Perceiver IOを用いた多目的レコメンダープラットフォーム
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Stockmark Tech Blog
Stockmark社が、Perceiver IOを活用してニュース記事やカテゴリーなど多様なレコメンデーションサービスを統合するプラットフォームを開発した。
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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。
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Introduction Web services usually require many different types of recommender systems using large amount of user log and content data. It is no different for Stockmark! For example, news article, category and keyword recommenders are some of the recommendation services that run in our news distribution and analytics platforms Anews and Astrategy. There is also demand for different kind of recommendation tools, such as user recommendation.
On the other hand, it is challenging to design different models for each recommender task.
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