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[B! <strong>検索</strong>] 汎用推薦システム ── Embedding基盤とBigQuery Vector Searchで実現する高速システム構築 - ZOZO TECH BLOG

汎用推薦システム ── Embedding基盤とBigQuery Vector Searchで実現する高速システム構築 - ZOZO TECH BLOG

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nguyen-oi BQでベクトル検索まで完結させるのは運用が楽そうでいいな。でも課金が怖そう

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kamikochang 🔥

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汎用推薦システム ── Embedding基盤とBigQuery Vector Searchで実現する高速システム構築 - ZOZO TECH BLOG

はじめにこんにちは。データシステム部・MA推薦ブロックの伊藤（@rabbit_x86）です。私たちのチームで... はじめにこんにちは。データシステム部・MA推薦ブロックの伊藤（@rabbit_x86）です。私たちのチームでは、メール配信などのマーケティングオートメーション（MA）に関する推薦システムを開発・運用しています。従来、ZOZOTOWNのMA施策における推薦システムでは、開発リードタイムと推薦精度のトレードオフが課題でした。この課題を解決するため、ユーザーとアイテムをベクトルで表現したEmbeddingとBigQuery Vector Searchを活用し、施策を横断して利用可能な汎用推薦システムを開発しました。本システムにより、開発リードタイムを約1/3に短縮し、A/Bテストで配信当たりのMA経由流入数・購入数の改善を達成しました。本記事では、このシステムの設計思想・アーキテクチャ・構築時の技術的な課題と工夫、そして実際の事例を紹介します。目次はじめに目次背景と課題従来の推薦

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