「AbemaTVの広告システムと、データサイエンスの広告事業への貢献」 /「AbemaTV における推薦システム」/「通信節約モードの品質確定プロセス」 #abematv_dev #a #b
AbemaTVの広告システムと、データサイエンスの広告事業への貢献
#広告#CM#配信計画策定#デモグラ推定#時系列予測
AbemaTVの広告がどのような仕組みで動いているのか、リニア配信ならではの広告アーキテクチャの紹介と、どのように機械学習に取り組んでいるかをお話します。
技術と広告事業、広告の開発局長してます| Amebaブログ→GF(仮)→オルガル→ABEMA等、色々作ってきてます | LinkedInに登壇執筆まとめてました | 広告、開発、組織づくりあたりの情報を集めてます | #エンジニア #アドテク #オレシカナイト @PTA_CyberAgent
【カジュアル面談待望】 https://t.co/eTPdfCmPEf【何卒】 ヤプリのデータサイエンティスト。現職←AbemaTV←オリックス←コロプラ←帝国データバンク←早稲田大(一文・文研 / 心理統計学)。データとは刺激。北海道羽幌町出身
次のTrackA(6F)は、17:30から「AbemaTVの広告システムと、データサイエンスの広告事業への貢献」です。#abematv_dev #a
2018-10-13 17:20:46次のTrackB(5F)は、17:30から「AbemaTVにおける推薦システム」です。秋葉原ラボが AbemaTV 向けに開発・運用する推薦システムのシステム構成やアルゴリズムについて紹介します。 #abematv_dev #b
2018-10-13 17:21:03AbemaTV における推薦システム
#推薦システム
本発表では、秋葉原ラボが AbemaTV 向けに開発・運用する推薦システムのシステム構成やアルゴリズムについて紹介します。
視聴履歴からのおすすめはいろいろ理由があって、一部のユーザのみ。 #abematv_dev #b
2018-10-13 17:34:51短時間での処理のため、現時点では、推薦候補の番組を絞った後で、候補をリランキングしている。 #abematv_dev #b
2018-10-13 17:36:29すべての番組の中から高速に候補を導きたいが、全ユーザ分を事前に計算することは避けたい。 #abematv_dev #b
2018-10-13 17:37:09類似番組を事前にバッチで計算(コサイン類似度)し、ユーザの行動ログに類似した番組を候補としている。 #abematv_dev #b
2018-10-13 17:39:18この候補の中から、推定番組を一定時間以上視聴するかどうかの二値分類をし、予測スコア順にソートしている。 #abematv_dev #b
2018-10-13 17:41:53課題: 現在、かなりヒューリスティック。評価がオンラインのA/Bテストに依存している。 #abematv_dev #b
2018-10-13 17:43:26ビデオ以外のコンテンツの推薦をやっていくにあたって、放送時間の考慮が必要。 #abematv_dev #b
2018-10-13 17:44:09今後の展望 ・より精密な候補選択、リランキング ・候補選択のsupervisedな問題設定 ・A/Bテストは高コスト ・オフラインのメトリクスも利用したい ・ビデオ以外のコンテンツの推薦 ・放送枠:放送時間の制約がある ・ページ全体の最適化 #abematv_dev #b
2018-10-13 17:46:06まとめ ・システム稼働を止めずに新レゾを追加する難しさ ・有意の検証結果を導くための工夫と合理化 ・工数の確保/時間との競争 ・画質維持と情報量削減のせめぎ合い 妥協点の見出し方 ・所属をまたいだ協力体制の構築 ・QAに関する知見の蓄積 #abematv_dev
2018-10-13 18:09:15