2019年07月09日 リカレントエデュケーション講座@京橋。
楽天ではどのようにビッグデータを活用しているのか、データサイエンス&AIの最新応用事例の紹介。
およびデータサイエンス系のプロジェクトの進め方と,必要な役割についての紹介。
登壇者:平手勇宇(Rakuten Institute of Technology Tokyo)
3. 3
楽天技術研究所
楽天株式会社 執行役員
楽天技術研究所 代表 森正弥
RakutenAcademia
Research, Knowledge
Data, Resource
• 2006年 楽天技術研究所 創設
• 2010年 RIT New York 開所
• 2014年 RIT Paris 開所
• 2015年 RIT Singapore / Boston 開所
• 2018年 RIT San Mateo / Bengaluru 開所
20. 20
位置情報の活用
Major Area
Step 1 :
利用済みの店舗をプロット
Step 4 :
レコメンドショップ抽出
Step 2 :
Major Area領域抽出
Step 3 :
Major Area領域内の他店舗抽出
オフライン店舗等を推薦する場合には,ユーザの位置情報を利用
21. 21
位置情報の活用(2)
CVR (%) gms/user (JPY)
0.00%
2.00%
4.00%
6.00%
8.00%
10.00%
12.00%
14.00%
16.00%
18.00%
20.00%
22.00%
Normal list RIT list
0
1,000
2,000
3,000
4,000
5,000
6,000
7,000
Normal list RIT list
×8.6
×1.3
位置情報は,オフラインサービスの推薦のための強力な武器となる.
Both CVR and GMS/uu are improved
Geolocation
based
recommender
Geolocation
based
recommender