Perceiver IOを用いた多目的レコメンダープラットフォーム

導入 Web サービスでは通常、大量のユーザーログおよびコンテンツデータを活用した多種多様なレコメンダーシステムが必要です。Stockmark も例外ではありません。例えば、ニュース記事、カテゴリ、キーワードに関するレコメンダーは、当社のニュース配信および分析プラットフォームである Anews や Astrategy で稼働している推薦サービスの一部です。また、ユーザー推薦のような異なる種類の推薦ツールに対する需要も存在します。 一方で、各レコメンダータスクに対して個別のモデルを設計することは課題となります。