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記事リコメンドの導入から結果の振り返りまで [データサイエンス、統計モデル]

久々に分背の話。

フィジビリでやっていた記事リコメンドがなかなか良さげだったので、本格的に他のグループにも流用してみた。

アルゴリズムの手法は、amazonとかその他のサイトでもおなじみのアソシエーションルール。
アソシエーションルールが良いのか、協調フィルタリングが良いのかとかって細かいことは特に気にしていない。

今回の実装で注意したことは、
1. 一度、実装して終了ではなく、都度効果チェックを行う。
 ⇒ 効果の悪いところ(想定したものより悪いところ)は、すぐに差し替える。

2. 異常値を発見して、原因を振り返る。

3. 単に ○○を見た人は△△を見たというルールではなく、ジャンルに注意する。

4. 流動したいコンテンツもコッソリ入れておく。

あらかじめ、1.~4.を念頭において、レコメンド実装段階で平行して効果検証用のプログラムを作っておくとスピーディに効果分析ができる。

さて、他記事にもレコメンドが実装されたわけだが、効果をみるとかなりgood。
フィジビリで想定したもの以上の効果だったのが嬉しい。

とはいえ、一時点の結果に一喜一憂するのではなく、導入が終了ではなく、導入がスタートとなるように分析を続けて行きたいものだ。

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