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”オリジナル”レコメンデーションエンジン構築サービス

レコメンデーションエンジンにおいて一般的には、商品情報やアクセス履歴よりレコメンデーションを表示しますが、オリジナルレコメンデーションエンジン構築サービスでは、企業様がお持ちの独自データや3rd party dataを加味したレコメンデーションロジック構築を承っております。
インプットデータのフォーマット変換や弊社が提供するレコメンデーション技術を基にしたカスタマイズ等を行い、一段階高いレベルの企業様固有のレコメンデーションエンジンを構築することが可能となります。
また、クラウド環境やオンプレミスでのご提供など状況に合わせた導入が可能です。

導入事例

リクルートテクノロジーズ様向け機械学習検証及びレコメンデーションシステムの構築

オンライン機械学習フレームワーク「Jubatus」の検証。
ユーザの嗜好を反映させながら絞り込みを行い、不動産物件を推薦するサービスの構築。

[開発言語]Python, C, C++, R

[論文]Jubatusの機能を利用した二者択一型不動産賃貸物件推薦サー ビスの開発

リクルートライフスタイル様向けレコメンデーションエンジン開発

ショッピングモール向けにユーザの行動履歴から好みを推定して表示。
GPUによる高速近傍探索を実装。

[開発言語]Python, C, C++, CUDA

ドワンゴ様向けレコメンデーション改善

某動画サイトのおすすめ動画について複数のロジックを使い、どのロジックが良い結果を生むか検証を行う。

[開発言語]Python, Perl, Ruby, C++

[論文]推薦の粒度を学習の進展に応じて切り替えるmulti-armed banditアルゴリズム

某ECサイト構築企業様向け店舗接客支援サービスレコメンデーションエンジン開発

店舗接客時に店員がどのような商品をお勧めしたほうが良いか、店舗接客支援ツール上にレコメンデーションを表示。

[開発言語]Python