1. 捗る！
リコメンドシステムの裏事情
2014/10/11 @mosa_siru (榎本悠介)
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2. 自己紹介
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3. @mosa_siru
• 「もさ」って呼んでください
• 大学：複雑ネットワーク研究
• ネットワーククラスタリングの高速化手法
• Twitter SmartList 開発
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4. @mosa_siru
• DeNA(2年目)
• プラットフォーム API開発・運用
• ハッカドール 立ち上げからジョイン
• サーバーAPI 設計・開発・運用（ほぼ全部）
• フロント/バックエンド Web開発
• ログ設計・リコメンドシステムをうんうん考える
• 社内の分析チームと密に連携
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5. 特技
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6. Bomberman
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7. ボンバーマン
• 2年間引きこもって極めてました
• 戦績をつけてRatingで可視化しながら対戦
• 極めるとぷよぷよ化する
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8. 解説動画がホットエントリ入り
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9. アジェンダ
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10. アジェンダ
1. ハッカドールって？
2. ターゲットユーザーの特徴
3. リコメンドシステムの紹介
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11. 1. ハッカドールって？
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12. ハッカドールって？
• アニメ・マンガ・ゲームなど、
オタク系の記事のみを扱った
ニュース配信アプリ
• 政治・スポーツなどのニュー
スは一切扱わない
• 使えば使うほど学習していく
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13. ハッカドールって？
• ゲーミフィケーション
!
• というかゲームできる
!
• オタクユーザーに刺さる機能
が満載
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14. 2014夏コミに合わせてリリース
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15. 極めて高いユーザー評価
• 1ヶ月あまりで数十万DL突破
• 高いリターンレート（継続率）
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16. なんでこんなアプリ
作ったの？
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17. 捗りたい！
• 好きなゲームの情報を毎日調
べる辛さ
• え、あの漫画の新刊出てたん
だ…
• もっともっと、まだ見ぬ面白
いコンテンツに出会いたい！
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18. コンテンツのマッチング
• 増え続けるコンテンツ
• 漫画の1日あたり新刊数はどんどん増えている
• でも売上は横ばい
• 面白いコンテンツと、それを求めるユーザーを
マッチングさせて、エンタメ業界を活性化させ
たい
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19. こんな人達が開発してます
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20. 開発陣
• 「オタク以外はチー
ムに入れません」
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21. 開発風景
社内での観光名所化
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22. 2. ターゲットユーザーの特徴
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23. 情報収集力が高い
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24. 情報収集力が高い
• 自力でどんどん好きな情報を集める
• 受動的でない
• そのためには多少の苦労はいとわない
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25. こだわりが強い
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26. こだわりが強い
• 「絶対にラブライブ！の情報は逃したくな
い！」
• 1秒でも速く知りたい！！
• 興味のある・ないでの差が激しい
• 「～のニュースとか本当にどうでもいい」
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27. ニッチな記事も好む
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28. ニッチな記事も好む
• 必ずしもTweet数、はてブ数が高い記事を好む
わけでもない
• 例：声優ブログ
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29. とにかく嗜好にマッチ
していることが重要
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30. ハッカドールのリコメンドの
仕組み
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31. 一般的なリコメンド手法って？
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32. 一般的なリコメンド手法
• 大きく分けて二分される
• ユーザーベース
• 「この商品を買った人はこんな商品
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も買っています」
• アイテムベース
• 「この商品はキルラキルのフィギュ
アなので、キルラキルが好きな人に
推薦しよう」

33. ユーザーベースの特徴
• 推薦されるアイテムの中身に依存しな
いので、汎用的
• ユーザーアクティビティの情報が大量
に必要
• コールドスタート問題
• ニュースや新商品のアクティビティ情
報が少ない
• 計算量の工夫が必要
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34. アイテムベースの特徴
• 推薦対象となるアイテムの情報が必要
• 全体のアクティビティ量は必ずしも多くなく
て良い
• ニュース・新情報に対応可能
• 計算量はユーザー数に対して線形
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35. ハッカドールでは
• リリース当初はアイテムベースがメイン
• 現在はユーザーベースも組み合わせて記事を
配信しています
• 試行錯誤し、各種ABテストで検証しながら
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導入しています
• 今回は、アイテムベースの手法を紹介します

36. アイテムベースの手法
(ベクトル空間モデルの紹介)
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37. アイテムの持つ情報とは
• ニュースの場合
• タイトル
• 記事本文
• 画像
• サイト情報、メタ情報、Tweet情報 etc..
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38. ベクトル空間モデル
• 例えば文章情報に着目
• たとえば文章に含まれる「単語の登場数」にだ
け着目してみると
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39. 39
キーワード登場数
立体機動装置1
講談社1
漫画2
エレン1
リヴァイ1
ウサイン・ボルト3
進撃の巨人1
空想科学読本3
諫山創1
(略)
※実際は各種の
重み調整が必要

40. ベクトル空間モデル
• アイテムを全てベクトルで表現
• ユーザーの嗜好もベクトルで表現
• 例：読んだ記事のベクトルを足していく
• ベクトルの”近さ”は簡単に計算できる
• ユーザーのベクトルと”近い”記事を推薦
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41. 今回はどうやって
良いベクトル空間を作るか？に
フォーカスを当てます
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42. どうやって単語を抜き出すか
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43. 形態素解析
• wikipedia「対象言語の文法の知識（文法のルールの集まり）
や辞書（品詞等の情報付きの単語リスト）を情報源として用い、
自然言語で書かれた文を形態素（Morpheme, おおまかにいえ
ば、言語で意味を持つ最小単位）の列に分割し、それぞれの品
詞を判別する作業を指す。」
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44. 44

45. 45

46. mecab
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47. mecab
• 日本製のオープンソースの形態素解析エンジン
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• 簡単、シンプル、速い
• すぐに試せる brew install mecab mecab-ipadic

48. 48

49. がっ…！ダメっ…！
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50. ちゃんとした辞書が必要
• 形態素解析は、辞書（単語リスト）をもとに分割している
• デフォルトのmecabの辞書では、一般用語しか入っていない
• 「ラブライブ！」「μ's」などに対応するには、独自のユー
ザー辞書が必要
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51. オタク辞書の作り方
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52. 外部リソースを使う
• wikipedia
• データが全公開されている
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• ニコニコ大百科
• オタクキーワードが満載
• 記事のタイトルから、ニッチな
キーワードを取得

53. でも全然必要ない単語もいっぱい…
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54. うーむ…
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55. とある声優ソムリエが
思いついた手法
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56. wikipediaにはカテゴリ情報がある
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57. どんどんサブカテゴリを辿っていくと…
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58. ！！！
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59. 親カテゴリからの幅優先探索
で専門辞書を作成
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60. 必要な単語だけ
抽出することに概ね成功
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61. before
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62. after
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63. まだまだこだわる
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• 100%完璧な手法ではない
• 探索の深さはadhoc
• 公開直後の情報など、wikipediaに記事がない場合がある
• 辞書の管理ツールを作成
• 手動で辞書に必要単語を追加できる
• 新単語にいち早く対応

64. 結論：なんだかんだで泥臭い
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65. オタク辞書ができた後の話
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66. 「続きを読む」を含んだ記事を
良く読んでいるので、
「続きを読む」を含んだ記事が
推薦される
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67. ？？？
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68. リコメンドに不要な単語
• 辞書には欲しいが、リコメンドには不要かもしれない単語
• 「そもそも」「こちら」「続き」 （各種一般用語）
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• 数字、記号 etc…

69. リコメンドに不要な単語
• オタク辞書にない単語は使わない
• 不要単語（ブラックリスト）管理ツールも作成
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70. シノニム変換
• 「アイマス」＝「アイドルマスター」
• 「ごちうさ」＝「ご注文はうさぎですか?」
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!
• シノニム管理ツールも作成

71. いいかんじになってきたので
プロトタイプつくってみた
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72. ラブライブ！
の記事しか出ない…
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73. 重み調整
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• TFIDF
• 「アニメ」を含む記事を1回読むことと、
「ボンバーマン」を含む記事を1回読むことの重みは異なる
• TFIDFだけじゃうまくいかなくなってきた
• キーワードの重み管理ツールも作成

74. 重み調整
• よりオタク向けなキーワードの重みを上げる
• 一般記事全体と、オタク向け記事全体でのキーワード登場回
数の違いを考慮
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75. どんどん捗る
ようになってきた
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76. 試行錯誤と泥臭さの連続
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77. 今でも議論・検証しながら
着実に改善しています
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78. おわりです
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79. ありがとうございました！
@mosa_siru
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80. おまけ
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81. ターゲットユーザーに
さらにフォーカスした機能
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82. 捗った？機能
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83. 捗った？機能
• ハッカドールちゃんに、リコメンドの
フィードバックをするシンプルな機能
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• 学習を加速させる
!
• 「自動学習じゃないじゃん！」
• 能動的であるターゲットユーザーから、
よりはやく正確な情報が集められる

84. ウォッチリスト
84

85. ウォッチリスト
• 好きなタイトル名などを登録しておくと、
そのキーワードを含んだニュースが出る
たびに教えてくれる
85
!
• 全文検索エンジンから取得

86. めちゃくちゃ評判が良い
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87. もはやリコメンドじゃない
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88. ユーザーのことを考えると
絶対に必要な機能だった
（というか俺が欲しい）
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89. 僕らが提供しているのは
”サービス”
技術とかアルゴリズムはその手段
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90. ハッカドールはまだ発展途上。
より多くの「捗る！」を
提供していきます
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91. おわり
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@mosa_siru