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1注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
はじめに 背景 提案手法 構成とアーキテクチャ選定 マイクロバッチの選定理由 1. 秒単位のリアルタイム...はじめに 背景 提案手法 構成とアーキテクチャ選定 マイクロバッチの選定理由 1. 秒単位のリアルタイム性が不要だった 2. 実装・運用保守・コストのバランスを重視した 実験 結果 履歴i2i棚経由の指標 サービス全体の指標 考察 改善点 履歴i2i棚に関すること マイクロバッチ基盤に関すること BigQueryのコスト最適化 ワークフローエンジンの統一 おわりに はじめに こんにちは、データ活用推進部 レコメンドチームの寺井とデータ基盤開発部 ML基盤チームの上田です。レコメンドチームでは、機械学習モデル（特にレコメンド）の設計・実装・評価の役割を担い、ML基盤チームでは機械学習モデルを安定的かつ効率的に運用するためのインフラ構築を担当しています。本記事では、DMM TVにおいて、マイクロバッチを用いたニアリアルタイムレコメンドシステムを導入したので紹介します。 マイクロバッチとは、バ
