Item-set Recommendations(RecSys2021)

論文 https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3460231.3474240正直こちらのWantedlyさんの参加報告見れば十分説がある。 www.wantedly.com 概要 これまでのレコメンドは関連するアイテム集合を提供することにフォーカスしていたが、ユーザーの嗜好に合わせた重…

メモ:“Serving Each User”: Supporting Different Eating Goals Through a Multi-List Recommender Interface(recsys2021)

論文 https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3460231.3474232 概要 レシピサイトでのレコメンデーションを対象にした論文。 食の嗜好はその時々で異なる。今日はヘルシーなものが食べたいけど明日はジャンクなものを食べたいということは日常茶飯事。 この課題…

メモ JiZhi: A Fast and Cost-Eective Model-As-A-Service System for Web-Scale Online Inference at Baidu(KDD2021)

論文 https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3447548.3467146 内容 Deepを活用したレコメンドモデルは様々な領域で活用されているが、十分に学習されたモデルを本番環境で通用する速度で推論でき、多くのユーザーから多様な時間帯でのアクセスを捌き、コストを…

メモ:Using AntiPatterns to avoid MLOps Mistakes

論文 https://arxiv.org/pdf/2107.00079.pdf 概要 金融分野でのMLOpsアンチパターンをまとめた論文。 技術的な課題もあればMLの結果を使っている周辺のコンテキストが十分な知識を有していなかったことが原因となっている。 これらの状況を議論するに当たり…

Rabbit Holes and Taste Distortion: Distribution-Aware Recommendation with Evolving Interests(WWW2021)

論文 http://people.tamu.edu/~zhaoxing623/publications/WWW21-Final-Publication.pdf 概要 既存のレコメンドロジックとしてよくあるユーザーの過去の嗜好を元にしたレコメンドは、ユーザーの嗜好が基本的に固定であることが前提となっている。 この論文で…

MLOps理解したい

MLOpsという単語を聞かない日はないくらいだけど、世の中にMLOpsのためのツールが溢れているせいかツール使っていればMLOpsしているみたいな気持ちになってしまっている。結局何ができていればMLOpsができていると言えるのか理解しておきたい。AIエンジニア…

GWに読んだ本

意識の低さにより目標を大きく下回り2冊www.amazon.co.jp もともと自分が研究領域にしていた分野の関連書籍で当時共同研究していた先生が著者に入っていることもあり購入。 構成としては計算社会科学に関連する分野(ネットワーク分析や自然言語処理など)を…

PFNの講座をやった

こちらのサイトでPFNが提供しているDeepLearningの基礎講座をいくつかやりました。 quest.signate.jp数学ガバガバの自分としては数学基礎とディープラーニング入門は紙とペンで実際に解きながら理解を深められたのでいい教材だったと思います。 数Ⅲ+Cあたり…

KDD2020で気になった論文を読む その2

PinnerSage: Multi-Modal User Embedding Framework for Recommendations at Pinterest https://arxiv.org/pdf/2007.03634.pdf 以降文中の画像は論文中からの引用になります。 概要 多様なembeddingsを介してユーザーを表現し、それを活用して高品質なレコメ…

KDD2020で気になった論文を読む その1

冬休みのノルマとして2本しっかりじゃなくてもいいので読んでおく。 Improving Recommendation Quality in Google Drive https://storage.googleapis.com/pub-tools-public-publication-data/pdf/8b3a830b943f7b3e16d51963f9e7aadd51b84960.pdf 概要 google …

生きてます

いつの間にか広告領域からレコメンド領域に異動して管理職になってました。技術周りに時間が裂けなくなると同時にブログも止まったので、再開したいと思います。とりあえず月一以上の投稿を目指す。今年は社のブログを初めて執筆したりしてた。techblog.yaho…

デスクワークにありがちな、首の痛みの話

ここのところずっと首に違和感があって、その後頭や背中まで痛むようになってしまった。 特に右半身がひどく、肩も痛み、指先が冷たくなったりしびれがあったり、深い呼吸をすると肩甲骨の下あたりがかなり痛む状態だった。 背中は最初内臓系の痛みかと思っ…

2017最初の雑記

コンピューターが飛躍的に優秀になってディープなラーニングやら人工知能やらがが流行ったとしても、意思決定の最後に人間がいる限りその真価が発揮されることはなさそう。 なぜなら人間は自分が決定をしたいと強く望んでいて、かつ自分の存在を認めてもらい…

ベルウィックサーガALL35達成 その2

需要が全くない気がするけど、記憶がある時に書いておく。 適当な攻略その2 ALL35で大活躍したユニット 1位:セネ 通常攻略では捕縛でもしない限りほとんど使わなかったが、ALL35ではいろんな意味で捕縛が必要になるので任務、賞金首mapで必須に近い出撃とな…

ベルウィックサーガALL35達成 その1

先日ベルウィックサーガのALL35をクリアしました。 ※画像上のプレイ時間の2倍くらいが実プレイ時間です。久々にどっぷりゲームにはまりました。紹介してくれた会社の同僚に感謝。 ゲームについて 種別で言えばシミュレーションRPGです。細かい話はwikiを参照…

朝型勤務を実施した結果

実施内容 朝8時出社を1週間実施 その分とっととかえる 実施結果 眠い辛い はやくかえると言ったな?あれは嘘だ 作業効率が上がった気がしない 所感 なぜ朝型が推奨されるのか、コレガワカラナイ

適当に読んだ:Dynamics of News Events and Social Media Reaction(KDD2014)

論文を上手に読むこつが知りたい。Dynamics of News Events and Social Media Reaction アブスト あるトピックに関する、ニュース投稿と、それに伴うソーシャル上の意見の変化のダイナミクスについての研究。ニュースとソーシャルメディアの振る舞いを、イベ…

読んだ:Cross-Device Search(CIKM2014)

GWは風邪を引いてほぼ寝ていました。●畜なのか平日は風邪をひきません。http://research.microsoft.com/en-us/um/people/ryenw/papers/montanezcikm2014.pdfデバイスを跨いだ検索の理解(トピックなど)と、デバイス遷移予測モデルの構築。 デバイスの遷移が…

今年度

痩せたい (無駄な)仕事をしない 興味の向く方へ進む

2015

ちゃんとしたい

読んだ:Reduce and Aggregate: Similarity Ranking in Multi-Categorical Bipartite Graphs(WWW2014)

数式追えてないのでざっくり。数式よまないとこの論文はいかんけど。Reduce and Aggregate: Similarity Ranking in Multi-Categorical Bipartite Graphs大規模な複数カテゴリからなる二部グラフから、ユーザの類似性をランキングする問題を扱う。 ここで言う…

JSAI2014行けなかったしいくつか読んでみる-Twitter-

足を痛めたので会社行きたくないTwitter における候補者の情報拡散に着目した 国政選挙当選者予測Twitterデータを利用して国政選挙の当選者を予測する。既存の手法で使われていたフォロワー数等の指標に加え、情報拡散の規模、多様度、忠誠度の3つ新たな指…

JSAI2014行けなかったしいくつか読んでみる-複雑ネットワーク-

昨日は読んでいたら3時回っていて、駅まで全力ダッシュするはめになったので平日は自重気味で行く。有向ネットワークの構造が情報拡散に与える影響の分析ネットワーク構造と情報拡散の関係を明らかにするため、ネットワーク関する13個の指標を用意。ある一…

JSAI2014行けなかったしいくつか読んでみる-その1-

検索エンジン ソーシャルメディアの情報統合によるエキスパート検索エンジンに関する研究目的の知識を有したエキスパートを検索する「エキスパート検索問題」に対し、ウェブ上のデータソースを用いた検索基板Social Expert Search Engineを提案。 Web上のデ…

JSAI2014行けないし、せめて個人的に面白そうなタイトルリストでも作るか

タイトルだけで読んでみたいものをまとめておく。少しずつ読んで行く。 検索エンジン ソーシャルメディアの情報統合によるエキスパート検索エンジンに関する研究 マイクロブログ Twitter における候補者の情報拡散に着目した 国政選挙当選者予測 マイクロブ…

読んだ:Modeling and Predicting the Growth and Death of Membership-based Websites(WWW2014)

Modeling and Predicting the Growth and Death of Membership-based WebsitesFacebookやHuffington Postのようなインターネットのスタートアップが成功する要因を突き止めるために、成功、失敗の成功メカニズムを解明する。22のメンバーシップベースのwebサ…

読んだ:Adscape:Hervesting and Analyzing Online Display Ads(WWW2014)

Adscape:Hervesting and Analyzing Online Display Ads ディスプレイアドに関する多角的な分析。特にターゲティング広告に関する分析になっている。 Adscape:ゲーム内に広告を配信する技術を開発している会社。大正義G社によって買収。 今回の論文ではデータ…