推薦モデル/ロジックの開発

推薦システム

追加資料

レコメンドシステム —— 流れとアーキテクチャの紹介

レコメンド指標の整理: Recall@k・MRR・MAP・nDCG

レコメンド系kaggleコンペまとめレコメンド系kaggleコンペまとめ

グラフニューラルネットワーク

GNN: Graph Neural Networks
グラフ構造のデータを処理するために特化したニューラルネットワークの一種。
グラフ構造とは、ノード（頂点）とエッジ（辺）からなるデータ構造のことで、SNSのユーザー間の関係や輸送ネットワーク、分子構造など、多くの実世界のデータがグラフ構造で表される。
グラフニューラルネットワーク (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
arxiv - Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications
Pytorch Geometric - Getting Started

Reiji Kume

近似最近傍探索

ANN: Approximate Nearest Neighbours
文章と画像それぞれの意味をTokenize/Embeddingにより理解し、近似最近傍探索により高次元のベクトル検索における速度の短縮を実施。従来のコサイン類似度では計算量が指数関数的に増加し秒間クエリ数（QPS）、再現率、レイテンシ、費用対効果に優れた大規模な検索に優れていない。ベクトル空間を複数のグループに分割(ベクトル量子化)し、各グループを表す「コードワード」を定義しスケーラビリティの高いベクトル検索を実現。