登壇資料：DoorDashにおけるLLMの統合による動的パーソナライゼーション
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DoorDashのSudeep Das氏とPradeep Muthukrishnan氏は、LLMで消費者プロファイルを作成し、深層学習で最終ランク付けを行うハイブリッド手法により、動的なパーソナライゼーションを実現すると説明した。
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imageSudeep DasとPradeep Muthukrishnanは、DoorDashにおける静的なマーチャンダイジング（merchandising）から動的で瞬間認識型パーソナライゼーション（moment-aware personalization）への移行について説明します。彼らは、LLMが自然言語の「消費者プロファイル」（consumer profiles）とコンテンツブループリント（content blueprints）を生成し、従来のディープラーニング（deep learning）がラストマイルランキング（last-mile ranking）を担当する仕組みを共有しています。このハイブリッドアプローチ（hybrid approach）により、プラットフォームは短期的なユーザーの意図と膨大なカタログの豊富さに対応できます。
*By Sudeep Das, Pradeep Muthukrishnan*
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Sudeep Das and Pradeep Muthukrishnan explain the shift from static merchandising to dynamic, moment-aware personalization at DoorDash. They share how LLMs generate natural-language "consumer profiles" and content blueprints, while traditional deep learning handles last-mile ranking. This hybrid approach allows the platform to adapt to short-lived user intent and massive catalog abundance.
*By Sudeep Das, Pradeep Muthukrishnan*
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