機械学習

今日のコンテンツ豊富なデジタル世界では、適切なユーザーに適切なタイミングで適切なコンテンツを提供することが重要です。Momspressoのデータパイプラインに関する以前の作業を基に、何百万人ものMomspressoユーザーのためにコンテンツをパーソナライズする強力なレコメンデーションエンジンを実装しました。このシステムをどのように構築したかを詳しく見ていきましょう。

課題 #

Momspressoには以下の機能を持つレコメンデーションシステムが必要でした：

1. 大量のユーザーインタラクションデータを処理する
2. パーソナライズされた記事のレコメンデーションを迅速に生成する
3. ユーザーがコンテンツとインタラクションする際にリアルタイムでレコメンデーションを更新する
4. 何百万人ものユーザーと記事を処理できるようにスケールする

私たちのソリューション：Sparkを活用したレコメンデーションエンジン #

以前構築したデータパイプラインを活用する複数のコンポーネントからなるレコメンデーションシステムを設計しました：

急速に進化するEコマースの世界において、パーソナライゼーションはユーザー体験を向上させ、コンバージョンを促進しようとする企業にとって重要な差別化要因となっています。インド最大のアイウェアEコマース企業であり、ユニコーン企業でもあるLenskartは、膨大な顧客基盤に合わせた製品レコメンデーションを提供するために、最先端のデータサイエンス技術を活用する必要性を認識しました。この記事では、データサイエンスコンサルタントとしての私の経験を紹介し、Lenskartのユーザーがアイウェア製品を発見し、相互作用する方法を変革した革新的なレコメンデーションシステムについて詳しく説明します。

課題：アイウェアショッピングのパーソナライズ #

アイウェア業界は、オンラインショッピングにおいて独自の課題を抱えています。他の多くの製品カテゴリーとは異なり、メガネやコンタクトレンズは、スタイル、フィット感、機能性を慎重に考慮する必要がある非常に個人的なアイテムです。Lenskartの目標は、高い精度でユーザーの好みを理解し、予測できるレコメンデーションシステムを作成し、最終的に顧客満足度と売上を向上させることでした。

プロジェクトの主な目的は以下の通りです：

1. ユーザーの閲覧行動を分析して好みを理解する
2. 製品属性とユーザーの相互作用から学習できるシステムを開発する
3. パーソナライズされた検索結果と製品レコメンデーションを作成する
4. レコメンデーションシステムをLenskartの既存のインフラに円滑に統合する

解決策：Word2Vecの力を活用する #

この複雑な課題に取り組むため、私たちは通常は単語埋め込みに使用される強力な自然言語処理技術であるWord2Vecに注目しました。しかし、私たちの革新的なアプローチでは、Word2Vecを再利用してアイウェア製品とユーザーの好みを学習し、表現しました。