最近、レコメンド分野に少し興味があって、集合知プログラミングを読んでみたり、業務での応用範囲を考えてみたりしているのですが、
そんなレコメンドに関する勉強会があったので参加して来ました。
【不動産テック勉強会#5】物件の推薦だけではない！ありとあらゆる要素をレコメンド - connpass
勉強会、久しぶりだったなー
以下簡単なレポートです。
会場
mixi
・渋谷
・女性参加者私だけ
・ピザの香りが漂う
「不動産屋マッチングシステムの裏側」by イタンジ株式会社 エンジニア 高橋 建三
- 今回はインタジが主催のイベント
- 「ぶっかくん」
- 物件確認の自動応答サービス
- どの仲介会社からどの管理会社に連絡があったかというログを蓄積し、それをもとに仲介会社と管理会社の関係性を機械学習
- scikit-learnhttp://scikit-learn.org/stable/っていうライブラリが便利だよ
「不動産業界向き『推薦理由付 最適化レコメンド』理論と実装+アナログデータをデジタル化するテクノロジー」by 澪標アナリティクス株式会社/AI TOKYO LAB & Co. 代表取締役社長 井原 渉
http://www.mioana.com/ http://www.aitokyolab.com/
- 要因を特定してレコメンド
- webでの行動を元に店舗に情報を提供
- 物件に紐づく画像に対して機械学習を行い、コンバージョンが高い画像を教師なし学習
→CVが高い画像一覧を店舗の人に見てもらい、同じような写真を撮ってきてもらい、webに掲載する
- Faxで送られてくる物件情報をJsonデータに落とし込む。微妙な判断は機械にさせず、最終的には人間が３択ぐらいの中から選ぶ
「不動産購入におけるレコメンドの役割」by 株式会社Housmart CPO 高松 智明
- 不動産を購入させる際は、買う人のこだわりに合致しているという納得感が必要
→ 不動産のレコメンドは、ただ物件を表示しても意味がない
→購買行動をモデリングして、行動フローごとにレコメンドを行う
- 推薦した理由を明示的にするよう、UX,UIを作り込むことは大切
「画像認識用いたレコメンデーション」by 株式会社Liaro 代表取締役 花田 賢人
- 主にファッションに関する画像認識を用いたレコメンド
- 協調フィルタリングでは服の特徴無視されてしまう。人気のない商品は表示されにくい。
- 画像認識で似ている商品をレコメンド
- 画像認識で得た情報はベクトル的に保持しているため、「赤いセーター」-「赤」+「青」のようにして青いセーターを表示する
「ユーザー・レコメンデーション」by 株式会社ietty 技術本部長 大浜 毅美
- ユーザーのサイト内での行動を分析し、お問い合わせが来た際にはそのユーザーがどのくらい契約に結びつきそうかを計算。営業担当者はそのようなユーザーに重点的にアタックする