ニュース
Netflixがユーザー満足度を最大化するために取り組む推薦アルゴリズムとその工夫とは:コンテンツ推薦は「コンテキストバンディット問題」
Netflixは長期的にユーザーの満足度を高めるため、どのような推薦アルゴリズムを適用し、どう工夫しているのか、公式ブログで解説した。
Netflixは2024年8月29日(米国時間)、Netflixの価値を高め、ユーザーの満足度を最大化させるための取り組みの一環として、コンテンツ推薦アルゴリズムをどのように適用し、工夫しているのか、公式ブログで解説した。
コンテンツ推薦を「コンテキストバンディット問題」として捉える
Netflixでは、コンテンツ推薦を「Contextual Bandit(コンテキストバンディット)問題」と捉えているという。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
関連記事
- Netflix、モノリシックな動画処理パイプラインをマイクロサービスプラットフォームで再構築した事例を紹介
Netflixは公式エンジニアブログで、動画処理パイプラインをマイクロサービスで再構築した事例を紹介する記事を公開した。なぜ、動画処理パイプラインをマイクロサービスベースの新たなプラットフォームで再構築することに決めたのか、どのようにサービスを切り分けたのか、Netflixのビジネスに与えた影響などを紹介している。 - Netflix、ワークフローオーケストレーター「Maestro」をオープンソース化 1日に約200万のジョブを完了
Netflixはデータ/MLワークフロー管理ツール「Maestro」をオープンソース化した。データパイプラインやMLモデルのトレーニングパイププラインなど複雑なワークフローを効率的に管理できるという。 - Netflix考案のテスト「カオスエンジニアリング」を探る――システムのあらゆる部分を“壊す”、そのメリットとは
海外の先進的企業の事例を基にテスト自動化に使われる手法を解説する本連載。第2回は、Netflixが考案したテスト手法「カオスエンジニアリング」について。