緩やかな死は嫌だ。

【論文紹介】ImRec: Learning Reciprocal Preferences Using Images / recsys2020-imrec

2020年10月

Wantedly RecSys 2020 参加レポート④ - 推薦システムにおける「Similarity / 類似性」とは ~ Netflix における事例 ~

2020年10月

Wantedly RecSys 2020 参加レポート① - Wantedly Data チームで RecSys 2020 にオンライン参加しました

2020年9月

WANTEDLY TECH BOOK 9：Wantedly執筆部

2020年9月

RecSys Challenge 2020 Workshop: A Stacking Ensemble Model for Prediction of Multi-type Tweet Engagements

2020年9月

A Stacking Ensemble Model for Prediction of Multi-type Tweet Engagements

The RecSys Challenge 2020 is a competition with a task of predicting four types of user engagements on Twitter: Like, Reply, Retweet and Retweet with comment. In this paper, we describe Team Wantedly’s approach to this challenge, which won the third place. We found that the targets are highly correlated and it is important to use every engagement to predict the other engagements. Therefore, we choose to stack LightGBM models to use this co-occurrences effectively in the large dataset. Our final scores are as follows: 1.5266 (Retweet PR-AUC), 30.06 (Retweet RCE), 0.1918 (Reply PR-AUC), 20.44 (Reply RCE), 0.7716 (Like PR-AUC), 24.76 (Like RCE), 0.0724 (Retweet with comment PR-AUC), 14.86 (Reply RCE). Our code is available at https://github.com/wantedly/recsys2020-challenge. Shuhei Goda, Naomichi Agata, and Yuya Matsumura. 2020. A Stacking Ensemble Model for Prediction of Multi-Type Tweet Engagements. In Proceedings of the Recommender Systems Challenge 2020. 6-10.

2020年9月

「Team Wantedly」 が RecSys Challenge 2020 で３位に入賞しました

2020年6月

解像度を上げると「データ分析」はもっと幸せになる 現役データサイエンティストが教える、データ分析の4つの要素

2020年4月

WWW2020 論文紹介

2020年4月

会社訪問アプリ「Wantedly Visit」における相互推薦システムの応用事例

2020年3月

「データ分析」の解像度を上げたい

2020年1月

Reciprocal Recommender Systems（相互推薦システム）の紹介

2019年12月

社内での円滑なデータ分析のために

2019年11月

【論文紹介】Latent Factor Models and Aggregation Operators for Collaborative Filtering in Reciprocal Recommender Systems

2019年10月

4. 白金鉱業/dgtalk/d3m 主催者で語る「なんで勉強会運営やってるの？」

「勉強会の運営」をテーマにお話しました。

2019年9月