スマートニュース、データサイエンス・マシンラーニングチームの高橋力矢と申します。記事選定や広告ターゲティングといった、高度な機械学習アルゴリズムを必要とする仕事全般に携わっています。 記事や広告を選択する際には、 人の好みをアルゴリズムで予測する必要があります。本エントリーでは、機械学習と近年流行った行動経済学とをつなげる試みを通じて、人の好みや選択規範がどれだけ機械的に予測できるものかについて、ご紹介したいと思います。

San Diegoの風にふれて

San Diegoは米国カリフォルニア州南部の、メキシコとの国境付近にあるリゾート地です。米国海軍の基地があることで有名ですが、La Jolla ShoreやMission Bayに代表される、マリンリゾート・マリンスポーツのメッカでもあります。加えて、University of California, San Diego (UCSD) という、認知科学と生物学では全米トップクラスの研究機関を擁しています。

はじめに

こんにちは。スマートニュース株式会社 の小宮です。広告プロダクトのエンジニアをしています。 先日の AWS Summit Tokyo 2015 で、同じく広告プロダクトのエンジニアである蘭とともに「SmartNews のデータサイエンティストの高速イテレーションを支える広告システム」というお話をしてきました。このエントリはそのご報告になります。 今回の発表では「広告システム」と「iterative なデータサイエンスによる改善」をトピックとして、AWS の各種サービスを弊社の広告プロダクトでどのように活用しているのかについてお話させていただきました。 特に、今回の発表では多く触れなかった「エモーショナル」な思い・考え方については、弊社の広告プロダクト責任者である渡部が 事前に 広げた風呂敷 投稿したエントリ に書いておりますので、こちらも合わせてお読みいただけると幸いです。

こんにちは。スマートニュース株式会社の町野です。

9月18日の iOS 7 の登場から 1ヶ月半ほど経ちました。既に多くのアプリが iOS 7 に対応し、ユーザーの方たちも段々と iOS 7 に慣れてきたのではないでしょうか。そこで今回は、SmartNews での iOS 7 にまつわる話をご紹介しようと思います。

スマートニュース株式会社の西尾です。10月1日よりメンバーに加わった新入社員です。

本記事のテーマは、先日弊社を会場として行われたセミナーです。弊社の新オフィスには40人程度収容可能なセミナー室があり、プロジェクターと壁一面のホワイトボードが備わっています。週末にはセミナー会場として提供し、交流の場として機能させたいと考えています。弊社が会場となった記念すべき第一回目のセミナーは、10月13日に行われた「第三回　物理と情報と幾何のインフォーマルかもな勉強会」でした。この勉強会は建築、物理、数学、情報の各分野の専門家の方々が各テーマを専門外の人にも分かりやすく紹介して下さるというものです。大学研究機関に職を持っておられる方々も参加されており、とても格式高い勉強会でした。また活発な議論があり雰囲気も良いものでした。私も会場スタッフとしてトークを興味深く拝聴させていただきました。

以下にてこのセミナーの各トークについてご報告させて頂きます。私の能力不足が原因で、以下の報告は解説と呼べるほどのものにはほど遠く、間違いも含まれてしまっているかもしれません。不備などありましたらご指摘を頂きたいと思います。

また主催者の深川さんのブログに資料がまとめられています。

ゴクロ改め、スマートニュース株式会社の大平です。

巷間では「bigdata」の活用が叫ばれて久しいですが、弊社はまだまだ小さい規模のスタートアップのため少なくともデータサイズとしてhugeなdataの活用が行える環境ではありません。 であればデータの活用に対する要求が低いか、というとそうでも無く、サービスサイドでも自然言語処理や機械学習を中心としたデータ解析処理がサービスの生命線となっていますし、サービスの裏側でも戦略を立てる上で効果測定や諸々のデータの分析は非常に重要な位置を占めています。

本記事では主にサービスの裏側で求められるデータ解析において、いかにカジュアルにデータを解析するか、の一例として、掲題のような組み合わせによるデータ可視化の事例を簡単にですがご紹介したいと思います。

  

ゴクロの大平です。ごくろうさまです。

Redisは高速で、かつデータの永続化や、複数のデータ型によるストア(list,set,sorted set等）も対応しており、機能的が豊富ということから愛用者の多いKVS実装の一つだと思います。 特に私のようなアプリケーションエンジニアの人間にとってはデータ型のバリエーションの豊富さが便利さを感じる部分で、たとえばlistを用いてタイムライン的な情報や履歴情報の管理、sorted setを用いてランキング情報の管理、などのようにアプリケーションの需要の多くにRedisが対応することができます。

これらの情報を登録する際のフローとしては自作のアプリケーションから直接、というケースが多いと思いますが、せっかくFluentdのような便利なlog collector実装があるので、FluentdとRedisを組み合わせる事でカジュアルに情報の蓄積を行いたい……というのが本記事執筆の背景です。

なお、本記事のタイトルは、からあげ方面で大変著名なささたつさん（@sasata299）のスライドにインスパイアされております。 Redisを使ったランキング機能の実装

Android の次期バージョン 4.4 の名称が《KitKat》だと発表されました。Android は歴代のバージョンに「アルファベット順のお菓子の名前」を付けていることで有名ですが、今回まさかの企業コラボ。「K」は「Key Lime Pie」になるだろうと言われていたのに、さすがの斜め上です。。

着実に進化を続け、いまやスマートフォンの世界シェアの8割近くを占める^[1]ようになった Android ですが、多くのサービスは依然として「iOS ファースト」で開発している^[2]ように思います。かくいう SmartNews も、まず iOS版から始まり、Android版が出たのはその数ヶ月後でした。

そういった場合、「iOS を出して、それがうまくいったら、Android にそのまま移植すればいい」というよう考え方をしてしまいがちなのですが、それでは多くの場合よいものになりません。どうしても「iOS 的な Android アプリ」になってしまいます。

この記事では、SmartNews での経験もふまえて、iOS はよく知ってるけれど Android のことは正直よく知らない人が、Android アプリケーションを設計するときに気をつけるとよいと思われる点をいくつか紹介したいと思います。