あと1時間くらいかな。今年も振り返ります。 できごと 2月 関西CTO のイベントに登壇。 flxy.jp 4月 取締役になった。 corp.synergy-marketing.co.jp 5月 LOVED の翻訳レビューに参加していた （→ 7月に出版された） 9月 CTO Night & Day に参加。登壇もした…
あと、1時間くらいかな。振り返ります。 仕事 組織はしっかりかわりました。どう変わったかは、そのうち会社のブログにのるので、去年に続きここでは個人的な話をします。 振り返ると、去年書いてあったことを、なんとなく実現しているので、私えらい。 目標…
Session 9 Large-Scale Recommendation Optimizing product recommendations for millions of merchants Shopify の Industrial Session A/A tests をする 。A/B テストではなく テストの仕方 別のモデルのリストを同じ画面に表示する Differnet models perf…
Session6: Diversity and Novelty Don’t recommend the obvious: estimate probability ratios PMI に合わせて学習した話 聞けなかった Recommending for a Multi-Sided Marketplace with Heterogeneous Contents Uber の話 Challenge 1 : Multi-sided trade…
視聴したものだけ。 Sep 19 Session 2 Sequential Recommendation Aspect Re-distribution for Learning Better Item Embeddings in Sequential Recommendation Sequential な推薦では、アイテムのembeddings が重要だが、バイアスがある。例えば、共起アイ…
今年もRecSys の季節になりました。 去年、全部（あとで）みようとおもって息切れし、結局半分くらいしか見なかったので、今年は起きている時間にしかみないことを決めました。 時差に抗わない。 Session 2 Sequential Recommendation Aspect Re-distributio…
2/17-18 は デブサミ2022でした。全90セッション！残念ながら参加できていないのですが、いくつもの資料が公開されていますので、ピックアップしてご紹介したいと思います。 資料はここでまとまっていました。 エンジニア組織 10年後もエンジニアが成長し続…
いつの時代も、人と人、チームとチームが協調して相乗効果を生むのは難しい、と感じます。とはいうものの、2022年のソフトウェアエンジニアリングには不可欠な能力。いろいろな本でも、その理論が説明されています。いくつか紹介したいと思います。 THE TEAM…
年末にかきたかったけど、1月1日に書いています。 CTO CTO、2年目でした。会社のエンジニアがやったことはTECHSCORE ブログでしたので個人的なことをここに書きます。 組織としては、アウトプットは出せたと思っています。リリースも変化も大きかった。 ただ…
なんか、、去年よりPaper が多くないかしら.... Session 10: Applications-Driven Advances Learning to Represent Human Motives for Goal-directed Web Browsing モチベーションやゴールは、行動の源泉であることはしられているが、ほぼ観測できないため、…
3日目です。多い。 Session 7: Scalable Performance Local Factor Models for Large-Scale Inductive Recommendation 多くのドメインでは、ユーザの嗜好は似た性格のユーザのサブグループで類似、性格が違うサブグループと大きく嗜好が異なる場合が多い。局…
二日目。とにかく頭の外に出す。 Regulating Recommenders 推薦システムと世の規約の話。AI や ML などは我々をエンパワメントする存在だが、同時にFake News や エコーチェンバーなどにより社会に悪影響を及ぼすことがある。そのため、現在特にEUでつよく推…
勉強不足を痛感する時期がやってまいりました。まずはメモです。 Keynote 1 :Graph Neural Networks for Knowledge Representation and Recommendation Graph Neural Net の実応用と RecSys との関係。 Symmetries と Equivariance という考え方にそって、GN…
二日目です。 Session 4: Users in Focus “Serving Each User”: Supporting Different Eating Goals Through a Multi-List Recommender Interface 多くの場合、ユーザごとの好みによって食べ物の推薦が行われるが、日によって食欲があったりなかったりヘルシ…
さて、ざっとみていきます。意訳です。 Session1 : Echo Chambers and Filter Bubbles エコーチェンバー現象とは 閉鎖的空間内でのコミュニケーションが繰り返されることにより、特定の信念が増幅または強化されてしまう状況の比喩 An Audit of Misinformati…
今年も ことしもRecSys 2021 の季節がやってきました。私にとってinput の時期。少し世界のエネルギーにふれたいと思います。 今年は時差に勝てるのかがポイント。 少し慣れないとできないので、Abstract を読みながらメモします。まずは Keynotes Graph Neu…
目的 以前読んだ「エンジニアリング組織論への招待」。ただ、読んだときより立場が大きくかわったためか、今読むと「あれ、この本、本当に読んだことあるのだろうか？」と感じるくらい、ひとつひとつのフレーズにはっとしたり考えさせられたり心がざわざわし…
年末に書きたかったけど、1/2 に書いてます。 仕事 CTOになりました。 仕事の振り返りはTECHSCORE ブログでしたので書ききれなかったことをここには書きます。 こまごまといろいろなことに取り組んだものの、大きく仕組みを整えるようなことができなかった。…
Farewell 2021年はアムステルダムかー いきたい Conversational Recommender Systems (Tutorial) 導入 会話ベースでの推薦システムは増えている 最初の会話推薦システム。20年前。 この3年できている。２つの理由。 技術的に AI きてる + commercialy 使える…
最後のセッションですね。 番外編 : Expo: Netflix Research Netflix の研究所があらゆることをやっているよ、という話。話している人、去年Spotify にいたようないなかったような。 Recent Trends in Personalization at Netflix from Justin Basilico Desi…
Day3 も架橋。でも日本時間昼一はねむいです。 TAFA: Two-headed Attention Fused Autoencoder for Context-Aware Recommendations Abstract 推薦システムでuser-itemのpreference と review を同時にモデリングする手法を提案。 左下のautoencoder でレビュ…
3日目にして、ようやくいろんなことに慣れてきましたが、もう終わりです！ Learning to Collaborate in Multi-Module Recommendation via Multi-Agent Reinforcement Learning without Communication Abstract Alibabaとの共同研究。同じページに推薦の「モ…
３つめのKeynote。IBM でWatson の開発に携わった人の話。この会社の人です。 juji.io "You Really Get Me": Conversational AI Agents That Can Truly Understand and Help Users TREND : Conversational Commerce transforms customer experience. Convers…
2日目最後のセッション。 From the Lab to Production: A Case Study of Session-Based Recommendations in the Home-Improvement Domain Abstract Home Depot との共同研究。Session based recommendation 、オフラインevaluation できちんと実力を評価でき…
Keynote 、前のセッションに続き、bias の日みたいになっている。 Theoretical Modeling of the Iterative Properties of User Discovery in a Collaborative Filtering Recommender System Abstract Closed Feedback Loops bias により、 Filter bubbleなど…
キーノートに続き、バイアスを取り除く話を聞きました。 A Method to Anonymize Business Metrics to Publishing Implicit Feedback Datasets Abstract 推薦システム構築にデータセットが必要。公開するために社外秘情報などをマスクしつつ、モデル開発に有…
２つめの Keynote. Bias in Search and Recommender Systems 推薦システムはその構成上さまざまなバイアスがあり、それらはデータやアルゴリズムなどに起因する。このKeynote ではいろいろなバイアスを紹介していました。Long Paper でさまざまなバイアスと…
1日目、最後のセッション。評価と説明のセッション。評価、難しい。 Ensuring Fairness in Group Recommendations by Rank-Sensitive Balancing of Relevance Abstract 個人ではなく、グループにアイテムを推薦するとき、特定の個人に偏らずフェアにいい感じ…
ここからは全体では2回目のセッション。 Goal-driven Command Recommendations for Analysts Abstract データ分析のための推薦システムの話。データ分析をするための操作は、ユーザのゴールを示唆する情報が含まれるが、従来の推薦システムで操作のみからユ…
去年に引き続き、RecSys に参加しています。 最近はいろんなことでサボっていたので、今日初日はリハビリにみたいになっていますが、夜のKeynote 前に聞いたことをまとめます。 RecSys 2020 開催フォーマット 去年はデンマークに行ってそれはそれは楽しかっ…
