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研究職ではないエンジニアでもここまでできる!若きデータサイエンティストが国際学会から学んだこと――リクルート 風間正弘さん

edited by DB Online   2018/07/06 06:00

自然言語解析の手法をレコメンドエンジンに応用

 レコメンドエンジンは過去の利用履歴や行動履歴を参考にして、その人が好みそうな商品を表示する。……というところまでは想像できるが、それをどう導き出しているかは難しそうだ。精度を高めるために、どのような工夫を盛り込んでいるのだろうか。  

 風間さんは過去に開発したレコメンドエンジンのアルゴリズムについて説明してくれた。きっかけは事業担当者からの「休眠カスタマーを再びアクティブにしたい」という相談だった。休眠カスタマーに効果的なレコメンドを出せば再びサービスを利用してくれると期待できるものの、休眠カスタマーなので行動履歴が少ない。データがなければ適切なレコメンドを探るのは難しいのが課題だった。  

 とはいえ、リクルートには多くのサイトがある。例えばサイトAでの活動履歴が少なくても、他のサイトBでは活動履歴がある場合もある。他のサイトの行動履歴を参考にして、いいレコメンドが出せないかと風間さんは考えた。  

 一般的にはサイトをまたがる解析は難しい。しかし当時たまたま読んでいた論文にヒントがあった。その論文は自然言語解析に関するもので、共通の単語を手がかりに昔の単語と今の単語をつなげる手法を解説するもの。例えば「music」が共通の単語だとしたら、昔は「walkman」で今は「iPod」、昔は「cassette」で今は「mp3」という具合だ。

参考図:昔と今の単語を繋げる手法

 このアイデアを複数のサイトの関連付けに応用した。共通のユーザーを手がかりに、2つのサイトにあるアイテムを対応づける。「変換行列を使い、片方のユーザーをもう片方の空間に射影します」と風間さんは説明する。  

 アルゴリズムの式はさておき、実際にサービスに組み込んだところ結果はばっちり成功。送信人数やコンバージョン数が数倍に跳ね上がった。


著者プロフィール

  • DB Online編集部(ディービーオンライン ヘンシュウブ)

    DB Online編集部 翔泳社 EnterpriseZine(EZ)が提供するデータベース/データテクノロジー専門メディア「DB Online」編集部です。皆様からの情報お待ちしています。 Twitter : https://twitter.com/db_online Facebook : http://www.facebook.com/dbonline.shoeisha

  • 加山 恵美(カヤマ エミ)

    EnterpriseZine/Security Online キュレーター フリーランスライター。茨城大学理学部卒。金融機関のシステム子会社でシステムエンジニアを経験した後にIT系のライターとして独立。エンジニア視点で記事を提供していきたい。EnterpriseZine/DB Online の取材・記事も担当しています。 Webサイト:http://emiekayama.net

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