推薦システム実践入門―仕事で使える導入ガイド

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推薦システム実践入門―仕事で使える導入ガイド

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  • サイズ A5判/ページ数 280p/高さ 21cm
  • 商品コード 9784873119663
  • NDC分類 007.6
  • Cコード C3055

出版社内容情報

推薦システムの導入を仕事に活かす!
レコメンド機能はAmazonやYouTubeなど多くのウェブサービスに組み込まれ、新たに推薦システム(レコメンド機能)の導入が検討されることも増えています。本書は、「実際のビジネスに活かす」ことを目的に、著者たちが経験してきた事例を用いて、ビジネス的な仮説や問題設定の仕方、プロジェクトの進め方をわかりやすく解説します。推薦システムの概要を把握し、適切な推薦システムの実装ができるようになります。

内容説明

情報化時代が到来し、日常で意思決定をする回数と選択肢の数が急増したことで、推薦システムの需要が高まっています。そのため、昨今では多くのウェブサービスへ新たに推薦システムの導入が検討されることも増えました。本書では、推薦システムの概要から、UI/UX、アルゴリズム、実システムへの組み込み、評価まで紹介し、適切な推薦システムの実装ができるようになります。「実際の仕事に活かす」ことを目的に、著者たちが実務で経験した推薦システムの成功事例や失敗事例を交えながら、実サービスに推薦システムを組み込むという観点を重視した入門的な内容です。

目次

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/UX
4章 推薦アルゴリズムの概要
5章 推薦アルゴリズムの詳細
6章 実システムへの組み込み
7章 推薦システムの評価
8章 発展的なトピック
付録A Netflix Prize
付録B ユーザー間型メモリベース法の詳細

著者等紹介

風間正弘[カザママサヒロ]
東京大学大学院で推薦システムについて研究し、卒業後はリクルートとIndeedで推薦システムの開発やプロジェクトマネジメントを経験。そこで開発したアルゴリズムを推薦の国際学会RecSysにて発表。現在は、Ubie株式会社にてデータサイエンス組織の立ち上げ、及び医療分野の機械学習プロダクトの開発に携わる

飯塚洸二郎[イイズカコウジロウ]
筑波大学大学院で数理最適化について研究し、卒業後はヤフー株式会社に入社。現職では株式会社Gunosyにて推薦システムの開発に従事。筑波大学大学院に社会人博士として在学中。推薦システムに関する研究を行っている。推薦システムに関する国際学会のRecSysや関連する学会にて論文の投稿や発表を行っている

松村優也[マツムラユウヤ]
京都大学大学院で推薦システムについて研究。卒業後はウォンテッドリー株式会社に入社し、推薦システムを開発するチームの立ち上げメンバーとなる。現在は同チームのリーダーとして、開発からプロジェクト・プロダクトマネジメントまで広く責任を持つ。RecSys2020の併設WorkshopsであるRecSys Challenge 2020にて3位入賞(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

Qucchi

2
リコメンドシステムを開発する際の勘所が理解できた。協調フィルタリングや機械学習を実装しないとパフォーマンス出ないよな、って勝手に思っていたが、意外と条件ベースでもそこそこ成果は出るんだなと知れたのが大きい。どう実装するかは、ROI次第なのでまずはライトに実装していこうと思う。2022/06/20

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