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はじめに こんにちは。データシステム部・推薦基盤ブロックの上國料（@Kamiko20174481）です。私たちの...はじめに こんにちは。データシステム部・推薦基盤ブロックの上國料（@Kamiko20174481）です。私たちのチームは、ZOZOTOWNの推薦システムを開発・運用し、ユーザー一人ひとりに最適な購買体験を届けることを目指しています。 これまでは施策ごとに推薦システムをゼロベースで構築していたため、施策実施までのリードタイムが長く、推薦システムの運用負荷も高まりやすいという課題がありました。この課題を解決するために、ユーザーや商品をEmbedding（埋め込みベクトル）として表現し、それらを一元的に管理して複数の推薦施策で再利用できる仕組みの構築に取り組みました。以降では、この仕組みをEmbedding基盤と呼称します。本記事では、この取り組みの背景となった課題とEmbedding基盤の設計方針・アーキテクチャ、導入後の知見を紹介します。同様の課題に取り組む方々の参考になれば幸いです。 目
