はじめに LINEのタイムラインに必要な機械学習とレコメンドモデルを作っているData Science DevのJo Younginです。vol.1とvol.2に続き、今回のvol.3では「ディスカバー」を閲覧するユーザーに見せるコンテンツをどのように選定し、どの順番で配置するかについて説明します。 ディスカバーのレコメンド ディスカバーにアクセスするユーザーがディスカバーに長く滞在して多くの投稿を閲覧し、また次回の訪問につながるようにするには「レコメンド」が非常に重要な役割を果たしています。 ポストプール（post pool） まず、LINEのタイムラインの数多くの全体公開の投稿の中、ディスカバーのユーザーにおすすめできる候補群を作成します。この候補群をポストプールと呼びます。ディスカバーサービスの特性上、視覚化が必要なので画像や動画を含む全体公開の投稿のみを対象とします。ディスカバーのユーザーに違和感がない投稿を見せるために、LINEのタイムラインで一定数以上の「いいね」をもらった投稿をポストプールに追加し、vol.2（vol.2発行後リンクをつける）で紹介し
はじめに 前回の記事、LINE TIMELINEの新たな挑戦vol.1 – おすすめのコンテンツが探索できる「ディスカバー」と新しい購読モデル「フォロー」に続き、今回は「ディスカバー配信システム」についてより詳しく紹介したいと思います。ディスカバー配信システムは、大きくDiscover FeedとDiscover Agent、Discover ML（Machine Learning）サーバーで構成されます。今回の記事では、Discover FeedとDiscover Agentを中心に説明し、次回の記事でDiscover MLサーバーについて説明します。下図は、vol.1で紹介したディスカバー配信システムの全体フローチャートです。Discover Feedは、6番と7番、8番、10番の役割を担当し、Discover Agentは8番と9番の役割を担当しています。 ディスカバー配信システム 下図は、Discover FeedとDiscover Agentの構造と流れを示したものです。 Discover Feed Discover Feedは、Discover A
